2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

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

2004

2005

2006

Ukjent

Utdannings- og forsk

Kunnskapsdepartement

Humaniora

Oslo

UoH-sektor

Frittstående prosjekter

Ingen søknadstype

The high seas are those marine areas under no State's jurisdiction. So far, all marine renewable energy (RE) activity is being conducted under State's jurisdiction. However, recent advances in technology are raising the prospect of carrying out RE activity on the high seas. Currently, only seabed mining activities in the Area have been regulated. The Area is the seabed and ocean floor beyond the limits of State's jurisdiction. From the legal viewpoint, the main gap is a lack of an international regulatory framework, informed by participatory mechanisms and supported by scientific evidence, for RE activities on the high seas, especially regarding their environmental and social impacts. 
The primary project objective (O) is to provide the scientific community and policymakers with science-informed and indigenous knowledge-based recommendations in support of the development of  RE regulation on the high seas. 
Two specific Os are set to complement the primary O, namely:
O1 To advance the use of systematic consultation processes that facilitates research at the crossroads of marine sciences and law. 
O2 To advance critical knowledge and understanding of environmental pressing issues comparable to the regulation of RE on the high seas, such as deep-sea mining in the Area.
A multistep innovative methodology will be adopted, by integrating marine scientific knowledge, consultative processes, and advanced critical research in the subject matter. A case study (interdisciplinary and participatory) involving marine scientists, indigenous and coastal communities and policy makers will be conducted onboard the Research Vessel KronPrins Haakon at the beginning of the project. The case study outcomes will be analysed through critical legal analysis to build a knowledge base for policy recommendations. 
The project will advance the PI’s career in an international research environment, allowing her to generate independent, high-quality, and reproducible results.




Renewable energy on the high seas – science-informed and indigenous knowledge-based recommendations for regulatory and governance challenges

The Arctic region is witnessing more frequent shipping accidents than ever which require accurate search and rescue operations. The existing communication systems use drones with radio frequency (RF) technology, which has limited bandwidth and cannot offer 4G/5G connectivity due to harsh weather constraints. It further limits the capacity of drones and affects the resolution of images and videos. The current research proposes to design free space optical communication (FSOC) link-based drones that can enhance connectivity between multiple drones and rescue ships as well as the capacity of drones to produce high resolution images and videos. The proposed FSOC-based drones can provide highspeed connectivity than the existing RF technology. The research will collect atmospheric turbulences data from the Arctic region and use it for designing the FSOC link. Furthermore, to enhance the capacity of FSOC-based drones, the research will design advanced multiplexing schemes (Mode Division Multiplexing and Orthogonal Code Division Multiple Access) and to ensure link stability, omnidirectional receiver will be designed. The research will further evaluate the performance of proposed FSOC link under the impact of various atmospheric turbulences. The expected outcomes of this research will lead to the optimisation of FSOC-based drones in expanding search areas and improving communication systems for SAR operations in the Arctic region.

Optimization of Free Space Optical Communication Link based Drones for Search and Rescue Operations in the Arctic Region

Currently, 28.2% of the total EU-28 greenhouse gas emissions come from the power sector, a large contributor to greenhouse gas emissions. Consequently, the emphasis of the research in power generation has swung towards assessing highly efficient and greener power cycles. In this reference, the novel supercritical carbon dioxide Brayton cycle (sCO2-BC) is an ideal choice that outstrips other formally well-known power cycles (Brayton & Rankine cycles). In sCO2-BC, the role of the pre-cooler is critical. It serves as a sink to the power cycle and regulates the conditions at the compressor's inlet. The compressor's inlet temperature is intended to be maintained close to the critical temperature of carbon dioxide (CO2) to achieve greater cycle efficiencies. However, exceptionally higher values of the specific heat capacity of CO2 near its critical point (up to 40 times higher than water) require exceedingly high water flow rates on the cold side to achieve the desired exit temperatures of CO2. Consequently, the pre-cooler's pumping power requirements become high enough to deteriorate the cycle's performance. This problem can only be mitigated by exploring new channel geometries with enhanced thermohydraulic characteristics. Therefore, the proposed study plan to characterize the complex thermohydraulic characteristics in the pseudocritical region of CO2 using a multifaceted technique that includes, experimental, numerical, and machine learning techniques. The proposed work will provide a step forward to the success of sCO2-BC technologies that, in turn, will facilitate its integration with the green energy resources (generation-IV nuclear reactors and solar concentrated plants), helping to meet the EU's 2030 climate and energy framework goals of achieving at least 32% share for renewable energy.

Evaluation of thermohydraulic characteristic of printed circuit heat exchangers in pseudocritical region for supercritical CO2 cycle

Det bygde miljøet krever en umiddelbar innføring av ombruksstrategier som adresserer ressursavfalls- og utslippsproblemet. Resirkulering og ombruk begrenses av mangel på prosedyrer for kvalitetsvurdering som reduserer risikoen for industrien. 
Derfor er det nødvendig med en resertifiseringsprosess basert på pålitelig, replikerbar og gjennomførbar tilstandsvurderingsmetodikk for gjenvunnet/innebygd tømmer.
Hovedmålene for prosjektet:
Identifisere settet med ikke-destruktive tester (NDT) som er best egnet for omfattende og effektiv tilstandsvurdering (dvs. tetthet, stivhet, styrke, brannmotstand, defekter, fuktighetsinnhold, fiberretning) i tre som er gjennomførbart for in-situ, samt laboratoriemiljø.
Utvikle prosedyrer for etterbehandling av data fra NDT-er for den høyeste informasjonsverdien og kombinert risiko-/pålitelighet-kvantifisering med en omfattende metadatamal for datalagre.
Testing av den utviklede metodikken på en reell case-studie for adaptiv gjenbruk av en fem-etasjes kontorbygning i tømmer. 
Etablering av sirkularitetskvantifisering basert på det reelle potensialet og LCA-prosedyre for langlivede tømmerprodukter, inkludert risikokvantifisering over flere ombruk og resirkulering/gjenvinning – tømmerkaskade.
Utvikle dokumentasjon og retningslinjer for resertifisering for gjenvunnet tømmer som grunnlag for europeisk standardisering.
Ombruk av eksisterende bygninger eller deres komponenter har i dag det høyeste potensialet for å redusere karbonutslipp fra byggeindustrien og begrense etterspørselen etter nye råvarer. Ti-ReX har som mål å forbedre byggebransjens bærekraft ved å muliggjøre utstrakt gjenbruk av bærende trekonstruksjoner - enten i den opprinnelige bygningen med samme eller endret konfigurasjon, eller i andre bygninger. Treelementer i bygninger kan ha flere formål; for eksempel bærende, stabilisering, brannspredningsforebygging, varme- og lydisolering og estetikk.

TiREX project answers to the Joint Call Forest Value 2, topic on 'Sustainable timber building systems'. Focus is put on enabling reuse and life extension of the timber structures by developing knowledge and tools for condition assessment of reclaimed timber. The main barrier to circular economy of timber industry addressed in TiReX is the organisation of timber strength grading and quality assessment of solid timber around the material raw production in the saw mill industry. TiREX is divided into 5 core work packages focused on laboratory testing (Spain), data processing (WUT), pilot project of adaptive reuse of timber (Norway), environmental analysis (Finland), and dissemination and communication (Latvia). Testing reclaimed timber from north, south and east Europe with non-destructive and destructive methods is the core TiREX activity and includes mechanical and thermal performance. Methods of data processing for replicability, accuracy, uniformity, future standardization, practicality and reliability of results in real settings will be developed and tested. Real timber building adaptive reuse project in Norway will provide field laboratory for verifying theoretical ideas and frameworks. Holistic environmental assessment methodology for circular wood industry will be theoretically developed and showcased on the pilot building. TiREX contributes to the call objectives of increased carbon sequestration, optimal carbon storage, circular use of wood, integration of cascading, as well as addresses circular and recycling wood principles, organisational structure and policies and regulation. TiReX project is focused on generating knowledge and procedures that offer huge potential for emission and waste reduction and thus require fast popularization and adoption within construction industry to be impactful. TiREX has strong transnational cooperation to prepare data sets that span wide range of parameters representative for Europe via sharing knowledge and laboratories.

ForestValue2 JC2023 - Smart condition assessment of Reclaimed Timber for eXtended service life of long-lived wood products

Inline measurement of PVT and thermophysical properties of drilling fluids

Morrow Batteries jobber for å bli verdensledende på produksjon av bærekraftige og kostnadseffektive batterier. I 2024 åpner Morrows første batterifabrikk for prismatiske battericeller i Arendal i Sør-Norge, og Morrow har som mål å produsere 42 GWh battericeller årlig fra 2028. Morrow sin generasjon 2 teknologi retter seg mot koboltfrie batterier basert på høy-spennings LNMO katoder. Denne unike cellekjemien er både mer bærekraftig og billigere enn eksisterende teknologier, i tillegg til at den høye spenningen gir høy energitetthet. Dagens batterielektrolytter er derimot utviklet for batterier med lavere spenning og må derfor tilpasses LNMO kjemien.

NORSE-HV prosjektet er et samarbeid mellom Morrow Batteries og Institutt for Energiteknologi (IFE). Prosjektet skal i hovedsak utvikle nye sammensetninger av batterielektrolytter som er stabile ved høyere spenninger og dermed kan benyttes i Morrows generasjon 2 battericeller. Et vellykket prosjekt vil muliggjøre industrialisering av koboltfrie Li-ion batterier basert på LNMO.

Lithium nickel manganese oxide (LNMO) is a high-voltage battery cathode material whose sustainability and low cost arises due to the elimination of cobalt and reduced use of nickel compared to many current cathode materials. The high voltage applied in LNMO cells can cause the electrolyte solution to break down, reducing the amount of energy the battery can store and shortening its useful lifetime. The NORSE-HV project aims to formulate and test new electrolyte solutions that are more stable towards high voltages, so that the cycle life of LNMO batteries can be extended. Morrow Batteries and the Institute for Energy Technology (IFE) will combine their years of experience in battery development and testing to identify new electrolytes for LNMO batteries. Novel electrolyte candidates will be assessed both chemically and electrochemically and battery cell testing will be carried out in various cell formats to ensure industrial feasibility. These innovative electrolytes will then be incorporated into LNMO prismatic cells, to be manufactured at Morrow’s factory in Arendal.

Novel Oxidation-Resistant Stable Electrolytes for High Voltage

Flytende hydrogen (LH2) er en energibærer som i fremtiden kan bli et lav-karbon alternativ til flytende naturgass (LNG) for global transport av energi. Et nytt tank konsept for storskala transport av flytende hydrogen ombord på skip har blitt utviklet av Moss Maritime i samarbeid med SINTEF Energy og SINTEF Industri. Hydrogenmarkedet er i rask utvikling og for å kunne tilby et kommersielt attraktivt konsept for storskala transport og lagring av flytende hydrogen er det ansett som nødvendig å bygge en prototyp  tank for å demonstrere teknologien og konseptet.

I dette prosjektet vil Moss Maritime, i samarbeid med SINTEF Energy, videreutvikle konseptet for lagring og transport av flytende hydrogen til å bli et fleksibelt konsept som også kan skaleres ned til medium og små tanker. Ambisjonen er å utvikle en prototyp tank som er designet for lagring av flytende hydrogen under atmosfærisk trykk, men som også tåler driftstrykk opp mot 8 bar. Dette gjøres for å kunne tilby et fleksibelt konsept som kan benyttes innenfor flere bruksområder, eksempelvis som en drivstoff-tank for skip med fremdriftssystem som bruker hydrogen som drivstoff.

Både tankstrukturen og isolasjonsmaterialer vil bli verifisert og analysert ved omfattende bruk av avanserte numeriske modeller og beregningsverktøy. Likevel vil det være et behov for å kunne demonstrere at teknologien fungerer som den skal ved å bygge en test tank. Derfor er en viktig del av prosjektet også å utvikle et testprogram og testprosedyrer som er tenkt brukt for å demonstrere teknologien i praksis. Det inneværende prosjektet omfatter ikke bygging og testing av prototype tanken, men det skal etableres et budsjett og planer for bygging, transport og testing av en slik tank, som da vil være basis for neste fase av prosjektet som vil ha fokus på bygging og testing av en hydrogentank.

Liquefied hydrogen (LH2) is a promising low-carbon alternative to liquefied natural gas (LNG) for global transport of energy with high energy density and a large degree of flexibility. Ship transport is necessary to realise large-scale LH2 value chains, but no full-scale LH2 carrier ships currently exist. 

Today, about 20% of the global LNG fleet relies on the spherical LNG tank concept from the Norwegian technology company Moss Maritime (MOSS). This tank design has an excellent track record of failure-free operation and has proven to maintain full integrity over their lifetime. MOSS seeks to adapt this concept to transport of LH2 and use its unique position in the LNG market to provide designs for large-scale LH2 carrier ships.

A novel tank concept for large-scale ship transport (~160,000 m3) has successfully been developed to TRL 4 by MOSS, SINTEF Energy Research and SINTEF Industry in the IPN project HyLaSST (RCN grant agreement no: 321591). The FLH2YT project will pave the way for a system prototype demonstration tank (TRL 6). Structural and thermal assessment of the demonstration tank will be conducted, along with the development of a testing scope for the demonstration tank. Preparations for construction of the demonstration tank, including detailed design documentation and cost analysis will be made. The demonstration-scale tank will be designed to hold up to 8 bar pressure and may form the basis for a new product: A flexible, multi-purpose, medium-scale LH2 storage solution.

Flexible Liquid HYdrogen Tank

Maritim- og offshoreindustrien har etterlyst en mer strukturert metode, som utnytter dagens teknologiske potensial, for å registrere og få tilgang til informasjon om fartøyets skrogtilstand. Utviklingen av en digital tvilling for vurdering av fartøyets skrogtilstand er et svar på dette som har flere fordeler.

Tidligere forskningsresultater har vist at droner tillater trygge,  automatiserte og fleksible fjerninspeksjoner. For å gi droneinspeksjoner en ekstra fordel, bør teknologi for å utføre droneinspeksjon mens fartøyet seiler, og muligheten til å automatisk gjøre tykkelsesmålinger, utvikles. Registrering av inspeksjonsdata fra droner til en digital tvilling er et naturlig neste steg. Gitt tilstrekkelig kvalitet på drone-innsamlede data, i tillegg til effektiv registrering av menneskelig innsamlede data, kan både menneskelige og dronebaserte inspeksjoner gi data til en digital tvilling og komplementere hverandre. Dette kan muliggjøre en mer effektiv overvåkning av skrogtilstand og redusere antall ganger mennesker utsettes for farene ved inspeksjon av trange/innestengte rom.

Ved å samle inn relevante skrogdata er det et potensial for å utnytte historisk informasjon fra en mengde fartøyer til å lage en statistisk modell for å forutsi skrogtilstanden. Dette kan tillate estimering av skrogets tilstand basert på operasjonelle forhold et fartøy har vært utsatt for. I kombinasjon med konstruksjonsmodeller kan dette også brukes til å automatisk lage skroginspeksjonsplaner som prioriterer områder med økt risiko for å ha feil.

Prosjektet ledes av DNV, et ledende klassifikasjonsselskap, i samarbeid med rederiene Altera Infrastructure og Klaveness, som er henholdsvis oljetanker- og lasteskipsoperatører i dette prosjektet, ScoutDI, en inspeksjonsdrone-leverandør, og NTNU gjennom Autonomous Robots Lab ved avdeling for kybernetikk.

The project will develop the concept of a digital twin of the hull condition for assessing the structural integrity and compliance of the physical hull. The digital twin is kept up to date with the physical hull over its lifetime by frequently collecting large amounts of data, in non-intrusive ways that do not interrupt business operations. This enables continuous monitoring and compliance assessment. Autonomous drones collect the data instead of humans to improve personnel safety. Automated damage detection and coating breakdown assessment assists the human expert, leading to improved quality of the structural integrity assessment. The project will enable digital twin-based surveys as industrial standard and realize economic and safety benefits as well as reducing environmental footprint due to reduced need for travels. 

The innovation will lead to improved quality and safety of vessel inspection services, in particular: 
1. Hull condition assessment and continuous compliance decision in a 3D digital twin, a multi-data digital representation of the physical hull based on data such as high-precision point clouds, videos, AIS and weather data. The digital twin also holds location-tagged thickness measurements, history of damages and repairs, and data of sister vessels. 
2. High coverage, high-quality, location-tagged data of the hull compartment, collected frequently by autonomous/automated drones with semantic knowledge of the physical structure. Automated data collection ensures standardized data which improves comparison with historical data. Drone-based collection during sailing or between discharge and loading of cargo causes minimal interruption of business operations. 
3. Automated damage detection in point clouds and videos, automated damage probability predictions based on data in the digital twin, and an automatically generated targeted inspection plan for the drones as well when physical inspections are deemed necessary.

Assessment of ship hull Integrity based on a Digital Twin

Trådløs kommunikasjonsrevolusjon i maritim industri

Scandinavian Reach Technologies leder et banebrytende prosjekt for trådløs kommunikasjon i stålkonstruksjoner, som skip. ScanReach fokuserer på å forbedre sitt produkt for trådløs tilkobling om bord (OWC) for å møte de økende kravene fra den maritime industrien, offshore og havvindindustrien, som raskt går over til digitale og IoT-baserte operasjoner for forbedret effektivitet, sikkerhet og motstandsdyktighet.

Innovativ teknologi: Teknologien er designet for å muliggjøre trådløs kommunikasjon i stål-dominerte miljøer, en kjent utfordring i den maritime sektoren. Denne teknologien baserer seg på lavenergi-radio meshnettverksnoder som muilggjør trådløs datatransport gjennom skip, og baner vei for diverse IoT-applikasjoner som sporing av personell og eiendeler, og integrering av miljøsensorer. Med en industri som beveger seg mot digitale tvillinger, maskinlæring og overvåking av energiforbruk i sanntid, utvikler selskapet neste generasjon av avanserte kommunikasjonsnoder. Disse nodene er ment å håndtere større mengder trådløse data, noe som gjør dem passende for de høyteknologiske kravene til moderne skipsfart.

Fordeler over tradisjonelle systemer: Denne innovasjonen skiller seg ut fra tradisjonelle trådløse løsninger som ofte sliter i tette stålrike skipmiljøer og bruk av kabler. Den fjerner behovet for omfattende og kostbar kabling, noe som fører til en forenklet infrastruktur, enklere installasjon og lavere vedlikeholdskostnader.

Fokus på forskning og utvikling: F&U-arbeidet er fokusert på å utvikle et effektivt og pålitelig trådløst system for maritime industrier. Dette inkluderer å identifisere brukbare frekvenser og protokoller for robust kommunikasjon i ståltunge miljøer, og designe kompakt, energieffektivt utstyr. Prosjektet innebærer en kombinasjon av litteraturgjennomgang, datamodellering, eksperimentell prototyping og felttesting.

This project strives to advance wireless communication in large steel structures, such as ships, improving our existing Onboard Wireless Connectivity (OWC) product. This enhancement will bolster Scandinavian Reach Technologies AS market presence and relevance in the competitive shipping industry. The primary need for this innovation arises from the maritime, offshore, and sea wind industries. These industries are transitioning towards digital and IoT-based operational models for efficiency, safety, and resilience. 

Scandinavian Reach Technologies is at the forefront of addressing this need. Its revolutionary technology enables efficient wireless communication within confined steel environments. It eliminates the need for costly and complex cabling based on an innovative, low-power radio mesh networking node that allows wireless data transport to the gateway/edge computer throughout the mesh network. This technology paves the way for various IoT applications, such as tracking personnel and assets, collecting environmental sensor readings, and integrating other third-party sensors.
 
While the company's current mesh nodes are designed for simple sensor data and limited data volumes, the emerging ambitions for Digital Twins, Machine Learning models, and Real-time Energy Consumption monitoring in the industry have created a demand for high-volume wireless data transport to an internet endpoint. To meet this demand, Scandinavian Reach Technologies AS is dedicated to developing next-generation communication nodes capable of handling large amounts of wireless data in complex steel environments to replace signal cabling entirely.

SteelWave High Volume Wireless Communication Platform for Steel Environments (HWC-SE)

Platina, palladium, rhodium, iridium, ruthenium og osmium er kjemiske elementer som sammen utgjør platingruppemetallene (PGM). De har lignende fysiske og kjemiske egenskaper, og finnes typisk sammen i utvalgte, sjeldne malmforekomster. Hovedbruken deres er som katalysatorer innen kjemisk industri og utslippskontroll i transportmidler, samt i grønne energisystemer som vann-elektrolyse for hydrogenproduksjon og brenselceller. PGM-ene har alltid vært klassifisert som kritiske råmaterialer (CRM) av EU, på grunn av deres knapphet og avhengigheten av import fra land utenfor Europa. I den siste CRM-vurderingen økte forsyningsrisikoen for alle PGM-ene, og spesielt Ir. Som en del av CRM-strategien oppfordrer EU til økt utvinning av disse verdifulle elementene fra sekundære kilder som end-of-life (EoL)-produkter og avfallsstrømmer. Denne strategien harmonerer også godt med målene for sirkulær økonomi og avfallsfritt samfunn.  

Effektiv og selektiv utvinning av PGM-er, spesielt Ir og Ru, fra forskjellige avfallsstrømmer er utfordrende, hovedsakelig på grunn av deres lave kjemiske reaktivitet. De har en tendens til å danne passive oksidforbindelser hvis de blir utsatt for tradisjonelle metallutvinningsmetoder, hvilket er et ytterligere hindrer for effektiv gjenvinning. Dette prosjektet vil fokusere på optimaliseringen av en innovativ prosess som kan omgå disse utfordringene, og oppnå god effektivitet uten at det går ut over renheten til det resulterende metallet og/eller miljøavtrykket. Prosjektet vil dessuten bidra med økt kunnskap i et felt der det er store usikkerheter når det gjelder beste praksis.  

En av de raskest voksende teknologiene som bruker PGM i dag er produksjon av grønt hydrogen fra vann-elektrolyse. En Proton Exchange Membrane-elektrolysør tilsvarende 1 MW krever omtrent 1,5 kg Ir. Med de ambisiøse planene som foreligger for utvidelse av denne industrien, er gjenvinning av verdifulle PGM-er fra EoL-membranelektrodeanlegg avgjørende.

Platinum, palladium, rhodium, iridium, ruthenium and osmium are the elements in the Platinum group metals (PGMs). They have similar physical and chemical properties, generally derived from the same types of ores in which they occur together. Thus they are classified as by-products. Their main use is catalysis, chemical and petroleum industry, autocatalysis, and green energy systems (water electrolysis for hydrogen production and fuel cells). PGMs have always been classified as critical materials by the EU, due to its dependency on imports from third countries. In the last criticality assessment, the supply risk increased mostly for Ir, and the associated economic impact increased significantly for all the PGMs.
To decouple Norway and Europe from unstable suppliers, secondary material streams must be fostered. Moreover, the recovery of these valuable elements from by-products and waste streams is in good harmony with the goals of the Circular Economy towards zero-waste societies.
KAR has recently seen an increase in enquiries for products consisting of Ir and Ru, and capturing and producing pure quality metals. Moreover, 1 MW proton exchange membrane electrolyser requires about 1.5 kg of  Ir. With the ambitious plans of expansion of Hystar, materials efficiency is paramount. Therefore, the recovery of PGMs from EoL membrane electrode assembly is crucial.
An efficient, and selective extraction of PGMs, and especially of Ir and Ru from different ores and wastes is challenging, mainly due to their inertness. They also tend to form oxides, thus preventing from their effective recovery and the subsequent efficiency loss.
The project will focus on the optimization of an innovative method that may circumvent this problem, achieving good extraction efficiencies, without penalizing the purity of the recovered material and/or environmental footprint. Besides, the project will bring more knowledge to a field where there are large uncertainties regarding best practices.

IRIS: Iridium and Ruthenium Recovery from Green Hydrogen Systems

Midlene fra PES2020-Prosj.etabl.støtte H2020 fordelt på år

Midlene fra PES2020-Prosj.etabl.støtte H2020 fordelt på fylker

Midlene fra PES2020-Prosj.etabl.støtte H2020 fordelt på fagområde

Business Development Manager

The CraftEngine is a heat engine that has been developed to enable the most cost efficient generation of electricity utilizing the surplus heat in exhaust gas, flue gas and other heat sources in industrial processes. The CraftEngine? can increase the electrical output by 4-8 % and thereby achieve equal improvement in fuel economy and carbon emissions. After the majority of the heat energy has been utilized to generate additional electricity heat suitable for space heating or other purposes can still be made available at 60-70ºC. This contributes to increasing the overall energy efficiency of industrial processes including the operation of generator sets and waste incineration solutions.

As a direct result of achieving the primary objectives of Project Heat, VHEn will be able to deliver price competitive solutions for enhancing the electrical efficiency of gas powered generator sets and processes with similar operational characteristics. The expected outcome is the entering of a strategic OEM partnership agreement with MWM or similar manufacturer for the sales, distribution and service of integrated CraftEngine? solutions. This will allow the start of annual serial production of minimum 1000 expanders (250 PowerPacks) to be integrated with gas powered generator sets.

Cost Efficient Generation of Electricity from Surplus Heat

Hva er mørk materie? Det er et av de store ubesvarte spørsmålene i moderne fysikk. En rekke observasjoner har bekreftet eksistensen av denne ikke-lysende komponenten av materie, som har fått navnet mørk materie. Beregninger viser at den mørke materien utgjør hele 84% av den totale massen i universet. Likevel vet vi svært lite om dens natur.

Partikkelakseleratoren “The Large Hadron Collider” ved CERN (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire) gjenskaper forholdene i det tidlige universet ved å akselerere, for så å kollidere protoner med en fart tilnærmet lysets hastighet. Hvis mørk materie består av partikler, vil den kunne bli gjenskapt i disse kollisjonene. Dette prosjektet bruker data fra ATLAS-eksperimentet, som er et av eksperimentene som samler inn data fra disse kollisjonene. Målet er å kaste lys på den mystiske mørke materien.

I flere tiår har partikkelfysikere fokusert på å søke etter spesifikke modeller som kan forklare mørk materie  - hittil uten hell. Dette har vært “state of the art”-metoden, fordi dataene fra eksperimentene er enorme, både i størrelse og kompleksitet.  I dette prosjektet analyserer vi dataene uten denne forutinntattheten ved å søke etter noe spesifikt, og konsentrerer heller søket til hva som skiller seg ut fra det vi omtaler som kjent fysikk. Målet er å finne mørk materie. Ved hjelp av nye metoder innen kunstig intelligens og maskinlæring  analyserer vi dataene fra ATLAS-eksperimentet på en ny og mer modell-uavhengig måte enn tidligere har vært gjort.
 
Det er viktig å merke seg at selv om maskinlæringsalgoritmer er kraftige, er de også ugjennomsiktige. Det vil si: Vi har ikke  tilgang til å forstå de underliggende beslutningene som tas av disse såkalte black-box-algoritmene. Vi bør vise stor aktsomhet her, for det gir grunn til bekymring. Samtidig som vi bruker maskinlæringsteknikker i vårt søk etter mørk materie, utvikler vi i dette prosjektet også pålitelige og tolkbare metoder for kunstig intelligens-modeller.   

To stipendiater og en postdoktor er ansatt i prosjektet. Sammen arbeider vi med spennende og nytenkende måter  å analysere data fra de høy-energetiske partikkelkollisjonene: Kan f.eks metoder fra «computer vision» benyttes for å gi bedre kunnskap i hva som faktisk skjedde i kollisjonspunktet og dermed bringe ny innsikt i spørsmålet om mørk materie?

We are living in an extremely exciting time: The current paradigm change in computer science based on artificial intelligence (AI), combined with the highest  statistics  ever data from the upcoming  Run3 of the Large Hadron Collider at CERN, open up unprecedented opportunities to shed light upon the long standing mystery of Dark Matter.
This "invisible" component of matter matter is estimated to make up 84% of the matter content of the universe, and without it galaxies and galaxy clusters would not have formed.  Yet, we know very little about its particle nature!
With this project we will develop novel search strategies for Dark Matter candidates in data from the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider using AI and Machine Learning techniques, targeting a yet inaccessible and thus unexplored part of the phase space. The bold aim is to pin-point Dark Matter.  With a model-independent search strategy guided by astrophysical measurements of the amount of Dark Matter in the universe today, this project represents novel search methods that may lead to a break-through for revealing the nature of Dark Matter.

Although powerful, Machine Learning algorithms are opaque, and the concern that we do not fully understand the underlying decisions made by these so-called black-box algorithms is very much justified.  The huge and complex data analysis setting of the ATLAS experiment enables questioning and interpreting AI decision taking.  Furthermore, it allow us to  analyse how the use of AI is influencing our traditional critical and analytical thinking mindsets.  Along with applying supervised, weakly-supervised and unsupervised Machine Learning techniques in the search for Dark Matter, this project will seek to develop reliable and interpretable AI models. An important part will also be to focus on the analytic reasoning itself; how does the use of black-box algorithms affect the way we think analytically?

Use Artificial Intelligence to pinpoint Dark Matter at the LHC

I dag har tilnærminger for utvikling og drift av cyberfysiske systemer (engelsk: Cyber-Physcial Systems (CPS)) for å realisere og optimalisere komplekse prosesser begynt å endres radikalt, hovedsakelig på grunn av bruk av avanserte teknologier som kunstig intelligens og maskinlæring. CPS utviklet med slike teknologier har nye egenskaper, blant annet: 
1)	Muliggjør integrering av tidligere teknologisk isolerte CPS inn i det større, mer tilgjengelige og intelligente systemet «Cyber-Physical Systems of Systems» (CPSoS)
2)	Kontinuerlig utvikling individuelt og i samarbeid til å reagere på stadig skiftende driftsmiljø 
3)	Hyppige interaksjoner mellom CPSoS og CPS. Slike egenskaper truer påliteligheten til CPSoS, som dermed truer deres evne til å tilby pålitelige tjenester

I dag finnes det eksisterende testmetoder for å sikre påliteligheten til individuelle CPS. Det er derimot et nytt og utfordrende forskningsområde å teste CPSoS som helhet da kontinuerlige utvikling av individuelle CPS og CPSoS er under stadig skiftende miljø. I tillegg er det ulike nivåer av interne og eksterne usikkerheter som ligger i CPSoS og dets driftsmiljø. Co-tester prosjektet tar sikte på å løse disse utfordringen ved å utvikle nye teststrategier. Ved bruk av kunstig intelligens, samt nye strategier for å oppdage ukjent oppførsel av CPSoS, dens konstituerte CPS og deres driftsmiljø vil den nye teknologien kunne manipulere og håndtere utviklingen av CPSoS, CPS og deres driftsmiljø for omfattende testing av CPSoS. 

Til nå har vi begynt å undersøke ulike avanserte teknikker for å teste CPSoS inkludert digitale tvillinger og storspråklige modeller. Spesielt jobber vi med programvare i loop-simuleringsplattformene for selvkjørende biler og de første resultatene er lovende.

Nowadays, approaches for developing, operating, and evolving Cyber-Physical Systems (CPSs) to realize and optimize complex processes have started to change radically, mainly due to the use of advanced technologies, e.g., the Internet of Things and Artificial Intelligence (AI). CPSs developed with such technologies have novel characteristics, e.g., 1) enabling the integration of previously technologically isolated CPSs into a significantly larger, highly cooperative and intelligent system, i.e., Cyber-Physical Systems of Systems (CPSoS); 2) constantly evolving individually and cooperatively to respond to ever-changing physical and technological environment, under which the CPSoS and its constituted CPSs are operated; 3) frequent interactions within the CPSoS (among its CPSs) and with its environment foster new emergent behaviors and services that cannot be supported by individual CPS or a small number of CPSs. These characteristics threaten the dependability of CPSoS, which consequently threatens their capability to provide trustworthy services. 
Though there exist testing methodologies for ensuring the dependability of individual CPSs, testing CPSoS as a whole with the consideration of the constantly evolving nature of individual CPSs and the CPSoS itself under ever-changing environment, and various levels of internal and external uncertainties inherent in the CPSoS and its operating environment, is a very new and challenging research area. The Co-tester project aims to addresses this challenge by developing novel collective-adaptive testing strategies, which will be empowered with advanced AI technologies (e.g., machine learning and evolutionary computation techniques), supported with novel strategies for discovering uncertain and unknown behaviors of CPSoS, its constituted CPSs, and operating environment, which will holistically and intelligently manipulate and manage evolutions of CPSoS, the CPSs, and their operating environment for extensive testing of CPSoS.

Co-tester: Collective-Adaptive Testing of Coevolving Autonomous Cyber-Physical Systems of Systems under Uncertainty

I solceller, lysdioder, og all moderne elektronikk bruker man en type materialer som kalles «halvledere». Sammenlignet med metaller så er halvlederne veldig dårlige til å lede strøm, men fordelen er at vi kan styre strømmen veldig godt. Man kan for eksempel bestemme at det bare skal gå strøm i en retning, og vi kan skreddersy de halvledende materialene for å høste energi fra sollys som i solceller, eller til å gi lys som i LED-pærer. Det vanligste halvledende materialet er silisium, som brukes i nesten alt av hverdagselektronikk og solceller, men også gallium-nitrid og gallium-arsenid er mye brukt.

Forklaringen på hvorfor halvledere oppfører seg som de gjør finner vi i kvantemekanikken. Den forteller oss at når atomer settes sammen i et regulært mønster, som i en krystall, så smelter de ytterste elektronskallene sammen i det vi kaller energibånd. Strukturen på disse energibåndene bestemmer hvilke energier et elektron kan ha, og hvordan det får lov til å bevege seg i forskjellige retninger. Hvis man ønsker å styre egenskapene til et materiale er det derfor helt avgjørende å forstå hvordan båndstrukturen til materialet ser ut. Dessverre finnes det veldig få måter å måle båndstrukturen på, og man er ofte avhengig av indirekte metoder og teoretiske beregninger. I dette prosjektet skal vi utvikle en ny metode for å observere båndstrukturen direkte ved hjelp av elektronmikroskopi og -spektroskopi. Dette vil gi oss muligheten til å «se» båndstrukturen til et materiale helt ned til nanometer-skala, noe som vil gi et nytt verktøy til alle som jobber med å forbedre egenskapene til halvledende materialer.

The ability to tailor materials’ properties by controlling their nanometer-scale structure and composition is defining for the new era of nanoscience: controlled alloying of semiconductors or introduction of quantum well structures can dramatically modify electronic structure, and thereby the optical and electronic properties of a material or device. For 2D materials and associated heterostructures, accurate control of nano-scale structure and chemistry will allow for their rich physical properties to be optimized for implementation in novel devices. Here, fundamental insight into many-body effects and the role of dielectric screening is required to set the stage for systematic engineering of electronic and excitonic states. However, observing and measuring the materials’ properties at the relevant length scales is one of the key limiting factors for further developments.

In this project we will develop methods to study the electronic band structure and excitons dispersions through momentum resolved EELS in (S)TEM. We will combine state of the art instrumentation with recent computational advances to arrive at a joint description of the electronic band structure, which for selected systems will be corroborated and combined with ARPES data. This approach will be used to provide insight into how heavy doping affects the electron band structure of wide-band gap semiconductors, and map their electron band structure with exceptional spatial resolution. Such information is essential for engineering of transparent conductive oxide semiconductors (TCOs), with applications in areas such photovoltaic modules, transparent electronics, and display technology. Furthermore, we will use q-EELS to determine the nonlocal dielectric response of 2D materials and related heterostructures. This will provide fundamental insights into the relationship between material composition, exciton dispersion, and the dielectric environment.

Momentum resolved electron band structures from electron energy loss spectroscopy

I dag brukes datamaskiner til å styre mange ting -- alt fra robotstøvsugere til vindmøller til romraketter. For at datamaskiner skal kunne brukes til å styre fysiske objekter må de ha en kobling til verden rundt, mellom digitale biter og byter inne i datamaskinen til de analoge bevegelsene vi ser når robotstøvsugeren flyr over stuegulvet eller når en enorm romrakett lander mykt på bakken. Denne koblingen har et navn: digital til analog-omsetter. Den omsetter eller omvandler de litt firkantede og oppstykkede virtuelle mønstre inne i datamaskinen til glatte og sammenhengende fysiske mønstre utenfor datamaskinen. En sånn omvandling vil aldri være perfekt; det rekonstruerte fysiske mønsteret vil aldri likne nøyaktig på det som en ønsket seg. Ufullkommenhetene er vanligvis små ved bruk av dagens utstyr, men det finnes fortsatt tilfeller hvor det er ønskelig å gjøre dem enda mindre. Ett eksempel er når man bygger strukturer på en atomær skala ved å flytte og sette sammen enkle atomer, eller når man justerer lysbrytningen i presisjonsoptikk som brukes når man forbedrer bildene som lages med store teleskoper. Målet med dette prosjektet kan beskrives som å viske ut forskjellen mellom det digitale og det analoge, eller det virtuelle og det virkelige. De grunnleggende fysiske begrensningene for denne utviskingen er kjente. Det nærmeste man kommer disse begrensningene i dag er ved bruk av svært dyre og sjeldne oppstillinger som benytter kvantemekaniske effekter i superledene materialer (Josephsonsammenføyninger). Dette prosjektet vil ha denne grensa som et sammenligningsgrunnlag og forsøke å nærme seg denne ved bruk av mer ordinær halvlederteknologi. Det vil gjøre det mulig å lage billige enheter i stort antall; noe som vil gjøre denne eksepsjonelle yteevnen tilgjengelig for et bredt lag av sluttbrukere.

High-resolution motion control has a wide array of applications in science and industry: adaptive optics, semiconductor lithography, fabrication and inspection, laser interferometry, measurement science, and scanning probe microscopy for imaging and manipulation on an atomic scale. A limiting factor in advancing the capabilities of these technologies is the noise and distortion introduced by the digital-to-analogue converters (DACs); the physical interface to digital control algorithms. The best performing DAC available today achieves a resolution of 47 parts-per-million (15 effective number of bits). The Project manager has set the new state-of-the-art by building a DAC with a resolution more than 12 ppm (17 ENOB), demonstrating an ability to innovate in and contribute to a highly competitive and active area of engineering science. This project aims to develop methods for DACs enabling a resolution of 1 ppm at high speed and with low latency by way of control engineering: modelling, model-based control and dithering; with implementations using highly advanced semiconductor fabrication methods. This level of performance has never been achieved before and will define the new state-of-the-art. A semiconductor device with such capabilities will be a key enabling technology because it will allow mass-market availability of unprecedented performance; e.g. better accuracy and precision in measuring instruments or low-cost, high-throughput manipulation of atomic-scale structures. Today, analogue-digital conversion is ubiquitous — it is a key element in any system requiring a digital-physical interface. It constitutes a USD 3.5 billion market that is increasing 10-15% annually. Better linearity and higher resolution will benefit any systems using such conversion, and methods relating to analogue-digital conversion will also have major impact in switched-mode devices used for e.g. renewable energy production and distribution, or communications.

Ultra-linear Digital-to-analogue Conversion

I løpet av det andre året jobbet jeg i vertsgroupen i Hamburg samtidig som jeg samarbeidet med gruppen i Tromsø, dit jeg kom tilbake etter å ha tilbrakt mine år i utlandet. Arbeidet vårt omfattet flere oppgaver knyttet til den relativistiske beskrivelsen av lineære og ikke-lineære egenskaper til faste stoffer. Først fullførte vi utviklingen av en beregningsmetode for beregning av røntgenspektra med relativistiske X2C-Hamiltonianer og publiserte resultatene. Disse resultatene viser at amfX2C-Hamiltonianen er en tilnærming som tillater både nøyaktige og beregningseffektive relativistiske beregninger av egenskaper i grunn og eksiterte tilstander. Vårt nåværende arbeid fokuserer på å utvide denne utviklingen til å omfatte periodiske faste stoffer, der kombinasjonen av nøyaktighet og effektivitet er avgjørende. Videre implementerte jeg den relativistiske ZORA-Hamiltonianen i dataprogrammet Octopus som utvikles av vertsgroupen. Octopus-programmet har allsidig funksjonalitet for beregninger av lineære og ikke-lineære optiske egenskaper til molekyler og faste stoffer samtidig som det er unikt ved å utføre beregninger på et kartesisk gitter. Vi viste at denne funksjonaliteten kan kombineres med relativistisk beskrivelse av elektronisk struktur. Vi tester for tiden metodikken på molekylære og faststoffegenskaper og skriver et manuskript som oppsummerer denne utviklingen. I tillegg jobbet vi med to parallelle prosjekter som kombinerer ekspertisen til Tromsø- og Hamburg-gruppene og styrker dermed samarbeidet som ble startet av mitt besøk. Det ene er en relativistisk beskrivelse av attosekundspektroskopi som ble publisert tidligere i år. Dette er et betimelig prosjekt med tanke på at pionerene innen attofysikk ble tildelt Nobelprisen i fysikk i 2023, noe som understreker viktigheten av dette forskningsfeltet innen moderne vitenskap. Til slutt startet vi et prosjekt med fokus på å kombinere relativistisk beskrivelse av elektronstruktur med kvantebeskrivelsen av lys i en relativistisk kvantelektrodynamisk tetthetsfunksjonsteori for molekyler og materialer i optiske kavitet, noe som er en ny og spennende retning innen teoretisk kjemi.

ProSpectS is a project aimed at the development and applications of a novel computational methodology for the prediction of linear and second-order non-linear optical properties of solid-state materials. These spectroscopic properties are measured to characterize materials for applications in electronics, optics, or photonics. Moreover, the development of novel radiation sources such as X-ray free electron lasers drives the adoption of new types of spectroscopies based on ultrafast and multi-photon processes. These advances create demand for new theoretical tools able to predict and interpret the results of such experiments.

ProSpectS aims to respond to this demand by delivering a computer program that will include relativistic effects in full four-component Dirac regime. This will enable its applicability for materials containing all elements across the periodic table including heavy elements. The combination of relativistic effects with all-electron description in localized basis sets will, in turn, ensure correct description of X-ray spectra. Finally, the damped response time dependent density functional theory approach to material properties will offer favourable balance between accuracy and computational cost and allow treatment of near-resonant, high-frequency, or high-density of states spectral regions.

Linear and Non-linear Response Properties and Spectroscopy of Solids from Relativistic TDDFT

Den storskala havsirkulasjonen i Arktis er i mye mindre grad forstått enn sirkulasjonen i havene lengre sør. Det vi vet er at strømmene i polbassenget oppfører seg ganske anderledes enn strømmer i f.eks. Atlanterhavet. Årsaken til dette er dels at polhavet nettopp ligger tett opp til jordas rotasjonsakse (nordpolen!) og dels at den vertikale lagdelingen høyt i nord er svak på grunn av det kraftige varmetapet fra havet til en iskald polaratmosfære. Resultatet er havstrømmer som blir styrt av bunntopografien i mye større grad enn hva som er vanlig ellers på kloden. Strømmene følger først og fremst kontinentalskråningen rundt polbassenget, og dermed blir det atlanterhavsvannet som har med seg varme sørfra også hovedsakelig transportert langs skråningen. Den sterke topografiske styringen gjør at det er vanskelig å få bragt det varme atlanterhavsvannet inn mot de sentrale delene av polbassenget - hvor det varme vannet har potensiale for å smelte enorme mengder havis. Transporten inn i polbassengene gjøres av såkalte mesoskala virvler i havet, en form for turbulens som er påvirket av jordas rotasjon og som på mange måter tilsvarer høy og lavtrykk i atmosfæren. Dette 'havets vær' føler også bunntopografien under, men det er likevel i stand til å transportere atlanterhavsvann mellom grensestrømmen og de dype bassengene i midten.

I dette prosjektet, kalt TopArctic, har vi som ambisjon å forbedre vår grunnleggende forståelse av hvordan bunntopografi påvirker både storskala strømmer og mesoskala virvler i Arktis. Vi vil benytte observasjoner og høyoppløselige numeriske havmodeller for å teste hypoteser om hvordan topografien påvirker virveldannelse og så hvordan disse virvlene faktisk kan påvirke styrken på de storskala strømmene. Resultatet av forskningen vil kunne forbedre elementære lærebøker i oseanografi og også forbedre vår evne til å modellere havsirkulasjonen i Arktis, både i dag og i et fremtidig klima.

The Arctic Ocean is still one of the least understood ocean regions on the planet. We essentially lack a basic dynamic 'textbook' theory for how the circulation there is maintained and steered. And complex numerical climate models also have a hard time reproducing the observed hydrography and circulation in the Arctic. This project aims to improve the situation by taking a closer look at the impact of mesoscale eddies (oceanic 'weather') on the large-scale circulation. And to properly understand this impact we are absolutely required to study how bottom topography impacts is eddy field.

More than a hundred years ago Nansen and Helland-Hansen reported on how ocean currents in the Arctic are effectively steered by continental slopes and underwater ridge systems. This observation has led to the development of relatively unique theoretical descriptions of the large-scale flow in the Arctic. The theories are nonetheless incomplete in that they completely neglect the role of ocean eddy transport. As it turns out, eddies are almost as constrained by bottom topography as the large-scale flow is. So understanding this topographic impact is absolutely key.

This project brings together a diverse team of theoreticians and numerical ocean modelers from Norway and abroad to tackle this research problem. The approach will combine analyses of realistic eddy-permitting models, idealized high-resolution numerical experiments and a study of net effects in budgets of the Arctic Ocean flow. The ambition is to contribute both towards improved eddy parametrizations for use in global numerical climate models and to improve our very basic theories of how the Arctic Ocean works.

Topographic control in the Arctic Ocean

Den globale temperaturen øker fordi drivhusgasser hoper seg opp i atmosfæren. Menneskelig aktivitet har også endret mengden partikler i atmosfæren, også kalt aerosoler. Disse har maskert noe av oppvarmingen fra drivhusgassene. Hvor stor er denne avkjølende effekten, og hvordan har den endret seg over tid?

Det prøver vi å finne svar på i prosjektet Forståelse av tidsutviklingen til aerosolers strålingspådriv - Implikasjoner for klimafølsomhet og fremtidig oppvarming. Her studere vi hvordan den avkjølende effekten av partikler i atmosfæren har utviklet seg over tid for å bedre forstå klimafølsomheten og dermed fremtidig oppvarming.

Klimafølsomhet er et sentralt begrep i klimaforskning som beskriver hvor mye temperaturen stiger når CO2 konsentrasjonen har økt. Det er to hovedretninger for å estimere klimafølsomheten, enten ved å bruke komplekse klimamodeller, eller ved å benytte observasjoner av hvordan klimaet har endret seg over tid i kombinasjon med estimater for klimapådrivet. Begge metodene har sine begrensinger. I klimamodellene ligger usikkerheten i hvordan skyer er representert i modellene og hvordan disse endrer seg i et varmere klima. For den andre metoden, som benyttes i dette prosjektet, er det usikkerhet omkring hvor stort klimapådrivet har vært, knyttet til den usikre avkjølende effekten av aerosoler. 

Prosjektgruppa viste i en studie fra 2018 at utviklingen av aerosolers avkjøling over tid påvirket estimatet for klimafølsomheten. I dette prosjektet legges usikkerheten i tidsutviklingen inn i metoden for å estimere klimafølsomheten. Vi undersøker usikkerheten i utviklingen til aerosoler over tid ved å dra nytte av internasjonale flermodellsstudier, usikkerhet i historiske utslippsestimater og trender i observasjoner. 

I den siste runden av internasjonale flermodellstudier er de samme estimatene for utslipp brukt i de ulike modellene. Trenden i klimapådrivet for den direkte effekten (hvordan partiklene i seg selv påvirker stråling i atmosfæren) følger i stor grad trenden i utslipp for de enkelte aerosolkomponentene, men variasjonen er stor i størrelsen på pådrivet. Utslippsestimatene som ble brukt i disse internasjonale flermodellstudene er oppdatert. De nye og forbedrede utslippsestimatene viser betydelig reduksjon i utslipp av partikler og gasser som raskt danner partikler i atmosfæren, over det siste tiåret. Denne perioden med reduksjon i utslipp sammenfaller med en periode hvor den globale temperaturen har økt raskt, og er av spesiell interesse i prosjektet.

Effekten av de oppdaterte utslippsestimatene er studert ved å bruke en kjemitransportmodell (OsloCTM3) og resultatene er publisert i tidsskriftet Atmospheric Chemistry and Physics. Artikkelen viser betydelig påvirkning på trend og størrelse på klimapådrivet fra partiker over perioden 1990 til 2019 med oppdaterte utslippsestimater. Partiklene reflekterer sollys både direkte og de endrer skyenes reflektivitet. Dette er inkludert i studien. Partikler påvirker også skyenes utbredelse og levetid, og dette gir også et klimapådriv. Hvordan de nye utslippsestimater påvirker denne effekten er imidlertid ikke inkludert i studien, og et viktig forskningsspørsmål.

En annen studie som er akseptert for publikasjon i det samme tidsskriftet har sett på hvordan utslippene legges inn i de globale modellene. Basert på resultater fra OsloCTM3 og 10 andre klima- og atmosfærekjemimodeller, er klimapådrivet spesielt følsomt for ved hvilken høyde utslippene slippes ut i modellen. Dette er en ytterligere faktor for variasjon mellom modellresultater.

Med bedre estimater for strålingspådrivet til aerosoler og klimafølsomheten i kombinasjon med scenario-data, vil vi illustrere usikkerheten rundt hva som kan forventes av endring i global temperatur de neste tiårene. Å ha bedre kunnskap om disse usikkerhetene vil være vesentlig for å vurdere Parisavtalens mål om å begrense oppvarmingen til under 2°C. Målet i Parisavtalen om å begrense temperaturøkningen til ned mot 1.5°C er i ferd med å glippe. Varmeopptaket i havet øker, temperaturøkningen i 2023 vil være nær 1.5°C og energi-ubalansen målt fra satellitt er rekordstor. I tillegg øker konsentrasjonen av drivhusgassene og mengden partikler reduseres. Pågående studier i prosjektet ser på hvilken rolle reduksjon av aerosoler har hatt for denne siste utviklingen.

The large uncertainty in the climate sensitivity is a key topic in climate research and vital for our understanding of the severity of global warming. The complex feedback processes in the climate system make it difficult to determine how sensitive the Earth is to increases in greenhouse gases, and thus how stringent mitigation measures are needed to keep warming below 2°C or even 1.5°C. 

To improve the knowledge of future climate change, we must increase our understanding of past drivers of climate change. Historically, anthropogenic aerosols have masked part of the warming due to the increase in greenhouse gases. The UTRICS project investigates the temporal development of the aerosol effective radiative forcing (ERF). Results of detailed aerosol modeling, taking advantages of international multi-model initiatives, analysis of aerosol observations, as well as in-house simulations, will be combined with observational based time series of global temperature and ocean heat content using an established method, to infer estimates of aerosol ERF time series and climate sensitivity. Our method is a necessary complement to earth system models, both with respect to the highly parameterized processes related to the climate feedbacks and to aerosol and aerosol cloud interaction. 

What implications do estimated climate sensitivity and forcing have on society? This will be illustrated within UTRICS by using the results and future scenarios to calculate the anthropogenic warming over the next 2-4 decades for different levels of aerosol ERFs. This will indicate by how much the uncertainties in projected anthropogenic warming can be reduced if we gain improved knowledge of the aerosol ERF.

UTRICS represents the next step in observational based estimates of climate sensitivity, by taking into account the uncertainties in aerosol forcing time development.

Understanding Temporal aerosol Radiative forcing - Implications for Climate Sensitivity and future warming (UTRICS)

Arktis varmes opp mer enn dobbelt så raskt som resten av verden, med drastiske reduksjoner i havis og snødekke. Denne forsterkningen av global oppvarming skyldes menneskeskapte klimaendringer og tilbakekoblinger i klimasystemet. Oppvarmingen i Arktis skjer gjennom et komplekst samspill mellom lokale pådriv og tilbakekoblinger som enten forsterker eller demper den opprinnelige oppvarmingen. Smelting av sjøis fører til mer åpent hav, som absorberer mer sollys og varmer opp lufta ytterligere. Andre faktorer som bidrar er skyer og vanndamp, varmeprofil i høyden, og varmetransport inn i Arktis. 
Det er fortsatt mye vi ikke vet om årsakene og konsekvensene av denne oppvarmingen, og klimamodeller viser stor spredning i estimert oppvarming i Arktis. 
Reduserte sulfatutslipp i Europa de siste tiårene kan ha økt den arktiske oppvarmingen. Samtidig viser klimamodeller signifikante avvik fra observerte konsentrasjoner av sulfat og andre partikler i Arktis. I dette prosjektet bruker vi modeller for å identifisere parametere som er spesielt viktige for å simulere partikler i Arktis best mulig. Det har i det siste blitt gjort store fremskritt i observasjoner, for eksempel langsiktige bakkemålinger, og et økende antall feltkampanjer og fjernmåling av skyer, noe som gjør det mulig å evaluere klimamodeller bedre.
I tillegg til aerosoler, transporteres også varme til Arktis fra lavere breddegrader. Dette bringer vanndamp inn i Arktis, noe som påvirker drivhuseffekten direkte, og indirekte ved å endre skyene. I dette prosjektet ser vi nærmere på hva som skjer under kraftige episoder med mye vanndamp inn i Arktis. Nye analyser av satelittmålinger foretatt i prosjektet viser at mye av aerosolene som transporteres nordover kommer inn i Arktis samtidig med slike episoder med kraftig vanndamps-transport. 
Hvordan skyer endrer seg med global oppvarming, er en av de største usikkerhetene i estimeringen av fremtidig klimaendring. I prosjektet undersøker vi hvordan parameteriseringen av partikler i modeller påvirker skyer. Vi ser også på hvorfor modeller undervurderer vanninnholdet i skyer, og hvordan dette påvirker oppvarmingen i Arktis.
Målet med prosjektet er å forstå mer om drivere av Arktis oppvarming ved å binde sammen og tette kunnskapshull relatert til arktiske skyer, partikler og varmetransport gjennom modellering og oppdaterte observasjoner i Arktis.

The Arctic is warming more than twice as fast as the rest of the world, with dramatically decreasing trends in sea-ice and snow cover (AMAP,2017). This ‘Arctic amplification’ of global warming is a feature of human-made climate change, but its causes and consequences are not fully understood. Predictive capability of Arctic climate change is crucial, but it is hampered by our limited understanding of key processes in the climate system. Major progress is needed in climate modeling to improve our ability to estimate changes in the Arctic in the future, and to provide a better scientific underpinning for policy decisions. 

The goal of ACCEPT is to bridge knowledge gaps related to cloud feedbacks and Arctic aerosol and energy transport by linking state-of-the-art aerosol modelling with updated observations in the Arctic. Observational advances, such as long-term ground-based measurements, and an increasing number of field campaigns and cloud remote sensing products, allow for a more thorough and comprehensive evaluation of model performance – both when it comes to representation of Arctic aerosols and transport, and to important cloud processes.

Aerosols, Cloud Changes and Energy transport into the Polar domain: The role of feedbacks to the local climate response

Den pågående globale oppvarmingen fører til at vi raskt beveger oss vekk fra et klima vi mennesker kjenner og har tilpasset oss. Vi har gode observasjoner fra de siste 100 år med klimaendringer, men vi mangler en forståelse av hvordan verden vil se ut med de høye nivåene av drivhusgasser vi forventer i framtiden. Ved å rekonstruere og simulere klima under forhistoriske perioder med høye CO2 nivå i atmosfæren, kan vi bedre forstå hvordan klimasystemet responderer, samt vurdere om det er terskler i klimasystemet hvor vi kan forvente større endringer i havsirkulasjon eller stabiliteten til isdekkene. 
I prosjektet DOTpaleo vil vi studere en tidsperiode med spesielt høye nivåer av CO2: tidlig Eocen (~ 55-50 millioner år siden). I denne perioden var CO2-konsentrasjonen 4-8 ganger høyere enn før den industrielle revolusjonen; dette samsvarer med CO2 nivået vi kan nærme oss i det neste århundret hvis utslippene fortsetter uforminsket. Klimaet var mye varmere enn i dag, det var ingen isdekker på land, og det er spor etter krokodiller på Antarktis. 
Å rekonstruere nøyaktig hvor varmt det var og hvordan klimasystemet fungerte så langt tilbake i tid, er utfordrende. For å bestemme temperaturen i dette eldgamle havet, analyserer vi sammensetningen av ørsmå fossile kalkskall som er bevart i havsedimenter. I DOTpaleo vil vi bruke en ny metode som vil gi mer pålitelige rekonstruksjoner enn hva som tidligere var mulig. 
En utfordring, i tillegg til høyere CO2-konsentrasjoner, er at den geografiske fordelingen av kontinentene var forskjellig i Eocen sammenlignet med i dag, noe som også påvirker det globale klimaet. Ved hjelp av eksperimenter med klimamodeller vil vi bedre forstå hvordan kontinentenes geografi og nivået av atmosfærisk CO2, påvirket klimaet på denne tiden. 
Resultatene vil forbedre vår forståelse av klimasystemet og effekten av høye nivåer av drivhusgasser i atmosfæren. Dermed vil vi være bedre rustet til å forutsi effekten av fremtidens endringer i atmosfærisk CO2.
Resultatene fra temperaturrekonstruksjonene vi har så langt viser at det dype Atlanterhavet var veldig varm, opp til 20 °C (sammenlignet med 2 °C i dag). Det er en god del varmere enn tidligere rekonstruksjoner, som er knyttet til større usikkerheter. Hvis det viser seg å være tilfelle også i andre havbassenger, kan det bety at klimasystemet er enda mer sensitivt til veldig høy CO2 konsentrasjon enn vi har vært klar over. Vi holder nå på å gjøre samme type analyser i det dype Stillehavet, Sørishavet, og det Indiske havet, samtidig som vi øker datamengden fra Atlanterhavet for å undersøke hvor variabel dyphavstemperaturene var i tidlig Eocen. 
Temperaturrekonstruksjonene våre dekker også tidsintervaller som er kjent for store endringer i klimasystemet, som da isdekket på Antarktis først begynte å vokse stor, helt i slutten av Eocen. Her har vi funnet at havtemperaturen i det dype Stillehavet sank raskt rett før isen vokste, men økte igjen rett etterpå til samme nivå (publisert i Taylor et al., 2022). Dette funnet er overraskende og vi holder på med lignende rekonstruksjoner på andre steder i verdenshavet for å danne oss et mer globalt bilde av rollen dyphavet spilte i denne viktige globale klimahendelsen.
Vi har i tillegg kjørt modellregninger for det tidlige, midlere og sene Eocen med forskjellige konsentrasjoner av CO2 og forskjellig geografi, med særlig fokus på forbindelsen mellom Atlanterhavet og Arktis. Resultatene så langt tyder på at begge faktorer spiller en viktig rolle for havsirkulasjonen og dermed varmetransport i havet. Vår neste steg er å sammenligne modellregningene med temperaturrekonstruksjonene vi utvikler, for å finne ut hvilke av simulasjonene best stemmer overens med dataene, og hvorfor.

Global climate is undergoing rapid change due to rising levels of atmospheric CO2 concentration (pCO2). The scale of the projected change is far outside of what has been experienced by humankind, so we have to turn to the geologic record to understand how the climate system responds to such levels of greenhouse gases. The last time pCO2 approached and exceeded 1000 ppm (a level projected for the end of this century in some scenarios), was during the Eocene, 56-34 million years ago (Ma). This period and the preceding Paleocene (65-56 Ma) will be studied in this project.
When studying past climates, one has to rely on indirect information from so-called climate proxies. Unfortunately, these proxies are often influenced by multiple factors, increasing the uncertainty of the reconstructions. In DOTpaleo, we are applying a more recently developed proxy, called clumped isotope thermometry, which does not depend on other factors besides temperature. While analytically challenging and time consuming, this method yields more reliable time series of ocean temperature changes. First results show that deep ocean temperatures were warmer than previously thought during the warmest part of the Eocene, implying that ocean temperature is more sensitive to pCO2 than previously thought. In DOTpaleo we will expand this work and derive more detailed temperature records from different locations in the global ocean. The data will be used to test climate models, including our in-house NorESM, and the comparison with model simulations can in turn help us understand the processes leading to the observed deep ocean temperatures. We will furthermore conduct targeted numerical experiments with NorESM to understand the sensitivity of climate to pCO2 under different background climate and ocean circulation states. Our results will lead to an improved understanding of the climate system under greenhouse conditions, such as those potentially awaiting us in the future.

Deep Ocean Temperatures in the Paleogene Greenhouse

En av de vanligste teknikkene i signalbehandling er å representere et periodisk signal som en sum av sinusbølger. For signaler som ikke er periodiske, for eksempel et stykke musikk, trenger man mer omfattende metoder. En løsning er å representere slike signaler ved hjelp av Gaborrammer. En slik representasjon vektlegger frekvensinnholdet til et signal i hvert enkelt tidspunkt, ikke ulikt måten vi skriver musikk på ved hjelp av notesystemet.

I konstruksjonen av en Gaborramme er det nødvendig å spesifisere en punktmengde i tidsfrekvensplanet. I tilfellet der denne punktmengden er et gitter, får Gaborrammer en dualitet som har dype relasjoner til operatoralgebraer og representasjonsteorien for grupper. For irregulære punktmengder er denne sammenhengen mindre klar. Dette prosjektet er dedikert til å utvikle en teori som relaterer operatoralgebraer og Gaborrammer over en klasse irregulære punktmengder kjent som kvasikrystaller. Et av hovedmålene er å bevise eksistensresultater for Gaborrammer over kvasikrystaller som generaliserer de kjente resultatene for gittere.

In mathematics and signal processing, Gabor frames are structured function systems that allow for basis-like representations of functions in one or several real variables. A Gabor frame is constructed from a window function and a point set in the time-frequency plane. The fundamental problem that we will study in this project is the following: Which point sets admit Gabor frames, possibly with additional regularity assumptions on the window function? We have three main objectives:

A: Determine when a lattice point set admits a Gabor frame with a well-localized window.

B: Study the existence of Gabor frames over quasicrystals in the time-frequency plane.

C: Study objectives A and B in the general setting of frames in the orbit of unitary group representations sampled from approximate lattices.

Techniques from operator algebras have been highly successful in answering existence questions for Gabor frames over lattices as seen by the work of Bekka, Rieffel and Jakobsen-Luef. In Objective A, we aim to resolve an open problem using Rieffel's Heisenberg modules over rational noncommutative tori and higher-dimensional Zak transforms. The significant challenge here will be to obtain a transparent description of the modules in terms of vector bundles. In Objective B, we use groupoids and their operator algebras to approach Gabor frames over quasicrystals as initiated in a paper by Kreisel. In Objective C we study the extent to which our methods generalize, establishing connections to new developments on approximate lattices for locally compact groups. A challenging task will be to construct operator algebras associated to approximate lattices that generalize group algebras.

Gabor frames, operator algebras, and quasicrystals

Funksjonelle materialer er fundamentet for det moderne samfunnet. Dette er materialer hvor egenskapene, som elektriske eller magnetiske særtrekk, kan endres med ytre stimuli. Dette er essensielt for alle duppeditter innenfor informasjon- og kommunikasjonsteknologi, sånn som mobiltelefoner og datamaskiner. For å øke datakraft og energieffektivitet er det nødvendig å lage nye materialtyper med gunstige magnetiske og elektriske egenskaper. Disse nye materialtypene består av veldig små strukturer, helt ned til nanometer størrelse. Denne miniatyriseringen er avgjørende, siden dette fører til nye magnetiske og elektriske egenskaper.

Når man prøver å lage disse materialene, ved å forske på slike små strukturer, er man avhengig av å se hvordan egenskapene og materialstrukturen ser ut. Optiske lys-mikroskop strekker ikke til da strukturene er for små. Man må benytte et mer avansert mikroskop: transmisjonselektronmikroskopet (TEM). Her brukes ikke lys, men elektroner til avbildning. TEM er en mye brukt teknikk for å studere atomstrukturer i materialer, men selv om elektroner er godt egnet til å avbilde magnetiske og elektriske felt, er TEM til nå lite brukt til å studere magnetiske og elektriske felt.

Målet til dette prosjektet er å gjøre TEM egnet til å studere magnetiske og elektriske felt i materialer, ved å løse to problemer som står i veien for å utnytte potensialet som ligger i teknikken. Først skal vi gjøre det lettere å se de magnetiske og elektriske feltene i materialer ved å utvikle bedre teknikker for dataprosessering. Deretter skal vi lage en "nano-lab-på-chip" som skal gjøre det mulig å utsette materialet for ytre stimuli samtidig som man ser på de i TEM. Et eksempel på dette er å kjøle ned eller varme opp materialet, og se hvordan de magnetiske feltene i materialet endrer seg. Arbeidet vil resultere i nye måter å forske på nano-materialer med funksjonelle egenskaper, og dermed hjelpe oss til å lage nye materialer til bruk i framtidens duppeditter.

Functional properties in materials, such as magnetic and electric fields, are the bedrock of modern society. They power essential devices in information and communication technologies. With the increasing need for more energy efficient devices, there is a clear demand for prototype device concepts made from novel materials. Since the interesting physics of functional materials often arise at the nanoscale, there is a need for techniques which can study these properties at the lowest length scales.
Scanning transmission electron microscopy (STEM) is a well-established technique for studying the structure and composition of materials, while the ability to study the functional properties of materials have proven to be more problematic. With the advent of a new class of fast pixelated direct electron detectors, it is possible to image functional properties such as nanoscale magnetic and electric fields directly using STEM - differential phase contrast.
This Young talent proposal by Magnus Nord will utilize recent advances in STEM detectors and data processing to establish nanoscale magnetic field mapping within the NORTEM national infrastructure. The project will develop techniques to combine structural and compositional information with direct imaging of functional properties, all at the nanoscale, to study functional materials.
This project aims to: i) develop improved experimental methodologies to image fields relevant for device functionality across different material types, ii) create requisite advanced big data processing open source software, and iii) make in-situ hardware tools for calibrating the microscope for magnetic measurements, and cooling and heating the sample across phase transitions. This will bring Norway and the NORTEM infrastructure in the international forefront of measurements of magnetic fields at the nanoscale in functional materials, linking directly to both fundamental and applied research at Center of Excellence QuSpin and the center FACET.

In-situ correlated nanoscale imaging of magnetic fields in functional materials

Moderne teoretisk datavitenskap står overfor en grunnleggende utfordring: nåværende metoder klarer ikke å forklare effektiviteten til moderne maskinlæringsalgoritmer. For å forsone algoritmisk utilgjengelighet med maskinlæring, vil vi utvikle nyskapende algoritmiske og kompleksitetsmetoder, med mål om å gjøre betydelige fremskritt både innen teoretisk datavitenskap og maskinlæring.

I de første to årene av prosjektet initierte vi arbeid innen flere forskningsretninger:

- Utvikling av algoritmer for forklarbar clustering.
- Konstruksjon av kjerneenheter (kompakt tilnærming) for clustering i ulike metrikker.
- Nyskapende algoritmer for beregning av lange sykluser og stier i grafer.
- Algoritmer for robust matrise-tilnærming.
- Utvikling av nye tilnærminger til konstruksjon av grafdekomponeringer.
- Algoritmiske utvidelser av klassiske matematiske teoremer innen ekstremal grafteori.

Disse forskningsretningene tar sikte på å håndtere nåværende begrensninger og utfordringer innen teoretisk datavitenskap, spesielt med tanke på å forklare effektiviteten til maskinlæringsalgoritmer.

The field of theoretical computer science faces a fundamental challenge: the worst-case analysis, the established framework to estimate the computational complexity of problems, fails to explain the effectiveness of modern machine learning algorithms. To address this fundamental challenge, we will revise the foundations of computer science by moving beyond worst-case analysis. We will develop novel algorithmic and complexity methods and use these methods to reconcile the worst-case algorithmic intractability with machine learning. The successful completion of our program will yield progress in both areas of theoretical computer science and machine learning, and hence, in almost every area of science and technology.

Beyond Worst-Case Analysis in Algorithms

Utslipp av drivhusgasser fører til global oppvarming og Arktis varmes raskere enn resten av planeten. Sjøisen trekker seg tilbake og issmeltingen på Grønland akselererer. I dette forskningsprosjektet vil vi bruke matematiske og statistiske modeller for å studere om global oppvarming kan føre til at vippepunkter krysses og gir raske klimaendringer som har betydelige konsekvenser for økosystemer og samfunn. Vi vil analysere risikoen forbundet med slike vippepunkter ved ulike scenarioer for global oppvarming.
 
Siden siste istid har klimaet i Arktis vært veldig stabilt, men vi vet at under istiden var det arktiske klimaet kjennetegnet ved gjentatte raske temperaturøkninger og temperaturfall. De komplekse jordsystemmodellene klarer ikke uten videre å modellere slike raske klimaendringer, og det er uklart om slike modeller kan forutsi eventuelle tap av stabilitet av arktiske klimaet under ytterligere menneskeskapt oppvarming. Et alternativ kan være å benytte enklere modeller som er konstruert for å studere prosesser som kan lede til akselererte endringer. Siden disse modellene er enkle, vil de typisk overse andre balanserende prosesser og overdrive risikoen for vippepunkter.
 
Både enkle og komplekse modeller har begrensninger og svakheter. Vi ønsker derfor å kombinere flere ulike typer modeller og metoder. Vår framgangsmåte vil være å utvikle enkle modeller som er konstruert og kalibrert ved hjelp av både observasjonsdata og eksperimenter i komplekse jordsystemmodeller. I de komplekse modellene vil designe eksperimenter som kan fortelle oss hvilke fysiske mekanismer som må inkluderes i de enkle modellene. Ved hjelp av statistiske metoder kan de enkle modellene tilpasses til observasjonsdata og data fra simuleringer i komplekse modeller før de brukes til å besvare spørsmål knyttet til stabiliteten til det Arktiske klimaet.

The Arctic is experiencing stronger warming than the planet as a whole and the amplification is predicted to become even stronger over the next century. Even if the Paris Agreement goals are met Arctic winter temperatures can increase by several degrees by 2050. The Arctic sea-ice cover is retreating and the Greenland ice sheet is rapidly melting. Fresh meltwater from the Greenland ice sheet is slowing down the upper cell of the Atlantic meridional overturning circulation. These coupled non-linear processes make the Arctic climate potentially unstable under further greenhouse warming. Indeed, paleoclimatic reconstructions show evidence of events of abrupt climate change such as the Dansgaard-Oeschger events in Greenland during the last glaciation. These abrupt transitions are largely missing in state-of-the-art complex climate models and structural model errors have been argued to be the main reason. This calls into question whether they can be expected to reliably estimate the stability of the Arctic climate under the recent global warming. In contrast to complex climate models, simplified models can exaggerate non-linear effects. A well-known example is the sea-ice albedo feedback, which in simple energy-balance models gives rise to instability of a small ice cap. This instability is not seen in more complex models. This project will combine conceptual, physics-based dynamical system models of Arctic climate response with data-driven approaches and paleoclimatic data. Conceptual models will be calibrated against the complex climate models in the climate regimes where we have confidence in the complex models. For this purpose, we will design and carry out a modelling study, which includes sets of experiments in a particular complex model that explores differences in the Arctic climate response for different background states under suppression of selected feedbacks.

Stability of the Arctic climate

Nye digitale teknikker utsetter samfunnet vårt for stadig større omveltninger. Dette byr på mange muligheter, men også utfordringer. Nye teknikker anvendt i stor skala (slik som Ubiquitous Computing, Big Data og Cloud Computing) gir oss praktiske og personlige tjenester, men åpner også nye angrepsflater. Disse nye anvendelsene bygger ofte på store mengder sensitive data. Det stilles stadig spørsmål ved sikkerheten i disse anvendelsene. For å møte disse utfordringene må vi ikke bare lage nye kryptografiske systemer hvor sikkerheten er matematisk bevist, men som også er praktisk anvendelige i realistiske situasjoner. Tradisjonell kryptografi tenker for ofte på teoretisk ytelse og for lite på praktiske realiseringer. Spesielt er det vanlig å analysere systemer i liten skala, noe som ikke gir tilstrekkelig sikkerhet for storskalaanvendelser.

Dette prosjektet støtter opp om et digitalt samfunn ved å utvikle realistiske kryptografiske teknikker slik at moderne storskalaanvendelser kan tas i bruk på en måte som både er praktisk og har matematiske garantert høy sikkerhet. Kvantedatamaskiner utgjør en trussel mot fremtidig kryptografi, så kryptografien vi bruker vil i hovedsak være sikker også mot kvantedatamaskiner.

Our societies are increasingly exposed to disruptive changes caused by application of a broad array of digital technologies. This transformation opens a wealth of opportunities, but it also exposes us to several challenges. Large-scale, real-world applications (such as Ubiquitous Computing, Big Data, and Cloud Computing) not only provide us with convenient and personalized services, but also open up many novel attack surfaces. These applications often involve massive amounts of sensitive data. Security concerns about them are often raised. This demands us to construct cryptographic systems with not only mathematically-sound security, but also practical efficiency against realistic challenges. However, traditional cryptography considers mostly theoretical feasibility and fail to provide efficient instantiations. In particular, it analyzes the security of a scheme wrt a small scale and it does not offer enough degree of security for any application with a rapidly increasing scale.

This project is to support a digital society where modern, large-scale applications can be realized while a high degree of security can be preserved in an efficient and mathematically-sound manner. Our project will focus on several crucial cryptographic techniques in achieving this vision. In particular, we will work on 3 packages with focuses on

1. Compatible modular frameworks that enable efficient instantiations;
2. Practical tight security that assures the same degree of security regardless of the application size in an efficient manner;
3. Quantum-resistant cryptography against future security threats.

We believe that now is the exactly right time for this endeavor. Firstly, our digital applications can only become larger and larger. Secondly, several necessary basic theoretical tools have been only developed recently. Some of them are developed by the project manager. The project budgets 1 PhD and 1 postdoc.

Realistic Cryptography for Large-scale Applications

Vår kunnskap av middel- og langsiktige havnivåendringer avhenger i stor grad av modellering av isdekker. Fremskritt innen dette feltet har to store utfordringer: 1) Mangelen på et rammeverk for modellevaluering som inkluderer observasjoner fra isdekkens indre og 2) usikkerhet knyttet til klimaet som forårsaket tidligere variasjoner i isvolum. Flere tiår med skjerneforskning og nye luftbårne radardata gir oss en veldig detaljert oversikt over de indre lagene av Grønlandsisen, som inneholder svar på begge disse problemene. Imidlertid eksisterer det foreløpig ikke robuste metoder for å føye sammen disse empiriske dataene og numerisk modellering. SINERGIS prosjektet har som mål å overvinne dette disiplinære skillet basert på en ny tilnærming til design av isbreemodeller. Utviklingen vil hovedsakelig skje i arbeidsgruppen vår ved Universitetet i Bergen, men også i samarbeid med en internasjonal ekspertgruppe for å spre vår metodikk og resultater. Blant de viktigste resultatene er en ny metode for modellevaluering og referansesimuleringer som kan brukes av mange modeller, også utenfor vår gruppe. Arbeidsgruppen i Bergen vil samarbeide tett med konsortiet som gir modellevaluering og fremtidige havnivåvurderinger til FNs klimapanel (IPCC).

Medium to long-term sea level projections depend to a large degree on ice sheet modeling. In spite of great advances in this field, progress is slowed by two major challenges: 1) The lack of a model evaluation framework that includes the ice sheet interior, and 2) uncertainties related to the climate that caused past variations in ice volume. Decades of ice core research and groundbreaking new airborne radar data provide us with a very detailed view of the interior layering of the Greenland ice sheet, which holds the answers to both those problems. However, robust methods to bridge the gap between empirical data and numerical modeling do not yet exist.

The SINERGIS project aims to overcome this disciplinary divide based on a new approach to ice sheet model design. Core development will occur in my group, but we will collaborate with an international group of experts to dissemminate our methodology and results. One outcome is a model evaluation suite of methods and reference simulations that can be used by many ice sheet models. My team will closely work with the consortium that provides model evaluation and future sea level estimates to the United Nations Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) as well as with the leading experts on Greenland radiostratigraphy.

Simulating Ice Cores and Englacial Tracers in the Greenland Ice Sheet

Proton-keramiske elektrokjemiske celler (PCECs) representerer en fremvoksende teknologi for kostnadseffektiv elektrokjemisk energikonvertering, deriblant stasjonær energilagring, kraftproduksjon og produksjon av fornybare kjemikalier og brensler. Utviklingen den siste tiden har resultert i signifikant forbedring av materialer, komponenter og komplette elektrokjemiske celler for en rekke ulike anvendelser med konkurransedyktig ytelse. Imidlertid er den fundamentale forståelsen av de elektrokjemiske prosessene som foregår på overflater og grenseflater fortsatt begrenset. Mer spesifikt så er innflytelse av adsorberte vannlag på overflatene ? og transport og reaksjoner i dem ? et ubeskrevet blad i litteraturen, og noe vi mener vil kunne ha stor påvirkning på de elektrokjemiske prosessene under en del realistiske driftsbetingelser.  
BRIDGE-prosjektet vil imøtekomme denne utfordringen ved å bygge bro mellom ulike vitenskapelige disipliner for å skape ny innsikt i de fundamentale PCEC prosessene. Dette vil gjøres ved å kombinere kunnskap og eksperimentelle metoder fra mer utviklede overlappende teknologier, med målrettede empiriske studier rettet mot å beskrive og identifisere spesifikke begrensende elektrokjemiske mekanismer for PCECs. 
I prosjektet så langt har det blitt utviklet en spesifikk modell-celle med kontrollert elektrodegeometri som fremhever innflytelsen av overflatetransport og reaksjoner ved hjelp av metoder brukt i mikro-elektronikk. En systematisk studie av modell-elektroder med ulik geometri og arkitektur er nå pågående, med spesielt fokus på effekten av høyt vanndamptrykk og overflateprotoner på elektrode-reaksjonene. Disse studiene vil sammenlignes med et stort datasett av resultater på overflate-kinetikk, oksygenstøkiometri og krystgallstruktur for å bedre forklare de spesifikke mekanismene som begrenser den aktuelle elektroden. Parallelt med dette arbeidet gjennomføres det operando røntgen-absorpsjonsmålinger på komplekse kompositt-elektroder som del av et utenlandsopphold i Tohoku, Japan for å studere hvordan elektrodematerialet endrer seg under drift. 
Informasjonen fra disse empiriske studiene vil bli kombinert med teoretisk modellering for å utvikle en sammensatt elektrokjemisk modell for PCECs. Denne vil ha som mål å skape en bro mellom material- og komponent-spesifikke egenskaper og de elektrokjemiske prosessene som foregår i komplette celler. Den sammensatte modellen utviklet i BRIDGE vil ha som mål å skape grobunn for økt forståelse og innsikt til målrettet forbedring av materialer og komponenter for videre økt ytelse for PCECs.

Proton Ceramic Electrochemical Cell (PCEC) based systems are an emerging technology for cost-efficient stationary energy storage, power generation and fuel production with high electrical efficiency. The development of PCEC has primarily targeted understanding and improving the bulk properties of electrolyte and electrode materials through equilibrium characterization of defect chemistry and transport properties. However, as PCEC technologies mature into scaled up electrochemical devices there is an urgent need to understand and describe the fundamental electrochemical processes of PCECs when operated far-from-equilibrium. In particular, the impact of surface protonic species on transport paths and reaction kinetics of PCEC electrodes may become increasingly important as PCECs approach the targeted intermediate-temperature regime (300-500°C). To address these needs, BRIDGE aims to extend the mechanistic understanding of intermediate-temperature PCECs as they are operated in- and out-of-equilibrium, by bridging electrochemistry, multi-scale modelling, catalysis and surface protonics in an empirically validated electrochemical model. 
To achieve this ambitious target, BRIDGE will employ a holistic and interdisciplinary approach coupling established methodologies from materials science, catalysis and electrochemistry with the development of novel operando methodologies for direct analysis of surface kinetics and surface chemistry of PCEC electrode surface and interfaces as they are operated far-from-equilibrium. The results will be corroborated by atomistic modelling and used as inputs for a comprehensive and mechanistic electrochemical model based on a generalized current density equation.

From Empiricism via Fundamentals to Improved Performance of Proton Ceramic Electrochemical Cells

En algebraisk varietet er samling av punkter hvor polynomer forsvinner. Algebraisk geometri er studiet av algebraiske varieteter. Når vi går tilbake til antikken, er mange sentrale problemer i matematikken opptatt av å telle og konstruere algebraiske varieteter. I nyere tid har algebraisk geometri brukt ulike verktøy og perspektiver som tilbys av algebraisk topologi, den kvalitative studien av geometriske figurer. Motivisk homotopiteori (også kalt A1-homotopiteori) er en disiplin innen algebraisk topologi som har spesielt nære bånd til algebraisk geometri. Mange av forskningsprosjektene i EMOHO dreier seg om telling av symmetrier og konstruksjoner av invarianter i motivisk homotopiteori.

This research project lies at the interface of algebraic geometry and homotopy theory, two pillars of contemporary mathematics. Algebraic geometry has ancient origins with many connections to real-world problems. Its goal is to understand the geometry of algebraic varieties or solutions sets of polynomial equations. Homotopy theory on the other hand is developed more recently and aims to study a general notion of shape;  such invariants do not depend on the way a space is pulled or twisted, and is less rigid than the idea of shape studied in algebraic geometry. Perfectly shaped higher dimensional spheres are simple yet important building blocks for geometric structures. It turns out that spheres of different dimensions can fit together in only certain combinations to create more complicated geometric objects. The computation of stable homotopy groups of the sphere is among the most fundamental problems in homotopy theory. By importing the notion of spheres to the study of algebraic varieties one arrives at the modern subject of motivic homotopy theory. This idea provides novel ways for qualitatively describing the shapes of equations, and has in the past twenty-five years enjoyed spectacular successes in resolving open problems. Several arithmetic and geometric phenomena which appear delicate are invariant under motivc homotopies. The project addresses directly the heart of motivic homotopy theory by computing invariants like numbers, groups, rings, and sheaves to understand shapes. Motivic homotopy theory heavily utilizes the fact that the stable motivic homotopy category behaves like a derived category of modules. The motivic sphere behaves as a brave new system of numbers which has much deeper structures than numbers we use in our daily lives. Computing the symmetries of the motivic sphere is one of the overarching themes in the subject. This project aims to broaden and deepen our knowledge in this fundamental area of mathematics.

Equations in Motivic Homotopy

En av hovedutfordringene i det 21. århundret er å redusere CO2-utslipp i atmosfæren og minske virkningen av denne drivhusgassen på global oppvarming. Teknologi for karbonfangst og -lagring er dyrt og innføringen er fremdeles begrenset i praksis. På den annen side er solenergi, vindkraft og andre kilder til fornybar energi ikke alltid tilgjengelig, noe som krever effektive metoder for lagring i storskala. En lovende løsning er å bruke fangst av CO2 og H2 fra fornybare kilder til å produsere flytende drivstoff og kjemikalier. Denne reaksjonen er knapt i bruk i industrien på grunn av de høye kostnadene knyttet til CO2-rensing og transport, og reaktiviteten til CO2, noe som også danner uønskede biprodukter. CO2pCat tar sikte på å takle disse begrensningene ved å utvikle porøse nanomaterialer basert på metall-organiske-rammeverk (MOFer) som muliggjør CO2-fangst og dets selektive omdannelse til metanol og vann. CO2pCat ønsker å nå dette målet ved å kombinere beregningssimuleringer med eksperimenter for å bedre forståelsen av CO2-transformasjonen på et molekylært nivå, og designe systemer ved å bruke algoritmer fra maskinlæring.  
I de to første månedene av prosjektet har syntesen av de organiske koblingene som skal innlemmes i MOFer startet. Denne koblingen blir deretter metallert med Mn og Ru og testet for CO2 -hydrogenering. Beregningssimuleringene av homogene og MOF-baserte heterogene systemer som utfører disse reaksjonene vil starte i de påfølgende månedene.

One of the main challenges of the 21st century is the reduction of CO2 emissions into the atmosphere by replacing fossil fuels with renewable energy sources. The CO2pCat research project aims at developing a multivariate metal organic framework (MTV-MOF) involving functionalized linker cooperation for the selective hydrogenation of CO2 to methanol. Methanol is a versatile liquid and an ideal CO2 derivative when made by renewable hydrogen sources. However, efforts to perform this reaction with heterogeneous and homogeneous catalysts under mild conditions have failed at achieving high conversion with high selectivity. A combined approach, immobilizing well-defined molecular catalysts on porous materials has only yielded reduction of CO2 to formate. The use of MOFs with Cu(I) functionalized Zr-nodes leads to ethanol and requires a photosynthesizer to stabilize the catalyst. In CO2pCat, these limitations will be overcome by using linkers able to: 1) hold, and stabilize the active catalyst; 2) promote the cooperative activation of H2 via metal-ligand bifunctionality; and 3) promote the cooperative hydrogenation of formic acid via catalyst-amine cooperation. In order to achieve these goals, state-of-the-art computational methods and machine learning techniques will be used to design these linkers. The systems designed in silico will be implemented experimentally by using the recent advances in MOF synthesis by postsynthetic strategies. Computational methods combined with kinetic experiments will be used to get mechanistic insight into the cooperative activation of H2 and formic acid on reported and newly developed systems. In total, CO2pCat will provide chemical understanding on CO2 hydrogenation processes, a large database of catalyst-linkers able to hydrogenate CO2, and a single-site heterogeneous catalyst for the hydrogenation of CO2 to methanol.

MOF Based Single-Site Cooperative Catalysis for CO2 Hydrogenation

Optiske, magnetiske og elektriske egenskaper til funksjonelle faste stoffer, slik som oksider eller fluorider, er styrt av et delikat samspill mellom atomarrangementet (krystallstruktur), kjemiske bindingsforhold, og elektroniske egenskaper for de involverte innskuddsmetall-kationene. I FLI-AVAI prosjektet studeres en spesiell gruppe av fluorider som ikke har vært undersøkt i stor detalj tidligere på grunn av utfordringer knyttet til fremstilling (syntese) og håndtering (luftsensistivitet). De studerte fluoridene har som felles nevner at de inneholder innskuddsmetaller som har de spesielle d4 og d9 elektronkonfigurasjonene som medfører en strukturell Jahn-Teller deformasjon og derav påfølgende interessante fysikalske egenskaper. Man finner tilsvarende elektronkonfigurasjoner i viktige oksider basert på Mn(III) og Cu(II), som fremviser egenskaper slik som magnetoresistans og superledning. FLI-AVAI prosjektet handler om fluoroperovskitter av Cr(II) og Cu(II) med Jahn-Teller aktive elektronkonfigurasjoner. Vi har utviklet en ny syntesemetode som tillater fremstilling av disse forbindelsene i store mengder og som derfor muliggjør dette prosjektet. Vi vil studere hvordan kjemisk modifisering av forbindelsene og hvordan eksterne stimuli i form av temperatur, magnetfelt og pålagt trykk påvirker krystallstruktur og egenskaper. 

Den første perioden av prosjektet gjennomføres ved Paul Scherrer institutttet (PSI) i Sveits. Dette har lagt grunnlaget for flere nøytronspredningseksperimenter ved den sveitsiske nøytronkilden på PSI for å forstå ordning av magnetiske momenter i Cr(II) og Cu(II) fluoroperovskitter. Arbeidet er også integrert med studier av atomarrangement ved den europeiske synkrotronstrålingskilden, som har gitt innblikk i dynamisk adferd for ammonium i Cr(II) og Cu(II) fluoroperovskitter og forandringer i atomarrangementet under høyt trykk. Et samarbeid med Universitetet i Bern med syntese av enkrystaller av Cu(II) fluoroperovskitter er også etablert, og nøytronspektroskopieksperimenter for å forstå den dynamiske magnetiske adferden ved lave temperaturer er gjennomført i samarbeid med École Polytechnique Fédérale de Lausanne, og oppfølgingseksperimenter er planlagt.

The primary purposes of this project are to develop strong skills in advanced neutron and synchrotron techniques through a mobility stay at the Swiss Spallation Neutron Source (SINQ) at the Paul Scherrer Institut (PSI), and to use a battery of sharp methods to investigate unresolved aspects of Jahn-Teller distorted Cr(II) and Cu(II) fluoroperovskites. The triggering factor that enables this research field to push ahead is the availability of a new synthesis protocol that has opened up for the synthesis of such air-sensitive materials, not earlier explored. The interesting properties of fluoroperovskites emerge from their distorted crystal structure induced by Jahn-Teller active states for Cr(II) and Cu(II), d4 and d9. By now being able to explore a wider series of such compounds, fundamental insight can be gained on effects due to structural distortions, volume, and chemical bonding. Corresponding manganese and copper oxides, which also have a d4/d9 high spin state, show a multitude of exciting physical properties. A key question is how these may also emerge in Cr(II) and Cu(II) fluorides. An important part of this project is competence building at SINQ. Hence, in this project, we will investigate so far scarcely explored compounds as well as novel Cr(II) and Cu(II) fluoroperovskites by advanced neutron techniques, accessed through the host institution, PSI. We will study the response of fluoroperovskites to external stimuli (temperature, pressure, magnetic field)  to obtain a fundamental understanding of the compounds. This project combines a two-year stay at PSI with synthesis activities at UiO, and a subsequent one year at IFE with the aim to further develop the research project, strengthen links to PSI staff and NcNeutron, and bring the unique competence learned at PSI to Norway for dissemination and integration into research projects at IFE and UiO.

Chromium (II) and copper (II) fluoroperovskites - Jahn-Teller active materials

De aller fleste forskningen innen algoritmer er viet til utvikling av algoritmer for beregningsproblemer hvis forekomster er representert eksplisitt. Tenk for eksempel på problemet med å summere to vektorer x og y. Den mest naturlige og eksplisitte måten å representere slike inngangsvektorer på er å spesifisere hver koordinat for hver vektor individuelt. Resultatet av summeringen er deretter vektoren x+y oppnådd ved å summere hver oppføring av x med den tilhørende oppføringen av y.

Symboliske algoritmer, derimot, arbeider med beregningsproblemer hvis forekomster er representert implisitt. Intuitivt er en implisitt representasjon av en inngang en komprimert versjon av inngangen. I eksemplet ovenfor vil målet være å utvikle en algoritme som tar komprimerte representasjoner C (x) og C (y) av vektorene x og y og beregner en representasjon C (x+y) av resultatet x+y. Ideelt sett vil en slik symbolsk algoritme beregne C (x+y) uten å måtte dekomprimere C (x) og C (y). Dette kan føre til en betydelig økonomi av beregningsressurser.

Målet med dette prosjektet er å starte en systematisk studie av symbolske algoritmer ved hjelp av verktøy fra feltet parameterisert kompleksitetsteori. Vi ser for oss at resultatene våre vil kaste nytt lys over viktige utfordringer innen kunstig intelligens.

The goal of this project is to initiate a systematic study of the field of symbolic algorithms using tools from parameterized complexity theory. By symbolic algorithms, we mean algorithms that are used to decide properties about objects that are implicitly represented using data structures such as automata, decision diagrams, circuits, linear programs, etc. The main distinction between such algorithms and algorithms that operate on explicitly given data structures is the fact that symbolic data structures may be used to represent combinatorial objects that can be much larger than the size of the input. For instance, certain graphs with 2^O(n) vertices can be represented by decision diagrams with O(n)-bits. In this project, we will develop a new set of tools for the symbolic representation of classes of combinatorial objects and for the development of algorithms deciding combinatorial properties about these classes. We envision applications to the fields of automated deduction, automated theorem proving, knowledge representation, and related subfields of artificial intelligence.

Symbolic Algorithms: A Parameterized Approach

Samfunnet blir mer og mer digitalisert. Digitale plattformer er ikke bare lenger et nyttig alternativ, men en nødvendighet som påvirker alle organisasjoner over hele verden og genererer store mengder data. Jo større datasett vokser, desto vanskeligere er det å forstå og trekke relevant informasjon fra dem. En av de mest grunnleggende utfordringene innen kunstig intelligens (AI) er å automatisk abstrahere slik kunnskap fra dataene og konsist representere den, slik at dataen kan tolkes og forklares på en nøyaktig måte. 

Dette prosjektet adresserer kunnskapsinnsamlingsflaskehalsen inen AI. Målet er å studere og utvikle nye automatiserte strategier for å tilegne seg tolkbar kunnskap fra store datasett, representert som en ontologi.Ontologier kan forstås som en entydig måte å representere kunnskap på. Innen kunnskapsrepresentasjon har ontologier blitt brukt til å uttrykke kunnskap om et interesseområde. Prosjektet fokuserer på to hovedstrategier for å lære ontologier. En av dem er å designe ontologispråk som tilnærmer seg utrykksevnen til nevrale nettverksmodeller (NN) og lære ontologier formulert i disse berikede språkene. Den andre stragegien som vurderes er å hente ut kunnskap fra NN gjennom å metodisk stille dem spørsmål. Algoritmer som lærer ved å stille spørsmål, krysser søkeområdet på en systematisk måte og utfører spørsmål for å identifisere oppførselen til oraklet, i dette tilfellet et NN. Vi foreslår bruk av slike algoritmer for å lære domenekunnskap representert i et NN.

Our world is moving into a truly digital era. The transition into digital platforms is not anymore a convenient alternative but a necessity, that affects all organizations worldwide and generates large amounts of data. The larger datasets grow the more difficult it is to understand and abstract the relevant information from them. One of the most fundamental challenges in artificial intelligence (AI) is to automatically abstract such knowledge from the data and concisely represent it, so that it can be interpreted and explained in an accurate way. Our goal is to study and develop new automated strategies for building ontologies—which are explainable knowledge representation formalisms based on logic. Ontologies are useful to express the relevant knowledge about a domain of interest. This proposal is based on learning models from computational learning theory. The project contains two methods for learning ontologies. The first employs algorithms designed for the exact learning model and the second is a differentiable way of learning ontologies in the probably approximately correct learning model.

PES2020-Prosj.etabl.støtte H2020

Cost Efficient Generation of Electricity from Surplus Heat

Awarded: NOK 0.15 mill.

Summary

Funding scheme:

PES2020-Prosj.etabl.støtte H2020

Funding Sources

Thematic Areas and Topics