Projekt med stöd från WISE
Arbetet inom WISE bedrivs i flera olika former. Ett exempel är när gästprofessorer bedriver forskning vid Uppsala universitet med finansiering från WISE. I andra fall är det industridoktorander som samarbetar med forskare från Uppsala universitet i gemensamma forskningsprojekt.
Utlysningarna delas upp i akademiska utlysningar och industrisamarbeten. Nedan listas doktorander, industridoktorander och postdoktorala forskare som arbetar i projekt med stöd från WISE.

WISE Academic projects
WISE Industry projects
Forskare från Uppsala universitet | Projekttitel |
Martin Sahlberg | Towards high-performance graphene composites for hydrogen storage |
Daniel Brandell | |
Staffan Jacobson | |
Jacinto Sá | |
William Brant | Developing chemically stabilised Ni-rich cathodes for long-life sustainable Li-ion batteries |
Malin Wohlert, Pierre Munier | A novel material design process for biobased composites by employing predictive computational modeling |
WISE Research Technical Platforms
WISE Additive | WISE Additive är en nationell plattform för additiv tillverkning, eller 3D-printing, som är en resurseffektiv tillverkningsteknik av komplexa, multifunktionella material och komponenter. |
WISE Enabling Sustainable Technology Transitions | WISE EST fokuserar på hur material kan skräddarsys för att förbättra energieffektiviteten och öka livslängden hos såväl etablerade som nya innovativa tekniska system. |
Near Ambient Pressure XPS | Near Ambient Pressure XPS handlar om röntgenfotoelektronspektroskopi för att studera ytor på material. I teknikplattformen LigHt vid Uppsala universitet är verktyget integrerat med ny instrumentering för extrem elementär känslighet och strukturanalys. |
WASP/WISE joint projects
Forskare från Uppsala universitet | Projekttitel |
Dave Zachariah, Cecilia Persson | Data-driven optimization for more resource-efficient 3D-printing processes |
Jens Sjölund, Erik Berg | Bayesian Experiment Design for Closed-loop Exploration of Battery Materials Phase Space |
Niklas Wahlström, Jonathan Staaf Scragg | |
Chao Zhang | Machine Learning-Accelerated Electrolyte Modelling and Design |
Wei Xia | Rapid diagnostics and database of bacteria and their reactions to antibiotics and antimicrobial materials through high-throughput infrared (IR) spectroscopy and machine learning |
Sara Florisson | Predicting moisture content in timber drying using machine learning |
Urban Wiklund | Autonomous classification and quantification of abrasive wear ‐ for efficient materials development allowing long service lives |
Niklas Wahlström, Vladislav Borisov | Computer design of new class of green magnets for energy applications and next-generation computing |
Chao Zhang, Daniel Brandell | Solid Polymer ElectrolytE Discovery (SPEED) |
Maryna Pankratova, Anders Bergman | Brain Inspired AI Design of Topological Magnets for Sustainable Computing |