RiskFinder er en ny digital platform, der hjælper virksomheder inden for kritisk infrastruktur og produktion med at identificere og forstå risici, så de bedre kan beskytte sig mod driftnedbrud og cybertrusler. Med intelligent automatisering gør RiskFinder arbejdet med risikovurdering og kontinuitetsplanlægning lettere, hurtigere og mere effektivt, hvilket sikrer virksomhedernes drift og sparer tid og ressourcer. Innovationsfondens investering gennem Innofounder-programmet hjælper med at udvikle en skalerbar løsning, der lever op til nye EU-krav og hurtigere kan lanceres på markedet. RiskFinder øger virksomheders forståelse af konsekvenserne ved kritiske situationer og styrker deres evne til at opretholde kontinuerlig drift. På længere sigt har platformen stort potentiale for styrket dansk konkurrenceevne inden for sikkerhedsteknologi.

Fedmeepidemien øger prævalensen af en langt række følgesygdomme heriblandt hjertekarsygdomme. I dette projekt vil vi anvende kunstig intelligens til at udlede billede-baserede biomarkører for hjertekarsygdomme hos personer med svær overvægt. For den enkelte patient kan sådanne biomarkører forbedre mulighederne for tidlig diagnosticering, forebyggelse og behandling, mens biomarkører spiller en vigtig rolle for Novo Nordisk i virksomhedens udvikling, testning og markedsføring af nye molekyler.

Projektet udnytter AI til at optimere betonproduktion og reducere CO2-udledning og omkostninger uden at gå på kompromis med kvaliteten. Ved at analysere omfattende historiske data fra Unicon A/S udvikles AI-baserede værktøjer til multiobjektiv optimering af betonblandinger. Projektet inkorporerer selvopdaterende funktioner via inkrementelle læringsmodeller og udforsker AI-teknikker til at forudsige betonens langtidsholdbarhed, hvilket fremmer den grønne omstilling i betonbranchen.