Formålet med Eurekaprisen er å fremme kvalitet i studentprosjekter. For å kvalifisere til prisen må oppgaven ha fått karakteren A, og de nominerte prosjektene vurderes ut fra følgende kriterier:
- vitenskapelig kvalitet
- samfunnsrelevans
- nytenkning
- betydning for forskningsfeltet
Foruten heder og ære mottar vinnerne blomster, hvert sitt diplom og en pengepremie på 10 000 kroner.
Dette er årets vinnere og juryens begrunnelser:
Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk
Oppgavetittel: «Automatic Removal of Sensitive Content in Images and Documents for Efficient Archiving»
Skrevet av: Rami Amer, Anwar Debes og Yasin Hessnawi
Juryens begrunnelse: Oppgaven tar for seg et svært aktuelt og viktig problem: Hvordan finne og fjerne sensitiv informasjon fra store mengder dokumenter raskt og sikkert. Dette er en oppgave som i dag krever store ressurser og mye manuelt arbeid. Gruppen har utviklet Hide Me AI, et verktøy som automatiserer denne prosessen og gjør den både enklere og mer presis.
Dette prosjektet viser hva studenter kan få til når de kombinerer engasjement, kreativitet og fagkunnskap. Vi mener derfor at denne oppgaven er et strålende eksempel på hvordan studentarbeid kan bidra til reelle forbedringer i samfunnet, og den fortjener å løftes frem som et forbilde for andre.
Fakultet for medisin og helsevitenskap
Oppgavetittel: «Hæ? Skal du til Daniel? Ja, men Daniel har ikke noen hjelpemidler»
Skrevet av: Eline Harstad og Julie Holte Naas
Juryens begrunnelse: Studentene setter søkelyset på ergoterapeuters tverrfaglige bidrag til en av vår tids store folkehelseutfordringer – psykisk helse blant unge. Oppgaven fremhever betydningen av tidlig innsats for helsefremming og forebygging av utenforskap, og viser hvordan ergoterapeuter kan bidra med strategier som styrker daglig fungering hos ungdom med psykiske helseutfordringer.
Prisvinnerne belyser ergoterapeuters helhetlige tilnærming, der fysiske, psykiske, sosiale og miljømessige faktorer ses i sammenheng for å fremme hverdagsliv og livskvalitet. Oppgaven aktualiserer en viktig utfordring og synliggjør en yrkesgruppe hvis rolle ofte er underkommunisert. Studentene viser samtidig solid faglig oversikt og underbygger analysene med relevante teorier.
Fakultet for ingeniørvitenskap
Oppgavetittel: «3D-printing av betong med kalsinert leire, sjøvann og polypropylenfiber – En eksperimentell studie av bærekraftige materialvalg og deres effekt på 3D-printet betong»
Skrevet av: Lars De Bartolo, Stina Brahimi og Shano Ghaffari
Juryens begrunnelse: Oppgaven adresserer en av byggebransjens største utfordringer – høye CO₂-utslipp fra betongproduksjon – og undersøker alternative, bærekraftige materialer som kalsinert leire og sjøvann.
Oppgaven er gjennomført i samarbeid med en stipendiat, og resultatene inngår i videre forskning. Den har potensial til å danne grunnlag for fremtidige forskningsprosjekter innen bærekraftig betongteknologi og additiv produksjon. Oppgaven dokumenterer metodikk og resultater på en måte som gjør den egnet som referanse for videre studier, og kan bidra til utvikling av standarder for 3D-printet betong.
Fakultet for økonomi
Oppgavetittel: «Analyse av svinn i meieriproduksjon ved Tine Frya: En casestudie med Lean-perspektiv»
Skrevet av: Leif Trygve Isene Aanekre, Dawid Konieczny og Ståle Johan Thorkildsen
Juryens begrunnelse: Oppgaven kombinerer høy vitenskapelig kvalitet med en tydelig og avgrenset problemstilling: Hvordan og hvorfor oppstår svinn i produksjonen ved Tine Frya, og hvilke forbedringstiltak kan iverksettes ved hjelp av Lean-verktøy for å redusere dette? Studentene har gjennomført en metodisk solid studie, med observasjoner, intervjuer og bruk av kvantitative produksjonsdata fra Tine Frya.
Nytteverdien av resultatene er svært høy. Matsvinn er en av de store samfunnsutfordringene, både økonomisk og miljømessig. Oppgaven viser hvordan Lean-metodikk kan bidra til systematiske forbedringer i norsk matindustri, og de fire konkrete forbedringstiltakene som foreslås, har direkte overføringsverdi til både Tine og andre aktører i bransjen.
Fakultet for arkitektur og design
Oppgavetittel: «Using Generative AI to Optimize Feedback Systems in Student-Dense Programming Course»
Skrevet av: Andreas Christiansen, Christopher Ngo og Ola Nikolai Skjeret
Juryens begrunnelse: Oppgaven tar tak i en av de største utfordringene i dagens utdanning – hvordan studenter kan få rask, presis og personlig tilpasset tilbakemelding i emner med svært mange deltakere. Med en imponerende kombinasjon av metoder der det er tatt i bruk litteraturstudier, intervjuer, systemutvikling og evaluering i et reelt kursmiljø, har kandidatene utviklet et fungerende og umiddelbart anvendelig verktøy som reduserer ventetiden på tilbakemelding fra timer til sekunder, samtidig som kvaliteten og læringsutbyttet styrkes.
Arbeidet viser høy vitenskapelig kvalitet, kreativitet og gjennomføringsevne. Systemet de har utviklet integrerer generativ kunstig intelligens på en måte som ikke gir fasitsvar, men heller bygger opp studentenes forståelse gjennom hint, forklaringer og veiledende spørsmål. På denne måten har de lykkes i å bruke AI på en pedagogisk forsvarlig og nyskapende måte.