Løsningen giver læreren vigtig information om indskolingselevers skriveudvikling på baggrund af meningsfulde skriveaktiviteter. Eleverne vurderes automatisk på 4 forskellige skriftssprogsdimensioner (sætningskonstruktion, tekstfremstilling, beskrivere og stavning) – hver inddelt i 4 udviklingstrin. Projektet giver et overblik over klassens status, klassens samlede udvikling og elevernes individuelle progression. Projektet bygger på et 5. årigt forskningsprojekt i samarbejde med DPU, National Videnscenter for Læsning og DTU. Svendborg Kommune deltog med alle skoler og 2100 elever over en periode på 3,5 år.

Signaturprojektet "Bedre diagnostik af gravide ved hjælp af kunstig intelligens" har til formål at udvikle en løsning, som skal forbedre kvaliteten af ultralydsskanninger af gravide for derved at øge evnen til at forudsige komplikationer.  

Signaturprojektet omhandler en forudsigelse af sandsynligheden for, at en specifik tarmkræftspatient får en komplikation i forlængelse af en operation. Behandlingsforløbet kan dermed tilpasses på forhånd, hvilket reducerer risikoen efter operationen.

Signaturprojektet "Tidlig opsporing af begyndende sygdom med data fra eksisterende systemer" blev udviklet i Køge Kommune. Formålet var at skabe et beslutningsstøtteværktøj til tidlig opsporing af sygdom hos ældre i den kommunale pleje ved hjælp af kunstig intelligens. 

Automatisk kortlægning af børns tidlige skrivning