Alent Dynamic und die Regulatory Technology Group der Technischen Universität Luleå arbeiten gemeinsam an einem Projekt zur Entwicklung einer digitalen vollautomatischen Schnittholztrocknung. Dabei wird maschinelles Lernen und selbstkorrigierende künstliche Intelligenz zur Anwendung kommen.
Ziel dieses Projekts ist es, durch einen erhöhten Automatisierungs- und Digitalisierungsgrad eine hohe Qualitätsgenauigkeit für alle Trocknungspläne zu erreichen. Darüber hinaus soll die Energie- und Ressourceneffizienz der Schnittholztrocknung erhöht werden.
Kalibrierungs- und Selbstkorrekturwerkzeuge werden gemeinsam mit verfügbaren Werkzeugen aus der Systemidentifikation und dem maschinellen Lernen entwickelt, um den Zustand der Trockenkammer abzuschätzen, Fehler zu korrigieren und insgesamt das optimale Trocknen zu erleichtern.