Gå til hovedinnhold
0
Hopp til hovedinnhold

Nemanja Lakicevic

IKT
Fakultet for teknologi og realfag
10. desember 2019

Integrasjon av maskinlæring i intelligente varehus

Dette høstsemesteret har jeg hatt muligheten til å samarbeide med en Nærings-Ph.D. om integreringen av et AI-program i intelligente varehus. Målet med Ph.D. studiet er å anvende de seneste innovasjonene innen AI og maskinlæring for styring av energi-relaterte operasjoner i høyt automatiserte varehus.  Fokuset ligger på utviklingen av adaptive maskinlæringsalgoritmer for optimalisering av real-time administrering av varme, ventilasjon, kjøl og frys på høyt tekniske anlegg med integrerte fornybare energiressurser med energi lagring.

Min oppgave var å sørge for effektiv kommunikasjon mellom stipendiatens AI-program og anlegget som skulle styres. Dette innebærer en integrasjon mot eksisterende kommunikasjonsporter (API-er) på anlegget og nevrale nettverk for et beslutningsstøttesystem. Denne kommunikasjonskanalen henter sensordata fra anlegget, sender disse til AI for analyse og eventuelt korrigerer verdier på anleggsapparater basert på AI sine kalkulasjoner. I tillegg til selve kommunikasjonskanalen er det hensiktsmessig å logge sensordataen i en database og opprette en klient som vil presentere denne dataen grafisk. Presentasjonen av dataen på en fornuftig måte forenkler fremtidige analyser og vurdering av det implementerte systemet.

Samarbeidet gav verdifull innsikt i hvordan den nyeste teknologien kan anvendes i næringslivet for å dekke operasjonelle behov for tjenester som preger hverdagslivet. Det har vært lærerikt å være med på de ulike fasene i forskningsprosessen og kartlegge behovene som kommunikasjonskanalen skulle dekke. Erfaringen med hvordan et slikt program implementeres og hva som er viktig å ta hensyn til i et produksjonsmiljø er svært relevant for nyutdannede dataingeniører. Denne kompetansen er relevant for yrkeskarrieren og vil ta seg godt ut i en jobbsøknad mot fremtidige arbeidsplasser.