Til hovedinnhold

Kunstig intelligens for mer miljøvennlig veibygging

Norske anleggsmaskiner går på tomgang i nær halvparten av arbeidstiden. I tillegg står de for en femtedel av klimagassutslippene fra bygg- og anleggsnæringen.

FØRST I VERDEN: Disse står i spissen for forskningsprosjektet Datadrevet Anleggsplass, som skal bruke kunstig intelligens for å gjøre anleggsprojektene mer effektive og klimavennlige: Fra venstre prosjektleder Lars Horn i Skanska, forskerne Torkel Haufmann og Signe Riemer-Sørensen fra SINTEF Digital og Jo Mortensen, leder for Skanska Digital.
FØRST I VERDEN: Disse står i spissen for forskningsprosjektet Datadrevet Anleggsplass, som skal bruke kunstig intelligens for å gjøre anleggsprojektene mer effektive og klimavennlige: Fra venstre prosjektleder Lars Horn i Skanska, forskerne Torkel Haufmann og Signe Riemer-Sørensen fra SINTEF Digital og Jo Mortensen, leder for Skanska Digital.

Nå blir Skanska først i verden til å utvikle kunstig intelligens for anleggsmaskiner, for å oppnå mindre utslipp, raskere utbygging og lavere kostnader. Med på laget er SINTEF, Volvo og Software-selskapet Ditio. Sammen skal de bruke maskinlæring, ruteoptimalisering og kunstig intelligens for å hjelpe maskinene å jobbe mer effektivt.

– Denne forskningen sikter på å skape betydelige kutt i både tidsbruk, utslipp og anleggskostnader, og målet er å gjøre løsningen kommersielt tilgjengelig for alle. Skal vår bransje nå bærekraftsmålene, må vi gjøre det sammen, understreker prosjekteier Jo Mortensen i Skanska Digital – en avdeling som er spisset mot forretningsutvikling innen digitale løsninger for bygg- og anleggsnæringen.

Forskningsprosjektet med tittelen «Datadrevet anleggsplass» har en ramme på 19 millioner kroner. Forskningsrådet går nå inn med halvparten i støtte gjennom det statlige forskningsprogrammet Pilot-E, for å gjøre veien kortere fra idé til marked.  

Først i verden i anleggsbransjen

SINTEF-forskerne Signe Riemer-Sørensen og Torkel Haufmann kjenner ikke til noen liknende forskningsprosjekter i verden, og ser fram til å komme i gang med nybrottsarbeidet. 

EKSPERTEN: Forsker Signe Riemer-Sørensen ved SINTEF Digital er astrofysiker, og har jobbet med dataanalyse og maskinlæring innen både vannkraft og oljenæringen. Nå skal hun hjelpe Skanska og Lars Horn med å effektivisere anleggsprosjektene.
EKSPERTEN: Forsker Signe Riemer-Sørensen ved SINTEF Digital er astrofysiker, og har jobbet med dataanalyse og maskinlæring innen både vannkraft og oljenæringen. Nå skal hun hjelpe Skanska og Lars Horn med å effektivisere anleggsprosjektene.

– En stor anleggsplass er et komplekst puslespill med mange parallelle operasjoner som ofte er gjensidig avhengige av hverandre. Når vi opererer med slike data i sanntid, er vi langt unna de perfekte datasettene som svært mange av teoriene for maskinlæring er utviklet på. Ute i felten endrer rammebetingelsene seg hele tiden. Det gjør dette ekstra interessant, sier Riemer-Sørensen.  

DHL og de andre logistikkselskapene bruker allerede kunstig intelligens for å finne de mest effektive rutene for pakkedistribusjon. Men Skanska har helt andre problemstillinger, understreker forskeren. 

– Den store forskjellen er at DHL kun leverer, mens Skanska sitter med alle leddene i verdikjeden. På anleggsplassen er de både sender og mottaker av massene som skal flyttes. Skanska har dermed flere hensyn å ta – og enda mer å tjene på optimalisering til kundens beste.

Vil du vite mer om prosjektet? Les hele saken på sidene til Skanska. 

Publisert mandag 16. desember 2019