Regionen labbar vidare med AI och data i projekt DIHS

Region Västerbotten kommer under 2019 och 2020 att driva ett tvåårigt projekt där labbande med data i syfte att skapa olika former av förädling och värde. I labbarna kommer tekniker och metoder som är utgör eller är relaterade till Artificiell Intelligens att användas.

Man föreläser om projektet LABB
En man föreläser om projektet LABB

Region Västerbotten kommer under 2019 och 2020 att driva ett tvåårigt projekt där labbande med data i syfte att skapa olika former av förädling och värde. I labbarna kommer tekniker och metoder som är utgör eller är relaterade till Artificiell Intelligens att användas.

Projektet heter ”Data för innovationer och hållbar samhällsutveckling (DIHS)”och finansieras av region Västerbotten, Vinnova, Skellefteå kommun samt IT- och telekomföretaget A3.

Projektet är ett fortsättningsprojekt till projektet Ladds – labbet för det datadrivna samhället https://regionvasterbotten.se/it/ladds-labb-for-det-datadrivna-samhallet/vardeskapande-innovation-via-artificiell-intelligens/ i vilket bl a en prototyp för föremålsidentifiering för Returbutiken togs fram. https://www.youtube.com/watch?v=io27a5oBkUc&t=6s

Tyngdpunkten ligger på teknisk labbande men ambitionen är även att lyfta blicken och genomföra seminarier kring frågor kring etik, moral, bias i data och annat som påverkar hur de väl de tekniska lösningar bidrar till ett bättre och hållbart samhälle.

Bakgrund

Datadriven innovation kräver tillgång till data samt en labbliknande miljö där olika aktörer kan labba med data. Potentialen i datadriven innovation, inte minst inom AI-området, är enorm. Och frågan är om inte dagens nivå av välfärd och välmående företag endast kan bibehållas om det utvecklas och införs en stor mängd datadrivna innovationer.

En inte föraktlig del av labbandet handlar om att tvätta datat och göra det användbart för fortsatt vidareförädling. Det handlar helt enkelt om att rensa bort felaktigheter/bias av olika slag. Men labbandet handlar också om att omvandla datat till något som ger värde för någon slags slutkonsument i form av en mobil app, ett beslutsunderlag, insikter om hittills okända samband mm..

Detta projekt är centrerat kring själva labbandet men innehåller också delar som ska stödja detta. Det handlar om att få fatt i intressanta data, introducera aktörer i den tekniska labbmiljön och i de programvaror som används för att labba med data samt om att skapa intresse genom inspirerande föreläsningar som pekar på möjligheter, behov och risker.

Syftet är att skapa ett team av intresserade aktörer som blir självgående och för att gynna detta kommer labbet att bilda ett team som deltar i en tävling anordnad av Kaggle. Här styr vi inte över vilka tävlingar som finns men ambitionen är att välja något som gynnar det hållbara samhället.                  

Projektets övergripande syfte är att förse invånare, offentlig sektor, akademi och företag med data som ger en mer relevant, intelligent och exakt kunskap om samhället samtidigt som det skapar förutsättningar för en labbmiljö där nya datadrivna innovationer, i synnerhet de som använder sig av neurala nät kan skapas.

Denna miljö används sedan för labbar av olika slag och med olika svårighetsgrader.

Googles CEO bytte nyligen sitt företags slogan från ”Mobile First” till ”AI first”. Detta tillsammans med de insatser som Amazon, Microsoft, IBM och Google gör kring datadriven innovation pekar på att det finns en enorm potential. Vi vill knyta an till detta och försöka fånga in en del av denna potential via detta projekt genom att skapa möjligheter att praktiskt testa och lära sig delar av det skapas av de stora aktörerna.

Syfte och mål

Projektet ska ta fram innovativa lösningar för att skapa öppna datatillgångar som kan användas för datadriven innovation. Detta data ska användas i labbar, erbjudas universitet, företag och övriga aktörer som med detta data som bas kan utveckla och/eller förbättra datadrivna lösningar, t ex olika typer av chatbottar, automatiskt framtagna beslutsunderlag mm.

Det data som ska användas är bl a sensordata från Luleå Tekniska universitets SSiO-projekt (Societal development through Secure IoT and Open data)  och data i form av frågor och svar till kundtjänster.

Samtliga data ska kunna användas för träning av neurala nät vilket troligen kommer att vara en central del i många datadrivna innovationer. Iordningställandet av data kommer också i sig att vara föremål för labbar.

Några av de labbar vi tänker genomföra är dessa:

Introducerande labbar

Det kommer att genomföras introducerande labbar som ger möjlighet att bekanta sig med tekniker/produkter som utvecklingsmiljön Keras, centrala pythonbibliotek som Pandas m fl i samband med labbar kring text- och bildigenkänning mm.

Labbar kring bildanalys

Labbar kommer att göras i området för bildanalys med inriktning att detektera olika föremål eller händelser i en videoström. Vi labbar både med olika hårdvara och olika neurala nät för att se vad som är möjligt att göra beroende på plattform (CPU, GPU, TPU). I labbet kommer främst OpenCV och Neurala Nät att användas och jämföras.

Labbar kring kundtjänstdata

Labbar ska göras kring analys/tvättning av data som beskriver frågor och svar på frågor och som ställs till kundtjänster och liknande i syfte att möjliggöra innovationer som automatiskt ger service på icke-kontorstid på basala och mer avancerade frågor och inspel från medborgaren/kunden kring öppettider, när pengar betalas ut, samt icke-kritisk felanmälan. Datat kan vara i textform eller i ljudform beroende på vad som är möjligt att extrahera från de system som används. En ambition är att påbörja skapandet av en standard/rekommendation kring vilka data/features som man bör samla för att kunna automatisera kundtjänster så bra som möjligt.

Labbar kring Unity

Spelplattformen Unity innehåller en fysikmotor som numera kan användas med Deep Learning (Tensorflow). Än mer intressant är det nya samarbetet mellan Unity, Deepmind och Google där mer avancerade och försök med Reinforcement Learning (RL) som använder data från data från datorgenererade miljöer kan göras. Vi avser att genomföra åtminstone 2 labbar med Unity och RL för att bekanta oss med plattformen.

Labbar kring SSiO-data

Labbar kommer att genomföras kring SSiO-data som är sensordata har sitt ursprung i ett projekt vid Luleå Tekniska Universitet. Tanken skapa en koppling mellan labbet och IoT-världen och börja tränga in i datadelen av detta område.

Vill du veta mer eller bidra med inspel och idéer? Hör av dig till projektledaren Thomas Kvist på region Västerbotten 

Thomas Kvist Projektledare
E-post
thomas.kvist@regionvasterbotten.se
Mobil
+46(0)70-3497631