23948sdkhjf

Danske studerende slår internationale virksomheder af banen til robot-VM

En gruppe ingeniørstuderende fra Aarhus Universitet har vundet verdens største internationale konkurrence i robotdesign. Det skriver universitetet på sin hjemmeside.

Torsdag fik de fire studerende overrakt den fornemme ”People’s Choice Award” for deres uatonome polarbåd ARCAB, og dermed sikrede de sig førstepladsen blandt 150 finalister i dette års verdensmesterskab i robotdesign.

Polarbåden er designet til ekspeditioner i iskoldt hav, hvor den blandt andet kan måle vanddybde, saltindhold, marinevækst og strømningsforhold med meget stor præcision og dermed hjælpe forskerne til at udvikle bedre klimamodeller.

Alexander Fürsterling, Simon Sejer Pedersen, Mathias Skovby og Lasse Vesterled, der har designet og udviklet ARCAB, kommer alle fra diplomingeniøruddannelsen i Maskinteknik ved Ingeniørhøjskolen Aarhus Universitet. Båden har de udviklet til universitetets klimaforskere i forbindelse med et semesterprojekt, og VM-sejren kommer bag på holdet.

- Vi er selvfølgelig begejstrede. Det havde vi slet ikke regnet med. Vi er bare studerende, og vi har dystet med nogle af de helt store tech-virksomheder og eliteuniversiteter i verden. Det er selvfølgelig vildt fedt at få anerkendelse for noget, man har lagt så mange kræfter i. Men allermest er vi glade for, at vi har fået lov til at samarbejde med universitetets klimaforskere, og at det er lykkedes for os at gøre dem klogere på konsekvenserne af den globale opvarmning, siger Mathias Skovby ifølge universitetets hjemmeside.

Med prisen vandt de fire studerende over en række store internationale virksomheder som Samsung, Mazda og Volvo i kategorien Global Engineering Impact, og som om det ikke var nok, løb gruppen med en andenplads i årets Student Design Competition for it- og ingeniørstuderende fra universiteter over hele verden.

Herunder kan du se et klip fra prisoverrækkelsen.

Kommenter artiklen
Job i fokus
Gå til joboversigten
Udvalgte artikler

Nyhedsbreve

Send til en kollega

0.094