LTP2 Samfunnssikkerhet og samhørighet ikon

Samfunnstryggleik og beredskap

2025

2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

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 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

Forside

Hvordan tildelingene fordeler seg på institusjoner, fylker, fagområder o.l....

Her er noen eksempler på søk du kan gjøre i Prosjektbanken

Alle porteføljestyrer

En god beskrivelse av denne siden for søkemotoroptimalisering

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

Hovedmålet med dette prosjektet er å utvikle banebrytende statistikk- og maskinlærings-metoder for avviksdeteksjon i sanntid. Prosjektet har også som mål å anvende disse nye algoritmene til innovative bruksområder, slik som monitorering av KI-systemer. 

Avviksdeteksjon har som mål å oppdage tidsperioder hvor data avviker fra forventede mønstre. I mange sammenhenger, slik som når et digitalt helsesystem overvåker en pasients kliniske data, er oppdagelsen av slike avvik avgjørende for å bedre sikkerhet, øke effektivitet og gjøre informerte beslutninger. Ettersom data i økende grad kommer i form av en strøm av målinger, er det et stadig voksende behov for algoritmer som kan oppdage avvikende adferd i sanntid. Et sentralt mål med dette prosjektet er å utvikle pålitelige og transparente algoritmer for avviksdeteksjon i strømmedata, med matematisk beviselige garantier for deres evne til å oppdage avvikende atferd på en pålitelig måte.  

I motsetning til algoritmer utviklet for retrospektiv dataanalyse, må algoritmer for sanntids deteksjon operere innenfor svært strenge beregningsmessige rammer. Siden nye data kan ankomme i høyt tempo, må algoritmene prosessere nye datapunkter med svært høy hastighet. En sentral komponent i prosjektets utvikling av nye algoritmer er bruken av grid-baserte søk for å oppdage avvik. Denne nye tilnærmingen gjør det mulig å konstruere svært raske algoritmer med sterke matematiske garantier.  

I samarbeid med industrielle partnere vil prosjektet implementere de nye algoritmene på tvers av ulike anvendelsesområder. Prosjektet har blant annet til hensikt å bruke de nye algoritmene til å overvåke KI- og maskinlæringssystemer for avvikende atferd. Ettersom avvikende atferd i KI-systemer kan indikere redusert ytelse, modelldrift eller skjevheter i treningsdata eller resultater, er ambisjonen at algoritmene våre vil øke påliteligheten til disse systemene.

The objectives of this project are to develop groundbreaking and innovative statistical and machine learning methodologies for online anomaly detection, and to apply these methodologies in novel use cases. Anomaly detection is the problem of detecting and locating periods in time where data deviate from some baseline behaviour. With the increasing prevalence of streaming data, in which new data arrive continuously over time, there is an urgent need for online (real-time) methods for anomaly detection. Unlike the typically heuristic and black-box methods currently dominating the field, the ambition of this project is to develop rigorous, trustworthy and transparent algorithms with strong mathematical performance guarantees.

A critical aspect of our novel approach to online anomaly detection is the use of a grid-based search for anomalies, which allows for high computational and statistical performance while providing flexibility for end-users to adjust the methods to suit specific needs and types of anomalies. The project will face several R&D challenges, including: (i) developing a general-purpose statistical methodology for online anomaly detection with theoretical guarantees, (ii) extending the methodology for  complex, data intensive settings where large volumes of data need to be processed efficiently, (iii) handling evolving baselines where the normal behaviour of the system changes over time, and (iv) extensively evaluate our new methods’ performance via simulation studies, benchmarking and case studies.

To empirically validate our methodology and realise its potential societal impact, we will apply our methods to novel use cases, such as monitoring AI and machine learning systems for anomalies, and thereby enhancing their robustness and security. We will also collaborate with industrial partners to apply our new methods in impactful settings in order to demonstrate practical value of the methods developed.

Statistical Methods for Online Detection of Anomalies

Lakselus er små parasitter som skaper store problemer i fiskeoppdrett. Tradisjonelle metoder for å fjerne dem, som bruk av kjemikalier, blir mindre effektive på grunn av resistens. I tillegg kan disse metodene skade både fisken og miljøet.
Mekanisk fjerning, som innebærer å skylle fisken med sjøvann, har blitt utforsket, men er ikke veldig effektiv. Varmebehandlinger har vist noe suksess, men høye temperaturer kan stresse fisken, noe som gjør denne metoden mindre ideell.

En ny metode kalt "Frost Cleaning" blir testet. Denne teknikken utsetter fisken for ultrakalde temperaturer i en veldig kort periode, noe som svekker lusa sitt grep uten å skade fisken. Prosessen bruker en kald væske (under -15°C) i bare ett sekund. Den ekstreme kulden danner raskt iskrystaller som påvirker de små lusene, men ikke den større fisken.

Andre metoder som bruker avkjølt sjøvann ved rundt -1°C fungerer ikke like bra fordi de ikke danner nok iskrystaller. I tillegg tar disse metodene lengre tid og kan stresse fisken. Så langt har tester med Frost Cleaninig blitt utført på avlivet fisk. Neste steg er å teste på levende fisk, noe som krever godkjenning fra dyrevelferdsmyndighetene. Dette prosjektet har som mål å få den godkjenningen og gjennomføre tester på levende fisk for å bevise metodens effektivitet.

Frost Cleaning of Sea Lice 2

Over hele Europa er det tydelig at dagens jordbrukspraksis ikke lenger er bærekraftig, og at jordbrukssystemene må endres for å opprettholde matproduksjonen og samtidig ivareta det biologiske mangfoldet, økosystemene og de mange fordelene de gir samfunnet.

En løsning på dette er agroøkologi. Agroøkologisk jordbruk har til felles å utnytte naturlige økologiske prosesser for å gjøre jordbruk mer bærekraftig. Dessverre, til tross for mye forskning på agroøkologisk jordbrukspraksis, er bruken av dette svært begrenset i Europa.

I SAFER-prosjektet vil et stort team av europeiske forskere jobbe på tvers av et nettverk med seks 'levende laboratorier', det vil si at gårder i drift på tvers av Europa vil iverksette agroøkologisk praksis. Ved samarbeid på de involverte gårdene, vil bønder, forskere og andre interessenter sammen bidra til økt kunnskap om agroøkologi. Det vil gi mer kunnskap om de landbruksmessige, miljømessige og sosialøkologiske fordelene, samt de mulige avveiningene mellom ulike fordeler.  

Teamet fra Universitetet i Bergen, ledet av prof. Peter Manning, vil være en viktig bidragsyter i prosjektet. De skal oppskalere data fra prosjektet på felt- og gårdsnivå til hele landskap, og simulere endringer i gårdspraksis ved å bruke en kombinasjon av samfunnsvitenskap, fjernmåling og matematisk modellering. Dette vil gi prognoser for hvordan konsekvenser av landsbruksstrategier på landskapsnivå påvirker hele systemet, fra bønder til lokale interessenter. 

Sluttproduktet vil være detaljert kunnskap om hvordan ulike økologiske praksiser påvirker bønder, bygdesamfunn og om hvilke strategier som øker bærekraftig produksjon og flerfunksjonalitet i europeiske jordbrukslandskap. Ved aktiv involvering av bønder og andre interessenter gjennom hele forskningsprosessen, tar vi også sikte på å øke relevansen og bruken av de identifiserte løsningene.

Agroecology offers an opportunity to reconcile agricultural production with human well-being across Europe. However, despite significant evidence that agroecological farming reduces the environmental footprint of agriculture, agroecology is struggling to expand across Europe. This limited adoption emerges from a limited understanding of the cross-disciplinary impacts (agronomic, ecological, economic and social dimensions) of upscaling agroecological farming and recent social unrest following the deployment of agroecological policies indicates that there is an urgent need to address this issue. In addition, a major challenge for agroecology is that no single agroecological practice is suitable for all contexts. Instead, practices need to be targeted and adapted to local socio-ecological contexts, with a strong involvement of stakeholders. Addressing such challenge implies a paradigm shift towards co-design in research and innovation in agroecology.

SAFER will address these challenges by mobilizing a European network of 6 Living Labs distributed across contrasting regions and social-ecological systems, in a multidisciplinary approach. We will: (i) co-design best suited agroecological practices adapted to local social-ecological conditions via a participatory approach that actively involves stakeholders; (ii) quantify the multiple agronomical, environmental and socio-economic benefits and risks of scaling up these agroecological practices from the field to the landscape scale using a similar landscape-scale design across Living Labs; (iii) forecast the whole-system consequences of landscape-scale strategies for farmers and local stakeholders; (iv) identify how local policies, stakeholder demands and the Living Lab methodology can enhance or limit the expansion of agroecological practices

Work at UiB will concentrate on modelling work in (ii) and (iii) but will contribute to all aspects.

AGROECOL 1 SAFER Strengthening Agricultural landscape multiFunctionality through expansion of agroecological farming in EuRope (SAFER)

Desinformasjon og falske nyheter, og de konsekvensene slikt kan få for folks tillit til eksempelvis valgsystemet, har blitt erklært av blant annet EU, NATO og FN som en av de største truslene mot demokratiet i vår tid, ikke minst i kjølvannet av den enorme utviklingen innen generativ KI. På denne bakgrunnen har vi et akutt behov for følgende: 1) kunnskap om hvordan neste generasjons desinformasjon og påvirkningsoperasjoner kan se ut, og 2) et kunnskapsgrunnlag for å utvikle verktøy som kan identifisere slik desinformasjon. Målet med NxtGenFake er å fylle disse kunnskapshullene. I NxtGenFake vil således lingvister og medievitere ved UiO (hhv. ILOS og IMK) og informatikere på SINTEF samarbeide ved først å ta utgangspunkt i et utvalg villedende narrativer, som vi kaller 'desinformasjonsnarrativer', hentet fra internettkilder på engelsk, norsk og russisk. Basert på blant annet analyser der vi sammenligner disse narrativene med datasettene av genuine nyheter fra Fakespeak-prosjektet, vil vi teste ulike metoder for å få et utvalg store språkmodeller til å generere tekster som reflekterer desinformasjonsnarrativer på alle tre språkene. Ved bruk av kvantitative og kvalitative metoder vil medieviterne undersøke narrativene blant annet i lys av deres innhold og diskursive trekk, og lingvistene vil se nærmere på deres grammatiske, stilistiske og pragmatiske egenskaper. Basert på resultatene vil så informatikerne gjøre systematiske vurderinger av hvordan store språkmodeller kan påvirke hvor overbevisende desinformasjon oppfattes å være. På den måten vil vi kunne vise interessentene våre hvordan fremtidens desinformasjonskampanjer kan se ut, og dermed gjøre dem i stand til å forberede seg og sette i verk tiltak for å øke samfunnets motstandskraft mot slike operasjoner. Til slutt vil informatikerne jobbe mot å utvikle innovative verktøy som kan identifisere mistenkelig KI-generert tekstlig innhold som kan være del av statlige eller ikke-statlige påvirkningsoperasjoner.

The EU, NATO and UN in addition to 1500 experts consulted by the World Economic Forum perceive disinformation and fake news, and the subsequent erosion of trust in newly elected governments, as one of the biggest current threats to democracy. This is so not least due to the rapid development of generative AI. Thus, pressing knowledge needs are 1) forecasts about the next-generation disinformation and influence operations and 2) a basis for the development of tools to identify and warn about such disinformation. To fill these knowledge gaps is the objective of NxtGenFake. Thus, in NxtGenFake, linguists, media scientists and computer scientists will collaborate, taking as our point of departure a selection of mainly Russian state disinformation narratives gleaned from a selection of online sources in English, Norwegian and Russian. Based on an abstraction of these narratives and analyses comparing them with the datasets of genuine news from the Fakespeak project we will test various methods for prompting a selection of large language models (LLMs) to generate texts reflecting disinformation narratives in all three languages. Applying quantitative and qualitative methods, our media scientists will examine the disinformation narratives in view of, i.a., their content and discursive features, and our linguists will investigate their grammatical, stylistic and pragmatic features. Based on the results our computer scientists will conduct systematic assessments of how LLMs may increase the persuasiveness of disinformation, thereby demonstrating to our stakeholders what future disinformation campaigns may look like, enabling them to prepare and take measures to strengthen societal resilience against such operations. In a final step the computer scientists will work towards the development of cutting-edge tools that can warn relevant authorities of suspicious AI-generated textual content that may be part of state or non-state influence operations and disinformation campaigns.

Towards detecting AI-generated disinformation: Fakespeak in the age of large language models

Økonomisk politikk i vestlige land inkluderer i økende grad tiltak for å redusere avhengighet av Kina og mer generelt et fokus på å styrke såkalt "økonomisk sikkerhet".  Denne endringen drives av bekymringer for at økonomisk gjensidig avhengighet kan brukes som maktmiddel. Som et resultat implementerer vestlige regjeringer politikk som eksportkontroller og investeringsscreening, eksemplifisert ved USAs Inflation Reduction Act og EUs europeiske økonomiske sikkerhetsstrategi. Slike tiltak for såkalt "de-risking" plasserer i stor grad ansvaret for risikovurdering på private selskaper, som må navigere motstridende press fra statlige reguleringer og aksjonærs forventninger. Vi vet lite om hvordan selskaper forholder seg til og vurderer statlige signaler om behovet for "de-risking" og hva som påvirker deres strategier og atferd. DERISK vil tilby en systematisk analyse av hvordan selskaper i USA og Europa navigerer innenfor et nytt regulatorisk rammeverk fokusert på "de-risking." Analysen vil fokusere på hvordan selskaper vurderer denne type risiko, hvordan de håndterer og søker å påvirke statlig politikk, samt hvordan forholdet mellom stat og marked former selskapers atferd.

The global economic landscape is undergoing a paradigm shift, with Western ideas transitioning from a belief in the virtues of economic integration to concerns over economic interdependence as a tool for power and coercion. This shift marks a move away from the neoliberal global order towards a new era of "unpeace," where economic dependencies are seen as vulnerabilities. Western governments are responding by implementing measures like export controls, investment screenings, and national industrial policies, as evident in the US Inflation Reduction Act and the EU's European Economic Security Strategy. This change has led to the rise of the "Economic Security State," characterized by a political impetus to de-risk imposed by states, but where the actual burden of de-risking primarily falls on private firms, impacting their supply chains and market strategies. DERISK studies how firms respond to these governmental directives and their influence on state-market relations. The project will analyze variations in de-risking regimes and corporate responses, examining the interplay between government policies and corporate strategies. It will do so both through a broad  mapping (WP1), as well as in-depth case studies in communications, energy, and insurance (WP 2 & 3). WP 1 of DERISK involves systematic mapping of de-risking regimes in the US and Europe, focusing on variations in government and corporate articulations of de-risking. WP 2 analyzes corporate responses to these regimes, using interest alignment as a key determinant of their strategies, ranging from compliance to resistance. WP 3 explores how firms shape these regimes, and how different forms of state-market relations result in different mechanisms for influence. The project uses mixed-methods, including content analysis and interviews, to understand the dynamics of de-risking in state-market relations.

DERISK: How firms navigate de-risking regimes

CAPIDEMIC utforsker de politiske dimensjonene ved transnasjonale forsyningskjeder og hvordan disse svarer på bærekraftutfordringene som oppstår ved nye smittsomme sykdommer (EID). Forskningen vår retter søkelys mot fjørfeindustrien, som nå er truet av den globale spredningen av høypatogen fugleinfluensa (HPAI) – en krise med betydelige økonomiske og politiske implikasjoner. Vi undersøker hvordan ulike interessenter, inkludert regjeringer, internasjonale organisasjoner, selskaper og bønder navigerer i den sammensatte EID-håndteringen i fjørfeindustrien. Empirien i forskningen vår hentes fra India, som har en av verdens raskest voksende fjørfeindustrier. Landet står nå samtidig overfor en alvorlig trussel fra den globale spredningen av HPAI. Ved å bruke kvalitative metoder og omfattende feltarbeid fra industrikontorer til produksjonsanlegg i India, vil vi systematisk analysere de politiske, økonomiske og sosiale sidene av de globalt integrerte jordbrukssystemene. Vårt tverrfaglige team ledes av en dyktig forsker med ekspertise innen agrarstudier og økonomisk geografi og inkluderer videre etablerte og unge forskere med sterk interesse for de politiske sidene ved jordbruksendring og global helse. Funnene våre vil kunne bidra betydelig til akademiske debatter om den politiske rollen naturressursnæringer har i møtet med bærekraftkriser i det 21. århundre.

CAPIDEMIC is an innovative interdisciplinary project aimed at advancing research in the fields of agrarian studies, political economy, and economic geography, focusing on the political dimensions of transnational supply chains and their response to the sustainability challenges posed by emerging infectious diseases (EIDs). Our research centers on the poultry industry, currently under threat from the global spread of highly pathogenic avian influenza, a sustainability crisis with significant economic and political implications, given its potential for pandemic spread. The project aims to understand the complex interplay between political structures, governance mechanisms, and economic interests in shaping responses to EIDs within the poultry supply chain. We aim to introduce a fresh perspective on "supply chain capitalism" by moving beyond abstract conceptualizations, delving into political-economic dynamics of how different actors, including governments, firms, and farmers, navigate the complex terrain of EID management. The research primarily focuses on India's poultry industry, which is experiencing rapid growth but has been overlooked in discussions on supply chain capitalism and EIDs. Responses of biotech firms supplying genetic material to India's poultry industry will also be analyzed to highlight the political and economic implications of their strategies. Through qualitative methods and extensive fieldwork, CAPIDEMIC will analyze the political, economic, and social dimensions of transnationally integrated agricultural production systems. Led by a skilled researcher with expertise in agrarian studies and economic geography, our interdisciplinary team includes experienced scholars and early-career researchers with an interest in political dimensions of agrarian change and global health governance. Our findings will contribute significantly to academic debates on the politics of natural resource industries and sustainability crises in the 21st century.

A New Approach to Supply Chain Capitalism and Emerging Infectious Diseases

Hvilke prinsipper bør ligge til grunn for fordeling av humanitær bistand? Gapet mellom de humanitære behovene og finansieringen tilgjengelig for å dekke disse behovene vokser. I henhold til de humanitære prinsippene skal utvelgelsen av mottakere baseres på behov alene, men dette gir ikke gir tilstrekkelig veiledning når humanitære organisasjoner må velge hvem de skal prioritere å hjelpe. Dette prosjektet gjennomfører en etisk undersøkelse av hvilke prinsipper vi bør bruke for å fordele humanitær midler i lys av denne ressursknappheten.

Prosjektet er organisert rundt tre hovedtemaer. 

For det første: Hvordan bør humanitære organisasjoner prioritere mellom grupper med like store behov når én gruppe er dyrere å hjelpe enn den andre? Hvilken rolle bør kostnadseffektivitet spille i dette valget, og bør det avveies mot andre prinsipper, som for eksempel fordelingsrettferdighet? 

For det andre: Hvordan bør humanitære organisasjoner reagere på krigførende parters forsøk på stoppe eller vri fordelingen av humanitær bistand for eksempel gjennom blokade eller beskatning? Bør humanitære organisasjoner prioritere innsatser til slike områder over innsatser som kunne hjulpet flere mennesker andre steder?

For det tredje: Humanitær bistand kan ha både negative og positive indirekte konsekvenser, for eksempel på miljøet eller på den politiske spenningen i en konflikt. I hvilken grad bør slike konsekvenser vektlegges når humanitær bistand fordeles? 

Prosjektet vil utforske disse spørsmålene og utvikle empirisk informerte etiske argumenter for hvordan de bør håndteres. Partnerinstitusjonen for prosjektet er Department of Philosophy ved American University of Beirut. Forskingsspørsmålene er av generell relevans for fordelingen av humanitær bistand, men prosjektet vil ha et spesielt fokus på Syria og Libanon. Resultater fra prosjektet vil bli publisert i akademiske tidsskrifter og formidlet gjennom seminarer og konferanser med både akademikere og humanitære hjelpearbeidere.

The vast majority of people in need of humanitarian aid reside in regions affected by violence and conflict. At the same time, there is not sufficient funding to address everyone in need. This gives rise to the morally difficult and pressing question: By which criteria should aid be distributed in these regions? 

According to the humanitarian principles, the selection of beneficiaries must be carried out on the basis of need alone, giving priority to the most urgent cases of distress. This project demonstrates that this principle is not without problems. Firstly, the principle does not provide guidance as to how aid should be distributed among potential recipients whose needs are universally high and who cannot all be helped. Secondly, the principle does not specify what role considerations of cost-effectiveness should play in the distribution of limited resources. Thirdly, the principle does not take indirect effects of humanitarian aid on conflict into account. 

These difficult and important problems with the needs-based principle for selecting recipients for humanitarian aid have received insufficient scholarly attention. The project will systematically explore these questions and develop empirically informed ethical arguments for how they should be solved. The project’s outcome will both advance scholarly research and inform humanitarian practice.

While the questions addressed in the project are of general relevance to the distribution of humanitarian aid in fragile states, the project will have a particular focus on Syria and Lebanon. Findings from the project will be published in academic journals, and disseminated in policy briefs, seminars and through various outreach activities including training sessions for practitioners working in the humanitarian sector.

Humanitarian priorities in countries affected by conflict

Hvert år går enorme mengder mat til spille under transport. En viktig årsak er manglende kontroll på temperatur og posisjon underveis. Inne i containere, lastebiler eller lagre fungerer ikke GPS, og vi vet ikke om maten holder seg kald nok.

SmartPallet-prosjektet utvikler en kompakt, robust IoT-enhet som bygges inn i transportpaller. Enheten måler kontinuerlig temperatur, registrerer bevegelse og sporer posisjon – selv innendørs hvor GPS ikke virker. I stedet bruker systemet WiFi og mobilnettverkets basestasjoner til å triangulere posisjonen.
Det spesielle er det ekstremt lave strømforbruket. Ved å bruke ny teknologi planlegger vi at enheten kan drives av et batteri som varer tilnærmet hele pallens levetid – over 15 år. Den kan også fungere som gateway som samler temperaturdata fra andre merkede pakker på samme lastebil.

En innovasjon er fleksibiliteten: Vare-eiere kan aktivere temperaturovervåking eller posisjonssporing kun når det trengs, for eksempel ved transport av temperaturkritiske varer. Dette gjør systemet mer energi- og kostnadseffektivt enn eksisterende løsninger.
Data krypteres og sendes sikkert til en skybasert plattform hvor kunder kan følge forsendelser i sanntid, få varsler ved temperaturavvik, og generere dokumentasjon for sporbarhet.
Prosjektet ledes av Invig AS i samarbeid med nederlandske Qados (hardwareutvikling), Smart Retur (Nordens største pallpool-operatør) og Circmar (sjømatlogistikk). Over 24 måneder skal partnerne utvikle, teste og demonstrere systemet i reelle logistikkscenarioer.
SmartPallet kan bidra til FNs mål om å halvere matsvinnet innen 2030. Mer effektiv ruteplanning og raskere leveranser reduserer også CO2-utslipp. Systemet kan brukes for containere, kjølebeholdere og spesialemballasje for medisiner.

SmartPallet-prosjektet skal utvikle en innovativ IoT-enhet for innbygging i transportpaller, som gir sanntidsovervåking av temperatur og posisjon for varer i kuldekjedelogistikk. Formålet er å redusere matsvinn, forbedre sporbarhet og optimalisere logistikkprosesser ved å gi komplett oversikt over varetransport fra produsent til mottaker.
Løsningen skal fungere både innendørs og utendørs, ha ekstremt lavt strømforbruk (15 års batterilevetid), og tilby fleksibel on-demand aktivering av overvåkingsfunksjoner. Dette gjør systemet mer kostnadseffektivt og energieffektivt enn eksisterende løsninger.

Sentrale FoU-utfordringer
Posisjonering uten GPS: Den største tekniske utfordringen er å utvikle presis posisjonssporing når GPS-signaler ikke fungerer (inne i containere, lastebiler, lagre). Prosjektet skal utvikle løsninger for å bestemme posisjon uten GPS. Dette krever omfattende forskning på signalbehandling og posisjonsalgoritmer under varierende forhold.

Ultra-lavt energiforbruk: For å oppnå lang batterilevetid må alle komponenter – sensorer, kommunikasjon og prosessering – optimaliseres for minimal strømbruk. Dette innebærer utvikling av intelligente wake-up-mekanismer basert på bevegelsesdeteksjon, og adaptiv datautsending som kun aktiveres ved behov.

Gateway-funksjonalitet: IoT-enheten skal også fungere som gateway for å samle temperaturdata fra andre BLE-merkede pakker i nærheten. Dette krever forskning på effektiv datakommunikasjon mellom flere enheter under vanskelige RF-forhold (metallrike miljøer).

Sikker dataoverføring: Utvikle robuste sikkerhetsmekanismer som beskytter sensitive transportdata mot uautorisert tilgang, samtidig som systemet muliggjør sikker aktivering av overvåkingsfunksjoner via både QR-koder og RFID.

Prosjektet kombinerer hardwareutvikling, algoritmeutvikling, sikkerhetsteknologi og omfattende testing i reelle logistikmiljøer for å utvikle en komplett løsning.

8407 SmartPallet
Development of a smart, ruggedized low energy IoT sensor device for monitoring transport pallets

Vi ønsker å undersøke hvordan og om alger kan bli brukt som mat. Siden alger befinner seg langt nede i næringskjeden, dvs. et lavt trofisk nivå, kan bruken av dem betegnes som mer miljøvennlig enn andre matkilder. I Europa er alger fortsatt en lite utnyttet matressurs. Kanskje har dette sammenheng med smak, aroma og det visuelle uttrykket? I dette prosjektet vil vi forsøke å lage matprototyper med alger for å se om vi kan overvinne disse utfordringene.

As society shifts away from animal-based diets driven by environmental, health and animal welfare
concerns, both seaweed and microalgae (collectively referred to as algae) emerge as a promising
sustainable food source. With their rich nutritional content, including protein, minerals, vitamins, fiber
and omega-3 fatty acids, these low trophic marine species offer a viable solution to meet consumer
demands for healthy and eco-friendly diets. Despite the potential of algae, the widespread adoption in
European markets faces hurdles due to limited consumer acceptance stemming from the impact of
algal biomass on taste, aroma and visual appeal in food products. AlgFlavor will tackle these
concerns as it is crucial for building consumer trust and promoting the widespread use of algae in food.

AlgFlavor, Enhancing algal biomass consumer acceptance for food markets

Tangoppdrett er en av de mest bærekraftige formene for akvakultur, og denne næringen ekspanderer raskt i Norge og  internasjonalt. For tiden fokuserer de fleste produsenter i Norge og Europa på å dyrke brune makroalger (tare) på grunn av rask vekst og enkel reproduksjon. Røde tangarter, som dulse (Palmaria palmata), og irsk mose (Chondrus crispus), er mer næringsrike og velsmakende enn tare, men blir ofte ikke kommersielt oppdrett på grunn av reproduktive utfordringer og mangel på etablerte dyrkingsmetoder.
 
Til tross for disse hindringene er markedets etterspørsel etter rød tang stor. Forbrukere ser positivt på dem, men utasbil tilgjengelighet fra høsting i natur begrenser deres integrering i bredere matsystemer.
 
PalmariaPlus er et treårig initiativ som tar sikte på å frigjøre potensialet til oppdrett av rød tang over hele Norge og EU. Prosjektet samler forskere fra Norge, Sverige, Danmark og Irland, og fokuserer på å øke reproduksjonssuksessen til dulse og irsk mose, samtidig som det etableres pålitelige strategier for produksjon i flere havområder i Norge og Nord-Atlanteren.
 
Prosjektet vil også undersøke hvordan ulike regionale populasjoner av dulse reagerer på varierende miljøforhold, inkludert klimaendringer, for å identifisere optimale stammer for fremtidig dyrking.
 
I nært samarbeid med kommersielle partnere er PalmariaPlus forpliktet til å utvikle praktiske oppdrettsstrategier som er basert på bøndenes behov og tilpasset forbrukernes preferanser. Det endelige målet er å gjøre det mulig for akvakultur å dyrke disse verdifulle artene i stor skala – og å knytte dem til matprodusenter og markeder som er ivrige etter å bruke bærekraftige, næringsrike marine ingredienser.

PalmariaPlus aims to diversify the seaweed aquaculture industry in Europe by improving cultivation tools and techniques for two red seaweed species: Palmaria palmata and Chondrus crispus, both of which are currently underutilised by the European industry. Seaweed is a vital component in developing a sustainable blue bioeconomy and is a healthy and safe food item that stands to substantially benefit humans and marine ecosystems alike. Seaweed aquaculture in Europe, however, is focused largely on kelp and in urgent need of diversification if it is to live up to its potential for generating the anticipated commercial and ecological benefits. PalmariaPlus will advance the cultivation potential for two new and highly valued red seaweed species with innovative approaches that span the production cycle from reproduction to harvest.

By combining expertise from researchers in four countries (Norway, Sweden, Denmark and Ireland), we will develop new techniques to improve cultivation across the life cycle of these species: improved production of spore settled substrates, increased knowledge of optimal growing conditions at sea (across geographic ranges), better control of tank production, using hyperspectral imaging for rapid phenotyping, and a genetic assessment of robustness for sub-populations across the region. 

In order to ensure that these findings and results have meaningful impacts on the industry and consumers, we will collaborate extensively with commercial seaweed farms for trials, engage directly with industry partners to enable downstream integration and host numerous public events to highlight the value of these species on the market.

Samfunnstryggleik og beredskap

TOPP KILDER

TOPP TRE ORGANISASJONER

TOPP TRE SØKNADSTYPER

1,5 mrd.

13,5 mrd.

Visning

Fordelt på

År

FRIPROSJEKT-FRIPROSJEKT

Statistical Methods for Online Detection of Anomalies

Tildelt: kr 12,0 mill.

Prosjektperiode: 2025-2029

Sted: Oslo

NYSKAPNING-NYSKAPNING

Frost Cleaning of Sea Lice 2

Tildelt: kr 0,50 mill.

Prosjektperiode: 2025-2026

Sted: Troms - Romsa - Tromssa

LANDBASERT-LANDBASERT

AGROECOL 1 SAFER Strengthening Agricultural landscape multiFunctionality through expansion of agroecological farming in EuRope (SAFER)

Tildelt: kr 4,6 mill.

Prosjektperiode: 2025-2028

Sted: Vestland

SIKKERHET-SIKKERHET

Towards detecting AI-generated disinformation: Fakespeak in the age of large language models

Tildelt: kr 11,4 mill.

Prosjektperiode: 2025-2029

Sted: Oslo

FRIPROSJEKT-FRIPROSJEKT

DERISK: How firms navigate de-risking regimes

Tildelt: kr 12,0 mill.

Prosjektperiode: 2025-2029

Sted: Oslo