Gå til hovedinnhold
0
Jump to main content

Algoritme oppdagar framtida

Nye analysemetodar for datasystem kan hindre driftsstans i offshoreindustrien. Dette vil spare tid og pengar. Det viser ny forsking frå Luis Miguel López Ramos på UiA. 

Artikkelen er mer enn to år gammel, og kan inneholde utdatert informasjon.

Postdoktor Luis Miguel López Ramos frå UiA foran tavle
Postdoktor Luis Miguel López Ramos frå UiA har utvikla ein metode for dataanalyse der ein algoritme spår framtidig åtferd i eit system basert på tidligare åtferd.

Luis Miguel López Ramos forskar på signal- og databehandling. Nå utviklar han ein algoritme som kan gå gjennom ei stor datamengde og rekne seg fram til når og kor det kan oppstå uventa endringar. 

López Ramos er postdoktor og knytt til Senter for forskingssdrevet innovasjon Offshore Mechatronics (SFI) og Wisenet ved Universitetet i Agder (UiA). 

López Ramos er ein av forskarane på det største SFI-prosjektet UiA nokon gong har hatt. Prosjektperioden varer frå 2015-2023 og har som mål å auke samarbeidet mellom forskingsaktive bedrifter i næringslivet og framståande forskingsmiljø. 

Postdoktor Luis Miguel López Ramos forskar ved SFI Offshore Mechatronics på UiA.

Postdoktor Luis Miguel López Ramos forskar ved SFI Offshore Mechatronics på UiA.

Analyserer data

Dei siste to åra har López Ramos utvikla ein metode for dataanalyse der ein algoritme spår framtidig åtferd i eit datasystem. Algoritmen hentar informasjon basert på tidlegare åtferd. Algoritmen til López Ramos kan gå gjennom ei stor datamengde og rekne seg fram til når det kan oppstå uventa endringar. Metoden kan også seie noko om kor i systemet endringane oppstår. 

– Informasjonen vi får ved å føresjå åtferd til ei tidsrekke av datasignala kan gi enkle og forståelege forklaringar på komplekse fenomen på olje- og gassplattformer, seier López Ramos.  

Utradisjonell framgangsmåte

Dei fleste prosjekta på forskingssenteret ved UiA brukar ein modellbasert framgangsmåte. Det vil seie at ein først forsøker å lage ein simuleringsmodell basert på fysiske lovar på ein datamaskin. Når ein lager slike simuleringsmodellar må ein vanlegvis gjere ein del antakingar og forenklingar. 

– I arbeidet til López Ramos treng ein ikkje å gjere slike antakingar fordi ein bruker ein databasert framgangsmåte i staden, seier Geir Hovland, professor og leiar for SFI-en. 

– Ved å analysere store datamengder frå komplekse system, altså gjennom algoritmen, kan ein oppdage samanhengar i data som ein kanskje ikkje ville ha oppdaga med ein tradisjonell framgangsmåte, seier Hovland. 

Kan overføre metoden til andre fagfelt

Datasystem i offshoreindustrien er utstyrt med sensorar som kontinuerleg overvaker variablar som trykk, temperatur og kor mykje olje som flyt gjennom røyra. Det er likevel ikkje lett å vite korleis systemet vil oppføre seg på eit gitt tidspunkt.

– Olje- og gassplattformer har system som er svært komplekse. Teknikkar som kan oppdage åtferd som kan leie til systemfeil har stor verknad for dei, seier López Ramos.

Sjølv om SFI-en i hovudsak hjelper offshoreindustrien med nyskapande mekatronikk-system, kan metodane til López Ramos også ha stor verdi for andre fagområde.  

– Metodane hans er generelle og ikkje spesialtilpassa for olje- og gassindustrien. Dei er derfor moglege å overføre til andre fagområde. I framtida håper vi at algoritmane hans mellom anna kan bli brukte innan helsesektoren ved behandling av pasientar, seier Hovland. 

López Ramos vil halde fram på UiA med å drive grunnforsking på matematisk modellering i to år til. Han håper at forskinga hans kan legge eit grunnlag for andre typar metodar for å analysere data. 

– Eg håpar at metodane mine kan kome til nytte i fleire sektorar i framtida. Metodane bør vere klare for å bli tatt vidare innan utgangen av året, seier López Ramos.