Prosjekter fra SINTEF Digital

AutoGrow kartlegger og vurderer nye løsninger for automasjon i veksthus, med mål om å styrke norsk grøntproduksjon, øke selvforsyning og redusere ressursbruk og utslipp.

Vi utvikler en en modell for automatisk oppdagelse av skred med satellittbilder og kunstig intelligens. Den vil bidra til raskere krisehåndtering og bedre arealplanlegging i et klima i endring.

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.

En evaluering av IBU-midlenes (midler til investering og bedriftsutvikling i landbruket) måloppnåelse for bønder, landbrukspolitikk og samfunn, der vi også diskuterer og utarbeider forslag til hvordan formål og forvaltning av dette politiske...

Prosjektet er en niårig forskningsbasert følgeevaluering av Opptrappingsplanen for psykisk helse (OPSY). Evalueringen skal gi kunnskap om gjennomføring og resultater, og danne grunnlag for eventuelle justeringer underveis.

Hver dag samles store mengder data inn fra kameraer, sensorer og produksjonssystemer i havbruksnæringen. Relevante data og riktig bruk kan gi Norge et fortrinn og styrke vår konkurranseevne internasjonalt.

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.

Mer effektiv jernbanemobilitet via innovative KI-baserte metoder, ved å muliggjøre optimalisert planlegging av jernbaneerstatningstjenester og kostnadseffektive investeringsbeslutninger.