2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

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

Research and Innovation action

Innovation action

HORIZON  Research and Innovation Actions

HORIZON Innovation Actions

European Training Networks

Coordination and support action

SME instrument phase 2

RISE

ERA-NET Cofund

HORIZON Coordination and Support Actions

Bio-based Industries Research and Innovation action

Standard European Fellowships

Starting Grant

ECSEL Research and Innovation Action

HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

HORIZON JU Innovation Actions

SME instrument phase 1

Bio-based Industries Innovation action - Demonstration

HORIZON Programme Cofund Actions

Pre-Commercial Procurement

HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Bio-based Industries Innovation action - Flagship

Consolidator Grant

HORIZON EIC Accelerator Blended Finance

HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Reintegration panel

European Industrial Doctorates

Innovation action Lump Sum

Global Fellowships

HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks - Joint Doctorates

HORIZON TMA MSCA Staff Exchanges

Fellowship programmes

Proof of Concept Grant

Research and Innovation action Lump Sum

Society and Enterprise panel

HORIZON ERC Grants

HORIZON JU Research and Innovation Actions

Prosjektet CO2SafeQuest har som mål å forbedre risikovurderingen av CO2-lagringsprosjekter, noe som gjør det mulig å akselerere og sikre oppskalering av CCS-prosjekter. Arbeidsflytene og verktøyene i dette prosjektet vil hjelpe industrien med å vurdere CO2-lagring og etablere trygge injeksjonsforhold. Usikkerheter er knyttet til forståelse av forkastninger og takbergarten og hvordan de forsegler over tid. For å forhindre lekkasjeproblemer i fremtiden og sikre trygg lagring, er det derfor viktig å forstå forkastningsgeometrien og egenskapene i undergrunnen. Det er nødvendig å bygge bro mellom forskjellige skalaer av studier fra eksperimenter til feltanaloger og seismikk og til slutt reservoarskala. Dette tverrfaglige og innovative prosjektet samler eksperter fra akademia, forskningsinstitutter og industri for å utvikle nye datasett, forbedre de nåværende hydromekaniske modellene, identifisere usikkerhetene og vurdere risikoene. Derfor vil prosjektet bidra til å redusere risikoen ved CO2-lagring og åpne nye potensielle lagringsmuligheter, og til slutt bane vei for utviklingen av CO2-lagring i megatonskala innen midten av 2030.

CO2SafeQuest project aims at providing the workflows and the characterization and simulation tools needed to
enhance fault behavior and risk assessment in CO2 storage evaluation, allowing to target more complex reservoir
and so, accelerate and secure CCS projects scale-up. These workflows and tools will help industry to enhance the
CO2 storage evaluation and operation design.
To reach the overall objectives of the project, it is needed to set a bridge between the gap between different scales
of fault study by providing suitable data and statistical correlations, and identify suitable hydromechanical models
for faults at industrial CCS scale. This, to assess impact of uncertainties and quantify phenomenological impacts
and leakage risk at reservoir scale, provide guidelines on fault modeling in an industrial CCS context and on how to
calibrate model parameters based on geophysical measurements, laboratory data and analogue outcrop data.
This project targets the CO2 storage part of the Call Module CM2023-04 on Carbon capture, utilization and storage
(CCUS). Unravelling faults properties and behavior in CO2 geological storage is mandatory to “faster scale up of
CCS technologies and at lower risk” and “minimizing or avoiding adverse impact on human health and the
environment of CO2 storage”, this will be done in this project through the development of innovative integrated
workflows addressing the long term confinement of CO2 in faulted sandstone porous media. This project, through
enhancing the CO2 storage derisking and opening new potential storage prospects, will participate to pave the way
for the development of megaton scale CO2 storage by mid 2030.

CETP - Unravelling Faults properties and behavior for CO2 geological storage

MYCOBUILD har som mål å lage miljøvennlige byggematerialer med forbedrede termiske egenskaper. Vi vil kun bruke bio-baserte materialer i våre komposittmaterialer. Disse vil inneholde mycelium (den rotlignende delen av sopp), fibre produsert fra tre, og bio-baserte faseovergangsmaterialer (bioPCMr). BioPCM kan lagre energi i form av varme ved å ta opp energi når det er varmt, og frigjøre varmen når det blir kaldere. Vi ønsker å forbedre varmelagring samtidig som vi opprettholder materialstyrke, holdbarhet og lydisolasjon. Vi vil også benytte en digitale verktøy, livssyklusanalyse (LCA) for bærekraft, sirkularitet og sikkerhet, samt analyse av sosioøkonomiske effekter og interessentengasjement.

MYCOBUILD, an innovative bio-based project, targets transforming the construction sector with sustainable materials offering thermal energy storage. It aligns with Europe's 2050 climate-neutral goals, focusing on bio-based, multifunctional materials for an eco-friendly market impact. MYCOBUILD's core is bio-based phase change materials (bioPCMs) in lignocellulosic fibres,
using fungal mycelia to create superior thermal property bio-composites. It progresses from conceptual proof (TRL3) to industrial demonstration (TRL6), meeting CETPartnership's 2023-06 “Heating and Cooling Technologies” call. The project leverages lignocellulosic structures as bioPCM storage for energy-efficient building products. Aiming to enhance thermal storage while maintaining material strength, durability, and sound insulation, the project spans from product development to construction models in key technologies (TRL6). Objectives include benchmarking, optimizing bioPCM integration, producing fungal bio-binders, demonstrating wallboard materials, and evaluating energy-saving constructions in various European countries. It also involves a digital integration approach, ex-ante life cycle assessment for sustainability, circularity, and safety, alongside socio-economic impact analysis and stakeholder engagement

Innovative bio-based building materials with thermal energy storage function

EU har som mål å lagre 50 millioner tonn CO2 årlig innen 2030 og 280 millioner tonn innen 2040, som blir avgjørende for å oppnå klimanøytralitet innen 2050. For å nå disse målene er oppskalering til gigatonnskala CO2-lagring avgjørende, noe som krever en klyngetilnærming der flere utslippere deler transport- og lagringsinfrastruktur.

CO2-lagringsklynger sentraliserer prosjekter rundt knutepunkter som maksimerer CO2-injeksjon i regionale akviferer identifisert som egnet for storskalalagring. Eksempler inkluderer Hordaplattformen i Norge og Bunter Sandstone i Storbritannia, sammen med Mexicogolfen i USA. Selv om denne tilnærmingen er økonomisk lovende, utgjør den en risiko. Operasjoner i ett lagringsprosjekt kan påvirke naboprosjekter, og potensielt føre til økt poretrykk og seismisk aktivitet, som kan skape lekkasjeveier for CO2.

Hvis risikoen ikke håndteres, kan løsninger som å redusere injeksjonsrater eller etablere nye prosjekter bli kostbare og undergrave tilliten til fremtidig CO2-lagringsinitiativer. Derfor er tidlige risikovurderinger avgjørende for å identifisere potensielle lagringsknutepunkter og unngå problematiske områder. Gitt at utviklingen av et enkelt prosjekt tar 8 til 10 år, er raske innovasjoner for lokalisering av lavrisikosteder avgjørende.

MuPSI-initiativet tar sikte på å møte disse utfordringene ved å tilby en integrert tilnærming for å vurdere geomekaniske risikoer i ulike skalaer. Den vil utvikle brukervennlige programvarer med simuleringsmodeller og arbeidsflyter validert på data fra virkelige felt. Disse programvarene vil gjøre det mulig for operatører og ansvarlige myndigheter å evaluere interaksjoner i lagringsknutepunkter, og sikre nødvendig oppskalering av CCS for å oppfylle EUs mål og bidra til globale utslippsreduksjoner. Prosjektet fokuserer på å forbedre modeller og strategier, lette kunnskapsoverføring og engasjere interessenter for å støtte fremtidige storskala lagringsområder.

Når flere CO2-lagringsprosjekter er lokalisert innenfor samme hydrologiske enhet, kan beslutningene på et felt påvirke både driften og risikoen på et annet felt. Dette skaper et behov for effektiv arbeidsflyt og verktøy for operatører og ansvarlig myndighet for å håndtere risikoene og samtidig ivareta konfidensielle data. En primær bekymring er den potensielle økningen i trykk som påvirker integriteten til takbergarten, og kan i verste fall føre til lekkasjer eller seismiske hendelser. MuPSI-prosjektet har som mål å kvantifisere disse risikoene ved å utvikle avanserte verktøy som analyserer trykkdynamikken og strekkreftene på tvers av flere skalaer og mellom ulike geomekaniske prosesser, og usikkerheter på tvers av disse skalaene.

Forskningen fokuserer på å forbedre teknikker og simuleringsstrategier for å inkorporere regionale effekter i arbeidsflyter for risikohåndtering, og forenkle oppskalering av CO2-lagring til gigatonn-nivåer. Dette innebærer å lage bedre modeller i hver skala og effektive metoder for å overføre relevante data på tvers av skalaer.

For å oppnå dette vil MuPSI tilby enkle simuleringsverktøy for screening av regionale akviferer, detaljert risikovurdering av spesifikke feil, og evaluering av prosjektspesifikke geomekaniske påvirkninger av trykkinterferens mellom flere prosjekter i en akvifer. Initiativet vil takle systemiske utfordringer ved å fremme integrerte arbeidsflyter som leder analyser fra en skala til en annen og ved å utvikle robuste programvareløsninger for sikker dataoverføring.  Resultater blir demonstrerte på datasett fra felt i Nordsjøen.

Norske partneres rolle i prosjektet inkluderer prosjektledelse, forskning og utdanning. Prosjektdeltagere representere både FoU og næringslivet som skal samarbeide på utvikling, implementering og testing av nye åpen-kildekode programvarer for geomekaniske prosesser på tvers av skalaene, ekperimenter for karakterisering av forkastninger, og simuleringsstudie på modellen av Hordaplattformen.

CETP - Multiscale Pressure-Stress Impacts on Fault Integrity for Multi-site Regional CO2 Storage

La-Flex-prosjektet skal videreutvikle latent termisk energilagring (LTES) for å gjøre varme- og kjølesystemer mer energifleksible. Energifleksibilitet er energisystemets evne til å ta imot og levere energi når det produseres og forbrukes. Fossile brennstoff og vannkraft er fleksible energikilder, fordi de kan produsere energi når det er energibehov. Sol- og vindkraft er derimot ikke fleksible energikilder. Når verden går bort fra fossile brennstoff til sol- og vindkraft mister vi denne energifleksibiliteten, og det vil være et økende behov for energilagring. Termisk energilager er viktig fordi termisk energiforbruk utgjør 50% av det globale energiforbruket. LTES er basert på faseendringsmaterialer (PCM) som lagrer energi i en faseovergang, og kan lagre varme eller kulde med høy energitetthet og i et smalt temperaturspenn. Denne teknologien kan brukes til å lagre kulde i industrielle fryseprosesser, varme til oppvarming av kontorbygg, eller lagring og utnyttelse av overskuddsvarme i datasentre.

La-Flex sitt hovedmål er å gjøre forbedre overvåkning og styring av LTES. Dette for å kunne utnytte fleksibiliteten, og for å kunne operere i reservemarkeder. Dette skal gjøres ved å utvikle sanntidsmåling av ladetilstand og presis termisk effektkontroll, noe som vil gjøre LTES lettere å integrere i styringssystemer for optimal energihåndtering.

Prosjektet ledes av SINTEF Energi og samler forsknings- og industripartnere fra Norge, Danmark og Tyskland, inkludert Danmarks Tekniske Universitet (DTU), Tekniske Høyskole i Würzburg-Schweinfurt (THWS), samt Cartesian, AInergy og KLP Eiendom. Prosjektets avanserte SoC- og TPC-funksjoner vil legge til rette for LTES i kraftfleksibilitets- og reservemarkeder, forbedre systemytelsen og fremme nettstabilitet i møte med variabel energiforsyning fra fornybare kilder.

Heating and cooling constitute about 50% of the global energy consumption, and with the increasing reliance on solar and wind electricity via heat pumps, the demand for effective energy storage solutions has become imperative. Latent Thermal Energy Storage (LTES) with Phase Change Materials (PCM) can serve as an asset for flexible heating & cooling supply for buildings as well as for industry.2 State-of-charge (SoC) detection, i.e., a determination of the remaining capacity available in a thermal energy storage, is crucial for optimized storage operation schedulers and allow a precise thermal power control (TPC). Thus, the integration of instant and reliable technique for determining the SoC and a precise TPC in a model predictive control (MPC) system would pave the way for optimal operation of grids coupling different energy sectors –including power-to-heat and waste heat utilization from industry. La-Flex's main objective is to optimize 
LTES by enhancing its controllability. Integrating instantaneous SoC and TPC in MPC systems, La-Flex will facilitate a flexible integration of LTES in power flexibility and reserve markets, tackling intermittent supply and electrified heating/cooling demands, appliable in all climate zones. La-Flex will be carried out by the Norwegian – Danish – German partnership formed by the research partners SINTEF Energy Research (SER), Technical University of Denmark (DTU), and the Technical University of Applied Sciences Würzburg-Schweinfurt (THWS); and the industry partners Cartesian (CAR), AInergy
(AIE) and Kommunal Landspensjonskasse Eiendom (KLP).

Flexible latent thermal storage for reserve markets access of heating and cooling systems

For å sikre at en geologisk formasjon er stabil, må vi justere temperatur-, belastnings- og akustikkdataene som er registrert i brønnmiljøet. Dette må gjøres for å ta hensyn til de kombinerte effektene av belastning og akustikk gjennom ulike materialer som formasjon, sement, foringsrørstål, væske og rør, samt injeksjonsoperasjonen. Denne komplekse oppførselen kan ikke fanges opp med enkeltpunktsmålinger som bunnhullstrykk og temperatur (BHP og BHT). En fiberoptisk kabel for å fange opp dette, kan være løsningen på utfordringen. Q-Fibre har som mål å demonstrere hvordan FOC-data kan brukes til å kvantifisere og overvåke integriteten ved CO2-lagring under grunnen. Dette kan redusere barrierene for å bruke FOC-data knyttet til brønner, både innenfor og utenfor foringsrøret, spesielt for CO2-lagringsprosjekter. Denne teknologidemonstrasjonen vil legge grunnlaget for en solid forretningsmodell for innsamling av FOC-data langs brønnen, og sikre at CO2-lagring blir sikker, økonomisk driveverdig ved å redusere driftskostnader og geologiske overraskelser.

The main motivation is to build extensive novel knowledge on fibre optic cable (FOC) data and to enable safe CO2 injection via quantitative characterization of subsurface integrity, covering coupled interaction among pressure, temperature and fluid movement. Our aim in Q-Fibre is to contribute to FOC data processing and interpretation with the link to the coupled thermo-hydro-mechanical behaviour between the various elements in the near-well configuration, and to quantitatively understand near-well formation behaviour for early warning of subsurface integrity. It involves feasibility of using FOC data for integrity assessment of an entire sealing system for CO2 storage, including: a) caprock and secondary seals; b) both onshore and offshore; c) observation and injection wells. Eventually, we will also reduce uncertainty for the limits of
integrity.

CETP - Quantitative Strain Monitoring for Well and Seal Integrity through Wellbore Fibre Optics Cables

A predictive biomarker for Antibody Drug Conjugates in lung cancer

I løpet av de siste tiårene har en rekke optimaliseringsmodeller blitt utviklet for å best mulig utnytte de begrensede ressursene i kraftsystemet. Med den raske utviklingen av maskinlæringsmetoder (ML) har integrering av ML med disse optimaliseringsmodellene dukket opp som en lovende trend. I motsetning til tradisjonelle optimaliseringsmetoder, som gjentatte ganger løser lignende problemer uten å lære av tidligere løsninger, utnytter ML historiske data og tidligere beslutninger for å forbedre optimaliseringsytelsen betydelig.

Dette prosjektet har som mål å utvikle kunnskap som muliggjør dyp integrasjon mellom ML-tilnærminger og det kortsiktige vannkraftproblemet for av-/på-beslutninger i et deregulert kraftsystem. Av-/på-problemet er grunnlaget for produksjonsplanlegging. Målet er å optimalisere driften av generatorer, primært vannkraftturbiner, over en begrenset planleggingshorisont under ulike drifts- og markedsforhold. Nye fornybare energikilder som sol- og vindkraft vil også bli vurdert når det er nødvendig.

Den ML-baserte optimaliseringsmodellen utviklet i dette prosjektet kan forbedre beregningseffektiviteten betydelig ved å generere daglige produksjonsplaner for norske vannkraftprodusenter, og gjøre dem mer effektive og tilpasningsdyktige til markedsforhold. Vellykket implementering av ML i optimaliseringsproblemet vil møte aktuelle utfordringer industripartnere står overfor, som å redusere tidsoppløsningen fra én time til 15 minutter, utvide modellens bruksområde fra et operativt verktøy til et investeringsanalyseverktøy over lengre tidshorisonter (uker til år), som effektivt tar hensyn til usikkerhet i tilsig og priser, og gir budstrategier for å delta i flere markeder.

Dette prosjektet synliggjør synergien mellom akademia og industri, både nasjonalt og internasjonalt. Omfattende casestudier utført under ulike markedsstrukturer vil føre til mer robuste løsninger og større spredning av kunnskap og erfaring.

During the past half-century, numerous optimization models have been developed to optimize the utilization of the limited resources in the power system. With the booming development in machine learning (ML) technologies, deep integration between ML approaches and optimization models has become the most promising technical trend. The conventional optimization methods repeatedly solve similar problems without accumulating any experience. In contrast, ML efficiently gains experience from historical data and previous decisions. Numerical studies have shown that ML can significantly boost optimization performance.

The renewable energy optimization addressed in this project is the unit commitment (UC) problem, constituting the foundation for production scheduling. It aims to optimize the operation of generators over a finite planning horizon under operational and market conditions. The generators are mostly hydro-turbine generators. New renewable energy, such as solar or wind power, will also be considered when necessary. 

The ambitious project aims to realize an ML-based optimization model that enhances the computational efficiency of generating daily production schedules for Norwegian hydropower producers, accurately represents their physical watercourse, and supports their bidding strategies in energy and capacity markets. The successful implementation of this project will address current challenges faced by industrial partners, such as reducing the time resolution from one hour to 15 minutes, extending the model’s application from an operational tool to an investment analysis tool over a longer time horizon (weeks to months or even years), and effectively incorporating uncertainties in inflow and prices. 

This project represents a domestic and international complementarity of both academia and industry. Comprehensive case studies conducted under different market structures will lead to more robust solutions and broader dissemination of knowledge and experience.

Deep integration between machine learning approaches and renewable energy optimization

In-flight icing of UAVs is a meteorological risk that endangers UAVs and prevents safe operations in cold weather. UAV icing is an emerging research field where Norway is a key stakeholder – both because due to the cold climate UAV operations are often affected by icing, and also because Norway is leading on the topic in research (e.g. NTNU UAV Icing Lab, Met.no, UiT), industry (e.g. UBIQ Aerospace, Maritime Robotics, Avinor, Kjeller Vindtekknik), and defense (e.g. FFI). The 2nd International UAV Icing Workshop has positioned itself as the key networking and dissemination event for the topic of atmospheric icing on UAVs.The 2nd International UAV Icing Workshop is innovative in its focused approach on the emerging and crucial field of UAV icing. Distinctive for its specialized subject matter, the event bridges gaps between advanced technological fields like nanotechnology, advanced materials, and ICT with practical UAV applications. 

This event aligns with several key enabling technologies, which play critical roles in solving the icing challenge for UAVs. First and foremost, autonomy and control topics from the area of ICT are inherently linked with drone technologies. This relates for example to the development of smart algorithms for ice detection, digital twins for icing simulations and risk assessment, AI systems for autopilots and more. Furthermore, the field has a strong component related to nano-technology for the development of novel and innovative ice protection systems (e.g. usage of nano-carbon fiber paint for ice protection systems. Last but not least the area of icephobic materials – materials which passively reduce icing hazards by modifying the surface structure, similar to the Lotus-effect with water – is a field of advanced materials and nanotechnology. As such, this event and the stakeholders participating in it are going to contribute substantially to drive forward and generate cross-sectioral knowledge and innovation in these areas.

2nd International Workshop on Icing of Uncrewed Aerial Vehicles

Så mange som 1 av 4 personer vil oppleve et slag i løpet av livet, og mange av dem vil leve med langvarige konsekvenser, ofte i form av tapt funksjon i én arm. Dette resulterer ofte i at man blir avhengig av andre for mange daglige aktiviteter. 

Vilje Bionics, en norsk MedTech-startup, utvikler et motorisert arm-eksoskjelett for å hjelpe disse menneskene med å utføre aktiviteter i dagliglivet og dermed gjøre dem mer selvstendige. Eksoskjelettet assisterer bevegelse i skulder, albue, håndledd og grep, og er et mobilt hjelpemiddel som brukeren kan ha på seg hjemme.

WillPower-prosjektet er et samarbeid mellom fire europeiske partnere: Vilje Bionics (Norge), Together Tech (Sverige), Assistive Innovations (Nederland) og Roessingh Research and Development (Nederland). I prosjektet vil Proof of Concept-eksoskjelettet bygges, og en tilhørende mobilapplikasjon som tillater justering av innstillinger og kalibrering av eksoskjelettet vil bli implementert. En longitudinell studie vil bli gjennomført med omtrent 20 brukere for å validere teknologien i et relevant miljø og vurdere effekten av eksoskjelettet og appen. Resultatene og funnene fra studien vil primært brukes til videre forbedringer av teknologien, og vil bli analysert for å estimere påvirkningen på brukerne og samfunnet.

Utfallet av prosjektet vil danne grunnlaget for et nytt hjelpemiddel som kan bli tilgjengelig for millioner av mennesker over hele verden.

The WillPower project aims to create the world’s first mobile robotic exoskeleton that supports motion in the entire arm, including the shoulder, elbow, wrist, and hand. This wearable device must be lightweight, mobile, and user-friendly, designed to improve the independence and quality of life for individuals with limited arm function. Ensuring safety, reliability, and durability is critical for the exoskeleton to provide comprehensive, real-world support to users in need.

Project Objectives: 
The main objective is to create an innovative exoskeleton that supports the entire arm.

The project will also validate the technology through a longitudinal study, assessing the Proof of Concept exoskeleton’s impact and usability in real-life settings. Based on the findings, the prototype will be optimized to meet users' needs better. This requires interdisciplinary collaboration, combining expertise in robotics, healthcare, and user experience.

Critical R&D Challenges:
Intent measurement hardware and software, and control software for shoulder, elbow, wrist, and grip in one single system, with high precision, safety, and reliability, and compatible with medical device regulations requirements. 
Safe, reliable, durable, aesthetically pleasing, lightweight, ergonomic, and comfortable wearables that enhance high usability.
Simple Independent Donning and Doffing. 
Adaptability to a diverse user group with different individual needs. 

Success in these areas will position the exoskeleton as a unique and life-changing solution in assistive technology, addressing a significant gap in support for upper limb disabilities.

5615 - Wearable, Intelligent Lightweight, Life-emPOWERing exoskeleton for people with disabilities in arms and hands

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

Samiske barns tanker om tradisjonell kunnskap:
Kunnskaputbytte mellom barnehage, skole og lokalsamfunn

Midlene fra P-SAMISK-Program for samisk forskning fordelt på år

Midlene fra P-SAMISK-Program for samisk forskning fordelt på fylker

Midlene fra P-SAMISK-Program for samisk forskning fordelt på fagområde

Førsteamanuensis

The project focuses on the use of Sámi traditional knowledge in Sámi kindergarten and school. Sámi content is included into the Sámi curriculum, but still each individual teacher must formulate teaching practice based on Sámi approaches to pedagogy and culture-based teaching. Earlier Sami school research has shown that teachers need support in order to access, reflect upon and formalize approaches to pedagogy rooted in Sámi ways of teaching and learning. In the project, researchers have studied approaches to Sámi kindergarten and school together with educators and teachers. The project have taken experiences from other indigenous peoples' education practices especially in the area of the circumpolar area. The research project has explored the expectations of children, pupils, parents and teachers for Sámi kindergarten and school. What content and teaching methods will teachers use in Sámi kindergartens and schools to access and share Sámi traditional knowledge? Are children in Sámi kindergarten and school interested in Sámi traditional knowledge? What do Sámi parents want that their children to learn? 
The project is an action research project, focusing on teachers' work on transforming Sámi kindergarten and school practice. Action research methodological approach was critical research of utopian action (Nielsen and Nielsen, 2006). The research was based on model of project manager's doctoral dissertation (Jannok Nutti, 2010). The researchers have in collaboration with Sámi kindergarten educators at three kindergartens and teachers at two primary schools, initiated, conducted, documented, observed and critically examined educational activities. In this work, have children, pupils and parents been included. Teacher students and a doctoral student have conducted their own study assignments in the project. The researchers in the project have collaborated with national and international educators and researchers. The research have had participants from northern Sámi and beyond to the southern Sámi area. 
Educational materials have been developed in the project. This respond to the field of Sámi education needs of publications, but it is also expected to be of value to other national and international educators and researchers with multicultural or indigenous focus. The educational materials are in different languages, including Northern and South Sami, Norweigian, and English. Articles about the project have been published and will still be published in several languages, including North Sami, Scandinavian, Finnish and English. The action research project is expected to be important by raising competence in and about Sami kindergarten, school and teacher education. Simultaneously, it enhances the development of Sámi teacher education and teachers? training through research. Through its practice-based approach, the project team members, project participants and collaboration partners will spread information in the field. When the research will cover Sápmi, on basis of Sámi education syllabi and curricula in Norway, Finland and Sweden, and it will involve participants from the north to south Sámi area will spread information.

Indigenous peoples have the right to establish their own educational system in their own languages, in a manner appropriate to their cultural methods of teaching and learning. In Norway, Sámi schools follow the state regulated Sámi curriculum. Yet, an earlier evaluation has demonstrated that although the curriculum contains Sámi content, the teaching methods that pedagogues are employing, are not informed by Sámi approaches to pedagogy.  Teachers need tools in order to transform practice so that western hegemony does not control education. Teachers need tools to empower, enhance awareness, and change the prevailing practices and to access, reflect upon and formalize approaches to pedagogy rooted in Sámi ways of teaching and learning. The purpose of the research is to reshape approaches to Sámi education informed by teaching and learning perspectives in kindergarten and primary school in the context of the contemporary local and global society. The focus is on the transfer from kindergarten to primary school and the creation of a bridge between. The research project will use an action research methodology and the team will collaborate with kindergarten and primary school teachers, and will also include students. Unlike earlier Sámi school research projects; children, parents, grandparents, and the extended family will be encouraged to contribute their voices and are expected to make a significant contribution to the research. The significance of this research project is first of all, to improve the competence of the Sámi teachers, and to enhances the development of Sámi teacher education and teacher training through research. The research will cover Sápmi, and involve participants from the north to the south Sámi area. Further, the project will focus Indigenous educational issues especially across the circumpolar area.

0 antall prosjekter