Alle prosjekter i SINTEF

En mer intelligent beslutningsprosess for planlegging av vannkraftsproduksjon.

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...

EXAION er et internasjonalt prosjekt som skal utvikle og bruke forklarbare metoder innen kunstig intelligens, for å tilfredsstille industriens krav til pålitelighet av maskinlæringssystemer.

ARTISAN har som mål å forbedre autonom skipsnavigasjon og dermed bidra til mer effektive og konkurransedyktige skipsoperasjoner samtidig som fartøyenes miljøpåvirkning reduseres.

Kunstig intelligens for mer miljøvennlig veibygging

Prosjektet skal utnytte fremskritt innen datadrevne metoder og økende tilgang på strømmende data for å predikere pris og volum i regulerkraftmarkedet.

MålBær bruker roboter og avanserte sensorer til å overvåke jordbær på busk. Dette vil gi økt kvalitet, volum og forutsigbarhet for bonden, og vil redusere matsvinn i verdikjeden.

Madshus er verdens eldste, fortsatt eksisterende, produsent av langrennsski. Fra fabrikken på Biri leveres avanserte konkurranseski til dyrere innstegsmodeller, med tanke på materialkvalitet, utforming, vekt og definerte egenskaper.

Hovedmålet med FeedCarrier prosjektet er å utvikle et intelligent og autonomt fôringssystem som muliggjør fleksibel, robust og optimal fôring med hensyn på fôrkvalitet og dyrehelse, som vil føre til kostnadseffektiv drift for sluttbrukerne og gi...

Ved å utnytte de siste forskningsresultatene innen kamerateknologi og maskinlæring, vil Zivid i samarbeid med SINTEF utvikle produkter og tjenester ideelt egnet for industrier preget av mindre struktur og raske omstillinger.

SINTEF har utviklet Mobility-as-a-Service-tjenester tilpasset spredtbygde strøk. Hovedidéen er et felles system for transportplanlegging, der behov for person- og varetransport samordnes for å utnytte transportressursene optimalt.

OceanEye-prosjektet har som målsetning å utvikle et system for å tolke og håndtere data fra ubemannete luftfartøy (luftbårne droner) for å kunne detektere små objekter på havoverflaten.

Prosjektet Digital Worker ERA vil fokusere på eksponering, fysiske og organisatoriske faktorer for arbeidstakere i petroleumsindustrien. Vi vil bygge ny kunnskap om sanntids eksponeringsvurdering av både kjemisk og fysiologisk belastning samt de...

Innovasjonsprosjektet har bidratt til utviklingen en ny integrert maritim sensorplattform for deteksjon og klassifisering av sikkerhetskritiske objekter rundt et skip. Virkelige sensordata fra et kommersielt kystgående skip har vært brukt i...

Markedet for "plug and abandon" vokser i oljeindustrien. Målet med dette prosjektet var å redusere kostnadene ved P&A-operasjoner ved å evaluere sementkvaliteten utover flere foringsrør.

Målet til Project SIGHT var å skape nye teknologier som fanger opp og forstår fysiske rom i den virkelige verden på samme måte som mennesker gjør. Teknologiene som følger av dette prosjektet hadde som mål å gi verdens første intelligente plattform...

Hovedmålet for prosjektet "Meet Easy" var å utvikle en komplett, brukervennlig videokonferanseløsning som leverer høy-ende funksjonalitet som høy kvalitet lyd og bilde og stort synsfelt – i en kompakt formfaktor og til en brøkdel av kostnaden til...

Hovedmålet er å få ny kunnskap om sammenhengen mellom kliniske og radiologiske funn, sykdomsforløp og behandlingsrespons hos hjernesvulstpasienter. Dette vil kunne føre til mer persontilpasset behandling. Vi bruker maskinlæring til å trene modeller...