Dette projekt undersøger, hvordan man kan forbedre plantebaseret kost ved at inkorporere umami-rige tilbehør/tilsætninger for at øge velsmagen. Umami, en velsmagende smag, der er forbundet med protein, er naturligt fraværende i mange grøntsager. Studiet undersøger, hvordan ”umamificering” ved hjælp af fermenterings principper kan tilføre koku (dybe, rige og langvarige smagsoplevelser) og herigennem forbedre forbrugernes accept af plantebaserede måltider,især i vestlige madkulturer.

Med målet om at forbedre medicinsk dokumentation udvikler Corti LLM-baserede værktøjer til at skabe transparente opsummeringer af patientkonsultationer. Projektet understreger vigtigheden af troværdig og forståelig forklaring for modellens adfærd, virkelighedstro evaluering og effektiv identificering af potentielle fejl i LLM generet tekst for at imødekomme nye EU-standarder.

Dette projekt forbedrer bearbejdningens digitale tvilling ved at udvikle en metode til at vurdere og rette usikkerheder i geometrisk præcision ved fræsning af indsatse og dele til forme til sprøjtestøbning. Det bruger simulering og realtidsdata fra bearbejdningsprocesser som grundlag og etablerer en omfattende metode til nøjagtighedskorrektion.

Kontrolleret friktion er en forudsætning for at LEGO Klodser fungerer til leg. Bæredygtige plast har andre friktionsegenskaber. Designet af LEGO Klodser mest baseret på erfaring og prototyper. Introduktion af bæredygtige plast kræver grundig forberedelse. Dette erhvervspostdoc projekt har til formål at skabe en dybere forståelse for måling af friktion imellem plastmaterialer. Yderligere opbygges viden omkring friktionsmålemetode og numerisk modellering med henblik på funktionssimulering.

Dette projekt bruger deep learning for grafer på Vipps MobilePays massive betalingsnetværk for at forstå netværksdynamik, forudsige brugeradfærd og identificere indflydelsesrige brugere. Forskningen kombinerer deep learning og netværksanalyse til at etablere en foundation model, der kan forudsige bl.a. transaktionsmønstre og produktadoption. Resultaterne vil bidrage til både akademisk forståelse af sociale netværk og praktiske anvendelser inden for fintech-sektoren.

Vi belyser med dette projekt de vandreleterede risici som danske ejendomme er udsat for ved at bruge machine learning til at kombinere klimadata med forsikringsskadedata. Målet er at udvikle metoder, som nøjagtigt kan forudsige risikoen forbundet med indtrængende vand trods det skiftende klima. Projektet bidrager til at danske ejendomme fortsat kan være forsikringsbare og at priserne på forsikring ikke eksploderer som følge af klimaforandringer, samt at urimelig økonomisk omfordeling forhindres