Alle prosjekter i SINTEF

Prosjektet skal undersøke hvordan Kiddy kan bidra til bedre kommunikasjon og samarbeid mellom barnehage og foresatte til minoritetsspråklige barn.

Målet med MAXSENSE er å lage et portabelt AI-basert modelleringssystem for å generere personaliserte menneske-/kropp-modeller (eller "avatarer"). Ved å kombinere disse nye modellene med sensorer på og rundt brukeren kan vi få ut høy-kvalitets data...

MetaHiLight tar sikte på å forbedre kreftdiagnostikken ved å utnytte usynlige egenskaper ved lys kombinert med kunstig intelligens. Ved å inkludere mikro- og nanoteknologi fra SINTEF og fra Det Syddanske Universitet i en nyutviklet diagnostisk...

NordIQuEst har som mål å tilby en kvantedataplattform tilpasset behovene til Norden.

Bærbar blodtrykksovervåking (BP) som gir kontinuerlige målinger uten å forstyrre dagliglivets aktiviteter

SPRICE-prosjektet mobiliserer en tverrfaglig tilnærming til modellering av isdannelse fra sjøsprøyt og utvikling av beslutningsstøttesystemer for den norske maritime sektoren.

Vi har utviklet autonome undervannsfarkoster og kommunikasjonsløsninger for å utforske hav på jorden og i verdensrommet.

Målet med prosjektet er å generere kunnskap om hvordan offentlige myndigheter jobber for å sikre likeverdig utvikling av, utførelse av og tilgang til digitale offentlige tjenester for brukere uavhengig av etnisitet.

R-Control ønsker å plassere Norge fremst innen forskning og utvikling av kjerneteknologi for effektiv og bærekraftig ressurskontroll i kommersielt fiskeri.

Prosjektet skal bidra til å utvikle automatiserte opplæringssystemer for bruk av en ergonomisk bedre hårføner. Sensorer og kunstig intelligens skal detektere riktig bruk av føner og kunne gi tilbakemelding løpende til bruker. Pilotprosjektet er en...

Målet med Allotherm er å identifisere og realisere nye legeringer med fremragende termoelektriske (TE) egenskaper for å dramatisk forbedre TE høsting av spillvarme.

Hovedmålet med innovasjonsprosjektet er å lage en digitalt støttet plattform for tverrsektorielt samarbeid for arbeidet med å redusere antall ulykker og konsekvensene av ulykker med fritidsbåter. Plattformen skal samle informasjon om aktivitetsnivå...

DeepStruct vil gjøre det mulig å vesentlig øke automatiserings-graden innenfor logistikk- og automasjonsbransjen ved å utvikle 3D-kameraer som kan avbilde transparente og krevende objekter.

Machine Learning for Irregular Time Series (ML4ITS) har som formål å løse noen av de fundamentale utfordringene som kan oppstå når man lager maskinlæringsmodeller for uregelmessige tidsrekker.

Den digitale transformasjonen har endret fundamentalt hvordan tjenester leveres og oppleves av mennesker. Målet vårt er å analysere og modellere hvordan digitale tjenester oppleves fra brukerens perspektiv, i stedet for å ta utgangspunkt i...

Målet til SMILE er å skape smarte inkluderende løsninger for at eldre skal kunne aldres trygt i eget hjem på sine egne premisser (SMart Inclusive Living Environments - SLE). Løsningene skal ikke bare støtte de eldre, men også fremme samarbeide og...

Geofysisk kartlegging og overvåking av naturfarer ved bruk av multifunksjonelle droner.

Visjonen i dette prosjektet er å utvikle en hel-digital prosess for inspeksjon av tanker og andre innendørs industrielle anlegg ved hjelp av en drone som er i stand til å navigere trygt i lukkede miljøer uten bruk av GPS. Systemet inkluderer...

Hovedmålet i INVAPRO er å oppnå økt prosesskunnskap og kontroll ved å benytte nye maskinlæringsmetoder og tilgjengelig driftsdata for å utvikle norsk vannbehandlingssektor mot mer optimal, effektiv og miljøvennlig drift.

Et nytt dataverktøy skal gjøre vinterdrift på veiene litt enklere. Sintef utvikler systemet for Statens vegvesen.

Utvikle en intelligent, bærbar ultralyd-enhet for å forbedre medisinsk diagnostikk for helsepersonell.