Til hovedinnhold

Kunstig intelligens

Nye muligheter med kunstig intelligens

Kunstig intelligens skaper store endringer og nye muligheter overalt rundt oss. I AI@SINTEF jobber vi med algoritmer som tolker sensordata, bilder, lyd og tekst og som former vår felles fremtid.

Utviklingen av kunstig intelligens (AI) innen sosiale medier og netthandel har vært stor, mens det er et stort uforløst potensial i operasjonell og industriell bruk. Her finnes det lite hyllevare for bruk av AI. SINTEF jobber derfor tett med kunder i næringsliv og offentlig sektor for å skape nye, gode løsninger.

Kunstig intelligens er en viktig brikke i grønn og bærekraftig omstilling, og er sentral når vi skal forme fremtidens arbeidsplasser. I SINTEF jobber vi med spennende og fremtidsrettet teknologi, og driver forskningen videre gjennom å løse praktiske problemer i alle bransjer. Avhengig av problemet du vil løse, kan vi bistå med smidige leveranser av programvare eller mer langsiktige forskningsprosjekter.

Selv om bruken av kunstig intelligens i forskjellige bransjer vil ha noen særtrekk, kan ulike næringer også lære av hverandre. I SINTEF kombinerer vi vår kunnskap om behov og bruk i bransjen, med vår ekspertise på muliggjørende teknologi. Dette er nødvendig for å lykkes med kunstig intelligens.

Kontaktperson

Anders Bryhni

Anders Bryhni

Senior forretningsutvikler

Hva gjør vi?

Aktuelt

Smart agent skal gi bedre alderdom

En smart hjelper som følger med på eldres helsetilstand, gir støtte i hverdagen og passer på at de kommer seg ut, er snart en realitet. Ny teknologi skal bidra til at eldre kan leve et trygt, godt og sosialt liv hjemme lenger.

Roboter som tar hensyn til fisk

Bare 44 unge forskertalenter i hele Norge ble tildelt FRIPRO stipend. SINTEF Ocean seniorforsker Eleni Kelasidi var en av dem. Nå gleder hun seg til å dykke ned i en verden av fisk og undervannsroboter.

Prosjekter

OntoTrans - Ontology driven Open Translation Environment

OntoTrans er et EU-prosjekt som legger til rette for å svare på industriens produksjonsutfordringer mer effektivt ved å få tilgang til relevant informasjon og bruke materialmodellering mer effektivt. Spesielt er det et behov for å styrke bruken av oversettere (translators på engelsk, folk med innsikt i industriens behov og formår å oversette dem til en løsning) for å støtte sluttbrukere med å få tilgang til relevante data og modeller.

Ekspertiser