Financiering voor elf PPS-projecten

20 februari 2015

Binnen het programma Innovatieve Publiek-Private Samenwerking in ICT (IPPSI) zijn twee TA-aanvragen en negen KIEM projecten toegekend. Een aantal andere aanvragen zijn nog in behandeling.

Onder het programma IPPSI vallen twee financieringsvormen: KIEM, kleine projecten van maximaal 12 maanden, waarin minstens één kennisinstelling samenwerkt met minstens één private partner, en TA, grote meerjarige projecten waarin minstens twee kennisinstellingen samenwerken met minstens één private partner.

IPPSI is op dit moment gesloten voor aanvragen. Meer informatie is te vinden op http://www.nwo.nl/financiering-ippsi.

Hieronder de toegekende projecten uit deze ronde:

TA-financiering :

AMUSE: Aanpasbare Model-gedreven en User-specifieke Software Ecosystemen
Hoofdaanvrager: Prof. dr. S. Brinkkemper (UU)
Medeaanvragers: Dr. S. Jansen (UU), Ing. R. de Jong (AFAS ERP software bv), Prof. dr. ir. H.A. Reijers (VU), Ir. D.M.M. Schunselaar MSc (TU/e)
Extreem grote softwaresystemen worden steeds vaker in de cloud geïnstalleerd om meerdere gebruikersorganisaties op één versie van de software gelijktijdig te laten werken. Het aanbieden van exclusieve organisatie-specifieke aanpassingen wordt hierdoor complex. In het AMUSE project ontwikkelen we technieken om de code van extreem grote softwaresystemen tussen klanten te delen terwijl we organisatie-specifieke aanpassingen mogelijk houden.

DAMIOSO: Data Mining op Hoge Resolutie Simulatie Output t.b.v. het verbeteren
van kennis utilisatie

Hoofdaanvrager: Prof. dr. T.H.W. Bäck (UL)
Medeaanvragers: L. Graening PhD (Honda Research Institute Europe GmbH), Prof. dr. J.N. Kok (UL), Dr. S. Manegold (CWI)
Het DAMIOSO-project richt zich op de ontwikkeling van algoritmes en methoden voor data-management, data-mining en extractie van kennis uit zeer grote datavolumes, afkomstig van geavanceerde simulatie software, zoals deze worden gebruikt in een verscheidenheid van bedrijfssectoren (lucht- en ruimtevaart, autoindustrie, scheepvaart, etc), teneinde design ingenieurs te kunnen ondersteunen bij ontwerptrajecten.

KIEM-financiering:

Naast de eerder gehonoreerde aanvraag van Dr. H.F. Mühleisen zijn acht nieuwe KIEM-aanvragen gehonoreerd.

Watt doet mijn dak
Hoofdaanvrager: Prof. dr. H.J. Kappen (RUN)
Medeaanvrager: Ing. H.A. Carp (Alliander NV)
Het gebruik van zonne-energie voor onze dagelijkse energiebehoefte wordt steeds groter. Echter, de zon schijnt niet altijd en daarom is de opbrengst onzeker. Voor het plannen van het toekomstige energieaanbod is het nuttig om de korte termijn opbrengst van zonne-energie te kunnen voorspellen. In dit project wordt zelf-lerende software ontwikkeld die op basis van historische data van zonnepanelen het toekomstige aanbod kan voorspellen.

COSPREMO: Geavanceerde consumenten risico scoring door voorspellende nietlineaire regressie modellen
Hoofdaanvrager: Prof. dr. T.H.W. Bäck (UL)
Medeaanvragers: Dr. Michael T.M. Emmerich (UL), Prof. dr. Joost N. Kok (UIL), Mark van den Akker (SuperGraph BV)
In de financiële dienstverlening, is de risico-score van consumenten, het belangrijkste instrument om het claim- of wanbetalingsrisico’s van een lening, hypotheek of verzekering vast te stellen en daarom van essentieel belang voor het het bedrijfsmodel van de gehele financiële sector. Het COSPREMO-project richt zich op de ontwikkeling verbeterde consumenten risico scoring door gebruik te maken van state-of-the-art data mining en optimalisatie algoritmes, met een zeer grote uitbreiding van consument kenmerken, teneinde de competitieve positieve van de financiële sector te versterken.

Een zorgpad beslissingsondersteuningssysteem van de volgende generatie
Hoofdaanvrager: Dr. P.M.E. van Gorp (TU/e)
Medeaanvragers: Dr. ir. Paul de Clercq (Medecs BV), Prof. dr. ir. Uzay Kaymak (TU/e), Prof. dr. Erik Korsten (Catharina Ziekenhuis Eindhoven, TU/e), Dr. Richard Vdovjak (Philips Research)
Het DARTS-CSI project zal nieuwe technieken onderzoeken om beslissingsondersteuningssystemen de essentie van bijzaak te laten onderscheiden. In het bijzonder zullen vooraf analyses gedaan worden om te ontdekken welke zorgpad afwijkingen gevaarlijk zijn voor de patiënt veiligheid. De resultaten van die analyses zullen gebruikt worden om slimme checklists te configureren.

MASS: Monitoren van Topschaatsers
Hoofdaanvrager: Prof. dr. J.N. Kok (UL)
Medeaanvragers: Jac Orie, MSc (Men’s Speeds Skating BV), Dr. Arno Knobbe (HvA), Dr. Jacomine Ravensbergen (HvA)
Binnen de schaatsploeg van Jac Orie wordt al jaren op wetenschappelijke wijze gedetailleerde data verzameld over training, conditie en wedstrijdresultaten. Binnen dit project werken de schaatscoach, bewegingswetenschappers en data scientists samen om patronen te ontdekken in deze jarenlange trainingshistorie van de Olympisch sporters. Op wetenschappelijke wijze zullen analyses gemaakt worden van effectieve trainingstrategieën, en zullen tools ontwikkeld worden om schaatstrainers in staat te stellen een vergelijkbare aanpak te ontwikkelen.

Zoekmachines die door de ogen van de gebruikers kijken
Hoofdaanvrager: Dr. E.L. van den Broek (UU)
Medeaanvrager: Dr. Frans van der Sluis (IX B.V.)
Informatie is meer dan alleen nuttig. De onderzoeker gaat computers leren meten en verklaren wat informatie voor ons interessant, verwarrend, of juist makkelijk maakt. Dit gebeurt, letterlijk en figuurlijk, door de ogen van de gebruiker.

Snap de avatar: een interactieve sociale cognitie training met Virtual Reality bij psychose
Hoofdaanvrager: Dr. W.A. Veling (UMC Groningen)
Medeaanvragers: Ir. Guntur Sandino (CleVR B.V.), Dr. Catholijn Jonker (TUD), Dr. Marieke Pijnenborg (RUG)
Mensen met een psychotische stoornis hebben vaak moeite met herkennen van emoties en het begrijpen water omgaat in anderen. Oefenen in virtuele sociale situaties kan deze problemen wellicht verminderen. In dit project wordt de dynamische en interactieve Virtual Reality training ontwikkeld die daarvoor nodig is.

Betrouwbaarheid van open-source robot software
Hoofdaanvrager: Dr. ir. M. Wisse (TUD)
Medeaanvragers: Arie van den Ende (Delft Robotics BV), Ir. Gijs van der Hoorn (TUD)
Fabrieksrobots kunnen sinds kort op redelijk betaalbare wijze intelligent en dus flexibel inzetbaar gemaakt worden. Het open-source platform “ROS-Industrial” biedt software componenten voor bijvoorbeeld 3D beeldverwerking en zelfstandige bewegingsplanning. De industrie zou hier krachtig van kunnen profiteren, maar zijn die software componenten wel betrouwbaar? In dit project wordt een  nieuw type test ontwikkeld, waarbij echte robots worden gekoppeld aan de te testen software. Zo kan objectief worden vastgesteld of een nieuw software component voldoet aan industriële betrouwbaarheidseisen.

Ontwerp van een draadloos sensornetwerk voor hoge resolutie monitoring en control van stroomgebieden en dijken
Hoofdaanvrager: Prof. dr. ing. P.J.M. Havinga (UT)
Medeaanvragers: Ir. K. Zhang (TerraTeq), Prof. dr. C.J. Ritsema (WUR), Willem de Vries (InTech), Dr. S. Reth (Umwelt-Geräte-Technik GmbH)
De essentie van het project omvat het ontwikkelen van een draadloos sensor-netwerk om daarmee o.a. regen, bodemvocht en afvoer continu en in hoge dichtheid te monitoren. Dit moet ons inzicht geven in het functioneren van een stroomgebied en watermanagement in dijken en de mogelijkheden voor real-time, locatie-specifiek waterbeheer en beheer van overstromingsrisico’s vergroten.

Bron: NWO

Kenmerken

Wetenschapsterrein

Exacte Wetenschappen

Speerpunt

Samenwerken in thema's (2011-2014)