2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

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

Arbeids- og inkluder

Kommunal-og distrikt

Medisin og helsefag

Akershus

LTP3 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Innovasjon i stat og kommune

LTP3 Høy kvalitet og tilgjengelighet

LTP3 Fagmiljøer og talenter

LTP3 Tillit og fellesskap

LTP3 Utdanning og livslang læring

Offentlig sektor

Portefølje Banebrytende forskning

Portefølje Forskningssystemet

Portefølje Innovasjon

Portefølje Velferd og utdanning

Frittstående prosjekter

Programmer

Innovasjonsprosjekt

Politikk- og forvaltningsområder

Fornyelse og innovasjon i offentlig sektor

Velferd, arbeidsliv og utdanning

Anvendt forskning

Delportefølje Kvalitet

Grunnforskning

Tjenesterettet FoU

Utdanning

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

Sjøisen i Arktis har minket drastisk de siste tiårene, og Polhavet forventes å være isfritt om sommeren mot slutten av århundret. Denne nedgangen har utsatt store havområder for vind, noe som har resultert i at det oftere dannes store bølger i Polhavet. Disse bølgene kan forplante seg over flere titalls til hundrevis av kilometer i sjøisen, knekke den og akselerere smeltingen. Disse fysiske prosessene – bølger som knekker sjøis og effekten dette har på sjøissmelting og vekst – mangler i modellene vi bruker for å forutsi klimautviklingen. Dette bidrar til store usikkerheter i klimamodeller. Effekten av bølger på sjøisen er heller ikke tatt med i prognoser for havets og sjøisens forhold, som brukes av skip som opererer i islagte farvann. I ForWArd ønsker vi å vurdere bølgenes innvirkning på sjøisens utvikling i det stadig røffere Polhavet. I dette arbeidet brukes en svært avansert modell som inkluderer sjøis, hav, bølger og deres interaksjoner. Vi skal først vurdere hvor godt den representerer forholdene i Polhavet sammenlignet med de få tilgjengelige observasjonene. Vi vil så bruke modellen til å undersøke hvordan bølgehøyden og arealet av ødelagt sjøis har utviklet seg de siste tre tiårene. Deretter vil vi kombinere modellen vår med forholdene i det fremtidige Polhavet gitt av klimafremskrivninger, for å undersøke hvordan betydningen av interaksjoner mellom bølger og is vil utvikle seg ettersom sjøis avtar i det 21. århundre. Vår modells estimering av "bølgepåvirkningen" vil tillate polarvitenskapsmiljøet å vurdere hvor usikre deres klimaspådommer uten bølger er. Til syvende og sist vil våre modellresultater og utviklinger legge grunnlaget for å legge til bølgeeffekter i hav- og sjøisvarsler i Arktis. Dette vil gjøre varslene mer nøyaktige og bidra til sikkerheten for menneskelig aktivitet i denne regionen.

Arctic sea ice decline under climate change has allowed waves to form and grow more easily in the Arctic Ocean. These waves propagate into the sea ice over tens to hundreds of kilometres, fragmenting it into small floes. This area of broken ice, known as the Marginal Ice Zone (MIZ), is a highly complex region where many interactions occur between the ocean, sea ice, and atmosphere. The action of waves strongly affects these interactions, with rapid feedbacks on the sea ice. However, climate models do not account for these wave-ice interaction processes, which likely contributes to the strong biases in their estimation of modelled sea ice extent and volume and their inability to capture short-term sea ice extent variability. Given the lack of observations available, numerical models remain the best way to estimate how wave-ice interaction processes can impact Arctic sea ice, but most wave-ice coupled models are still prototypes. In ForWArd, we will use one of the most advanced of these models to assess this impact in the context of climate change. To this aim, we will use the latest observations to calibrate the modelled wave-affected area and produce a 30-year-long hindcast of the MIZ extent evolution to analyse how it responded to larger wave height, delayed refreezing, and thinner ice. Then, we will assess the relative importance of the wave-ice interactions suspected to affect sea ice in the MIZ using well-documented events. Finally, we will estimate how waves will contribute to sea ice extent and volume variability in the coming decades, as large areas of open water will remain open until late in the autumn. The flexibility of our setup will allow us to test the sensitivity of our results to model resolution and assumptions, giving invaluable insights into the biases induced by misrepresenting wave-ice interactions. ForWArd will also pave the way for the integration of wave effects in sea ice forecasts, a requirement for safer operations in ice-infested waters.

Forecasting Wave impact as Arctic sea ice declines

Sustainable cultivation of polychaetes as feed in aquaculture

Inline measurement of PVT and thermophysical properties of drilling fluids

Fangst- og håndteringstress påvirker fiskens kjøttkvalitet eller overlevelsesevne dersom den blir sluppet fri. I WelTuna er målet vårt å minimere disse stressorene i for å forbedre velferd, bærekraft og produktkvalitet av makrellstørje i det norske stangfisket.
Kystnært stangfiske etter makrellstørje fra mindre fartøy har økt raskt i omfang for rekreasjon-, kommersielle- og vitenskapelige formål. Stangfiske har betydelig potensiale som velferdsvennlig fangstmetode, da metoden i motsetning til andre påvirker fisken i relativt kort tid og hver fisk blir håndtert individuelt.
Prosjektteamet vårt bestående av forskere, fiskere, fiskeriforvaltning, fiskekjøpere, foredlingsindustri, dyrevelferdsgrupper og andre interesseorganisasjoner fra hele verden, vil bruke de nyeste metodene og teknologien til å overvåke velferdstilstand under fangst, håndtering og slakting og relatere dette til kvalitet på individnivå. Denne kunnskapen vil så danne grunnlaget for utvikling av fangst- og håndteringsmetoder som minimerer stress og opprettholder høy kjøttkvalitet forebygger utilsiktet slipping av makrellstørje samt reduksjon i bifangst. Vi vil også gjennomføre studier av struktur og aktivitet i hjerne hos makrellstørje for å utvikle humane bedøvelsesmetoder som reduserer stress under håndtering og slakting.
Tilslutt vil vi, i samarbeid med internasjonale eksperter innen makrellstørje biologi og kvalitet, utarbeide beste-praksis-retningslinjer for fangst, håndtering, slakting, lagring og kvalitetskontroll. Vi håper at vårt fokus på bærekraft, god velferd og høy kvalitet vil fungere som en inspirasjon for utviklingen av ansvarlige fangstmetoder med fokus på fiskevelferd både nasjonalt og internasjonalt.

This project will improve animal welfare in wild-capture rod-and-line (R&L) fisheries for Atlantic bluefin tuna (ABT; Thunnus thynnus). By improving welfare, the project intends to minimise the environmental impacts of fishing through improvements to sustainability and product quality.

Since the re-establishment of the Norwegian ABT quota, the traditional capture method (purse seine) has not been efficient or profitable. As purse seiners target aggregations of fish, animal welfare  and product quality are easily compromised. In 2022, only 48% of the 315-tonne purse seine quota was caught.

A rod-and-line (R&L) fishery using coastal powerboats has also developed. In 2022, ~100 ABT were caught by R&L for recreational, commercial and scientific purposes. R&L capture overcomes many of the issues associated with purse seine fishing. Catching fish one-by-one gives the opportunity to maintain welfare and quality at the individual level. Norwegian R&L fishing for ABT is therefore well placed to transition towards an animal welfare conscious and environmentally sustainable fish capture method. However, knowledge gaps exist that hinder this transition:

1.	Lack of knowledge of the animal welfare impacts of capture and slaughter;
2.	Sub-optimal handling practices and limited processing infrastructure
3.	Limited understanding of ABT behaviour and distribution
4.	Bycatch and escape rates are unknown

The project is organised into four scientific work-packages (“Capture”, “Stunning”, “Welfare” and “Quality”) and a management WP to coordinate activities and communication. Fundamental to the project design is that every fish caught will be used by each scientific WP, with each using specific methodologies to address their respective objectives. The project will also benefit from the input of various stakeholders, including fishers, fishery managers, fish buyers, fish processors, animal welfare agencies and NGOs.

Welfare conscious capture and slaughter of Atlantic bluefin tuna (Thunnus thynnus L.) in the Norwegian rod and line fishery.

Den internasjonale sjøfartsorganisasjonen (IMO) har satt et mål om å redusere klimagassutslippene (GHG) fra skipsfarten med 50 % innen 2050 sammenlignet med 2008-nivået. For å oppnå dette, innfører IMO avkarboniseringsregler, inkludert bruk av alternative drivstoff og krav om å regne ut drivstoffets GHG-utslipp på en helhetlig måte. Livsløpsutslipp av drivstoff omfatter utslipp fra råvareutvinning og -behandling, drivstoffproduksjon, transport, distribusjon og drivstoffbruk om bord på skipet. Men det er vanskelig å spore livsløpsutslipp av drivstoff nøyaktig på grunn av de mange drivstoffproduksjonsveiene som fører til svært forskjellige utslippsintensiteter for drivstoff, selv om drivstoffene er kjemisk identiske. I tillegg er drivstofforsyningskjeden for maritim sektor svært kompleks, noe som bidrar til vanskelighetsgraden av oppgaven. I et så komplekst drivstoffproduksjons- og reguleringsmiljø er det avgjørende med åpenhet, sporbarhet og nøyaktighet av utslippsdata. Uten å dokumentere og verifisere drivstoffets GHG-utslipp nøyaktig, er det umulig å måle framgangen i maritim avkarbonisering. Det digitale drivstoffpasset (DFP) har som mål å løse disse utfordringene ved å vise at det er mulig å dokumentere, spore og verifisere GHG-utslipp av marine drivstoff på tvers av drivstofforsyningskjeden. Dette vil bli oppnådd ved å bruke teknologiske byggesteiner: Livsløpsvurderingsmetode, drivstoffmerkingsteknologi og blokkjedeteknologi. Disse teknologiene er tilgjengelige og allerede godt etablerte. Etter vellykket demonstrasjon av prosjektet, kan drivstoffprodusenter, rederier og myndigheter stole på nøyaktigheten av dataene som genereres og deles gjennom DFP-systemet for kommersielle, regulatoriske og rapporteringsbehov. Dette hjelper med å spore utslippsreduksjonsmål for alle parter. Det fremmer også åpenhet, ansvarlighet, samarbeid og handling for bærekraft.

The International Maritime Organization (IMO) only regulates the greenhouse gas emission of fuels from Tank-To-Wake but in the coming few years it is set to include Well-To-Tank emissions as well. We anticipate that documenting and verifying Well-To-Tank emissions of fuels will be more difficult than Tank-To-Wake emissions, primarily due to the multitude of feedstocks, energy sources and fuel production ways used to supply fuels. The Digital Fuel Passport project aims to accurately document and verify emissions incurred in the entire fuel value chain from raw material sourcing to fuel use, incorporating both Well-To-Tank and Tank-To-Wake emissions.
The DFP fosters collaboration among stakeholders within the fuel supply chain. The project will be enabled through multidisciplinary convergence of LCA of fuel emissions, fuel marking and laboratory analysis, and the use of distributed ledger technology. This initiative aims to bridge the existing trust gap among fuel suppliers, fuel users, regulators, and society at large. By doing so, it seeks to establish transparency, accuracy, and a consistent methodology for measuring and reporting emissions throughout the entire fuel value chain.  
To accomplish this objective, the project has formed partnerships with shipping companies, fuel producers, certification bodies, and fuel marking companies, all of whom share a vested interest in achieving the project's objectives. Successful completion of the project will represent a pivotal milestone in the pursuit of the IMO decarbonization target. By documenting emissions incurred throughout the fuel value chain, the DFP project empowers stakeholders with the transparency and trust needed to help the shipping industry to decarbonize. Several R&D challenges will be tackled in the project including how to link fuel emission data efficiently and reliably with fuel marker properties and identification of suitable fuel markers for green marine fuels.

Digital Fuel Passport

AQUASERV – RESEARCH INFRASTRUCTURE SERVICES FOR SUSTAINABLE AQUACULTURE, FISHERIES AND THE BLUE ECONOMY

The overarching objectives of AQUASERV are to bring together, enhance, integrate and customise RI capacities (including facilities, instruments and expertise) and through the provision of transnational access (on-site or remote) and/or virtual access, to significantly further scientific advance and promote and facilitate the implementation of European Common Fisheries Policy, the Farm to Fork Strategy, the Sustainable Blue Economy and the European Green Deal. 

AQUASERV will achieve these objectives by offering scientists from academia and business remote and on-site transnational (TA) and virtual (VA) access to an advanced set of European research infrastructures and its nodes related to research and management of marine and freshwater biological resources, food and biotechnology. These include the European Marine Biological Resource Centre ERIC (EMBRC), the Analysis and Experimentation on Ecosystems ERIC, The Aquaculture for Excellence for Aquaculture in Fish (Aquaexcel), and the Infrastructure for Promoting Metrology in Food and Nutrition (METROFOOD), as well as the International Council for Exploration of the Sea, both a service provider and stakeholder. It also includes the Research Infrastructure for Science and Innovation Policy Studies (RISIS) to bring contributions from the social sciences and to bring results nearer to policy makers ensuring societal impact. 

To enhance, integrate and customise RI capacities, collaboration between partners and new pipelines to meet the objectives of the project will be developed during the first 3 years and will make available  to users.  To ensure these capacities will not be lost, a sustainability work package involving stakeholders will address the project legacy.  

To maximize impact, AQUASERV will build a communication network among the partnership and develop a dissemination and outreach programme. Furthermore, an advanced training programme will be developed to capture future users and will be updated during the p

Akvakultur er for tiden den raskest voksende matproduksjonssektoren globalt, men på grunn av utilstrekkelig avfallshåndtering i produksjonssystemene, har den en betydelig miljøpåvirkning. For å sikre at industrien kan vokse på en bærekraftig måte, er det avgjørende å dempe disse miljøeffektene, samtidig som det skapes en sirkulær økonomi.

SEA-CYCLE-prosjektet har som mål å utnytte avfall og avløpsvann fra havbruksnæringen ved å innføre sirkulærøkonomiske prinsipper i håndteringen av havbruksavfall som en del av produksjonsprosessen.

Hovedmålet med SEA-CYCLE er å utvikle kunnskap som vil bidra til flere bærekraftige tilnærminger i produksjonsprosesser og samtidig minimere forurensning i havmiljøet. Prosjektet foreslår teknologier for å bidra til de sirkulære tilnærmingene i akvakultursektoren, samtidig som miljøforurensningen reduseres via bærekraftig avløpsvannbehandling og ressursgjenvinningsteknikker. I tillegg vil SEA-CYCLE evaluere den økonomiske levedyktigheten til disse teknologiene fra et samfunnsmessig ståsted, med tanke på både miljøkostnadene og fordelene involvert.

Aquaculture is currently the fastest growing food production sector globally, but it also has the potential to leave a significant environmental impact due to inadequate waste management practices within its production systems. To ensure a sustainable expansion of this industry, it is crucial to make efforts to minimize or mitigate these environmental effects, while creating circular economy. The SEA-CYCLE project aims to utilize waste and wastewater from the aquaculture industry by implementing circular economy principles in the management of aquaculture waste as part of the production processes.

The project proposes creating value chain for aquaculture waste resulting from aquaculture production. The project will i) investigate the valorization options of aquaculture sludge through anaerobic digestion and pyrolysis, ii) assess the ability of biochar produced from aquaculture sludge for N and P recovery and heavy metal removal from aquaculture wastewater, iii) assess the potential of aquaculture wastewater enriched biochar as biobased fertilizer. The environmental and economic impacts of the proposed technologies in the project will be assessed by life cycle analysis (LCA) and social cost-benefit analysis. 

In this project, we have assembled a strong interdisciplinary team of scientists with complementary expertise in the valorization of aquaculture waste including anaerobic digestion, production and utilization of biochar for environmental applications, LCA and cost-benefit analysis. The project primarily supports the achievement of the SDG 6, SDG 7, SDG 12, SDG 13 and SDG 14 by proposing technologies to contribute to the circular approaches in the aquaculture sector while reducing the environmental pollution via sustainable wastewater treatment and resource recovery techniques.

Sustainable aquaculture industry waste valorization through recycling

Global oppvarming fører til store endringer i Antarktis; isbreene, is bremmene og havisen smelter; det påvirker havstrømmer og dynamikk i Sørishavet som igjen påvirker de marine økosystemene og deres evne til å absorbere den økte atmosfærisk CO2 som er et resultat av menneskelig aktivitet. Sørishavet er har rike økosystemer hvor planteplankton og isalger effektivt lagrer CO2 gjennom fotosyntese. De nåværende og fremtidige endringene i den fysiske dynamikken i Sørishavet vil spille en stor rolle for fremtiden til marine økosystemer her og dermed evnen til å absorbere CO2.

Dette prosjektet har som mål å etablere et observatorium for biologisk mangfold og økosystemendring for det østlige Weddellhavet / Kong Haakon VII-havet. I denne regionen har det vært begrensede effekter av klimaendringer, men det er nå økende bevis økte miljøforvandling med betydelig innvirkning på biologisk mangfold og funksjonen til økosystemene. Det er begrenset data om økosystemet i dette området. Ved å etablere systematisk overvåkning av økosystemet, vil dagens status for økosystemet og det biologiste mangfoldet sammenlignes med antatte framtidige endringer. Dette vil bidra til å oppnå internasjonale mål for bevaring av marint biologisk mangfold og demping av klimaendringer.

This Biodiversa+ project aims to lay the foundation of a transnational Weddell Sea Observatory of Biodiversity and Ecosystem Change (WOBEC) for the Eastern Weddell Sea / King Haakon VII Sea (EWS) in the Southern Ocean. The Weddell Sea plays a key role for global ecosystem services, such as climate regulation and food provision, and hosts many species with conservation status. Acknowledging this unique ecological value, the EU and other members of the Convention for the Conservation of Antarctic Marine Living Resources (CCAMLR) are working towards a Marine Protected Area in the Weddell Sea (WSMPA). In the EWS, there is increasing evidence of a transition from a period of relatively muted climate change into an era of environmental transformation with significant impacts on biodiversity and ecosystem services. Until present, however, the ecosystem of the EWS has remained notoriously under-studied. By laying the foundations of systematic ecosystem monitoring in the EWS, WOBEC will provide a baseline of the present state of biodiversity and ecosystems against which change can be measured and contribute to a number of transnational goals in marine biodiversity conservation and climate change mitigation, including the UN Sustainable Development Goals, the EU Biodiversity Strategy for 2030, and the post-global biodiversity framework.

Weddell Sea Observatory of Biodiversity and Ecosystem Change

BioBoost+-prosjektet vil fremme kostnadseffektiv høyfrekvent prøvetaking og identifikasjon av marine planter og dyr ved å bruke Artificial Intelligence (AI)-teknologi på fotografier og video. Disse metodene vil bli brukt på habitater (sjøgressenger, skalldyrsenger og makroalgekroner), indikatorarter av økologisk og økonomisk betydning (f.eks. fisk, hummer, strandfugl), invasive arter og plankton (grunnlaget for næringsnettet). Ved Nord universitet vil fokus være på automatisering av analyser av dyreplanktonprøver samlet inn årlig i over 40 år, og nyere etablert overvåking av havbunnsfauna og fisk på livestream undersjøisk video i Saltfjord.

Disse dataene er nødvendige for å gi rettidig informasjon om helsen til økosystemene og endringer i biologisk mangfold i sammenheng med fiskeri, klimaendringer og invasive arter. Dette prosjektet i europeisk målestokk involverer åtte organisasjoner og har studiesteder i Middelhavet, Nord- og Norskehavet, inkludert steder med aktiv habitatrestaurering og marine verneområder. De forbedrede metodene vil akselerere tilgjengeligheten av informasjonen for forskere, myndigheter og innbyggere.

BioBoost+ is designed to improve non-invasive, cost-effective, and high-frequency sampling and identification of marine plants and animals by applying state-of-the-art Artificial Intelligence (AI) technology with digital imagery including real-time monitoring via camera networks and involvement of citizen science groups. These methods are applied to a wide range of taxa, from habitat-forming species (seagrass meadows, shellfish beds, and macroalgal canopies), indicator species of ecological and economic importance (e.g., coastal fish, lobsters, shorebirds), invasive species, and understudied groups (from microscopic, free-floating animals to rare fish). BioBoost+ enhances biodiversity monitoring within European regional seas from the Mediterranean, North and Norwegian Seas to support ongoing conservation interventions such as active habitat restoration projects and Marine Protected Areas (MPAs). Improved biodiversity monitoring will allow a better understanding of large-scale phenomena, such as thresholds, regime shifts and species invasions in vulnerable ecosystems, improve the capacity to predict the impacts of multiple stressors, and to develop better indicators of marine ecosystem health.

Boosting the Frequency and Scale of Marine Biodiversity Monitoring Using Digital Imagery and Artificial Intelligence

Kunstig Intelligens ved Hodepine - Maskinlæring som grunnlag for modeller for diagnostikk og behandling ved primære hodepinetilstander

Midlene fra FRIPRO-Fri prosjektstøtte fordelt på år

Midlene fra FRIPRO-Fri prosjektstøtte fordelt på fylker

Midlene fra FRIPRO-Fri prosjektstøtte fordelt på fagområde

Professor

Headache disorders such as migraine, tension-type headache and cluster headache are some of the most burdensome diseases worldwide. Yet, they are often neglected, and patients suffer in pain for a long time before they get a correct diagnosis and effective treatment. 

The headache disorders have complex underlying biological mechanisms. This means that symptoms vary considerably from person to person, and several different types of treatment can be effective. At present, only a fraction of a person’s symptoms are used for diagnostics, and no simple marker indicates what treatment will be effective at the individual level. This makes it very challenging for the clinician to accurately predict optimal choice of therapy, and repeated trial-and-error is often required to achieve acceptable treatment results.

The goal of the MI-HEAD project is to utilise machine learning to better understand and improve treatment of patients with headaches. Machine learning is a branch of artificial intelligence, where computers are trained to recognize complex patterns in large amounts of data, and make intelligent decisions based on these.  Such techniques are especially useful for medical problems where the biological mechanisms are complex to unravel the subtle patterns that explain why some patients respond to certain treatments. Nevertheless, the use of machine learning in headache medicine is largely unexplored.

MI-HEAD will combine Norwegian health register data with detailed data from patient’s smartphone headache diaries to create a highly detailed dataset suited for machine learning. By analysing the large dataset with state-of-the art machine learning models we aim to improve our understanding of why some patients respond to certain types of headache treatments, and others do not. Moreover, we hope to construct tools that may help the clinician with accurate diagnostics, and effectively predict disease progression and treatment responsiveness.

Primary headaches are some of the most burdensome diseases worldwide, yet often neglected and patients suffer with pain for a long time before arriving at correct diagnoses and effective treatments. Primary headaches are characterised by remarkably heterogenous phenotypical, physiological and biological patterns. Yet, at present, only a fraction of these are used for clinical decision making and models of inference of underlying neurobiology and pathophysiology, thus yielding low accuracy. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) has opened up for increased accuracy of diagnostics and prediction of clinical outcomes in several clinical disciplines, and is especially useful for medical problems where the underlying biological associations are irreducibly distributed across a large number of biophenotypical variables. Nevertheless, the use of AI and ML in headache medicine is largely unexplored.

The overall aim of this project is to utilise AI and ML to understand and improve diagnostics, prediction of disease progression and prediction of treatment effect in primary headaches. To address the overall goal and objectives we have defined four work packages (WP), each corresponding to a secondary objective. In WP1 we will use readily available Norwegian health register data to construct ML models to predict diagnosis, disease progression, and treatment effect in primary headache and draw inferences on underlying neurobiology explaining these predictions. In WP2 we will implement a novel mobile health tool to prospectively capture large amounts of data that will complement the data collected WP1. In WP3 we will combine data from WP1 and WP2 to improve the ML models and result in a ML decision support tool that may accurately aid in clinical decision-making in new unseen patients. In WP4 we will conduct a randomised controlled trial to evaluate if the developed ML tool is superior to standard of care, thus saving patient suffering and socioeconomic expenses.

Machine Intelligence in HEADaches - Artificial Intelligence and Machine Learning for Diagnostics and Treatment of Primary Headaches

Andelen eldre i befolkningen, både i Norge og andre deler av verden, øker raskt. Dette skjer parallelt med at andelen av befolkningen som er i arbeidsfør alder går ned. Denne demografiske utviklingen medfører et betydelig press på helsevesenet og gir økt etterspørsel etter langtids helse- og omsorgstjenester for eldre mennesker. Ansatte i kommunale sykehjem og omsorgsboliger forventes å gi omsorgs- og helsehjelp som er personorientert og av høy kvalitet. Dette til tross for et krevende arbeidsmiljø preget av høye emosjonelle krav, knapphet på fagpersonell, høyt sykefravær, stort arbeidspress, samt høye forventninger fra brukere og pårørende. 

Studier innen helsevesenet og også i andre arbeidssettinger viser at jobbengasjement henger sammen med forbedret motivasjon, produktivitet, robusthet og evne til nyskapning i arbeidet, samt redusert turnover og økt brukertilfredshet. For å imøtekomme eldrebølgen og behovet for gode og kostnadseffektive personorienterte helse- og omsorgstjenester, er det derfor relevant med målrettede tiltak for å optimalisere arbeidsmiljøforhold som fremmer ansattes jobbengasjement. 

Høsten 2018 startet Bedriftshelsetjenesten i Bærum kommune og Universitetet i Sørøst-Norge et offentlig sektor-ph.d. prosjekt med økonomisk støtte fra Norges Forskningsråd. Målet med prosjektet var å fremskaffe kunnskap om hvilke spesifikke forhold i arbeidsmiljøet som stimulerer til jobbengasjement blant pleiepersonell i sykehjem og omsorgsboliger. Videre var målet å undersøke om det er noen sammenheng mellom jobbengasjement og personorienterte prosesser som oppstår i samhandling mellom pleiepersonell og beboere. 

Prosjektet har bestått av tre delstudier: en studie basert på kvalitative data fra digitale intervju (n=16), en tverrsnittsstudie basert på kvantitative data fra spørreskjema (n=128) og en systematisk kunnskapsoversikt som fremstiller foreliggende forskning på jobbengasjement blant ansatte i institusjonell langtids eldreomsorg. Deltakere i prosjektet har vært sykepleiere, helsefagarbeidere og pleiemedhjelpere som jobber i kommunale sykehjem og omsorgsboliger.

Resultatene av dette doktorgradsprosjektet viser at jobbengasjement blant pleiepersonell i sykehjem og omsorgsboliger fremmes av en rekke organisatoriske og psykososiale arbeidsmiljøforhold (jobbressurser), men også av ulike personlige egenskaper (personlige ressurser). Eksempler på aktuelle jobbressurser er: sosial støtte fra kollegaer og leder, muligheter for læring og utvikling, tilbakemeldinger på arbeidet, autonomi, meningsfulle arbeidsoppgaver og det å ha motiverte og engasjerte kollegaer. De to førstnevnte faktorene er mest utforsket i denne arbeidssettingen. Eksempler på personlige ressurser som fremmer jobbengasjement er: jobbtilfredshet, indre jobb-motivasjon, og tro på egne evner. 

Prosjektet har vist at jobbengasjement kan stimulere til personorienterte prosesser gjennom den økte kognitive, mentale og fysiske kapasiteten som medfølger denne arbeidsrelaterte tilstanden. For å konkludere angående dette, trengs det imidlertid mer forskning. Et annet sentralt funn er at forskningen som foreligger på arbeidsmiljørelaterte forløpere til og utfall av jobbengasjement blant pleiepersonell som utelukkende jobber i sykehjem og omsorgsboliger er mangelfull og tvetydig. 

Funnene i dette doktorgradsprosjektet understreker betydningen av å utvikle støttende arbeidsmiljøer som beskytter og stimulerer arbeidsrelatert motivasjon og engasjement, samt helse og velvære blant pleiepersonell som jobber i langtids eldreomsorgen. Dette kan forventes å ha en positiv innvirkning på for eksempel tilfredshet hos beboere og pårørende, samt redusert turnover og mer effektive arbeidsprosesser i personalgruppen. Prosjektet har bidratt med viktig informasjon til forskningsfeltet og resultatene kan brukes som et utgangspunkt for videre kunnskapsbygging om jobbengasjement blant ansatte i kommunale sykehjem og omsorgsboliger. Prosjektets funn er relevante med tanke på å utvikle personorienterte omsorgs- og helsetjenester av høy kvalitet og imøtekomme de ulike utfordringene som medfølger en aldrende befolkning.

Vi vet at det er en sammenheng mellom arbeidsplassen som organisasjon og medarbeidernes helse. Friske, motiverte og jobbengasjerte ansatte er en nøkkelfaktor i bærekraftige og effektive bedrifter. Eldreomsorgen i Norge er under stort press grunnet en økende andel eldre i befolkningen kombinert med mangel på arbeidskraft, stor turnover, dårlig arbeidsmiljø og høyt sykefravær. Det er derfor både i arbeidsgivers og arbeidstakers interesse at arbeidsplassen er helsefremmende og stimulerer ansattes jobbengasjement. Men hvordan få til dette?

På et generelt grunnlag vet vi at helsefremmende arbeidsplasser skapes gjennom gode organisatoriske og psykososiale arbeidsmiljøforhold på individuelt og kollektivt nivå. Eksempelvis handler dette om ledelse, kommunikasjon og samhandling, mestring, medvirkning, autonomi, personlig utvikling og rolleklarhet. Vi vet imidlertid også at arbeidsmiljøfaktorene som i aller størst grad stimulerer til jobbengasjement, trivsel og helse, varierer blant ulike yrkesgrupper og settinger. Jobbengasjement spesifikt blant sykepleiere, helsefagarbeidere og pleieassistenter i kommunale sykehjem og omsorgsboliger er per nå ikke tilstrekkelig belyst gjennom forskning. Dette offentlig sektor-PhD prosjektet har til hensikt å undersøke sammenhengen mellom ulike arbeidsmiljøfaktorer, jobbengasjement og personorienterte tjenester blant ansatte i eldreomsorgen. Prosjektet består av tre del-studier - en kvalitativ studie, en kvantitativ studie og en systematisk kunnskapsoversikt.

0 antall prosjekter

OFFPHD-Offentlig sektor-ph.d.

Engasjement i helse og helse i engasjement. Forløpere til og utfall av jobbengasjement blant pleiepersonell i sykehjem og omsorgsboliger.

Tildelt: kr 1,7 mill.

Prosjektperiode: 2018-2024

Sted: Akershus