ISPNATTEK-ISP - naturvit. og teknologi

Prosjektet har bestått i å støtte de to forskningsgruppene ved Institutt for matematikk og statistikk, Universitetet i Tromsø, Norges Arktiske universitet, som ble ansett for å være de beste ved NFR-evalueringen i 2011. En slik gruppe har arbeidet (og arbeider fortsatt) innen rein matematikk; innen fagfeltene differensialgeometri, geometrisk analyse, differensialligninger, matematisk fysikk og dynamiske systemer. Sentralt for virksomheten for denne gruppen er begrepet geometrisk struktur, og symmetrier i slik struktur. En har funnet egenskaper ved slike strukturer i rom av høye dimensjoner, og anvendelser innen matematisk fysikk. Kunnskap om disse egenskapene er viktige verktøy innen et bredt felt aktiviteter, som i tillegg til grunnleggende fysikk også omfatter teoretisk kjemi, matematisk biologi og økonomi. Anvendelsene er ofte indirekte, men de vil før eller siden føre til grunnleggende framgang innen disse vitenskapene. I dette prosjektet ansatte vi en ny førsteamanuensis i fast stilling fra høsten 2016, for å styrke forskningen innen de nevnte feltene. Denne medarbeideren har også bidratt til popularisering av forskningen gjennom foredrag for elever i videregående skole. Den andre gruppen har arbeidet innen statistikk, med mange temaer, inkludert statistiske aspekter ved diabetesforskning, naturlig språkprosessering, bruken av såkalte gaussiske Markov-tilfeldig-felt-modeller, og bruk av metodologien for integrert nestet Laplacetilnærming innen klimaanalyse. Det endelige målet for diabetesforskningen er å utvikle innretninger som vil gi diabetespasienter den samme helse og livskvalitet som mennesker uten diabetes. Arbeidet med naturlig språkprosessering har bestått i å trekke ut informasjon fra elektroniske pasientjournaler i helseinstitusjoner. En systematisk måte å gjøre dette på vil framskaffe verktøy for forbedret pasientbehandling i framtida. Arbeid utført som en del av prosjektet kan brukes til å kvantifisere pasientenes risiko for komplikasjoner under og etter kirurgi. Denne informasjonen kan være avgjørende for et vellykket utfall. I tillegg kan de oppnådde resultatene bli brukt som diagnoseverktøy i framtida, for allmennpraktiserende leger som undersøker ondartet hudkreft. Resultatene kan også lede til en algoritme for å kontrollere glukosenivået hos pasienter med Diabetes 1. Innen klimaanalyse er det blitt utviklet beregningsmessig effektive Bayesianske metoder for å analysere modeller som inkorporerer både langsiktige avhengigshetsstrukturer i temperatur, og klimautikling. Disse modellene kan for eksempel brukes til å estimere viktige parametere for klimasensitivitet som måler menneskeskapte endringer. Utviklingen av slik statistisk metodologi, basert på de ovenfor nevnte gaussiske Markov-modellene, har et bredt anvendelsesfelt. Metodologien er nyttig for mange aktiviteter, blant annet klimaforskning, inkludert paleoklimatisk dataanalyse og rekonstruksjonsteknikker for temperatur. Vi har styrket statistikkgruppen og anvendelsene ved å leie inn en professor og to førsteamanuensiser i deltidsstillinger gjennom ulike faser av prosjektarbeidet. En av dem har fungert som regional dataadministrator for Pages (Past Global Changes, som er et betydelig internasjonalt initiativ for å studere fortidas klima). I siste fase av prosjektet, i 2017-2018, har han vært den som står for forskningen innen statistikksiden av prosjektet. Han har bidratt med å publisere en ny versjon av en global såkalt "multiproxy" database som dekker de siste 2000 år (Nature Scientific Data Publication). Ved å bruke disse nye dataene har han bidratt til å skrive og publisere en samling artikler om land- og havklimaet i Arktis etter Kristi fødsel.

En hovedvirkning av prosjektet er at forskningen innen rein matematikk generelt, og innen fagfeltet differensialgeometri spesielt, kan fortsette med uforminsket og helst økende kraft ved UiT, campus Tromsø, i de nærmeste årene. Dette vil styrke mulighetene for god forskning, veiledning og undervisning i landsdelen. Resultatene innen statistikk forventes å bidra til å styrke tverrfaglig forskning som forener kompetanse innen statistikk, medisin og teknologi. Det kan forventes at resultatene av denne aktiviteten, som angår elektroniske pasientjournaler, diabetes- og kreftforskning, vil føre til forbedret pasientbehandling på mange områder i framtida. De oppnådde resultatene innen statistikk vil også ha betydning for blant annet klimaforskning, inkludert paleoklimatisk dataanalyse, der en rekonstruerer temperaturutviklingen fra Krist fødsel fram til i dag. Forståelsen av dette vil ha betydning for hvordan en innretter seg for framtida.

The overall goal of the project is to strengthen further the quality of those research activities at the department that were considered to be the best ones in the RCN report from 2011 (in terms of scientific output and master/PhD-students). This will be done by hiring an (associate) professor about one year before the estimated retirement of the oldest member of this research group, and the project will cover the newcomer's salary and running costs until about one year after the retirement of the oldest member. After that UiT will cover the costs of the permanent position. The research group in differential geometry/differential equations cooperates with UiS, and also with UiB, and a key member of the group is a candidate for a Prof.II position at UiS. To contribute well in this way IMS will hire a person to maintain a strong functioning research group around this member. In addition we will strengthen and support highly productive research activity within scale-space statistical methods. This will be done by hiring a Professor II, preferably from another Norwegian university, in a 20% position for 3 years. We have had very good experience with such an arrangement before, and a grant from NRC would enable us to once more establish a research cooperation we are certain will be fruitful. Both these activities (differential geometry / differential equations and scale-space statistical methods) were given very good marks in the evaluation in 2011. A strengthening of both these activities, in particular that in statistics, will also support the research in our newly established climate dynamics research group, that has already proved to be successful in obtaining external research grants. The activities described in the project are in full harmony with the department strategy where one describes "research of good quantity and excellent quality" and "interdiciplinarity and cooperation between the groups for applied mathematics, statistics and analysis" as goals.