Masteroppgave løser problem med maskinlæring og data i Gurusoft
På Gurusoft Brukerforum 2019 var ett av temaene hvordan maskinlæring og kunstig intelligens kan bidra til et bedre rapportsystem. Masterstudent og Gurusoft-ansatt Edvard Susnic Krossøy holdt foredrag om dette temaet, og fortalte om mulighetene som finnes, og hva Gurusoft har gjort for å ta det i bruk. I forbindelse med dette oppstod det en diskusjon mellom Annie Bjørklund fra Bergen Vann og Edvard om en utfordring Bergen Vann hadde, og som kanskje kunne løses med bruk av maskinlæring. Samtalen skulle vise seg å sette i gang tankemaskineriet til Edvard, som påfølgende år valgte å basere hele forskningsprosjektet sitt på masterstudiet ved Maastricht University i Nederland på denne problemstillingen.
I september 2020 er oppgaven både presentert og innlevert, og Edvard har returnert til Norge. Han sitter på flere verdifulle funn, og flere av dem deler han her;
-"Jeg ønsket å skrive en masteroppgave med fokus på Business Ingelligence, hvor jeg tok i bruk data for analyse, modellering og maskinlæring. Problemstillingen jeg diskuterte på Gurusofts Brukerforum høsten 2019 var veldig interessant, og presenterte en utfordring som var perfekt for det jeg ønsket å jobbe med i min masteroppgave. At Bergen Vann viste sterk interesse for at jeg skulle undersøke denne problemstillingen og var samarbeidsvillige med tanke på å tilgjengligjøre data var også en viktig faktor."
-"Det første jeg gjorde var å sette meg inn i Bergen Vann sin utfordring, og forstå hvordan en drikkevannsprodusent opererer og hvilke utfordringer de møter. Deretter analyserte jeg den tilgjengelige dataen for å danne meg et bilde av hvordan en eventuell løsning kunne se ut. Løsningen jeg så for meg var å lage en sannsynlighetsmodell basert på tilgjengelig data og maskinlæring, som brukes i den daglige driften for å støtte opp under beslutningsprosesser, for å optimalisere produksjonen og distribusjonen av drikkevannet."
Hva er din tilknytning til Gurusoft?
- "Jeg har jobbet deltid i Gurusoft siden 2013, og gjennom hele studietiden. Der har jeg blant annet jobbet med innovasjon og produktutvikling. Det er slik jeg har fått interessen for vann og avløp, som er et av Gurusofts produktområder.”
Fortell mer om pilotkunden Bergen Vann, og om hvordan prosessen har vært.
- "Jeg har samarbeidet med Bergen Vann, og testet modellen og systemet jeg utviklet på deres data. Slik fikk jeg testet hvordan løsningen kan fungere og brukes i praksis, og ikke minst hvilke resultater det kan gi. Det viste seg at systematisk styring av ledningsnettet i stor grad kan forebygge kimtallsvekst, som var utfordringen de hadde.”
Er løsningen ferdig og klar for å implementeres?
- “Løsningens rammeverk er klart for å tas i bruk. Det er nødvendig med en prosjektperiode for datainnsamling, analyse og implementasjon for å sette opp en tilpasset løsning for kunden. Dette er ikke et produkt i seg selv, men det viser hvordan man kan ta i bruk maskinlæring for å løse kjente utfordringer. Rammeverket og måten maskinlæring brukes på kan selvsagt settes opp som en del av Gurusoft Report, hvor mange allerede har samlet inn data som er lett tilgjengelig gjennom deres Data Hub. Her må jeg understreke viktigheten av en god analysefase, hvor man identifiserer den potensielle effekten av løsningen. Dersom gevinsten er tilstrekkelig, kan man sette det opp i Gurusof Report."
Hvem er en typisk kunde? og hvorfor burde flere hoppe på løsnngen?
- “Alle drikkevannsprodusenter vil dette kunne være aktuelt for, men også selskaper som driver med avløp og energi. Det eneste som kreves for å ta i bruk en slik type løsning er at man har tilgjengelig data og en konkret utfordring man ønsker å løse.”
Hvordan vil du jobbe videre med prosjektet? Og hva er neste steg?
- "Jeg skal i gang med en prosess med Bergen Vann for å sette opp løsningen jeg har designet i oppgaven. Det blir utrolig spennende. Videre håper jeg også å komme i kontakt med andre selskaper og drikkevannsprodusenter som er interessert i å ta i bruk maskinlæring.”
Avslutningsvis, kan du si noe om hvorfor videre utvikling på området er så viktig?
-“Drikkevann er et utrolig viktig område her i Norge, men også internasjonalt. Vannproduksjon og distribusjon er områder med mye data og komplekse problemstillinger, og er derfør høyaktuelt for å høste gevinster ved bruk av moderne maskinlæringsmodeller kombinert med den eksisterende fagkompetansen, som jeg opplever er veldig sterk her i Norge."
- "Det er viktig at vi fortsetter å jobbe med innovasjon og tar i bruk nye løsninger på dette området, ettersom drikkevannet er helt kritisk. I Norge har vi også mulighet til å være ledende på området og ta en rolle internasjonalt ved å aktivt ta i bruk nye og innovative løsninger i arbeidet med drikkevann. Rent og tilgjengelig drikkevann er også en del av FNs bærekraftsmål. Her kan den Norske drikkevannsindustrien aktivt bidra med gode løsninger og stor kunnskap.”
-"I tillegg kan metodene som benyttes overføres til andre bransjer. Det som er viktig er at man benytter seg av den kunnskapen man har bygd opp over tid i bransjen. Det er først da man får fult utbytte de mulighetene maskinlæring og kunstig intelligens har å tilby." - Edvard Susnic Krossøy, Gurusoft
Andre artikler du kanskje vil like
HVORFOR BØR DU TA EN PRAT MED GURUSOFT OM RAPPORTERING?
I løpet av de to siste tiår har vi fått bryne oss på oppgaven med å utvikle markedets mest fleksible og brukervennlige rapportsystem. Dette har vi oppnådd ved å lage løsninger som er spesielt tilpasset kundenes behov, og resultert i at alle som bruker oss i dag har tre viktige besparelser til felles; tid, penger, og miljø.
