Projektet undersøger kritiske aspekter af termisk energilagring for at revolutionere anvendelsen af højtemperaturvarmepumper i industrien. Projektet sigter mod at overvinde de udfordringer, der er forbundet med svingende dampforbrug og energipriser gennem design og integration af avancerede termiske lagringssystemer. Ved at kombinere modeludvikling, optimeringsteori, samt design og tests af prototypelager, adresserer forskningen essentielle huller i viden om effektiv energiudnyttelse.

syntheticAIdata er en SaaS-løsning, der muliggør effektiv generering af syntetisk data til AI-synsmodeller. Vores platform reducerer omkostninger, sikrer privatlivets fred og fremskynder lanceringen af AI-produkter. I dagens konkurrenceprægede marked er nøjagtigheden af AI-modeller afgørende. Selvom computer vision-applikationer er almindelige på tværs af industrier, kan det være en udfordrende opgave at træne brugerdefinerede AI-modeller. Processen med at træne disse modeller er ikke kun kostbar, men kræver også betydelige mængder data. For at imødegå disse AI-begrænsninger og fremme værdien af AI-applikationer bør virksomheder skifte til syntetisk data. Gartner forudsiger, at størstedelen af den data, der anvendes i AI inden 2030, vil være syntetiske: kunstigt genereret. syntheticAIdata tilbyder en cloud-agnostisk løsning, der giver virksomheder mulighed for at producere syntetiske data af høj kvalitet til træning af vision AI-modeller. Vores løsning, der adresserer udfordringen med begrænset data fra den virkelige verden, integreres problemfrit med eksisterende systemer. Den sikrer ikke kun privatlivets fred og overholder lovgivningsmæssig overensstemmelse, men minimerer også overhead og reducerer omkostninger. Med støtte fra Innovationsfonden kan vi dedikere os fuldt ud til projektet, omdanne vores MVP til et fuldt funktionsdygtigt produkt, tage kunder om bord til feedback, forbedre vores produktudbud og i sidste ende blive markedsledere.

Skin cancers pose significant diagnostic challenges, particularly in telemedicine where physical examination cannot be performed. Dermatologists are compelled to practise defensive medicine due to the fear of overlooking potentially deadly melanomas. This defensive approach results in costly overtreatment of benign lesions and dangerous delays in diagnosing cancers. SynTIA seeks to develop an artificial intelligence (AI) product that provides synergistic, trustworthy and interpretable diagnostic feedback for tele-dermatologists. SynTIA will guide the dermatologist towards a cost-effective and safe treatment strategy. More specifically, SynTIA will suggest the likely diagnoses, accompanied by the reasoning and confidence behind this analysis. Additionally, SynTIA will show the tumor's potential evolution over the next 3-6 months if left untreated. Finally, SynTIA will offer an analysis of the clinician's bias and likelihood of misdiagnosis, supported by examples of previous similar cases. The development of SynTIA will rely on data from the AISC-database, which is a large repository of skin lesion images and over 400,000 annotations from the educational Dermloop Learn application. We will use both established and cutting-edge machine learning methodologies, such as Concept Bottleneck and Diffusion Models, to achieve the desired outcomes. The resulting solution will be commercialized within Dermloop, an existing and rapidly scaling telemedical platform for skin diagnostics.

Dette projekt vil teste effekten af ​​integumentære systemer af semi-akvatiske arter i vand- og luftprøver for at bestemme det bedste substrat til semi-akvatiske arter påvisning. Desuden er eDNA kun reelt i stand til at fortælle os om af arter til stede, og det er ikke i stand til at beskrive genetisk diversitet. Dette projekts formål er at udvikle metoder til biodiversitet monitorering, der kan se på diversitet på befolknings- og individniveau og validere metoden i en proof of concept case.

Interferon beta (IFNb) var det første godkendte lægemiddel til behandling af den neurodegenerative sygdom Multipel Sklerose. Denne og andre aktuelle behandlinger har dog en række bivirkninger. Vi vil udvikle en celleterapi baseret på plasmacytoide dendritcellers (pDC'er) unikke immun-regulerende evner. Det vil vi gøre ved at producere pDC'er fra stamceller og genetisk manipulere disse til at producere og frigive IFNb lokalt efter binding til et specifikt antigen på demyelinerede neuroner.

Ph.d.-projektet undersøger omdannelsen af maltsidestrømme til en række nye velsmagende smagskomponenter. Projektet undersøger og forstår betingelserne for optimal fermentering og enzym-assisteret hydrolyse til at udvikle umami-, kokumi- og Maillard-forbindelser. Disse smagsstoffer kombineres til nye velsmagende ingredienser, der vil blive testet i plantebaserede fødevarer. Fødevarernes sensoriske egenskaber evalueres og dokumentere den kommercielle anvendelse og bidrag til den grønne omstilling.

Devcco ønsker at skabe en veldefineret tilgang ved at udvikle et strategisk beslutningsværktøj af virksomheders forretningsmodel inden for sektorkoblingsprojekter. Med formålet at beregne værdiskabelsen sektorkoblingen for virksomheder i energiindustrien, via følgende forretningsaktiviteter: Kommercielt, Teknisk, Finansiel, Organisatorisk og risikovurdering. Det vil skabe omkostningsreduktioner, øget energieffektivitet, reducere fossile emissioner, styrkeområdet og Devcco’s position.

"Reducing food waste is the number one solution to fight climate change." Wasted ApS exists to feed consumers and hungry people food waste. We’ve created technology that allows us to up-cycle bread, the world’s most wasted food, into pasta products that are indistinguishable from traditional competitors. Annually, one-third of all food produced is wasted, with a global value of US $1 trillion. Food waste could feed the nearly 1 billion people considered to be food insecure four times over. In addition to the humanitarian crisis, food waste is responsible for more than 6% of global greenhouse emissions. The market size for products made from food waste is expected to grow to US $83.26 billion by 2032. "Denmark creates more waste per capita than any other EU country" - Eurostat Over the past 15 months we've created value for danish society by using innovative technology to upcycle bread waste into delicious pasta products and experience. These products not only save waste but also taste indistinguishable from their original counterparts, promoting a mind shift in how we approach consumerism. Furthermore, we're leveraging consumers to combat hunger through our giving model, thus contributing to a more sustainable and sympathetic society. This fund will allow us to focus on bringing Wasted to the next level this year by scaling our production, sales and profits, as well as developing the Wasted brand and consumer products to be primed for Danish retail.

Insutex udvikler et isoleringsmateriale til byggebranchen ved at genanvende tekstilaffald fra tekstilindustrien. Produktet løser to samfundskritiske og miljømæssige udfordringer for tekstil- og byggeindustrien. Tekstilindustrien står i dag for 92 millioner ton tekstilaffald globalt hvert år. Samtidig står byggeindustrien for 40% af den samlede CO2-udledning. Med udgangspunkt i et større byggeri - med en størrelse på 64 lejligheder – som skal bruge vores isolering, forventer vi reduktion af CO2- emissioner med 144 tons, hvilket både dækker over brug af tekstiler (som ikke afbrændes), samt at vores isolering har forventet 50% mindre CO2 aftryk sammenlignet med mineralsk isolering. Desuden betyder et projekt af denne størrelse at Insutex vil være med til at reducere og cirkulært at genanvende 120 ton tekstilaffald, blot ved ét projekt. Innovationsfonden investering er med til, at Insutex kan få vores tekstilisolering på det danske marked, og derved tilbyde et alternativ til de klassiske mineralske produkter.