Tilbake til søkeresultatene

STIPINST-Stipendiatstillinger i instituttsektoren

Stipendiatstilling 1 Nofima (2021-2024)

Tildelt: kr 4,2 mill.

Industrielle målinger av matkvalitet kan bidra til økt bærekraft ved å redusere svinn og optimalisere bruken av råvarer. I matproduksjonsprosesser måles det vanligvis mange kvalitetsegenskaper og prosessparametere i hvert produksjonstrinn, fra råvarer og ingredienser til produkter. Ved å kombinere alle relevante datakilder kan vi utvikle digitale systemer for prosessovervåking, optimalisering eller beslutningsstøtte for operatører. Veien fra måledata til velfungerende digitale systemer er imidlertid ikke rett fram. Hovedutfordringene ligger i å forbehandle og kombinere data fra ulike sensorer, utvikle pålitelige modeller som relaterer produktkvalitet til kontrollerbare produksjonsparametere, og til slutt designe og implementere brukervennlige systemer basert på slike modeller i industrien. Målet med dette prosjektet er å utvikle dataanalytiske strategier og metoder som adresserer alle disse utfordringene. Arbeidet er basert på problemstillinger og data fra norske matprodusenter. Det finnes allerede mange metoder for å analysere produksjonsdata, som for eksempel projeksjonsbaserte metoder som PLS-regresjon og mer fleksible maskinlæringsmetoder som nevrale nettverk og beslutningstrær. Det er imidlertid behov for å evaluere og videreutvikle analyse- og modelleringsstrategier med hensyn på industriell robusthet, tolkbarhet og nytteverdi i matindustrien.

Budsjettformål:

STIPINST-Stipendiatstillinger i instituttsektoren