Tech & AI

Organisationer kan sluta bygga dyra centraldata­lager genom att integrera datasilor i realtid med en federerad semantisk kunskapssjö. Ramverket använder ontologibaserad dataåtkomst och FedX-federation för att koppla heterogena informationssystem utan att flytta data fysiskt. Forskarna skapar semantiska datapipelines som omvandlar ostrukturerad, semi­strukturerad och strukturerad data till ontologiska kunskapsgrafer. En federerad virtuell kunskaps­graf (FVKG) möjliggör sökning över alla datakällor via SPARQL-endpoints—en plattforms­strategi som avlägsnar semantiska hinder mellan system. Ramverket testas inom sjukvården, där dataintegrering är kritisk för patientjournal­systemens interoperabilitet. Halmstad University och China Academy of Information and Communications Technology leder projektet. För leverantörer av dataplattformar och integrations­verktyg öppnas en marknad för federerade kunskapsgrafer som alternativ till traditionell ETL och datamigration.

Volvo utvecklar en adaptiv laddningsalgoritm som minskar laddtiden för batteribussar utan att offra säkerhet. Stochastic Gradient Pulse Adaptation (SGPA) justerar laddningsintensiteten i realtid baserat på batteriers respons — temperatur, inre resistans och laddningstillstånd — istället för att förlita sig på förutbestämda CC–CV-profiler. Systemet ökar laddningseffekten när elektrokemiska förhållanden tillåter det och reducerar pulserna när värmeproblem eller resistansökning uppstår. Simuleringarna på tung- och flerbatterisystem visar kortare laddtider än traditionell multi-CCCV-laddning, med balanserad strömfördelning över batteripack. För infrastrukturleverantörer och fordonsdriftörer är detta relevant: snabbare DC-laddning minskar stilleståndstid utan ny hårdvara. Algoritmen föreslås vara implementeringsklar, vilket förkortar vägen från koncept till kommersiell deployment i elmöbilitetsflottor.

Universitetens AI-utbildningar halkar efter industrin. Dagens läromodeller med stabil kurrikulumuppbyggnad och tydlig gräns mellan teori och praktik blir obsoleta när teknikskiften accelererar och kraven från arbetsmarknaden förändras månadsvis. University West har utvecklat en modell för inbäddad pedagogik som löser detta genom epistemisk komplementaritet — universitetets teoretiska styrka kombineras direkt med industrins implementeringskunskap. Motsatsen till traditionell samverkan är här att läroplanen, undervisningsformer och modulinnehål designas tillsammans från start, inte i efterhand. Två initiativ visar hur detta fungerar i praktiken. För teknikledare som rekryterar eller utvecklar AI-kompetens innebär detta att framtida kandidater kan båda förstå grunderna och lösa verkliga problem — utan att vänta på att högskolan anpassar sig.

Okontrollerade värmebortfall och gasläckor minskar prestandan i Organic Rankine Cycles (ORC) – värmekraftcykler för återvinning av låggradsvärme inom biomassa och förnybar energi. En genomgång av läckagedetektionsmetoder visar att kontinuerlig övervakning av temperatur, tryck och flöde är mest effektiv för att upprätthålla säkerhet och verkningsgrad. Forskare från indonesiska och svenska institutioner bedömde termiska och gasmässiga läckagetekniker för ORC-system under typiska driftförhållanden. Särskilt expansorn bidrar väsentligt till värmebortfall. Integrering med IoT-enheter och maskininlärning möjliggör realtidsdiagnostik och förutsägande underhåll. Framtida utveckling bör fokusera på kostnadseffektiva sensorer för höga temperaturer och fuktig miljö. För ORC-leverantörer och driftsledare blir automatiserad läckageövervakning en konkurrensfaktor för tillförlitlighet och energieffektivitet.

Researchers have developed a distributed method that enables groups of autonomous agents—robots, drones, or vehicles—to find collision-free paths while accounting for time-dependent risks. The approach could improve efficiency in warehouse automation, autonomous vehicle fleets, and coordinated drone operations where real-time path adjustments are critical to preventing costly collisions.EN

Researchers have developed a machine learning technique that trains multiple robots to navigate around each other far more efficiently than previous approaches. The method, called PARCEL, eliminates the need for centralized controllers and complex workarounds, potentially reducing deployment costs and making autonomous systems more practical for warehouses, factories, and logistics operations.EN

Researchers have developed a smarter way to coordinate movements of hundreds or thousands of autonomous agents—robots, drones, or vehicles—using machine learning guided by human expertise. The breakthrough could significantly reduce collision resolution and navigation costs in warehouse automation, autonomous delivery fleets, and industrial robotics.EN

Researchers have created a system where AI designs complementary sets of solving strategies rather than a single approach, improving performance across different problem types and sizes. The breakthrough matters to companies relying on optimization for logistics, routing, and resource allocation—domains where one method rarely works everywhere.EN

Researchers have developed a neural network approach that dramatically reduces the data storage needed for indoor positioning systems while simultaneously improving their accuracy in cluttered environments where GPS fails. The breakthrough matters to telecom operators and location-service providers seeking to deploy cheaper, faster positioning networks in buildings and urban areas.EN

Researchers have created MagicDrive3D, a system that synthesizes photorealistic 3D environments of city streets using standard autonomous vehicle camera data—no expensive, controlled studio setups required. The breakthrough could accelerate AV development by making it easier to generate diverse training scenarios and test edge cases without collecting massive amounts of real-world video.EN

Researchers have developed an artificial intelligence system that predicts when hydrogen fuel cells will fail—days or weeks in advance—by analyzing voltage patterns that conventional methods miss. The breakthrough could slash maintenance spending for truck makers and transit agencies by catching problems before they cause breakdowns.EN

Researchers developed an LLM-powered system that automatically detects and fixes corrupted data in solid-state batteries—a task that previously required time-consuming manual review. The breakthrough could accelerate EV battery development and improve reliability predictions, potentially reducing production costs and speeding time-to-market for next-generation electric vehicles.EN

Researchers have solved a major problem with automated chemical scanning of basalt cores collected from the ocean floor, enabling faster and more reliable geological surveys. The breakthrough matters to energy exploration, climate research, and mining operations that depend on precise subsurface composition data to make billion-dollar investment decisions.EN

Researchers have found that magnetic nanoparticles can amplify the effectiveness of combination cancer treatments by improving drug delivery and coordinating multiple therapies simultaneously. The discovery could reshape oncology strategy and create commercial opportunities for companies developing targeted nanomedicine platforms.EN

Töjningsbaserad övervakning kan validera lastfördelningen i underjordiska hybridkonstruktioner av berg och betong, men kräver noggrann kalibrering för att undvika felaktiga tolkningar av strukturhälsa. Chalmers universitet tillsammans med universiteterna i Bamberg och Liège testade robustheten i övervakningsmätningar på en underjordisk testkonstruktion. Studien bedömde hur väl töjningsmätningar kunde förutsäga faktisk lastfördelning under olika förhållanden. Resultaten visar att mätningsosäkerheter och modelleringsantaganden påverkar tillförlitligheten märkbart. För sprängda tunnlar och underjordiska anläggningar innebär detta att sensorkalibrering och valideringsprotokolls utformning blir kritiska för att operatörer ska kunna lita på realtidsövervakning. Infrastrukturägare och anbudsgivare bör därför standardisera karakteriserings- och verifieringsmetoder innan de implementerar automatiserad lastövervakning i befintliga underjordiska verk.

Researchers have identified patterns in how humans converse with AI assistants that predict task success. The finding suggests companies could improve AI adoption and training by analyzing conversation styles, rather than just measuring final outcomes—a potentially significant efficiency gain for enterprises rolling out AI tools.EN

Researchers have developed a diagnostic system that detects multiple simultaneous battery faults in electric aircraft, a capability regulators say is essential before commercial eVTOL services launch. The technology isolates problems like short circuits and sensor failures in real time, addressing a major certification barrier that has delayed the industry's path to passenger operations.EN

Researchers have solved a decades-old bottleneck in calculating particle physics equations that power AI and materials research. The breakthrough uses intersection matrices to simplify complex mathematical functions, potentially accelerating everything from drug discovery to semiconductor design by making high-energy physics computations faster and more reliable.EN

Researchers have adapted optical coherence tomography—a high-resolution imaging tool already proven to improve heart surgery outcomes—for use in delicate brain vessel procedures. The advance could help surgeons better visualize blood clots, aneurysms, and device placement in the brain, potentially reducing complications and improving patient safety in a high-stakes surgical specialty.EN

Researchers developed a method to produce more accurate diagnostic proteins for tick-borne encephalitis and related viruses, addressing a gap in reliable testing. The advance could enable faster, more precise identification of these infections in at-risk regions, improving outbreak response and vaccine development timelines.EN

Researchers have solved a long-standing problem in chaos theory by deriving an exact formula for how often points return to their starting location in certain mathematical systems. The breakthrough could improve models used in physics, engineering, and data analysis where systems exhibit unpredictable but measurable behavior.EN

A comprehensive review of higher education strategies reveals that simply buying computers and internet access won't close the digital gap—colleges need coordinated efforts on infrastructure, skills training, and pedagogy. For policymakers and university leaders, the findings suggest tech spending alone misses the real barriers keeping low-income and remote students behind.EN

Researchers used artificial intelligence to modernize legacy 1970s software that simulates fluid flow through curved pipes, making it run efficiently on today's hardware. The breakthrough could accelerate engineering across industries—from oil and gas to pharmaceuticals—by enabling rapid, accurate predictions of how liquids behave in pipelines without expensive physical testing.EN

Researchers have developed a method to precisely measure the strength of reclaimed wood beams using CT scanning and computational modeling, eliminating guesswork in reuse decisions. The breakthrough could accelerate the circular economy in construction by making it economically viable to salvage and repurpose structural timber from demolished buildings.EN

Researchers have shown that CT scanning can reliably assess the structural strength of reclaimed timber beams—outperforming traditional eye-based grading. The finding matters because it could unlock billions in salvaged wood for construction while reducing waste, lowering building costs, and supporting the emerging mass-timber industry.EN