Norges forskningsråd har bevilget 200 mill. kroner til 13 IKT-forskningsprosjekter innenfor «Data og tjenester overalt». NR fikk to av prosjektene og er sentral bidragsyter i et tredje prosjekt. 

«Seasonal Forecasting Engine» skal utvikle superværmelding og sesongvarsler ved hjelp av ny stordata-algoritme, «COGMAR» skal videreutvikle bildegjenkjenningmetoder for villfisk med bruk av Deep Learning og «ALerT» skal utvikle et verktøy for bevisstgjøring om digital deling og personvern ved hjelp av Serious Games.

I samarbeid med Uni Research, nå NORCE, Meteorologisk institutt, Kystvakten med flere, skal NR utarbeide sesongvarsler for vær i prosjektet «Seasonal Forecasting Engine». Et godt langtidsvarsel vil kunne fortelle kraftbransjen mye om hvordan de må disponere vannet i vannmagasinene. Hvis langtidsvarselet kommer med en prognose som tilsier en lang og kald vinter, vil det ha stor påvirkning på hvor mye man bør redusere vannmagasinene om vinteren. Bedre prognoser medfører bedre utnyttelse av Norges vannbaserte energiproduksjon og kan også forebygge flom. Les mer i artikkelen på Yrs sider.

Prosjektet «COGMAR – Ubiquitous cognitive computer vision for marine services» er et samarbeid med bl.a. Havforskningsinstituttet og Universitetet i Tromsø. Her skal vi bruke Deep Learning til å tolke bilder fra ekkolodd, trålkamera og andre observasjonsmetoder. I et forprosjekt klarte vi å gjenkjenne opp til 90% av fiskeartene makrell, sild og kolmule. Havforskningsinstituttet samler inn store datamengder, og bedre klassifisering gir vesentlig bedre bestandsestimering. Les mer i artikkelen på Havforskningsinstituttets sider.