Gå til hovedinnhold
0
Hopp til hovedinnhold

Han finn skjulte samanhengar med kunstig intelligens

Stipendiaten Kevin Roy ved UiAs WISENET-senter har utvikla ein prisvinnande algoritme.

Foto av Kevin Roy
Kevin Roy har utvikla ein algoritme som kan oppdage årsakssamanhengar i komplekse system der fleire sensorar er involverte, og der fleire oppgåver vert utførte samtidig.

Kevin Roy fekk prisen for å ha levert den beste studien på ein internasjonal forskingskonferanse i fjor. Konferansen var i regi av Institute of Electrical and Electronics i Jakarta, Indonesia.

Arbeidet blei utvald som det beste framfor studiar frå forskarar knytt til Google, Adobe USA, Carneige Mellon University og andre internasjonale selskap og universitet frå meir enn 20 land.

– Studien er ein del av doktoravhandlinga mi som eg reknar med å gjere ferdig i løpet av året, seier Kevin Roy, stipendiat ved UiAs WISENET-senter.

Oppdagar skjulte samanhengar

Kevin Roy har utvikla ein algoritme som kan oppdage årsakssamanhengar i komplekse system der fleire sensorar er involverte, og der fleire oppgåver vert utførte samtidig.

– Algoritmen analyserer signal som vert fanga opp av eit nettverk av sensorar som overvakar ein industriell prosess, seier han.

Fordelen med å bruke kunstig intelligens til å oppdage samanhengane, er mellom anna at det set offshore-industrien i stand til å effektivisere systema sine.

– Forenkla kan du seie at algoritmen oppdagar og tolkar samanhengar eit menneske ikkje er i stand til å oppdage på eiga hand, seier Roy.

Eit døme er samarbeidet mellom sensorar som overvaker temperatur, vasstand, trykk og andre ting.

– Viss ein sensor til dømes bryt saman, kan vi ved hjelp av algoritmen gå tilbake og sjå korleis han er kopla til andre sensorar og forstå kvifor han braut saman, seier han.  

Foto av Kevin Roy ved tavlen

Kevin Roy teiknar og forklarer kva for likningar som skal til for å lage ein algoritme som på eiga hand kan lære seg opp til å tolke og sjå samanhengar i komplekse data- og nettverkssystem.

Verktøy for fleire sektorar

Studien viser at eksperimenta med algoritmen var vellykka. Algoritmen vart prøvd ut med signal frå sensorar som overvaka ein industriell prosess, men Roy peikar på at bruken kan utvidast til andre felt òg.

– Algoritmen kan brukast på alle felt der det er behov for å forstå store dynamiske system, til dømes finans- og helsesektoren, seier han.

Eit viktig bidrag med den nye studien er at algoritmen er meir nøyaktig og krev mindre reknekraft og data samanlikna med det ein vanlegvis treng når ein bruker kunstig intelligens.

– I tillegg er metoden vår meir forklarleg, i motsetting til tradisjonelle metodar med kunstig intelligens, seier han.

Skapar kunnskap saman

Forskinga er ein del av eit større prosjekt ved SFI Offshore Mechatronics. Prosjektet er finansiert av Noregs forskingsråd.

Roy og kollegaene hans ved WISENET arbeider saman med forskarar frå Data Analytics, IT-integrasjon og Big Data.

Roy understrekar at den studien som fekk best paper-prisen er laga i samarbeid med rettleiar professor Baltasar Enrique Beferull-Lozano, medrettleiar Luis Miguel Lopez Ramos og andre kollegaer ved UiAs WISENET.

UiA-forskarane er takknemlege for bidraga frå Lundin Energy, og MHWirth Norway (no HMH) som har levert data frå olje- og gassanlegg til forskingsprosjektet.