SAMBA

Avdelingen SAMBA har omfattende teoretisk og praktisk kompetanse innen feltene statistisk analyse, maskinlæring og bildeanalyse. Som en av Europas største og mest kompetente grupper innen anvendt statistikk og statistisk-matematisk modellering dekker vi et bredt spekter av metoder. Å velge riktige metoder til ulike problemer er dermed en av våre sterke sider. Mange beregninger er beheftet med usikkerhet og nøyaktig beregning av denne størrelsen er en viktig spesialitet.

Forskningsområder

Statistikk i klima og miljø

Aktiviteten innenfor klima og miljø omfatter såvel anvendte problemstillinger som grunnforskning helt i fronten av internasjonalt arbeid innen feltet.

Statistisk analyse for finans, forsikring og råvaremarkeder

Vi bruker statistisk metodikk til å kvantifisere alle former for risiko innen bank-, forsikrings- og råvaremarkeder. Vi jobber mye med modeller knyttet til regelverkene Basel II og Solvens II og har utviklet et stort antall systemer knyttet til trading og risikostyring for ulike kraftselskaper.

Statistikk i marine ressurser og helse

Vi dekker et bredt spekter av anvendelsesområder innen feltene marine ressurser og helse.

Statistikk for teknologi, industri og forvaltning

Vi dekker et bredt spekter av bruksområder, inkludert prognoser, tidsserieanalyse, nettverksmodellering, optimal levering, logistikk, optimal styring av industriprosesser, pålitelighetsanalyse, kostnadsundersøkelser og analyse av svært store datasett.

Jordobservasjon

Vi utfører forskning og utvikling av metoder for analyse av digitale fjernmålingsdata fra satellitter og fly. Bruksområder inkluderer miljøovervåkning, overvåkning av klimaendringer, deteksjon av naturkatastrofer, naturressurskartlegging og kartrevisjon.

Bildeanalyse og maskinlæring

Vi har omfattende kunnskap og mer enn 20 års erfaring innen bildeanalyse og maskinlæring mot et bredt spekter av anvendelsesområder. Deteksjon, karakterisering og gjenkjenning av objekter i både bilder og bildesekvenser er sentrale temaer for mange av våre prosjekter. Et annet sentralt tema er mønstergjenkjenning i tekst.

Big Insight

Big Insight er et senter for forskningsdrevet innovasjon finansiert av Norges forskningsråd. Senteret har et nært samarbeid med universiteter, offentlige partnere og bedriftspartnere.

Siste 5 vitenskapelige artikler

Aldrin, Magne Tommy; Jansen, Peder A; Stryhn, Henrik. A partly stage-structured model for the abundance of salmon lice in salmonid farms. Epidemics (ISSN 1755-4365). pp 1-14. doi: 10.1016/j.epidem.2018.08.001. 2018.

Tvete, Ingunn Fride; Bjørner, Trine; Skomedal, Tor. Mental Health and Disability Pension Onset Changes in Consumption of Antianxiety and Hypnotic Drugs. Health Services Research and Managerial Epidemiology (ISSN 2333-3928). 5 doi: 10.1177/2333392818792683. 2018.

Kampffmeyer, Michael C.; Salberg, Arnt Børre; Jenssen, Robert. Urban land cover classification with missing data modalities using deep convolutional neural networks. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing (ISSN 1939-1404). 11(6) pp 1758-1768. doi: 10.1109/JSTARS.2018.2834961. 2018.

Lund, Eiliv; Nakamura, Aurelie; Snapkov, Igor; Thalabard, Jean-Christophe; Olsen, Karina Standahl; Holden, Lars; Holden, Marit. Each pregnancy linearly changes immune gene expression in the blood of healthy women compared with breast cancer patients. Clinical Epidemiology (ISSN 1179-1349). doi: 10.2147/CLEP.S163208. 2018.

Guttorp, Peter; Thorarinsdottir, Thordis Linda. How to save Bergen from the sea? Decisions under uncertainty. Significance (ISSN 1740-9705). 15(2) pp 14-18. doi: 10.1111/j.1740-9713.2018.01125.x. 2018.

Publikasjoner i 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, tidligere år