Udviklingen inden for datavidenskab, borgerbaseret videnskab og maskinlæring intensiveres med fokus på at skabe åbne kodebiblioteker og datasæt. For at balancere udviklingens teknologiperspektiv, er der stort fokus på markedsinddragelse via co-creation, workshops, formidling og pilotdemonstrationer, for derved at rette løsningerne mod danske virksomheders behov. 

En væsentlig del af aktiviteten er udvikling af en metocean-prototype med avanceret AI-baseret prognoseteknologi målrettet havvindindustrien. Denne løsning vil være åben og nem at integrere, især for små og mellemstore danske virksomheder, samtidig med at en dybdegående undersøgelse af fysikinformerede neurale netværk udføres. Med henblik på at understøtte udviklingen af havvindenergi på dybt vand, vil aktiviteten forbedre global modellering af havstrømme baseret på kombineret datavidenskab, numerisk modellering og nye datakilder. Målet er at udvikle prototyper, der evalueres af slutbrugere.

Satellitdata fra SWOT- og CFOSAT-missionerne anvendes til at etablere og udbrede metoder til validering af metocean-modeller, hvilket styrker deres præcision. Endelig er et element at udvikle en tjeneste, der beskytter biodiversiteten ved hjælp af åbne databaser, billeder og videoer indsamlet af borgere og at vise dens værdi via anvendelse med AI-teknologi til automatisk identifikation af fugle- og flagermusarter. Dette bidrager til at minimere risici for fuglepopulationer, der ofte udgør en væsentlig barriere for etablering og drift af havvindmøller.

Denne flerstrengede indsats positionerer Danmark som en global leder inden for bæredygtige teknologier og innovation i havvindsektoren.