TreeSecure AI: Predikce rizik stromů v urbanizovaném prostředí pomocí umělé inteligence

Poskytovatel

Ministerstvo průmyslu a obchodu

Program

TWIST

Veřejná soutěž

SMPO202500001

Hlavní účastníci

ARBO Technologies, s.r.o.

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

FY01010195

Název projektu anglicky

TreeSecure AI: Predicting Tree Risks in Urban Environments Using Artificial Intelligence

Anotace anglicky

The goal is to develop innovative tools utilizing artificial intelligence (AI) and advanced analytical methods for assessing tree stability. This system will enable efficient and accurate urban green space management while protecting infrastructure from tree-related risks in both urban and rural areas.A key contribution includes (a) implementing a novel method for detailed tree geometry reconstruction from point clouds and (b) developing single-shot algorithms for estimating internal trunk material properties and defects from limited data. Main Objectives:1. Detailed Analysis of Individual Trees- Develop AI models capable of reconstructing detailed trunk geometry, visually observable symptoms, and internal defects based on 3D scans.- Create single-shot AI algorithms for defect detection and internal trunk structure estimation based on surface and geometry.- Utilize finite element methods (FEM) and modern biomechanical simulations (position-based dynamics and Cosserat rods) to predict tree stability.- Automate the detection of risk symptoms, including dead branches, fungal fruiting bodies, and trunk inclination.- Identify trees posing a threat to critical infrastructure and predict potential fall risks. 2. Large-Scale Tree Population Analysis- Automate the detection and measurement of tree parameters.- Develop AI models for efficiently analyzing large datasets from point clouds.- Identify and categorize trees in urban environments based on spatial and structural characteristics.3. AI Integration into Urban Green Space Management- Develop a software solution for automated detection of hazardous trees.- Predict risk scenarios related to extreme weather events.- Deploy a decision-support tool for urban greenery and infrastructure managers. The project aligns with the TWIST program’s focus by developing new AI methods for detailed tree geometry reconstruction, defect estimation, big data analysis, decision-making, and automation.

Kategorie VaV

AP - Aplikovaný výzkum

OECD FORD - hlavní obor

10619 - Biodiversity conservation

OECD FORD - vedlejší obor

20302 - Applied mechanics

OECD FORD - další vedlejší obor

—

CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

EH - Ekologie – společenstva<br>GB - Zemědělské stroje a stavby<br>JQ - Strojní zařízení a nástroje

Zahájení řešení

1. 8. 2025

Ukončení řešení

31. 7. 2027

Poslední stav řešení

Z - Začínající víceletý projekt

Poslední uvolnění podpory

—

Důvěrnost údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Systémové označení dodávky dat

CEP25-MPO-FY-R

Datum dodání záznamu

6. 10. 2025

Celkové uznané náklady

23 400 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

16 030 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

7 370 tis. Kč