2024

2022

2021

2020

2019

2018

2017

Portefølje Naturvitenskap og teknologi ikon

Forskningssystemet

Portefølje Humaniora og samfunnsvitenskap ikon

Banebrytende forskning

Portefølje Samisk ikon

Samisk samfunn og kultur

Portefølje Demokrati, styring og fornyelse ikon

Demokrati og global utvikling

Portefølje Velferd, kultur og samfunn ikon

Velferd og utdanning

Portefølje Helse ikon

Helse

Portefølje Klima- og polarforskning ikon

Klima og miljø

Portefølje Landbasert mat, miljø og bioressurser ikon

Mat og bioressurser

Portefølje Energi, transport og lavutslipp ikon

Energi og transport

Portefølje Muliggjørende teknologier ikon

Muliggjørende teknologier

Portefølje Industri og tjenestenæringer ikon

Innovasjon

LTP2 Klima, miljø og miljøvennlig energi ikon

Klima, miljø og energi

LTP2 Samfunnssikkerhet og samhørighet ikon

Samfunnstryggleik og beredskap

LTP2 Fornyelse i offentlig sektor ikon

Velferdstjenester

Forsidebilde

Marin ikon

Petroleum og mineraler

LTP Hav ikon

Hav og kyst

LTP2 Muliggjørende og industrielle teknologier ikon

Mogleggjerande industrielle teknologiar

Tillit og fellesskap

LTP2 Utvikle fagmiljøer av fremragende kvalitet

Høg kvalitet og tilgjengeleg

LTP2 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne ikon

Sterkare konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Helse

Et innovativt næringsliv ikon

Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

Portefolje Petroleum Ikon

Portefølje Hav ikon

Portefølje Utdanning og kompetanse ikon

Portefølje Global utvikling og internasjonale relasjoner ikon

Portefølje Livsvitenskap ikon

Forsidebilde optimalisert

project-bank-technical

Muliggjørende teknologier bakgrunn

Marin bakgrunnsbilde

Statistikk

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.

...eller se sammendrag og annen informasjon om prosjektene i utvalget ditt

Alle porteføljestyrer

En god beskrivelse av denne siden for søkemotoroptimalisering

Forside

Hvordan tildelingene fordeler seg på institusjoner, fylker, fagområder o.l....

Her er noen eksempler på søk du kan gjøre i Prosjektbanken

Alle langtidsplanmål

Veiledning: Hvordan bruke Prosjektbanken.no

Om Fritekstsøk

Ingen populærvitenskapelig framstilling tilgjengelig


Prosjektet med prosjektnummer {{project number}} ble ikke funnet

Teknisk beskrivelse

Oisann, her gikk noe galt. Kan du prøve å laste siden på nytt?  Dersom feilen vedvarer, vennligst kontakt oss.         

Se statistikk relatert til dette langtidsplanmålet

Se prosjekter relatert til dette langtidsplanmålet

knyttet til dette LTP-målet har blitt tildelt penger

har blitt tildelt til prosjekter knyttet til dette LTP-målet

har blitt tildelt til prosjekter knyttet til denne porteføljen

knyttet til denne porteføljen har blitt tildelt penger

Om Prosjektbanken

Kunnskapsdepartement

Justis- og beredskap

Kommunal-og distrikt

Samferdselsdeparteme

Diverse

Nærings- og fiskerid

Forsvarsdepartemente

Digitaliserings- og 

Matematikk og naturvitenskap

Trøndelag - Trööndelage

LTP3 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Et kunnskapsintensivt næringsliv i hele landet

LTP3 Høy kvalitet og tilgjengelighet

LTP3 Fagmiljøer og talenter

LTP3 Hav og kyst

LTP3 Marine bioressurser og havforvaltning

LTP3 Muliggjørende og industrielle teknologier

LTP3 IKT og digital transformasjon

UoH-sektor

Portefølje Banebrytende forskning

Portefølje Forskningssystemet

Portefølje Innovasjon

Portefølje Klima og miljø

Portefølje Muliggjørende teknologier

Programmer

Forskerprosjekt

Bransjer og næringer

Politikk- og forvaltningsområder

Internasjonalisering

Marin

Naturmangfold og miljø

Anvendt forskning

Delportefølje Et velfungerende forskningssystem

Delportefølje Internasjonalisering

Delportefølje Kvalitet

Forurensning

Grunnforskning

Hovedmålet med kreftbehandling er å eliminere kreftceller og dette er tradisjonelt oppnådd ved kirurgi, bruk av giftige medikamenter (cellegift) og stråling. En ny og betydningsfull tilnærming til kreftbehandling kalt immunterapi, har derimot fått mye oppmerksomhet det siste tiåret; Her forsøker leger og forskere å utnytte immunsystemet vårt for å målrettet  ødelegge kreftceller. En nøkkelaktør i denne banebrytende tilnærmingen er en gruppe «drapsmenn» i immunsystemet kjent som cytotoxiske T-lymfocytter (CTL-er). Disse cellene har en bemerkelsesverdig evne til å oppdage kreftceller ved å gjenkjenne unormale molekyler på overflaten av kreftcellene - molekyler som friske celler ikke har. Når CTL-er gjenkjenner kreftcellene ødelegger de dem ved å frigjøre giftige molekyler som initierer kreftcellenes selvdestruksjon. 
 
Selv om betydelige innsats har blitt dedikert til å forstå hvordan CTL-er aktiveres og hvordan de gjenkjenner kreftceller, vet vi mindre om de påfølgende hendelsene inne i kreftcellene som fører til deres død. Fra før vet vi at CTL-er kan initiere to forskjellige typer celledød i kreft: den første, kalt apoptose, er en stille og ordnet prosess der kreftcellene krymper og brytes opp uten å varsle immunsystemet; den andre, kalt pyroptose, er en mer dramatisk prosess som involverer dannelse av åpninger i cellemembranen, noe som fører til at cellene svulmer opp og sprekker. Under denne cellebristen blir innholdet inne i cellene frigitt i omgivelsene, og dette kan fungere som 'faretegn' som kan stimulere en sterkere immunrespons mot kreftcellene. Betydningen av denne cellebristen for å forsterke anti-tumorresponsene vil bli undersøkt i dette prosjektet. 
 
Videre er vi fascinert av muligheten for å avdekke ytterligere, ennå ukjente, former for celledød indusert av CTL-er. Utforsking av disse dødsrelaterte prosessene i kreftcellene kan potensielt øke effektiviteten av immunterapi og bidra betydelig i den pågående kampen mot kreft.

The primary goal of most cancer therapies is to induce cancer cell death. Immunotherapy relies on the cytotoxic activity of lymphocytes such as natural killer cells (NKs) and cytotoxic T lymphocytes (CTLs) to achieve this. While a significant amount of research in immunotherapy focuses on the events within cytotoxic lymphocytes or at the interface between cytotoxic lymphocytes and cancer cells, less is known about the molecular mechanisms that orchestrate cancer cell death, particularly in the case of CTL-mediated death.
CTLs are known to induce two types of cell death in cancer: non-inflammatory apoptosis and proinflammatory pyroptosis. Pyroptotic cancer cells release proinflammatory signals that attract immune cells to the tumor site, thereby enhancing the anti-tumor response. Cell lysis is a common outcome of pyroptotic cell death. It is unclear whether lysis can be decoupled from pyroptosis in cancer cells and whether the proinflammatory properties of pyroptotic cancer cell death depend on lysis. Moreover, it remains unknown whether CTLs can induce other forms of cell death in cancer, apart from apoptosis and pyroptosis.
Studying the mechanisms of CTL-mediated cancer cell death is challenging because CTLs selectively target cells expressing specific antigens. However, given the critical role of CTLs in immunotherapy, it is essential to deepen our understanding of CTL-induced cancer cell death.
This project aims to develop novel methodologies to investigate the death mechanisms that are initiated by CTLs. In addition, we will identify new pathways and mediators involved in CTL-induced cancer cell death. Furthermore, we will assess the contribution of proinflammatory cell death and lysis in promoting anti-tumor responses in vivo. Overall, this research will improve our knowledge of the molecular mechanisms of CTL-mediated cancer cell death and potentially reveal novel targets to enhance the efficacy of cancer immunotherapy.

T-cell-mediated proinflammatory cell death and lysis in cancer

Information theory is a discipline at the intersection of statistics, engineering and computer science. As the study of information quantities, such as compression or communication capacities, information content or measures of statistical dependency, it is one of the theoretical underpinnings of data science.

Computational problems in information theory are highly non-linear. The goal of this project is to transfer state-of-the-art methods of computational non-linear algebra to information theory, to study the inherent algebraic complexity of information-theoretical problems and to provide tools for solving them in practice. The algebraic point of view has proven to be fruitful in seemingly unrelated areas, as witnessed by a surge of recent work in algebraic statistics, in particular on likelihood geometry. However, maximizing the likelihood function is the same as minimizing relative entropy — a specific information quantity. Hence, this project also aims at generalizing the techniques developed in likelihood geometry.

One focus is on the practical computation of information quantities using numerical and differential algebraic geometry. Such quantities are defined via non-linear optimization problems and we aim to pinpoint the algebraic complexity of these problems in instances of general interest, such as common information measures. The final objective is finding fundamental laws and limits of data science imposed by non-linear inequalities constraining the entropic region. These inequalities provide, by duality, universal bounds for many of the optimization problems studied in information theory.

Algebraic Theory of Information Quantities

WHeelchair Activity Monitoring project (WHAM)

Wheelchair users (WCU) are three to five times more inactive than the general population, leading to a high risk of developing preventable secondary conditions. Although physical activity (PA) guidelines have been specifically developed for WCU, we lack systematic approaches to implement them in practice, as well as valid algorithms to monitor PA change in WCU through sensor-based solutions. Accordingly, the overall scientific aim of the WHeelchair Activity Monitoring project (WHAM) is to advance PA research and practice in WCU by developing valid digital markers for monitoring of and providing feedback on PA, paving the way for implementation and intervention. I will accomplish this through combining the complementary research fields of 1) behavioural intervention studies focusing on increasing PA in WCU (core competence University of British Columbia, UBC; outgoing phase) and 2) sensor-based PA monitoring (core competence Norwegian University of Science and Technology, NTNU; returning phase – consolidated by non-academic placement at Maastricht Instruments, which develop research prototypes including PA monitors). WHAM’s scientific aim is achieved through three objectives: 1) Measure the effect of a pragmatic exercise intervention trial on self-reported physical activity levels and cardio-respiratory fitness, 2) Develop valid algorithms for tracking PA markers in WCU, and 3) Co-create a framework that outlines how PA can be conjointly monitored and provided feedback on in WCU. This fellowship will enable me to become established as an internationally recognized researcher in the field of “physical activity and disability”, while bringing together ongoing national disjointed research activities in this field. Altogether, my overall ambition is to contribute to reducing inequalities in daily-life participation among WCU compared to the rest of the population.

Per- og polyfluorerte stoffer (PFAS) er en stor gruppe menneskeskapte kjemikalier med høyt fluorinnhold som antas å ha negative helseeffekter. Kilder til PFAS kan være produksjon av vann-, varme- og flekkbestandige produkter og disse kjemikaliene er en del av hverdagen vår. PFAS påvirkning av biologiske systemer er ikke fullstendig forstått. Noen PFAS er antatt å øke risikoen for å utvikling av ikke-alkoholisk fettleversykdom (NAFLD) og øke risikoen for diabetes. 

For å forstå hvordan PFAS påvirker organene våre ønsker vi å bruke små laboratoriedyrkede organmodeller, kalt organoider. Disse miniatyrorganene kan dyrkes fra menneskelige stamceller og tilbyr et kontrollert miljø for å studere hvordan PFAS påvirker f.eks lever og bukspyttkjertelen vår, uten bruk av dyreforsøk.

For å studere helseeffekter må vi kunne måle nivået av biomolekyler som fettstoffer i leveren og hormoner i bukspyttkjertelen. Til dette trenger vi å utvikle analytiske verktøy for å måle effektene. Først vil vi bekrefte at når leverorganoidene eksponeres for enkelte PFAS-forbindelser utvikles det NAFLD-lignende sykdom ved å sammenligne den biokjemiske profilen (proteiner og metabolitter) til organoider av lever med PFAS-eksponerte organoider. Deretter vil vi utvide den analytiske verktøykassen for å undersøke hvilke metabolske veier som påvirkes, og om effekten er den samme i NAFLD-induserte og PFAS-eksponerte organoider. Vi vil også eksponere insulinproduserende bukspyttkjertelorganoider for PFAS for å undersøke effekten av PFAS på hormonproduksjon. Når effektene av PFAS-eksponering på lever- og bukspyttkjertel-organoider er etablert, vil organoidene bli samkultivert i en chip, og effektene av PFAS-eksponering vil bli undersøkt og sammenlignet med individuelle organoider.

Persistent organic pollutants (POPs) are believed to contribute to metabolic diseases, such as non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and type 1 diabetes. HE-POP aims to investigate the effects of per- and polyfluoroalkyl compounds (PFAS), a type of POPs), on organ function in a controlled environment.

Organoids are multicellular laboratory-grown miniature organs, that are grown from stem cells. HE-POP will use organoids to examine how PFAS affects our organs and develop cutting-edge bioanalytical tools and methodology to measure these effects using liquid chromatography-mass spectrometry. HE-POP hypothesizes that PFAS negatively affects organ function, as evidenced by changes in hormone and lipid levels characteristic of NAFLD and type 1 diabetes. 

Organoids offer a controlled environment to study the effects of PFAS on the liver and pancreas, without the use of animal models. HE-POP aims to gain evidence of the negative effects of PFAS on organ function through controlled experiments on organoids and aid in understanding the biological mechanisms underlying NAFLD and type 1 diabetes.

HE-POP has fundaments in UN sustainable development goals, specifically #3, #12, and #14/15, seeking an understanding of diseases with worldwide prevalence, and understanding how POPs affect our life and surroundings and help enable the right regulatory actions and replacement chemicals.

HE-POP: Studying the Health Effects of Persistent Organic Pollutants, Using Mass Spectrometry, Organoids, and Organ-On-A-Chip

Norge har under Parisavtalen påtatt seg en forpliktelse til å redusere klimautslippene sine med minst 55 prosent innen 2030 sammenlignet med nivået i 1990. Hittil har vi kun oppnådd 5 prosent av dette målet; vi har følgelig kun syv år på å redusere de resterende 50 prosent for å imøtekomme målene. For 2050 har vi satt oss enda større mål: å redusere klimautslippene med hele 90 prosent. Bakgrunnen for målene er at vi prøver å unngå de verste scenarioene FNs klimautvalg skisserer opp i sine rapporter. I tillegg har energiforbruket økt, og prognosene fra Statnett for ulike scenarier viser at energiforbruket skal fortsette å øke. Vi trenger følgelig mer energi. Dette har bidrat til at diskusjoner rundt kjernekraft i Norge er høyaktuelle og pågående. Norsk Kjernekraft AS har blitt opprettet med formål om å bygge Norges første kjernekraftverk. I tillegg ble det i fjor også bevilget 200 millioner kroner fra Regjeringen til et nytt senter som skal drive med nukleær forskning. Målet er å styrke den norske kunnskapsberedskapen på det nukleære området. Dette betyr at vi beveger oss i en retning hvor kjernekraft en dag kan bli aktuelt i Norge, og noen mener at dette er den eneste veien å gå hvis vi skal nå målene våre for 2050. Men i dag sitter vi med flere spørsmål enn svar, blant annet: Hvilken teknologi og leverandør burde vi velge? Er regelverket for snevert og strengt? Hvordan kan dette gjøres og samtidig ivareta sikkerhet? Hvordan tjener et kjernekraftverk penger?

Dette prosjektet skal svare på samtlige av disse spørsmålene i en detaljert og omfattende analyse. Her bruker vi grunnlagsdata til å vurdere dagens forskning opp mot hvordan industrien i andre land opererer, og ut ifra dette forsøke estimere hva risikoen knyttet til å bygge kjernekraft som industri i Norge er. Prosjektet sikter på å gi et så helhetlig bilde som mulig slik at vi kan gjøre oss opp en mening basert på fakta; om kjernekraft passer inn i miksen av det som utgjør norsk energi.

Denne prosjektbeskrivelsen skisserer forskningen Vala Maria Valsdottir (omtales herunder som stipendiaten) skal utføre innenfor sin doktorgradsavhandling. Prosjektet skal være en del av Senter for nukleær forskning (SNF) som fikk midler vinteren 2023.
Ph.d.-prosjektet er initiert av Inmeta Consulting AS, som igjennom denne ph.d.-stillingen vil bli en del av SNF. Inmeta planlegger en prosjektperiode på fire år, hvor stipendiaten arbeider 75 % med ph.d.-prosjektet og 25 % med vanlig virksomhet hos Inmeta. 
Prosjektet skal undersøke muligheten for kjernekraft som industri i Norge. Dette er både en samfunnsaktuell problemstilling samt en som medlemmene i SNF er interessert i å utforske. Stipendiaten kommer derfor til å samarbeide med alle aktørene som er involvert i senteret og benytte forskningsdata fra dem. Dette gjelder da spesielt Institutt for energiteknikk (IFE) som har mest grunnlagsdata som er relevant for dette prosjektet.
Kandidaten ferdigstilte en masteroppgave høsten 2020 i kjernefysikk på Universitetet i Oslo (UiO) og har derfor gode og relevante grunnkunnskaper for å ta på seg et slikt prosjekt. I tillegg har kandidaten tre års erfaring innenfor energibransjen, og er derfor oppdatert på industrien og forstår deres problemstillinger godt.

Er kjernekraft aktuelt for Norge?

InART is recognized as one of the main conference series in the field of Heritage Science and since its first edition in 2013 (Evora, Portugal) it mainly focused on the contribution of natural sciences to the field. A major change occurred after the COVID-19 pandemic, when a greater number of researchers from different branches of heritage science participated in InART 2022 (Paris, France). 
InART is an open platform for knowledge-sharing among professionals in the field of Heritage Science, including conservation.
These aspects are covered by the main conference topics:
•	Development of new tools (devices, technology, software, etc.), advanced data analysis and FAIR data management
•	Development and/or implementation of new methods and routines (diagnostic and conservation) for the understanding of heritage materials, techniques, and degradation processes (chemical, physical and biological)
•	Development, testing (includes mechanical testing), and characterization of new materials for conservation (special attention to green conservation treatments)
•	Application of non-invasive/non-destructive techniques
•	Preventive conservation: environmental monitoring techniques and climate/microclimate effects on the conservation of heritage sites and exposed objects.

Heritage science is a highly multidisciplinary research field. Consequently, topics covered during the InArt2024 conference can be approached from different points of view and the conference aims to merge natural sciences and conservation, providing a dynamic space for active interaction, scientific exchange, and debates on the central issues of heritage science research. InART2024 welcomes contributors from diverse fields to join and create an interdisciplinary discussion about cultural heritage conservation within the fields of archaeological objects, artworks, built heritage, etc.

6th International Conference on Innovation in Art Research and Technology

Applied Biocatalysis is the development through science and engineering of useful biological catalysts and their commercial applications. The BNCM 2024 conference has an intention to gather approx. 100 international and national scientists from academia and industry in addition to PhD students from the international community. BNCM 2024 will be the 7th in this series of meetings with attendees from both academia and industry presenting and discussing the newest research in enzyme catalysed reactions in other media than water. The conference series was started in 1986 by professors Hans Tramper and Urs von Stockar, University of Wageningen, the Netherlands, and has later been chaired in Russia, Italy and Germany before Elisabeth Jacobsen at NTNU was give the honor of chairing the conference.  Collaboration in biocatalysis research has been supported by EU Frameworks as three subsequent COST actions. The first action, COST Action D25 "Applied Biocatalysis. Stereoselective and environmentally friendly reactions catalysed by enzymes " (2001-2007) was initiated and chaired by professor Thorleif Anthonsen, NTNU, the founder of the Biocatalysis Group at NTNU, which the project leader of this conference now chair. The strategy of applied biocatalysis fits well under the definitions of white biotechnology and Sustainable chemistry (Suschem) and fits also well with the EU Green Deal Strategy.

7th International Conference on Biocatalysis in Non-Conventional Media

End-to-End Green House Gas (GHG) Monitoring Service

Sustainable cultivation of polychaetes as feed in aquaculture

InterNASH - An intercellular-pathway therapeutic for non-alcoholic steatohepatitis

Midlene fra RBGRUNSAMF-Res.bas.grunnbev.samf.v.inst fordelt på år

Midlene fra RBGRUNSAMF-Res.bas.grunnbev.samf.v.inst fordelt på fylker

Midlene fra RBGRUNSAMF-Res.bas.grunnbev.samf.v.inst fordelt på fagområde

Grunnbevilgning Møreforskning (Videreføres i prosjekt 247231)

AILARON utviklet et nytt mobilt robotverktøy: et lett autonomt undervannsfartøy (LAUV) utstyrt med banebrytende bildebehandling og analytiske evner. Dette avanserte systemet validerte konseptet med å karakterisere biotaen i den øvre vannsøylen ved å bruke intelligent prøvetaking om bord, rettet mot spesifikke mesoplankton taksa.

AILARON klarte å avbilde, behandle, analysere og klassifisere planktonbaserte bilder, noe som gjorde at LAUV kunne utføre intelligent målrettet prøvetaking om bord. Denne tilnærmingen representerte et betydelig fremskritt fra tradisjonelle metoder, som vanligvis involverte å samle inn vannprøver, for så å transportere og analysere dem på et laboratorium. Dette er ikke bare tidkrevende, men henger ofte etter de raske endringene som skjer i marine miljøer. Ved å dra nytte av de nyeste fremskrittene innen bildebehandling, robotikk, maskinlæring og kunstig intelligens, forbedret AILARON denne metodikken betydelig, og muliggjorde en sanntidsanalyse på stedet av mikrobielle samfunn i rom og tid.

Prosjektet var sterkt tverrfaglig, og broen mellom feltene Robotic Vision, Machine Learning, Artificial Intelligence og Control Theory ble etablert. En av dets fremragende egenskaper var koblingen av robotsynsbasert prøvetaking med maskinlæringsteknikker. Dette gjorde det mulig for det marine robotfartøyet å autonomt målrette seg mot spesifikke mikrobiologiske taxaer innenfor den fotografiske sonen - de øvre 75 meter av havet der sollys trenger inn - ved hjelp av et nytt kamerasystem. LAUV kunne deretter behandle bildene på stedet, kategorisere og klassifisere mikroorganismer gjennom dyp læring, og generere et sannsynlighetstetthetskart i tre dimensjoner. Dette kartet kunne deretter veilede LAUV tilbake til områder rike på arter av interesse, takket være et avansert AI-basert kontrollsystem. Behandlingskjeden ble designet for å være fleksibel, og tillate menneskelig inngripen via en kommunikasjonsforbindelse til kysten. Denne funksjonen gjorde det mulig for forskere å dynamisk justere LAUVs prøvetakingspreferanser basert på sanntidsfunn, noe som gjorde kjøretøyet tilpasningsdyktig for skiftende forskningsmål.

AILARON-prosjektet var strukturert rundt fire hovedarbeidspakker: Bildebehandling og Sensorfusjon, Robotic Vision og Machine Learning, Flytestimasjon og Kartlegging, og Kartlegging med AI-planlegging og -kontroll om bord. Denne omfattende tilnærmingen sikret at alle aspekter ved robotisk utforskning og analyse ble optimalisert for effektivitet og effektivitet.

Feltarbeid ble primært gjennomført i Trondheimsfjorden og Frohavet. I tillegg var AILARON en del av en større forskningsinnsats kjent som "Ocean Observational Pyramid". Et system av systemer som integrerer multisensor- og multiscale-tilnærminger - inkludert satellittfjernmåling, autonome luftbårne, overflate- og undervannsfartøy, tradisjonell nett- og vannprøvetaking, og avanserte molekylære teknikker - for å overvåke og analysere fytoplanktonblomster og økosystemhelse. Det er en helhetlig strategi for å forstå blomstdynamikk ved å lette modellvalidering og forbedre prediksjon og håndtering av skadelige algeblomster gjennom å knytte rom-tid-makroskopiske med mikroskopiske observasjoner. AILARON tilbød dermed observasjoner med høyere forstørrelse og demonstrerte vellykket potensialet for å integrere teknologi og biologi for å bedre forstå de komplekse dynamikkene i havøkosystemer, spesielt med tanke på de observerbare endringene på planeten vår.

AILARON will image, process, analyze, classify plankton-based imagery to enable intelligent onboard targeted sampling on an autonomous underwater vehicle (AUV). The end outcome will be a novel mobile robotic tool for upper water-column microbial biology. In particular, this highly interdisciplinary project will have substantial impact on the study of microbial time-series in ongoing studies of the changing planet. It will accelerate the time consuming process in asking -who is there- from traditional methods of obtaining water samples, storage, transport, microscopy and analysis while leveraging advances in imaging and robotics hitherto not accomplished before.

The proposed project targets fundamental research in the fields of Robotic Vision, Machine Learning, Artificial Intelligence (AI) and Control Theory. In particular, we propose to couple Robotic Vision based upper water-column sampling and Machine Learning techniques for exploration with a marine robotic vehicle to autonomously target specific microbiological taxa. The AUV will use a novel camera system to image microorganisms in the photic zone (upper 75 meters), process imagery in-situ, categorize and classify based on Deep Learning, generate a probability density map in X,Y and Z planes, and use an advanced AI based controller to return to the most highly correlated hotspots with respect to species of interest. The entire processing chain will be embedded and guided by a human expert (as needed) via a communication link to shore to potentially alter her sampling preferences dynamically making the vehicle to adapt on-the-fly. 

The project funds one doctoral and one post-doctoral fellow and is organized in 4 work packages:

WP1: Imaging and Sensor Fusion
WP2: Robotic Vision and Machine Learning
WP3: Flow Estimation and Mapping
WP4: Mapping with onboard AI Planning and Control 

Our primary experimental site will be the Trondheimfjord.

AILARON Autonomous Imaging and Learning Ai RObot identifying plaNkton taxa in-situ

0 antall prosjekter

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon

AILARON Autonomous Imaging and Learning Ai RObot identifying plaNkton taxa in-situ

Tildelt: kr 9,5 mill.

Prosjektperiode: 2017-2024

Sted: Trøndelag - Trööndelage