Dette projekt har til formål at udvikle datadrevne modelleringsløsninger til at designe nye metrolinjer i København (tunneler og skakte), der optimerer risikoen for skader på eksisterende konstruktioner og installationer mod CO2-fodaftryk. Det planlægges at disse løsninger også vil blive testet som realtidsalarmsystemer under et eller flere udvalgte igangværende byggeprojekter. ARUP vil tackle udfordringer ifm. opførsel af store underjordiske infrastrukturanlæg ved at udnytte teoretiske metoder

Dette projekt kombinerer nye forskningsresultater fra Niels Bohr Institutet med Sparrow Quantums (SQ) deterministiske enkelt-foton kilde. Resultatet vil være en prototype på en deterministisk kilde til sammenfiltrede fotoner. Denne prototype vil være udgangspunktet for et kommercielt produkt som vil være en nøglebrik i udviklingen af fejlrettede kvantecomputere og kvantekommunikations protokoller. Dette produkt vil sikre SQ og DK en strategisk nøglerolle i udviklingen af ny, kritisk teknologi.

Autonom høst kræver bedre erkendelse af miljøet. Nuværende metoder er begrænset, dette projekt fokuserer på hvorledes bevægelse i miljøet kan anvendes ved Scene Flow, hvor miljøets bevægelse estimeres uden andvendelse af de kontekstuelle egenskaber. Dette forbedrer mulighederne for kollisionsundgåelse og ruteplanlægning. Forskning i anvendelse af bevægelse i landbrugsmiljøet mangler da eksisterende algoritmer er uegnede til komplekse landbrugsscener.

Envo udvikler en SaaS-platform, der adresserer en af de største globale klimaudfordringer – manglende energirenovering af bygninger. Varme, el og køling udgør 28% af den globale CO2-udledning, hvilket gør det nødvendigt at energieffektivisere ældre bygninger. Med Envo gør vi dette muligt ved at levere skræddersyede net-zero-strategier baseret udelukkende på adressen. Ved at kombinere avancerede optimeringsmodeller og datadrevet beslutningstagning tilbyder vi bygningsejere en omkostningseffektiv, skalerbar og automatiseret løsning. Envo ønsker at sikre, at bygninger holder sig inden for Paris-aftalens målsætninger. Envo skal bidrage til at accelerere renoveringsraten fra ca. 1% til 3% for at opnå EU's klimamål. Gennem vores løsning gør vi det muligt for ejendomsejere at reducere deres CO2-aftryk betydeligt og samtidig skabe økonomisk bæredygtige investeringer. Innovationsfondens investering er afgørende for at implementere vores avancerede optimeringsmodeller og algoritmer i en brugervenlig self-service platform. Dette vil gøre det muligt for tekniske og ikke-tekniske brugere at udarbejde strategier for CO2-reduktion hurtigt og effektivt. På lang sigt ser vi Envo som en nøglespiller inden for bæredygtig bygningsudvikling. Vores mission er at gøre bæredygtighed simpelt og tilgængeligt for alle – fra parcelhusejere til store ejendomsporteføljer på tværs af Europa. Vores vision er at sikre, at fremtidige generationer ikke efterlades med en forfalden bygningsmasse.

De fleste fremsynede mennesker anerkender vores behov for at skifte væk fra fossile brændstoffer. Vi har nu gode løsninger til at høste vedvarende energi, men det forbliver et åbent spørgsmål, hvordan vi kan lagre energien, eller producere kemikalier og materialer uden fossile brændstoffer. Bioproduktion tilbyder muligvis flere svar end noget andet område. Med syntetisk biologi kan mennesker nu skrive biologiske programmer til at omdanne vedvarende råstoffer til mange forskellige produkter. Men de fleste bioomdannelsesveje er endnu ikke effektive nok til at være konkurrencedygtige på markedet. Tænk på den digitale og AI-revolutionerne. Selv med algoritmer klar, måtte disse forvandlinger vente i årtier, indtil vi havde mikrochips og GPU'er med hurtig nok databehandling til at køre disse algoritmer. Enzymer er mikrochipsene og GPU'erne for syntetisk biologi algoritmer. Biosolutions har brug for hurtige enzymer for at være konkurrencedygtige på markedet. De nuværende metoder til enzymingeniørarbejde har ikke været gode nok til at imødekomme dette behov. Her kommer ENZIDIA. Vi har kerne teknologier til at bygge verdens mest kraftfulde enzymingeniørplatform, som integrerer det ypperste inden for syntetisk biologi, generering af store data og AI. Den transcenderer de konventionelle industriel metoder med størrelsesordener. Med katalytisk støtte fra InnoFounder, er vi på en rejse for at muliggøre bioøkonomien ved at levere de hurtigste enzymer.