Partisia develops and operates a blockchain supporting secure multiparty computation (MPC). The purpose of the project is to perform the R&D needed to add new bleeding edge features to the platform, which allows parties external to the platform to receive a short proof that a computation was done correctly by the platform without having to trust the computers running the platform. The R&D will be done in collaboration with the cryptography group at Aarhus university.

Multipel sklerose er en autoimmun sygdom, hvor der opstår læsioner i centralnervesystemet. Mikroglia, der har vigtige immunfunktioner i centralnervesystenet, spiller en væsentlig rolle i sygdomsprogressionen. Projektet har til formål at undersøge, hvordan mikroglia-subtyper påvirkes af sygdomskontekst, biologisk køn samt farmakologiske stoffer i sygdomsmodeller for multipel sklerose.

The pharmaceutical industry is currently facing challenges as new drug modalities such as multispecific antibody constructs, PROTACs (including molecular glues), adeno-associated viruses (AAV´s) and virus like particles for gene therapy are being investigated for treatment of cancer, autoimmune diseases and genetically induced diseases. Therefore, we propose to develop a new biophysical characterization tool by combining flow induced dispersion analysis (FIDA), and advanced optical detection.

Det er velkendt at høreapparatsbrugere oplever problemer i støjfyldte miljøer. Deep learning har vist et enormt potentiale for forbedringer på netop dette område. Desværre forsvinder mange af fordelene ved teknologien hvis den skaleres ned i en størrelsesorden som tillader implementering i et høreapparat. Projektets formål er at udvikle deep-learning-algoritmer til støjreduktion og taleseparation, som kan nedskaleres i størrelse og samtidigt bevare både effektivitet og lydkvalitet.

Vi har udviklet en kryptografisk metode til at verificere store mængde data, på fx sociale netværk. Vi håber at tilbyde denne verificering til online-platforme, som kan viderebringe verificeringen til deres brugere. Brugerne kan dermed garantere at de billeder og videoer de ser er ægte og ikke er manipulerede, og at personer de interagerer med online er ægte og ærlige om deres identitet. Samfundsmæssigt kan det hjælpe med at forbedre online kultur og reducere misinformation.