Alle prosjekter i SINTEF

Smart AI CAM-integrasjon for adaptiv trafikkstyring

Målet med WAge-prosjektet er å utvikle, implementere og teste en arbeidsplass-basert tilnærming for kartlegging og evaluering av eksponering, fysiske og organisatoriske faktorer for arbeidstakere.

TESTUDO-prosjektet har som mål å bruke toppmoderne teknologier for deteksjon, forebygging og prediksjon for å utvikle en avansert plattform for kontinuerlig overvåking av kritisk infrastruktur i tøffe og avsidesliggende områder.

Prosjektet ENFIELD vil etablere et unikt europeisk kompetansesenter som utmerker seg i forskning på tilpasningsdyktig, grønn, menneskesentrert og pålitelig kunstig intelligens (KI).

Vi undersøker potensialet til kvantalgoritmer for å løse optimeringsproblemer innen forsvarssektoren, i samarbeid med NeQst for å utveksle metoder.

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.

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.

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...

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.

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 har som mål å tilpasse ny støyestimeringsmetodikk til Norges særegne forhold, ved å benytte store mengder ubemannede målinger og maskinlæring.

Samarbeidsprosjektet AMBIOS har som mål å utvikle verdens første autonome plattform for kartlegging av havets naturmangfold og vise denne teknologiens funksjon på utvalgte områder i Midt-Norge.

Morkakens volum kan si noe om risikoen for komplikasjoner i svangerskapet, men det fins i dag ingen effektiv metode for å måle dette volumet. I RAMPUS 2 skal vi utvikle en slik metode.

Autoport-prosjektet skal forbedre effektiviteten av små havner ved å bruke kunstig intelligens og operasjonsanalyse til å optimalisere lasthåndtering. Fokuset for prosjektet er å få til et modalt skift fra veitransport til sjø- og jernbane-basert...

BOB er en tryggere og mer kostnadseffektiv digital prosess for inspeksjon og interaksjon med jernbaneinfrastruktur, basert på et skinnegående lettvekts robotsystem. Dette systemet vil redusere behovet for mennesker å ferdes i farlige områder langs...

Prosjektet har som mål å møte behovet for fleksibel og effektiv produksjon som produserer null avfall og høykvalitetsprodukter.

Hovedmålet ved PurPest er å utvikle en elektroniske nese som kan snuse seg frem til skadegjørere på importerte planter og hindre at de sprer seg i norsk og europeisk natur. Målet er at dette vil øke andelen av importerte planter som blir inspisert i...

E-infrastruktur for energifleksible og sunne bygg

OWL-prosjektet skal forbedre arbeidsforhold i grossistlager og redusere både den økonomiske og klimamessige kostnaden ved å utvikle og forbedre verktøy som optimerer drift knyttet til pallestabling og lagerorganisering.

NeQst har som mål å forske på hvordan kvantedatamaskiner kan løse utfordrende optimaliseringsproblemer i næringslivet, som for eksempel planlegging av vannkraft, oppdage finansiell svindel og optimalisering av logistikk og forsyningskjeder.