Vi tilbyr spisskompetanse innen utvikling og bruk av avanserte beregningsmetoder for å løse krevende modellerings- og simuleringsproblemer. Vi er eksperter på å utvikle nye algoritmer og omsette dem til effektiv, fleksibel og pålitelig programvare av profesjonell kvalitet.
Vi er anvendte matematikere og informatikere som over mange år har opparbeidet dyp fagkompetanse innen våre anvendelsesområder. Denne kombinerer vi med en sterk drivkraft for å utvikle metoder og programvare som kan tilpasses ulike anvendelser uten å gå på kompromiss med nøyaktighet eller ytelse.
Vi bygger på en sterk tradisjon ved SINTEF Digital, der utvikling av numeriske metoder, algoritmer og programvare av høy kvalitet har stått sentralt siden tidlig på 1990-tallet. Målet er å lage løsninger som ikke bare møter dagens behov, men som også er i stand til å håndtere morgendagens utfordringer. Vår metodiske bredde gjør at vi kan bidra effektivt på tvers av mange ulike fag- og teknologiområder.
Vi kombinerer høy vitenskapelig kvalitet med god forståelse for industrielle behov, og sørger for at løsningene våre både er innovative og anvendelige. Hos oss stopper ikke forskningen på papiret: Vi videreutvikler lovende ideer fra grunnleggende forskning, bruker våre åpne kildekoder til å prototype og teste forbedrede metoder i relevante miljøer, og bringer løsningene helt frem til operativ bruk.
Gruppen består av 19 forskere, de fleste med doktorgrad i matematikk eller fysikk, i tillegg til flere master- og PhD-studenter. Vi samarbeider tett med ledende universiteter internasjonalt og har langvarige partnerskap med industrikunder verden over.
Gjennom mer enn 20 års erfaring i å kombinere forskning på høyt nivå med praktisk relevans, har vi bidratt til å flytte grensene for anvendt beregningsvitenskap globalt.
For å møte fremtidige behov hos våre kunder har vi de siste årene startet å forske på deriverbare simulatorer, optimalisering under usikkerhet, integrerte fysikk- og datadrevne metoder, og praktisk bruk av kvantedatamaskiner.
Vi utforsker også hvordan fremtidens interaksjon med simuleringsverktøy kan se ut, gjennom å kombinere anvendt matematikk, simulering og kunstig intelligens. Målet er å utvikle naturlige, samtalebaserte grensesnitt hvor brukere kan sette opp modeller, kombinere ulike simulatorer, analysere resultater og forbedre simuleringene – støttet av teknologier som store språkmodeller (LLMs), retrieval-augmented generation (RAG) og AI-agenter, kombinert med deriverbare simulatorer.
Bygget på vår lange tradisjon med å utvikle fleksible og generiske metoder, arbeider vi nå for å gjøre simuleringsverktøy mer intuitive, effektive og intelligente – på tvers av fagfelt.
Vi er alltid åpne for nye samarbeid. Ta kontakt for å høre mer om hvordan vi kan jobbe sammen for å løse komplekse vitenskapelige og teknologiske utfordringer. Du kan også få tilgang til vår ekspertise gjennom kurs, rådgivning eller gjesteopphold hos oss.
Strømning i porøse medier handler om å forstå hvordan væsker beveger seg gjennom jord og bergarter. Slike simuleringer brukes til å forklare og forutsi alt fra hvordan grunnvann strømmer, til hvordan olje og gass flyter i reservoarer, og hvordan CO...
Å forstå geomekaniske responser på aktiviteter i undergrunnen er avgjørende for å kunne forutsi og håndtere risiko. Vi utvikler effektive løsningsmetoder og robuste diskretiseringer på komplekse grid for å koble mekanisk deformasjon nøyaktig til...
Karbonfangst og -lagring (CCS) er en nøkkelteknologi for å redusere klimagassutslipp ved å fange CO₂ fra industrielle prosesser og lagre den trygt i undergrunnen. Numerisk modellering er avgjørende for å forstå de fysiske prosessene, forutsi...
Geotermisk energi utnytter jordens indre varme til en stabil og bærekraftig energiforsyning, mens lagring av termisk energi i undergrunnen bidrar til et mer balansert energisystem.
Underjordisk lagring av naturgass – og i økende grad hydrogen – spiller en viktig rolle for å sikre energiforsyningen og gi systemet fleksibilitet. Ved å tilby reservekapasitet i perioder med lavt forbruk og mulighet for rask levering når...
Bruken av datasimuleringer for å analysere og forutsi oppførselen til elektrokjemiske systemer har fått stor utbredelse innen batteriteknologi, brenselceller og elektrolyse. Som et sentralt verktøy gjør det forskere i stand til å designe og...
Ettervirkningene av kraftige værhendelser, både nasjonalt og internasjonalt, fører ofte til store skader på infrastruktur og betydelige forsikringsutbetalinger. Med forventet økning i ekstreme værforhold blir behovet for robuste flomsikringsløsninger...
Presis simulering av havdrift er viktig for sjøsikkerhet, miljøvern og forvaltning av marine ressurser. Det gir bedre grunnlag for søk- og redningsaksjoner, håndtering av forurensning og planlegging innen skipsfart, energi og fiskeri, og bidrar til...
Avansert matematikk og beregningsmetoder er viktige i alle SINTEFs forretningsområder. Det som skiller oss fra rene domeneeksperter er fokuset på muliggjørende teknologi og tverrfaglig kompetanse. Dette gjør at vi kan jobbe sømløst på tvers av ulike...
Numeriske simuleringer bygger på grid og diskretisering for å oversette kontinuerlige matematiske modeller til størrelser som kan håndteres på en datamaskin. Ved å utvikle nye metoder innen dette feltet kan vi lage simuleringer som gir mer presise...
Numeriske løsere og algoritmer gjør det mulig å løse store, koblede ligningssystemer som oppstår fra fysiske modeller. Forskning på dette området er avgjørende for å utvikle simuleringer som er robuste, skalerbare og effektive – også for komplekse...
For å forske på nye beregningsmetoder og modne dem til et nivå som egner seg for kommersiell bruk eller implementering, er det avgjørende å utvikle og vedlikeholde effektive og fleksible økosystemer for eksperimentell programmering, rask prototyping...
Hybridmodeller som kombinerer datadrevne metoder og fysikkbasert modellering utnytter styrken i maskinlæring sammen med tradisjonelle simuleringer for å oppnå bedre nøyaktighet, høyere hastighet og økt tolkbarhet.
Vi ser for oss en fremtid der samspillet mellom mennesker og datamaskiner i beregningsvitenskapen blir fornyet. Tenk deg å kunne diskutere komplekse simuleringer med programvaren din – akkurat som du ville gjort med en kollega
Numerisk beregning på moderne maskinvare handler om å utnytte spesialiserte prosessorer, som GPU-er, til å kraftig akselerere vitenskapelige og tekniske simuleringer. GPU-er har vært brukt i forskning i snart to tiår og har vist seg spesielt...
Visuell databehandling er et fagfelt som handler om å bearbeide visuell informasjon som bilder, video og 3D-data. Vår nylige innsats har særlig vært rettet mot medisinsk ultralyd, men vi har også erfaring fra flere andre anvendelser. Felles for...
Kvantedatabehandling er en fremvoksende teknologi med stort potensial til å endre både samfunn og næringsliv. Kvantedatamaskiner fungerer imidlertid på en grunnleggende annerledes måte enn klassiske datamaskiner, og for å utnytte dem fullt ut kreves...
Battery Modelling Toolbox (BattMo) er et rammeverk for kontinuummodellering av elektrokjemiske enheter i MATLAB. Den første utviklingen inkluderer et pseudo-x-dimensjonalt (PXD) rammeverk for Doyle-Fuller-Newman-modellen for litiumionebattericeller...
Et GPU-akselerert simuleringssystem for å kjøre store ensembler av forenklede havmodeller i virkelige utsnitt av havet.
Eksperimentelt Julia-rammeverk for fullstendig differensierbare multifysikk-simulatorer basert på implisitte finit-volum-metoder med automatisk differensiering.
Gratis åpen kildekode for rask prototyping av nye metoder for modellering og simulering av strømning i porøse medier. Har brukere over hele verden.
MRST-co2lab tilbyr et sett med åpen kildekode-baserte simulatorer og arbeidsflytverktøy som er spesielt utviklet for studier av langsiktig, storskala lagring av CO2.
Open Porous Media (OPM) initativet tilbyr åpen kildekode-programvare for simulering, oppskalering og visualisering av prosesser i porøse medier, og spesielt rettet mot reservoarer.
Kvanteberegning er en fremvoksende teknologi med betydelig disruptiv kraft. Første generasjons kvanteberegning, som er forventet å komme innen de neste fem årene, vil være såkalte støyende mellomstore kvante (NISQ)-datamaskiner. Open Quantum...
Programvare for statisk modellering og predisjon av overvann basert på analyse av topografi/terreng.
