Til hovedinnhold

– Dette er områder hvor Norge kan ta en lederposisjon

Norwegian Center for Research-Based Artificial Intelligence Innovation (CRAI) åpner for et utstrakt samarbeid mellom næringsliv og akademia – et nødvendig premiss for utviklingen av gode løsninger.

Bilde: Shutterstock

Forskningsrådet har i en rekordstor tildelingsrunde investert 2,1 milliarder kroner i 22 nye sentre for forskningsdrevet innovasjon (SFI).

Et av sentrene er Norwegian Center for Research-Based Artificial Intelligence Innovation (CRAI), bestående av en rekke store aktører innen næringsliv og akademia – blant dem SINTEF.

– I CRAI får vi nå samlet et veldig bredt spekter av både industri- og forskningspartnere. Å skape ny verdi ved å bruke kunstig intelligens dreier seg like mye om å endre arbeids- og forretningsprosesser som å utvikle ny teknologi, sier Anders Bryhni, leder av nyetablerte AI@SINTEF.

– Her trekker vi på næringslivskompetanse både fra unge selskaper som er «digitally born» og etablerte selskaper som radikalt forbedrer kundebehandling og drift gjennom bruk av kunstig intelligens. Dette kobler vi med landets sterkeste forskningsmiljøer på KI og maskinlæring, og sammen skal vi sette Norge på kartet internasjonalt, sier Bryhni.

Han forteller at sentrale tema blir innovasjon, etisk bruk av KI, forklarbarhet og maskinlæring for industrielle bruksområder.

– Derfor er denne sammenstillingen et godt utgangspunkt. Teknologien må bli forstått og tatt i bruk i forretningslivet – og det kan bare skje gjennom et utstrakt samarbeid, sier Bryhni.

Fakta om Norwegian Center for Research-Based Artificial Intelligence Innovation (CRAI):


I tillegg til NTNU og SINTEF består konsortiet av Universitetet i Oslo, Universitetet i Stavanger, Norsk regnesentral, Telenor ASA, DNB ASA, Schibsted ASA, DNV GL AS, Cognite AS, Trønderenergi AS, Kongsberg Digital AS, Retriever Norge AS, Norsk rikskringkasting AS, Sparebanken 1 SMN og DigitalNorway.

Senteret lokaliseres til Institutt for datateknologi og informatikk ved NTNU i Trondheim og ledes i samarbeid med SINTEF Digital. Senteret vil jobbe tett sammen med den industri-støttede Norwegian Open AI Lab ved NTNU og noen av de sterkeste forskningsgruppene og nettverkene ved universiteter i Europa, USA og Kina.

 

Økt tilfang av reell industridata

Samtidig vil samarbeidet kunne løse en annen typisk utfordring i utviklingen av kunstig intelligens – nemlig tilfanget av data, forteller Jon Atle Gulla, professor ved Institutt for datateknologi og informatikk ved NTNU og senterleder for CRAI:

– Det er vanskelig å jobbe med kunstig intelligens uten reelle data i store mengder. Når vi nå har et samarbeid på tvers av bransjer og sektorer som det vi nå ser i CRAI, kan de forskjellige aktørene samtidig få tilgang til massive datasett som ikke bare vil bidra i forskningen, men også hjelpe industrien til å bygge nye verktøy og forretningsmodeller.

 

Kan ikke løses med hyllevare

Utviklingen innenfor kunstig intelligens har, ifølge forskningsleder Anne Marthine Rustad ved SINTEF, kommet langt på en rekke områder. For eksempel det teknologigiganter som Google og Amazon gjør innen bilder, anbefalinger og språk basert på «internettdata», altså analyser utført på enorme mengder strukturert data fra personkunders bruk av deres tjenester.

– Når det kommer til anvendelse av faktisk industridata, er historien en annen. Dette er gjerne data som verken er strømlinjeformet eller sammenhengende – om den i det hele tatt eksisterer. På dette feltet er vi tilnærmet i startgropen, sier Rustad.

Det betyr samtidig at eksisterende industri kan få god hjelp av ny teknologi, slik at de får tatt ut mer av  verdipotensialet i det de driver med, sier hun:

– Kunstig intelligens kan være med på å løse flere av de utfordringene bransjen opplever i dag. Dette er også andre type utfordringer enn de man kan løse med eksisterende hyllevare. Skal vi lykkes, kreves det mye forskning og et godt industrielt samarbeid – noe det nå legges til rette for med etableringen av CRAI.

 

Store muligheter for norske løsninger

Ifølge Rustad er det mye som gjenstår, også internasjonalt, på å ta i bruk kunstig intelligens for å kunne løse disse problemene effektivt.

– Dette er områder hvor Norge kan ta en lederposisjon – og da spesielt på de områdene vi er gode på fra før. Vi har domenekunnskapen og kjenner prosessene godt i en rekke industrier der kunstig intelligens kan utgjøre en forskjell. I tillegg har vi en god tradisjon for samarbeid, sier Rustad.

Også Bryhni tror at industrikunnskapen kombinert med datadrevet analyse kan lede til store ting:

– Norge har klare ambisjoner om å bli verdensledende på kunstig intelligens på områder der vi er gode fra før – enten det er kraftproduksjon, havrom eller forvaltning. Jeg tror kunstig intelligens kommer til å bli et område der man må velge sine kamper, og sørge for at man er aller best på det området, sier Bryhni og legge til: 

– Her stiller vi godt – spesielt med tanke på den kompetente arbeidskraften her til lands, og de mange mulighetene vi har til å teste ting i et hjemlig miljø.

 

Konkret innovasjon

– Dette er jo et senter for forskningsdrevet innovasjon, og da ligger det jo i navnet at det ikke skal romme bare forskning – men også innovasjon, sier sjefforsker Arne Jørgen Berre ved SINTEF – som er nettopp innovasjonsansvarlig i CRAI.

Han forteller at det under opprettelsen av CRAI ble definert særlig sju viktige innovasjonsområder.

– Og da er det spesielt to av disse vi ser vil være av særlig verdi for våre industrielle samarbeidspartnere – nemlig arbeid med personifisering og intelligente digitale tvillinger, sier Berre.

Mens aktører som Schibsted, NRK, Telenor og DNB kanskje vil være mest interessert i fremtidens muligheter for å skape bedre personalisert innhold og tjenester, vil andre aktører som DNV-GL og Kongsberg Digital kunne ha stor nytte av mulighetene som åpner seg med intelligente digitale tvillinger, forteller Berre:

– Ved å benytte kunstig intelligens til å tilføre et intelligent lag over en digital tvilling, kan man hele tiden simulere alternativer og se i hvilken retning ting er på vei – og deretter resonnere over prediksjoner. Ser systemet at utviklingen av en sensorverdi går i feil retning, kan det ta en aksjon og utføre alternative operasjoner eller stenge ned, samt varsle mennesker. Dette vil også kunne skje i sanntid, ikke ulikt de autonome systemene i selvkjørende biler.

 

Etisk forsvarlig utvikling

Gjennom samarbeidet med Universitetet i Oslo, forteller Berre at det vil bli lagt stor vekt på at både forskning og innovasjon i CRAI skjer på «korrekt» vis, sier Berre:

– Alt dette må selvfølgelig skje på en måte som ivaretar både hensynene til personvern og etiske prinsipper. I tillegg er det viktig for utviklingen av kunstig intelligens, og for at det skal bli akseptert i samfunnet, at systemene baseres på forklarbare datakilder og prinsipper.

Kunstig intelligens er ifølge Berre avgjørende for at uttrykket «data er den nye oljen» skal kunne slå til.

– Men når vi ser hvilke teknikker de internasjonale teknologigigantene har for å få tak i personlige og industriell data, må vi bli mye flinkere til å eier og forvalter våre egne data nasjonalt, og gjøre denne tilgjengelig. Da må det samtidig stilles store krav til hvilke data som samles inn – og hvordan dette behandles, sier Berre – som også leder komiteen for standardisering av KI i Norge, med videre kobling opp mot internasjonale standarder.

I arbeidet med CRAI vil det åpnes opp for støtte til innovasjon også hos aktører som ikke er aktive samarbeidspartnere i senteret.

– Vi har et mandat om å bidra inn til økt innovasjon nasjonalt. Det er litt av grunnen til at vi også har med DigitalNorway, som skal fungere som et bindeledd opp mot resten av landets næringsliv.

Fakta om AI@SINTEF:

I satsingen AI@SINTEF kombineres grunnleggende forskning på metoder og algoritmer innen maskinlæring og behandling av data sammen med anvendelser av kunstig intelligens i alle bransjene hvor SINTEF jobber med Norges mest innovative selskap.

Publisert torsdag 25. juni 2020