SEARCULARs kjerneformål er å redusere marin forsøpling og mikroplast fra fiskeri i Europa (bunntrål, snurrevad, tunfiske med not og FAD) og å fremme sirkulærøkonomi i fiskerinæringen.
Utvikling og testing av forsikringsprodukter for klimatilpasning
Fangst av karbon fra syntesegass til enkeltcelleprotein (ECP) og bruk som ingrediens i fiskefôr
TappingMate er en robot for et av verdens farligste industrimiljøer: tappesonen der flytende metall på over 1600 °C strømmer fra store smelteovner. Roboten fra MOMEK skal bidra til å gjøre norske smelteverk tryggere og mer effektive.
Marint restråstoff utgjør en viktig verdiskapende ressurs i norsk fiskeri- og havbruksnæring. I dag blir det aller meste blir bragt til land og tatt hånd om på en god måte, men potensialet for økt utnyttelsesgrad og verdiskaping er absolutt til stede...
Utvikling av teknologi for effektiv oppsamling av fiskeskinn ombord i tråler
I ATAM-prosjektet skal vi bygge samarbeid mellom partnerne og utvikle og demonstrere AI-baserte metoder for automatisert planlegging og handling — AI-planlegging — i autonome flerrobotoperasjoner som er nødvendige for forsvarssektoren og industri.
B-WAVEs prosjektet vil utvikle avanserte beregningsmetoder for ekstreme bølgebelastninger på bunnfaste vindturbiner.
Prosjektet PERTINENCE er dedikert til å overføre kunnskap og resultater innenfor fysikkbasert kunstig intelligens (KI), som kombinerer tradisjonelle fysikkbaserte modelleringsmetoder med KI-tilnærminger, fra pågående forskning innen sivile...
Refiba skal bidra til at sjømatnæringen har resirkulerbar emballasje som tilfredsstiller strenge krav i internasjonale markeder.
Ammoniak (NH3) innebærer iboende risikoer på grunn av giftighet og brannfarlighet.
Målet med prosjektet er å etablere kunnskapsgrunnlag og metodikk nødvendig for å utvikle eit samfunnsøkonomisk fordelaktig og robust kopla hav- og landnett.
Er plastforsøpling i havet en mulig spredningsrute for sykdomsfremkallende bakterier og gener fra avløpsvann i det marine miljøet?
Dokumentasjon av saltkvalitet ved automatisk saltrensing
EnerSea søker å kartlegge sjømatnæringens behov for, og tilgang til, energi fram mot 2040.
Vi vil øke ultralydavbildning i rurale områder ved å lage sanntids veiledning av ultralydopptak ved hjelp av kunstig intelligens. Dermed skaper vi mer skånsomme og bærekraftige helsetjenester i distriktet.
Målet med prosjektet er å frembringe ny kunnskap om hvilke forhold som fremmer og hemmer arbeidsinkludering av unge arbeidsledige med redusert arbeidskapasitet.
OpenMod4Africa, tar sikte på å utvikle bærekraftige og pålitelige energisystemer i Afrika, og er ventet å ha en betydelig innvirkning på kontinentets energilandskap.
Ved å kombinere maskinlæring med fysikkbasert modellering ønsker vi å få det beste fra to verdener, gjennom modeller som benytter informasjonen som ligger i data samtidig som de forholder seg til naturens lover.
I SAFESUB-prosjektet har vi som målsetning å bevege oss forbi forskningsfronten og bygge tverrfaglig kompetanse i skjæringspunktet mellom kunstig intelligens (AI) og robotikk for trygt å øke autonomien i robotintervensjoner og redusere operasjonell...
Dette prosjektet belyser AiR UNG, en døgnbasert intervensjon rettet mot unge voksne (18-30 år) i risiko for å falle utenfor arbeidslivet. Målet var å undersøke deltakernes opplevelser av AiR UNG for å identifisere effektive metoder og områder for...