2024

Portefølje Naturvitenskap og teknologi ikon

The research system

Portefølje Humaniora og samfunnsvitenskap ikon

Ground-breaking research

Portefølje Samisk ikon

Sámi society and culture

Portefølje Demokrati, styring og fornyelse ikon

Democracy and global development

Portefølje Velferd, kultur og samfunn ikon

Welfare, culture and society

Portefølje Helse ikon

Health

Portefølje Klima- og polarforskning ikon

Climate and environment

Portefølje Landbasert mat, miljø og bioressurser ikon

Land-based food, the environment and bioresources

Portefølje Energi, transport og lavutslipp ikon

Energy and transport

Portefølje Muliggjørende teknologier ikon

Enabling technologies

Portefølje Industri og tjenestenæringer ikon

Innovation

LTP Climate, environment and environmentally friendly energy

Climate and loss of natural diversity

Internationalization

Societal security and civil preparedness

Renewal in the public sector

Velferdstjenester

Frontpage Image

Marine icon

Petroleum og mineraler

LTP Hav ikon

Oceans and coastal areas

LTP2 Muliggjørende og industrielle teknologier ikon

Enabling and industrial technologies

Trust and community

Professional environment

High quality and accessibility

LTP Climate

Strengthened competitiveness and innovation capacity

LPT Health

 An innovative business community

LTP3 Helse

Portefolje Petroleum Ikon

Portefølje Hav ikon

Portefølje Utdanning og kompetanse ikon

Portefølje Global utvikling og internasjonale relasjoner ikon

Portefølje Livsvitenskap ikon

LTP2 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne ikon

LTP2 Utvikle fagmiljøer av fremragende kvalitet

LTP2 Samfunnssikkerhet og samhørighet ikon

LTP2 Fornyelse i offentlig sektor ikon

LTP2 Klima, miljø og miljøvennlig energi ikon

Forsidebilde optimalisert

project-bank-technical

Et innovativt næringsliv ikon

Muliggjørende teknologier bakgrunn

Marin bakgrunnsbilde

Marin ikon

Forsidebilde

Statistics

Prosjektbanken presenterer statistikk og informasjon om prosjekter med finansiering fra Forskningsrådet fra 2004. Statistikken er fordelt på blant annet tema, år, geografi og organisasjon. Prosjektbanken gir også detaljert informasjon om de enkelte prosjektene.

...or see the summary and other information about the projects you have selected

Portfolios

En god beskrivelse av denne siden for søkemotoroptimalisering

Forside

How the grants are distributed between organisations, counties, subject areas etc....

Here are some examples of searches you can perform in the Project Databank

All long term plan objectives

About Text Queries

No thematic area or topic related to the project

has received funding in the programme period

No popular science description is available

have received funding in the programme period

The project with project number {{project number}} was not found

Technical description

Woops, something went wrong. Please refresh the page. If the error persists, please contact us.

We could not find what you were looking for

See statistics related to this LTP objective

See projects related to this LTP objective

related to this LTP objective have received grants

has been granted to projects related to this LTP objective

has been granted to projects related to this portfolio

related to this portfolio have received grants

About Prosjektbanken

Diverse

Klima- og miljødepar

Kunnskapsdepartement

Matematikk og naturvitenskap

Oslo

Instituttsektor

Nettverkstiltak

Koordinerings- og støtteaktivitet

Ettersom flere mennesker lever lenger, trenger vi flere helsetjenester, spesielt for akutte helseproblemer. Dette legger mye press på helsesystemet vårt, som inkluderer hjemmeomsorg, sykehjem, lokale klinikker og sykehus. For å sikre at vi kan ta vare på alle i fremtiden, må vi finne måter å hjelpe eldre mennesker med å holde seg sunne og unngå å trenge mye omsorg.
PAI-prosjektet jobber med dette problemet. Prosjektet bruker kunstig intelligens (KI) for å forutsi hvilken type omsorg eldre mennesker kan trenge ved å se på helsedata. Ved å oppdage helseproblemer tidlig, kan vi ta skritt for å forhindre at de blir verre. Dette kan bety at vi forhindrer fall i sykehjem eller endrer en persons medisinering på deres lokale klinikk. Dette bidrar til å unngå sykehusopphold, som kan være dyre og stressende.
Imidlertid er det vanskelig å forutsi helsebehov fordi dataene vi har kan variere mye. Det kan være forskjellig avhengig av hvor personen bor, og hvilke helseproblemer de har. For å håndtere dette, jobber PAI-prosjektet med mennesker som mottar omsorg og helsearbeidere for å utvikle KI-verktøy. Prosjektet tester disse verktøyene i virkelige situasjoner i Spania, Sverige og Norge.
Prosjektet bruker en blanding av metoder for å samle inn og analysere data. Dette inkluderer både tall (kvantitative data) og folks erfaringer og meninger (kvalitative data). Målet er å hjelpe eldre mennesker ved å gi dem riktig omsorg til rett tid, forhindre at skader og sykdommer blir verre. Det hjelper også helsearbeidere ved å sørge for at ressursene brukes effektivt og skaper et godt arbeidsmiljø. Løsningene de finner kan brukes på mange forskjellige steder.

As the population ages, the demand for healthcare services increases, including acute care. This puts a strain on healthcare resources, making efficient care management crucial at all levels - home, nursing homes, primary care, and hospitals.
The PAI project aims to address this challenge by using artificial intelligence (AI) to predict the care needs of older individuals. By analyzing patient monitoring data, the project can detect early signs of health or functional decline. This allows for preventive measures to be taken, reducing the need for costly acute care and aftercare. For example, hospitalizations can be prevented by avoiding falls in nursing homes or adjusting medication in primary care.
However, predicting the care needs of older patients is not straightforward. It involves dealing with varying data availability, quality, and potential interventions across different care levels and diagnoses. To tackle this, the PAI project uses a design science approach and a multiple case study design. It develops analytics in collaboration with care recipients and healthcare practitioners and implements them in real-life settings in Spain, Sweden, and Norway.
The project uses a mixed-methods strategy for data collection and analysis, combining quantitative and qualitative elements. This includes the thematic interpretative analysis of meeting notes, interviews, and observations, as well as the statistical longitudinal trend analysis of Key Performance Indicators in the respective healthcare systems.
The benefits of the PAI project are twofold. Older individuals receive adequate early care, preventing injuries and the worsening of diseases. Healthcare staff can use their resources more effectively, creating a sustainable and satisfying work environment. The outcomes of the project are scalable and can be applied in various contexts, making it a valuable contribution to the future of European healthcare.

Predicting Care Needs of Older Adults in the Healthcare System through AI-enabled Analysis of Patient-Monitoring Data

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.


Hovedideen er å utvikle metoder for mer nøyaktige numeriske modeller for skipsytelse, inkludert både energi- og bevegelsesegenskaper, ved å bruke kunstig intelligens i kombinasjon med klassisk hydrodynamikk. Tradisjonelle hydrodynamiske modeller er basert på grunnprinsipper og reflekterer fysiske lover. Kunstig intelligens kan trenes på operasjonelle data til å finne nye sammenhenger i dataene utover det man vet fra fysikkens lover. Begge tilnærmingene har sine fordeler og ulemper, og vi tar sikte på å kombinere det beste fra begge tilnærmingene og utvikle hybridmodeller. 
Potensielle effekter av de nye skipsmodellene vil evalueres gjennom bruk i ruteplanlegging.

Som utgangspunkt vil vi samle brukerkrav fra industripartnerne med fokus på to utvalgte brukstilfeller; deep sea og fergedrift. Forskningsaktivitetene vil dekke dataanalyse, KI og skipshydrodynamikk og reiseoptimalisering og beslutningsstøtte. Relevante forskningstemaer innebærer å sammenligne de ulike tilnærmingene for å estimere skipsytelse, vurdere nøyaktighet og gyldig bruk av modellene og evaluering av modellenes sensitivitet og anvendelighet. Til slutt vil den potensielle effekten av å bruke hybridmodeller i reiseoptimalisering bli undersøkt og demonstrert. En ph.d.-kandidat vil bli utdannet fra NTNU med fokus på å fusjonere KI med skipshydrodynamikk. 

Prosjektpartnerne er SINTEF Ocean, SINTEF Ålesund, NTNU, Torghatten, Vard Electro, NAVTOR og G2 Ocean.

The FUSE vision is to rapidly reduce emissions from the global fleet by unlocking the full potential of operational data through fusing AI and ship hydrodynamics for next generation voyage optimization. The main idea is to develop theoretical approaches and methodology utilizing the potential of using AI in combination with classical hydrodynamics to develop more accurate numerical models for ship performance, including both energy and motion characteristics. Traditional hydrodynamic models are based on first-principle, reflecting physical laws. AI-based models which uses operational data are used to establish a statistical relationship between inputs and outputs. Both approaches have their pros and cons, and we aim to fuse the best of both approaches and develop hybrid models as input to voyage planning and onboard decision support systems.  As a starting point, we will gather user requirements from the industrial partners focusing on two selected use cases; deepsea and ferry operations. The industry partners will be involved during the whole project period ensuring that the competence and results can be exploited into their product and services. The industry partners will contribute with operational data from their ships as research data. 

The research activities will cover data analytics, AI and ship hydrodynamics and voyage optimization and decision support. Research partners are SINTEF Ocean, SINTEF Ålesund, and NTNU. A PhD candidate will be educated from the NTNU with supervisors from Marine Technology and Engineering Cybernetics with focus on fusing AI with ship hydrodynamics. Relevant research topics involve comparing the different approaches for estimating ship performance, considering accuracies and valid usage of the models and evaluation of sensitivity and applicability of the models. Finally, the potential impact of using hybrid models in voyage optimization will be investigated and demonstrated.

Fusing AI and Ship Hydrodynamics for Next-Gen Voyage Optimization

mSpider: a universal “digital adaptor” to extract physical activity and health data from wearable sensors

I Nordsjøen finnes det organisk rike leirlag som har blitt begravd til flere kilometers dyp. Når slike leirlag blir begravd til flere kilometers dyp, blir de så varme at de begynner å generere olje og gass. Av all oljen og gassen som har blitt generert i Nordsjøen, har hele 98% lekket ut til havet over geologisk tid. Men hvor skjer dette? Hvor mye lekker ut? Hvilke miljøkonsekvenser har det? Hvordan påvirker det planer for CO2-lagring at væsker kan sive ut naturlig noen steder? Og kan det gi ny innsikt i hvor man bør lete etter olje og gass? Dette er spørsmål som InFluSe-prosjektet skal svare på. 

InFluSe står for "Integrated study of Fluid Migration and Seepage in the Southern Norwegian North Sea - Impact on Hydrocarbons, Environment, and CO2 storage". På grunn av de viktige konsekvensene hydrokarbonlekkasje i Nordsjøen har, er det mange som er interessert i dette prosjektet. Prosjektet ledes av Universitetet i Bergen, og har partnere fra industri, akademia og statsadminstrasjon, og disse partnerene inkluderer UiT, Equnior, Vår Energi, AkerBP, Aarhus Universitet, Geomar Kiel, Havforskningsinstituttet og Sokkeldirektoratet. 

I løpet av det første av fire år, skal vi ansette fire PhD-kandidater og gjennomføre et tokt på 20 dager med forskningsskipet G.O. Sars. Den første av PhD-stipendiatene skal bruke satellittdata til å undersøke hvor, når og hvorfor olje lekker i Nordsjøen. Den andre PhDen skal undersøke eksisterende brønn-, kjerne- og seismikk-data fra Nordsjøen for å finne ut hvilke veier hydrokarbonene migrerer under bakken. Den tredje skal samle inn og prosessere nye høy-oppløselige 3D-seismiske data over områder med mye lekkasje for å undersøke hvordan hydrokarbonene kommer seg gjennom takbergartene. Den siste skal undersøke geokjemiske og biologiske prøver fra hydrokarbonoppkommene for å finne ut hvor de kommer fra, hvor lenge de har vert aktive, og hvilke påvirkninger de har på miljøet.

In the Southern Norwegian North Sea (SNNS), analysis of satellite radar data supported by recent scientific cruise activity reveals a previously unknown pattern of natural oil seepage. This seepage pattern indicates the presence of a widespread and previously unknown hydrocarbon migration system. Combined with the extreme availability of subsurface data in the study area and our ability to conduct scientific cruises with state-of-the-art research vessels, the observed seepage pattern makes it possible to characterize and understand migration of fluids in sedimentary basins from source to seep, at a hitherto unparalleled level of detail. Through an integrated and cross-disciplinary research program, the InFluSe project partners will create a complete understanding of hydrocarbon migration and seepage in the SNNS through two scientific cruises, a comprehensive analysis and modelling program, and education of 4 PhDs and >10 MScs in the disciplines of geomatics, subsurface geology, geophysics and geochemistry. Firstly, we will determine the hydrocarbon migration pathways in the SNNS area and develop a baseline of natural hydrocarbon seepage in terms of distribution and rates that past and potential future well-related emissions can be evaluated against. Secondly, improved knowledge about distribution and rates of hydrocarbon seeps in the Norwegian North Sea will make it possible to assess the geological contribution of hydrocarbons, carbon and methane (the most important greenhouse gas after CO2) to the environment and atmosphere, something that is poorly understood from both a conceptual and regional perspective, and may be exacerbated by the shallow depth of seepage here. Thirdly, several CO2 storage licenses are in place in the SNNS and the impact of the observed seepage on the CO2 storage integrity in these areas will be addressed by InFluSe. Finally, understanding of pathways of hydrocarbon migration will help improve play models and de-risk exploration prospects.

Integrated study of Fluid Migration and Seepage in the Southern Norwegian North Sea - Impact on Hydrocarbons, Environment, and CO2 storage

Exploring ebselen Derivatives for Parkinson's Disease Therapy

Novel vaccine platform for animal health

Autonomous Hooking System (AHS): Enhancing Safety and Efficiency in Lifting and Handling Operations

Limb wounds in horses are common, however healing is exceedingly slow and fraught with complications. Contrary to body wounds, limb wounds demonstrate only a small amount of wound contraction. The specialist procedure of applying split-thickness skin grafts to limb wounds stimulates wound contraction by unknown mechanisms. The objective of this project is to identify those mechanisms to develop a treatment strategy for equine limb wounds for use in general  practice. Limb wounds are severely impacting animal welfare due to an extended healing/treatment duration, and the risk of euthanasia due to a poor functional outcome. By stimulating wound contraction, healing time will be reduced, and the functional outcome improved, directly benefitting the welfare of wounded horse and reducing treatment cost for the owner. Aim: To identify dermal components stimulating wound contraction, and to develop this knowledge into future state-of-the-art treatment of equine limb wounds for use in general practice. Hypotheses: i) Application of dermal fractions to collagen gels seeded with equine fibroblasts will increase gel contraction in vitro; ii) Application of dermal fractions to experimental limb wounds in vivo, will increase wound contraction resulting in a faster healing time versus wounds treated by conventional methods. Methods: i) The contractile effect of different dermal components will be assessed in a collagen gel/ fibroblast model; ii) Identified dermal components will be tested in a standardized experimental limb wound model in vivo (n=5). Ultimately, results from this project are expected to improve wound treatment in horses, directly impacting animal welfare by reducing healing time and improving the functional outcome of wounded horses. This will also directly benefit horse owners and caretakers and making veterinarians able to offer better treatment solutions.

HESTEFORSK - Raskere og bedre sårheling hos hest med autologe hudkomponenter

Developing Gene Therapy for Brain Diseases

By step-change EURAD-2 means a new era via a more effective and efficient public research, development and demonstration (RD&D) in Europe, and a deepening of research cooperation between MS having different radioactive waste inventories, and with programs at various stages of development. 

The scope of EURAD-2 builds upon the achievements of EJP EURAD-1 and EURATOM PREDIS. At a strategic level it is structured by the EURAD-1 Roadmap, while the prioritized scope refers to the updated Strategic Research Agenda (SRA)6. EURAD-2 continues to collaboratively develop, maintain and consolidate at the European level the scientific and technical basis of RWM, including disposal.

The scope of EURAD-2 includes scientific and technical activities on all steps (from “cradle to grave”) of RWM:
- Radioactive waste inventory including steps to minimize final radioactive waste to be managed;
- Radioactive waste characterization & processing (including pre-treatment, treatment and conditioning);
- Interim storage of radioactive waste; and
- Disposal solutions – with the main focus on geological disposal of spent fuel, high-level waste (HLW) and long-lived intermediate level waste (ILW).

Specific RD&D required for near-surface or surface disposal and low-level waste (LLW), will be addressed.Nuclear facility dismantling and decommissioning activities are however excluded, although interfaces, and particularly aspects that impacts final disposal could be considered.

The project aims to connect with the wider European Community through, e.g., SNETP, NEA, DigiDECOM community, IGDTP, IAEA, ENSREG, ERDO Association,  and will encourage interaction between different national programmes.

EUROPEAN PARTNERSHIP ON RADIOACTIVE WASTE MANAGEMENT 2 (EURAD-2)

Forbedre landskapets motstandskraft ved å integrere tiltak for å tilpasse og redusere hydrologiske ekstremer

Midlene fra MILJØFORSK-Miljøforskning for en grønn samfunnsomstilling fordelt på år

Midlene fra MILJØFORSK-Miljøforskning for en grønn samfunnsomstilling fordelt på fylker

Midlene fra MILJØFORSK-Miljøforskning for en grønn samfunnsomstilling fordelt på fagområde

Avdelingsleder

Hyppigheten av forekomst av flom og tørke vil sannsynligvis øke på grunn av klimaendringer. Flomstørrelsen vil øke betydelig i de fleste deler av Europa, selv for områder der årlig nedbør forventes å avta, som følge av en mer intens hydrologisk syklus. Motstandsdyktig landskap er nødvendig for å redusere negative effekter av flom og tørke og beskytte samfunnet. Det er utviklet ulike tiltak for å hindre negative effekter av flom og tørke, men problemene er vedvarende og forventes å forverres i fremtiden. I økende grad blir ikke-strukturelle tiltak, som naturbaserte løsninger (NBS), anerkjent som potensielle løsninger for dette formålet, og utfyller strukturelle løsninger. For å planlegge NBS-tiltak er det viktig å inkludere lokale interessenter i prosessen. Interessenter har viktig innsikt i å gjennomføre tiltak fra et sosialt og økonomisk perspektiv. Videre kan utforming og definering av tiltak i samarbeid med interessenter forbedre kommunikasjonen og takler institusjonelle, kunnskapsmessige og andre barrierer for å implementere tiltak. Det overordnede målet med LandEX er å forbedre landskapets motstandsdyktighet mot hydroklimatiske ekstremer (flom og tørke), ved å optimalisere en rekke tilpasningstiltak i landskapet. Prosjektet foreslår å oppnå dette ved å anvende hydrologiske modeller og ved å utforme scenarier i nært samarbeid med lokale interessenter. Gjennom disse målene og relaterte resultater, forventes LandEX å bidra til å redusere negative effekter av flom og tørke på samfunnet, ved å hjelpe vannforvaltere med å utforme effektive landskaps scenarier i samarbeid med grunneiere.

LandEX aims to improve landscape resilience to hydroclimatic extremes – both floods and droughts – by spatially optimising a suite of adaptation measures in the landscape. Knowledge gaps addressed by LandEX include: (i) how different NBS measures can increase water retention in the landscape and, thus, mitigate floods and droughts at the same time; (ii) how their spatial location determines their effectiveness at the landscape level, and (iii) potential synergies between a network of different measures distributed throughout the landscape. LandEX uses the concept of hydrological connectivity to design spatially-explicit adaptation scenarios which retain water from wet periods to be available during dry periods. The approach is tested in 5 study areas in northern and southern Europe. LandEX works closely with local and regional stakeholders, as it is crucial to co-design such adaptation scenarios to ensure their feasibility and adoption and to incorporate them into regional spatial planning. LandEX aims to achieve the objectives, addressed in 5 specific Work Packages: WP1: Investigate in each study area the current hotspots for flood and drought occurrence and how existing mitigation measures perform. WP2: Co-design spatial adaptation scenarios of feasible and potentially effective suites of measures in the landscape. WP3: Quantify the effectiveness of the adaptation scenarios using spatially explicit hydrological models. WP4: Develop a tool to support managers in optimising landscape resilience and to visualize scenario outcomes through an online map interface. WP5: Stimulate co-learning between the 5 study areas by enabling exchange of experiences with different sets of innovative adaptation measures. LandEX consortium partners have great experience with floods and droughts, mitigation measures, including NBS, hydrological modelling and stakeholders participation in projects. In addition, consortium partners have collaborated in earlier and ongoing projects.

Improving Landscape resilience by integrating measures to adapt and mitigate hydrological EXtremes

Hva er det store konseptet?
Vårt prosjekt stimulerer samarbeid for å forbedre vår forståelse av miljøet i Arktis, med fokus på Isfjorden-regionen. Ved å forene ekspertisene til flere organisasjoner (NIVA, UNIS og SIOS), forbereder vi felles overvåkingsdatasett - fra elvestasjoner til havbøyer og sensorer installert ombord på skip - som sporer ulike parametere fra mikroplast til biogeokjemiske endringer.  
Hvordan gjør vi dette?
 Vi arrangerer en workshop i Longyearbyen for å fremme samarbeid og kunnskapsutveksling blant forskere. Sammen vil vi forbedre våre metoder for datainnsamling og analyse, og utvikle banebrytende kystmodeller ved hjelp av de nevnte dataene. Dette samarbeidet er ikke bare for en engangs workshop; det tar sikte på å etablere et kontinuerlig partnerskap, som sikrer videreføring av vår felles innsats gjennom regelmessige oppdateringer og delte funn.  
Hva har vi oppdaget så langt?
Vi har observert betydelige mønstre av forlengelse av perioder med elveutslipp og bresmelting. Disse innsiktene er viktige for å forutsi og dempe virkningene av klimaendringer på kystområder.  
Hva er nytt og innflytelsesrikt?
Et nytt aspekt ved vårt prosjekt er integrasjonen av data om mikroplast og forurensninger i SIOS sine innsatsområder, noe som bidrar betydelig til global miljøovervåking. Ved å utvikle en omfattende kystmodell for havet, forbedrer vi den vitenskapelige forskningskvaliteten på Svalbard og posisjonerer den innenfor en bredere global sammenheng av klimaforskning.
Fordeler for samfunnet.
Ved å forbedre vår evne til å modellere og forutsi miljøendringer, støtter dette prosjektet direkte vannforvaltningspolitikker og klimatilpasningsstrategier, og hjelper samfunnet generelt med å forberede seg på og respondere på endringer i Arktis. Vårt samarbeid med ikke-forskningsenheter, som Hurtigruten Svalbard, utvider virkningen av våre funn, og fremmer bredere offentlig engasjement og bevissthet.

We plan to organize a workshop in Longyearbyen with NIVA and UNIS as participants and with the support of SIOS.
The planned sessions and expected outcomes from the workshop include:
•	Analysis of seasonal and interannual variations in land-ocean connectivity using existing NIVA monitoring datasets: 
-	Adventfjorden Oceanographic Buoy (https://sios-svalbard.org/node/664): provides high-temporal-resolution oceanographic data at the land-ocean interface in the Adventelva-Adventfjorden system.
-	The ferrybox system installed on board of the Norbjørn cargo ship sailing between Tromsø and Longyearbyen, collects oceanographical and meteorological data.
-	River Station Monitoring (Adventelva) (2017-2023) (https://sios-svalbard.org/node/153114)
-	Økokyst Svalbard coastal monitoring data (Isfjorden) (2018-2021)
-	IKO Svalbard monitoring (Linnevassdraget – Isfjorden) (2022-2027).
-	Data on biogeochemistry and environmental contaminants collected in 2011-2023 expeditions including surface and subsurface microplastics concentrations in coastal waters of Svalbard (summer 2020-2023).
•	Analysis of sensor data in relation to water sampling, weather data, and water chemistry data, leading to optimized data collection methods. Quality control of the sensor data, evaluation and adjustment of current methods (e.g. sensor types, sampling frequency and depths)
•	Application of the coastal ocean model to the Isfjorden domain, informed by the assembled observational data.
•	The model will also simulate contaminant fate to highlight the significance of Arctic rivers and fjords in the global contaminants’ dynamics of the World Ocean, placing Svalbard research in an Arctic and global context.
•	We are planning to request a SIOS session on developing the data management plan and the data formatting.
The chosen topics address critical gaps in understanding the dynamics of Arctic coastal systems, particularly the impact of climate change and microplastics pollution.

0 projects

SSF-Svalbard Science Forum

Svalbard Research Integration for Data and Environmental Modelling

Awarded: NOK 0.24 mill.

Project Period: 2024-2025

Location: Oslo