Dette projekt vil forbedre løsningen af Liner Shipping Network Design Problem ved at kombinere avancerede Deep Learning (DL) og Mixed Integer Linear Programming teknikker. Med flere modstridende mål som profit, CO2-reduktion og pålidelighed er traditionelle metoder ikke skalerbare når de anvendes på havnetværk af Mærsk' størrelse. Projektet vil udnytte DL-metoder til at beskære unødvendige dele af løsningsområdet og skabe effektive optimeringsløsninger, der imødekommer moderne skibfarts krav.

Der er i samfundet et stort fokus på at øge genanvendelsen af plastmaterialer. I højteknologiske produkter med lang levetid er det dog stadig meget vanskelligt pga. meget store krav til holdbarhed. I dag foretages test og validering over lang tid for at sikre et produkts levetid. Men dette umuliggør brugen af genanvendte materialer, hvor man vil skulle godkende nye systemer løbende, og projektet sigter derfor på udvikling af nye hurtigere test og valideringsmetoder af kompositmaterialer.

Marine infrastrukturprojekter påvirker havmiljøet på mange måder under anlæggelse og drift. Anlæggene bliver under vand over tid beboet af et antal af de arter, som typisk er tilknyttet naturlige levesteder som stenrev. Men hvor sammenlignelige er den biodiversitet og økosystemtjeneste som opnås på marin infrastruktur i forhold til i de naturlige levesteder? og kan denne funktion øges i fremtiden? Projektet vil bidrage med afklaring disse spørgsmål og dermed bidrage til ’grønnere infrastruktur’.

Vores mål er at bestemme sikkerheden og effekten af en ny lægemiddelkandidat mod Amyotrofisk Lateral Sklerose (ALS) - Mitometin. Metaboliske forstyrrelser i neuronernes energifabrik- mitokondrierne - er blevet impliceret i ALS. Mitometin sigter mod at genoprette den metaboliske balance. Vi vil undersøge dens effekt på sygdomsudvikling og progression ved hjælp af avancerede nye transgene modeller, der afspejler patientgrupper, som kan identificere værdifulde biomarkører til brug i kliniske forsøg

Høretab rammer 30% af den globale befolkning over 60 år. Lytteanstrengelse er et nøgleproblem, som nye høreteknologier skal kunne afhjælpe. Der eksisterer aktuelt ingen metode, der objektiv måler anstrengelse i hjernen i de hverdagssituationer, der udtrætter personer med høretab. Projektet leverer en ny metode til vurdering af lytteanstrengelse, baseret på hjernemålinger optaget i hverdagssituationer. Dette vil forbedre muligheden for at designe teknologi, der mindsker lytteanstrengelsen.

Dette projekt adresserer Grundfos' behov for at sikre deres forsyning af kritiske råmaterialer til højeffektive permanentmagnetmotorer. Ved at udvikle intern produktion med nye teknikker til at lave lav-kritiske Gen-3 magneter, sigter projektet mod at reducere brugen af kritiske råmaterialer (med 22.5%) og samtidig opnå en stigning i motorens ydeevne (med 50%). For at nå dette mål vil projektet skabe nye datadrevne procesoptimeringsteknikker, der lover omkostnings- og CO2-effektiv produktion.