Alle prosjekter i SINTEF

Prosjektet utforsker trygg og bærekraftig bruk av KI i tysk allmennpraksis gjennom utvikling av en chatbot basert på kunnskapsplattformen Deximed og Norsk Helseinformatikk

Detect and mitigate climate change risk damage for optimal property value preservation

I EU-prosjektet MarineGuardian er målet å utvikle mer bærekraftige fiskeripraksiser ved å fremme utvikling og bruk av innovative fiskeredskaper og teknologier.

OYO-prosjektet vil utvikle innovativ teknologi og optimeringsalgoritmer for ressurseffektiv bruk av jernbanens godsterminaler og hensettingsanlegg.

Prosjektet utvikler og tester autonome løsninger for innmatskontroll av kylling basert på maskinsyn og kunstig intelligens, for å sikre tryggere mat, bedre arbeidsforhold og mer effektiv produksjon.

Prosjektet BioClima er et banebrytende felles EU-Kina samarbeid som forbedrer hvordan vi overvåker biologisk mangfold og klimaendringer ved å kombinere kunstig intelligens med bakkebasert og satellittbasert data.

Integrert styringsmodell for bærekraftig, robust, tilpasningsdyktig og menneskesentrert bytransport

BeeFutures, SINTEF og NINA går sammen for å oppnå bedre forståelse av biedød og miljøpåvirkninger som truer økosystemhelse og biologisk mangfold ¬

AutoMeat kartlegger og vurderer hvordan robotisering og automatisering kan styrke norsk kjøttindustri gjennom økt effektivitet, bedre arbeidsforhold og redusert ressursbruk.

Et samarbeidsforum som samler ulike interessenter for å utforske sentrale temaer innen smarte bygg og publiserer handlingsrettet kunnskap for å bidra til å takle utfordringene i denne bransjen.

Hovedmålet til RESPOND-SEA er å fremme kunnskap for å forbedre samhandling, samarbeid og koordinering mellom offentlige sektorer, administrative nivåer, og mellom statlige og ikke-statlige organisasjoner i ivaretakelsen av kritiske samfunnsfunksjoner...

Norsonic AS, SINTEF og NINA lanserer et nytt prosjekt som tar sikte på å forbedre evnen KI-systemer har til å forstå og gjenkjenne lyd.

Vårt fokus er å utvikle menneskesentrerte, inkluderende og bærekraftige løsninger som muliggjør sømløst samarbeid mellom KI-drevet automatisering og menneskelige ferdigheter. Gjennom innovative teknologier, som robotikk, utvidet virkelighet, og KI...

Målet for FUSE er å utvikle kunnskap og metoder for energieffektive og trygge skipsoperasjoner ved å kombinere KI og skips hydrodynamikk som muliggjør raske utslippsreduksjoner fra den globale flåten gjennom neste generasjons ruteoptimalisering.

Målet med TWinYards-prosjektet er å finne ut hvordan vi kan gjøre norske verft mer effektive ved å bruke digitale tvillinger og kunstig intelligens. Da kan verftene redusere kostnader og bidra til en bærekraftig satsing på havvind.

Ambisjonen til DIALOG-prosjektet er å muliggjøre effektiv og trygg bruk av kunstig intelligens (KI) i kontekst av luftfartskontroll. Prosjektet skal identifisere og utvikle nye former for menneske-KI-samspill med fokus på flygeledernes rolle.

SEAPLAN 2 utvikler og tester en metodikk for å automatisk detektere tapt fiskeutstyr (som teiner, garn og tauverk) på havbunnen ved bruk av bildegjenkjenningsteknologi og høyoppløselig sonardata.

JellySafe-prosjektet (FHF/ 901941) utvikler verktøy og kunnskap som er nødvendig for å overvåke, håndtere og minske skader fra perlesnormaneter (Apolemia spp.) på oppdrettslaks.

Prosjektet DigiBygg har som mål å oppnå rask og kostnadseffektiv produksjon av detaljerte digitale bygningsmodeller, som vil fremme bredere bruk av digitale prosesser i byggesektoren.

OptiFish har som mål å utvikle, teste og validere teknologier som vil forbedre rapportering av fangstvolumer og fiskehelse i europeiske fiskerier, slik at fiskere kan drive mer bærekraftig fiske og møte eksisterende og fremtidige kontrollkrav.

I Airspector bygger vi verktøy for baneplanlegging og simulering av inspeksjonsoppdrag ved hjelp av autonome droner. Målet vårt er å gjøre det enkelt å planlegge effektive og sikre dronebaner for å inspisere en vilkårlig 3D-modell, for å inspisere et...