2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

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

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

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

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

Målet for FUSE er å utvikle kunnskap og metoder for energieffektive og trygge skipsoperasjoner ved å kombinere KI og skips hydrodynamikk som muliggjør raske utslippsreduksjoner fra den globale flåten gjennom neste generasjons ruteoptimalisering.


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

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

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

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

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

Fusing AI and Ship Hydrodynamics for Next-Gen Voyage Optimization

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

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

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

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

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

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

Exploring ebselen Derivatives for Parkinson's Disease Therapy

Novel vaccine platform for animal health

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

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

HESTEFORSK - Raskere og bedre sårheling hos hest med autologe hudkomponenter

Developing Gene Therapy for Brain Diseases

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

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

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

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

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

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

Midlene fra VERDIKT-Kjernekomp.og verdiskaping IKT fordelt på år

Midlene fra VERDIKT-Kjernekomp.og verdiskaping IKT fordelt på fylker

Midlene fra VERDIKT-Kjernekomp.og verdiskaping IKT fordelt på fagområde

Prosjektleder og jurist

Nordic Startup Awards er en årlig konferanse dedikert til å anerkjenne nordiske teknologigründere og deres respektive bedrifter. Konferansen søker å samle det norske fagmiljøet innenfor teknologi, og lage en en arena for kunnskapsutveksling, networking og  kompetanseheving på tvers av disipliner som informatikk, produktdesign, fysikk, matematikk, m.m. 

Nordic Startup Awards arrangeres i år i Oslo 22. og 23. mai 2014. Konferansen består av foredrag, en prisutdeling og et etterfølgende sosialt arrangement,  med fokus på kunnskapsutveksling, networking og kompetanseheving. 

Et klart delmål er å stimulere til etablering av nye bedrifter og styrke eksisterende næringsliv innenfor tilstøtende og relevante bransjer.

Nordic Startup Awards vil ha en markert inter nasjonal profil. Nærmere 10 land vil være representert på konferansen, herunder inviterte gjester fra Norge, Sverige, Danmark, England, Tyskland, Finland, USA, m.fl. 

Nordic Startup Awards mågruppe er todelt:

1. Norske og internasjonale teknologigründer e, med sterkt fokus på å tiltrekke jenter og kvinner. Dette søkes oppnådd ved særlig fokus på bedrifter gründet av kvinner. 

2. Det norske og nordiske fagmiljøet for teknologi i norske. Disse vil presenteres for et separat område på konferansen, hvor fok uset vil være på paneldebatter, foredrag og networking. 

Det forventes i overkant av 500 besøkende til Nordic Startup Awards i Oslo. Tidligere har arrangement tiltrukket hundrevis av besøkende i andre nordiske land. Konferansen vil bli fyldig dekket i bl ant annet Arctic Startup, TU.no, m.fl. 

Nordic Startup Awards vil avholdes på innovasjonshubben MESH i Oslo sentrum i perioden 22-23. mai 2014.

0 antall prosjekter