Nyhedsbrev
Tilmeld dig Innovationsfondens nyhedsbrev og få de seneste nyheder, søgemuligheder og arrangementer
| Titel Sortér faldende | Periode | Program | |
|---|---|---|---|
| Development of functional drug screening techniques for solid tumor target HCAR1 | 2024 - 2025 | Erhvervsforsker
|
|
|
Development of functional drug screening techniques for solid tumor target HCAR1
Periode
2024 - 2025
Region
Program
Erhvervsforsker Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
51.75 Fondens investering
621.000 Samlet budget
1,2 mio. Kræft i æggestokkene er den mest dødelige gynækologiske malignitet, der forårsager omkring 200.000 dødsfald om året. HCAR1 er et lovende nyt target til behandling af kræft i æggestokkene. SOLID Tx udvikler ’first in class’ antagonister mod HCAR1 med en unik effekt der både rammer kræftceller og aktiverer immunceller. Dette projekt vil yde et meget værdigfuldt bidrag til udviklingen af nye funktionelle assays, der kan forbedre selektionen af de bedste HCAR1-antagonister i immun- og kræftceller.
Projektdeltagere
University of Copenhagen, Solid Therapeutics ApS Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Development of Methodologies for early-stage Acoustic Prediction from Modularized Centrifugal Pumps | 2024 - 2027 | Erhvervsforsker
|
|
|
Development of Methodologies for early-stage Acoustic Prediction from Modularized Centrifugal Pumps
Periode
2024 - 2027
Region
Program
Erhvervsforsker Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
46.61 Fondens investering
1,1 mio. Samlet budget
2,3 mio. To solve Grundfos’s challenge of predicting sound radiation and “Noise, Vibration, and Harshness” characteristics of modularized centrifugal pumps, novel reduced-order models (ROM) are developed attaining “acoustically dominant modes”. These are validated against experimental data from Grundfos’s state-of-the-art sound and vibration laboratory. The project also concerns itself with ROM calibration and investigating the effects of component assembly on vibration performance of a pump
Projektdeltagere
Aalborg University, GRUNDFOS HOLDING A/S Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Development of novel running handle for strollers | 2024 - 2025 | Innobooster
|
|
|
Development of novel running handle for strollers
Periode
2024 - 2025
Region
Program
Innobooster Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
35 Fondens investering
1,2 mio. Samlet budget
3,5 mio. Projektdeltagere
FREEJOGGER ApS Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Development of rapeseed press cake as a novel food | 2024 - 2024 | Innoexplorer
|
|
|
Development of rapeseed press cake as a novel food
Periode
2024 - 2024
Region
Program
Innoexplorer Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
100 Fondens investering
1,5 mio. Samlet budget
1,5 mio. Projektdeltagere
KU - LIFE - IJØ - Fr. berg Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| DEXTRA Deep neural network x-ray tissue imaging for robotic automation | 2024 - 2027 | Grand Solutions
|
|
|
DEXTRA Deep neural network x-ray tissue imaging for robotic automation
Periode
2024 - 2027
Region
Program
Grand Solutions Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
61.93 Fondens investering
9,6 mio. Samlet budget
15,5 mio. There are many strong incentives to reduce the use of manual labor in the meat industry:
High wage countries such as Denmark are at an obvious disadvantage compared to low wage countries.
Even for lower cost countries it is becoming increasingly difficult to recruit and retain slaughterhouse staff.
Staff turnover is high resulting in costs for training and also for poor product yield and quality.
De-boning involves repetitive movements and heavy lifting which can result in health issues and muscular skeletal disorders.
The aim is therefor to develop an X-ray 3D imaging solution that can be integrated into robotic solutions at meat processing plants to enable the automation of manual deboning processes. The approach adopted is to use inverse problem solving and deep neural networks to determine the internal distribution of hard and soft tissues in the products, superseding the need for tactile feedback and enabling fast and precise deboning operations that in some respects will result in superior performance, e.g. more precise fat trimming with better yields.
The objectives are:
To develop X-ray measurement hardware that fast and efficiently can supply X-ray projections at different angles containing information about meat, fat, and bone internal tissue distributions within 1 mm.
To develop analysis software to determine the tissue distributions with sufficient speed and accuracy.
To develop an application programming interface for robot integrators.
Projektdeltagere
Teknologisk Institut, Technical University of Denmark, Frontmatec Smørum, AIRA Robotics S.L., Danish Crown AS Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Digital CO2-container | 2024 - 2025 | Innobooster
|
|
|
Digital CO2-container
Periode
2024 - 2025
Region
Program
Innobooster Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
35 Fondens investering
399.438 Samlet budget
1,1 mio. Projektdeltagere
Carbon Connect APS Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Digital IoT rottefælde | 2024 - 2024 | Innobooster
|
|
|
Digital IoT rottefælde
Periode
2024 - 2024
Region
Program
Innobooster Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
27 Fondens investering
489.530 Samlet budget
1,8 mio. Projektdeltagere
TopTec Aps Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Digital omlægning for akkordløn mellem Dansk Industri og 3F. | 2024 - 2025 | Innofounder
|
|
|
Digital omlægning for akkordløn mellem Dansk Industri og 3F.
Periode
2024 - 2025
Region
Program
Innofounder Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
100 Fondens investering
430.000 Samlet budget
430.000 Der er udviklet en it-platform, som leverer overenskomstdata i form af punkter, graderingstakster, protokollater, bestemmelser og særbestemmeler på tværs af priskuranter og hvidbog. Systemet kan beregne nøjagtige værdier for hver enkelt takst baseret på en angivet dato, som taksten skal gælde fra. Systemet tager højde for indeksreguleringer, skæringsdatoer båden indenfor og udenfor overenskomst år på tværs af overenskomster. Dermed kan systemet bruges til validering af tidligere og nuværende takster. Alt det data anvendes f.eks hvis et it-selskab ønsker at udvikle et administrativt værktøj til at håndtere akkorder på byggepladserne eller til at beregne, hvad det koster at opføre et byggeri såsom supersygehuse eller etagebyggerier.
Selskabet har allerede udviklet det administrative værktøj, men produktet som helhed tjener ikke blot penge til selskabet selv. Det åbner også dørene for at andre udviklere kan lave nye værktøjer uden at kompromittere korrekthed, fordi man får de korrekte tal i den korrekte sammenhæng. Dermed kan hele den digitale udvikling i branchen som helhed accelereres med det nye produkt, vis data vil blive vedligeholdt af Træsektionen under DI-Byggeri (for tømrerne og murer sektionen for murerne etc).
Selskabet udsteder licens til brugen af systemet og det er selve indtægtskilden. Systemet varetager omkring 850 siders aftaletekst i overenskomsten på tværs af priskurant og hvidbog for tømrerne.
Systemet vil erstatte bøgerne helt, når det rulles ud.
Projektdeltagere
Søbert Solutions ApS Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Digital Twin based verification and optimization of large 2-stroke ship engine parameter sets and live data | 2024 - 2027 | Erhvervsforsker
|
|
|
Digital Twin based verification and optimization of large 2-stroke ship engine parameter sets and live data
Periode
2024 - 2027
Region
Program
Erhvervsforsker Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
48.18 Fondens investering
1,1 mio. Samlet budget
2,2 mio. MAN-ES er førende på markedet for dual-fuel-motorer, der er afgørende for den grønne omstilling af langdistance søtransport. Målet med dette ph.d.-projekt er at forbedre den nuværende simuleringsplatform og i sidste ende opnå en Digital Twin (DT) af dual-fuel-motorer til kvalitetsanalyser af motor-opsætninger i produktion og fjernanalyser af motorer i drift. MAN-ES vil i samarbejde med SDU udvikle en Engine-DT, der vil føre til forbedret produktionskvalitet og kundesupport.
Projektdeltagere
University of Southern Denmark, MAN Energy Solutions, filial af MAN Energy Solutions SE, TYSKLAND Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Digital Twin Deployment for Enhanced Autonomy and Scalability of Ready-Mix Concrete Batch Plants | 2024 - 2027 | Erhvervsforsker
|
|
|
Digital Twin Deployment for Enhanced Autonomy and Scalability of Ready-Mix Concrete Batch Plants
Periode
2024 - 2027
Region
Program
Erhvervsforsker Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
47.7 Fondens investering
1,1 mio. Samlet budget
2,2 mio. This industrial PhD proposal seeks to investigate some of the challenges within the concrete industry by using cutting-edge technologies for predictive maintenance and anomaly detection. Mobile batching plants play an important role in concrete production because of their ability to produce just the required amount of concrete which resolves in a lower environmental impact, but their operational reliability is compromised due to unexpected breakdowns and maintenance challenges.
Projektdeltagere
Aarhus University, Fibo Intercon A/S Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Digital Workplace Health Assistant | 2024 - 2024 | Innofounder
|
|
|
Digital Workplace Health Assistant
Periode
2024 - 2024
Region
Program
Innofounder Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
100 Fondens investering
760.000 Samlet budget
760.000 Mutedo er den dedikerede Digitale Sundhedsassistent til medarbejdere. Vi forstår, at det kan være frustrerende og komplekst at finde og bruge sundhedsløsninger, hvorfor op imod halvdelen af den danske arbejdsstyrke ikke opsøger hjælp i dag. Ofte involverer det for mange kontaktpunkter, ineffektiv rådgivning og forkerte anbefalinger. Mutedo er designet til at tackle disse udfordringer direkte, ved at tilbyde medarbejderne en nem og effektiv måde at håndtere deres sundhed.
En af de centrale vanskeligheder, som medarbejdere står overfor, er at navigere i det komplekse landskab af sundhedstjenester og -forsikring. Mutedo muliggøre at medarbejderen kan finde frem til de mest relevante sundhedstjenester, uden at skulle henvende sig til flere forskelligere udbydere eller navigere i junglen af information.
Herudover, gør Mutedo op med ineffektiv rådgivning og forkerte anbefalinger. Vores Assistent sikrer, at den vejledning medarbejderen modtager er nøjagtig, skræddersyet til deres specifikke behov, og baseret på opdateret sundhedsinformation. Denne personlige tilgang øger også sandsynligheden for at modtage den rette hjælp i første forsøg.
Mutedo kan hjælpe organisationer med at bekæmpe lavt sundhedsengagement, forebygge sundhedsproblemer og reducere sundhedsomkostninger ved at realisere ROI-potentialet af deres eksisterende sundhedstjenester. Kort sagt hjælper Mutedo organisationer med betydeligt at reducere omkostninger igennem sundere medarbejdere.
Projektdeltagere
Mutedo ApS Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Digitale læremidler og samarbejde | 2024 - 2027 | Erhvervsforsker
|
|
|
Digitale læremidler og samarbejde
Periode
2024 - 2027
Region
Program
Erhvervsforsker Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
50 Fondens investering
1,1 mio. Samlet budget
2,1 mio. Ph.d.-projektet undersøger sammenhæng mellem digital læring, lærersamarbejde og praksisudvikling på EUD samt identificerer udfordringer og muligheder ved brugen af digitale læremidler. Aktør-netværksteorien anvendes til at kortlægge netværk mellem relevante aktører. Der anvendes deltagerobservation og semistrukturerede interviews. Projektet søger at generere praksisrettet viden og anbefalinger, der kan forbedre lærersamarbejde og styrke integrationen af digitale læremidler på erhvervsskolerne.
Projektdeltagere
University of Southern Denmark, Praxis Forlag A/S Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Disease-modifying RNA therapy for epilepsy | 2024 - 2026 | Innobooster
|
|
|
Disease-modifying RNA therapy for epilepsy
Periode
2024 - 2026
Region
Program
Innobooster Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
35 Fondens investering
5,0 mio. Samlet budget
14,3 mio. Projektdeltagere
NEUmiRNA Therapeutics ApS Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Dissecting immune signatures that underlie succesful cancer immunotherapy | 2024 - 2026 | Erhvervsforsker
|
|
|
Dissecting immune signatures that underlie succesful cancer immunotherapy
Periode
2024 - 2026
Region
Program
Erhvervsforsker Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
46.44 Fondens investering
1,1 mio. Samlet budget
2,3 mio. Projektet vil være et samarbejde mellem Evaxion Biotech og DTU og har til formål at lave en dybdegående karakterisering af de immunologiske responser der foregår i kræftpatienter under og efter behandling med personaliseret immunterapi. Specifikt vil projektet vil forsøge at identificere immunologiske komponenter der bidrager til, eller er essentielle for, en succesfuld og effektiv immunterapi af kræftpatienter ved brug af banebrydende teknologier og ekspertise fra universitet og virksomheden.
Projektdeltagere
Technical University of Denmark, EVAXION BIOTECH A/S Projektleder
Læs mere om projektet
| |||
| Donor-Network - GamGlee | 2024 - 2025 | Innobooster
|
|
|
Donor-Network - GamGlee
Periode
2024 - 2025
Region
Program
Innobooster Fagområde
Ikke defineret Investering
Percentage
35 Fondens investering
1,3 mio. Samlet budget
3,8 mio. Projektdeltagere
Donor Network ApS Projektleder
Læs mere om projektet
| |||