Lars Holden, administrerende direktør i Norsk Regnesentral mellom informatikkbyggene til Universitetet i Oslo. Det er også her stiftelsen han leder holder til.
Lars Holden, administrerende direktør i Norsk Regnesentral mellom informatikkbyggene til Universitetet i Oslo. Det er også her stiftelsen han leder holder til. (Foto: Erlend Tangeraas Lygre)
EKSTRA

Norsk regnesentral

Stiftelsen han leder har puslet med teknologien i 20 år. I fjor doblet de driftsresultatet, og nå ansetter de over en lav sko

Oppdragsmengden eksploderte.

Hei, dette er en Ekstra-sak som noen har delt med deg.
Lyst til å lese mer? Få fri tilgang for kun 199,- i måneden.
Bli Ekstra-abonnent »

FORSKNINGSPARKEN, OSLO (digi.no): De siste årene har det løsnet, og nå strømmer kundene og oppdragene inn med uforminsket styrke. Omsetningen økte fra 85 til 100 millioner kroner i 2017. Resultatet mer enn doblet seg til 9,24 millioner kroner. Det kommer frem i deres siste innleverte årsregnskap.

I over 20 år har Norsk regnesentral jobbet med teknologien som de siste årene har havnet på alles lepper: Maskinlæring. Nærmere bestemt nevrale nettverk. Enda nærmere bestemt: Dyp læring. 

– Plutselig ble teknologien så god at vi kunne anvende den til veldig mye forskjellig. Nå får seniorene våre gjort det de har drømt om alle disse årene, sier administrerende direktør Lars Holden.

– Den typiske problemstillingen innen kunstig intelligens er å bruke mye data som
beslutningsstøtte eller la maskinene ta avgjørelsen.

Dette jobber de med

I dag har stiftelsen koblet seg på rundt hundre prosjekter. De gjør alt fra bildeanalyse av flyfoto – for å identifisere arktisk sel eller fallgruver fra middelalderen – til å forutse hvor pennen er i ferd med å bevege seg på re:markable-brettene

– Vi er nok de bredeste i Norge på deep learning. Algoritmene våre kan brukes til svært mye forskjellig, og forespørslene fortsetter å renne inn, forklarer han. 

I tillegg til det overnevnte er de involvert i kreftforskning. Ved å se på bilder fra mammografi klarer deres maskinlæring – med like god treffsikkerhet som mennesker – å oppdage svulster hos kvinner med brystkreft. 

– Dette er bare starten. Om få år vil algoritmene etter all sannsynlighet gjøre jobben enda bedre enn mennesker, spår han.

Norsk Regnesentral

Startet i 1952.

Kan sammenlignes med Sintef: Altså en uavhengig stiftelse med tette bånd til et universitetsmiljø. I dette tilfellet Universitetet i Oslo.

Norsk Regnesentral jobber på oppdrag fra private aktører såvel som offentlige institusjoner. Økonomisk overskudd går rett inn i stiftelsens egenkapital.

Norsk Regnesentral har i dag rundt 75 ansatte innen følgende fagområder:

  • Avdeling for anvendt forskning innen IKT (DART) 
  • Avdeling for statistisk analyse, maskinlæring og bildeanalyse (SAMBA)
  • Avdeling for statistisk analyse av naturressursdata (SAND)

Avslører svindlere

Flere av oppdragene er knyttet til Big Insight, et samarbeid mellom 15 ulike private og offentlige aktører, som SSB, DNB, NAV og DNV-GL hvor Norsk Regnesentral er vertskap.

Forskningsrådet har spyttet inn 100 millioner kroner i prosjektet, som skal vare frem til 2022. 

Prosjektet har fem hovedområder, her er noen utvalgte prosjekter fra hvert av dem:

  • Personalisert markedsføring. Dette er blant annet basert på data om Vipps-transaksjoner. Målet er å forutse kjøperes oppførsel og gi personaliserte anbefalinger til kunder. I tillegg vil de forsøke å forutse hvilke produkter som vil gjøre det spesielt bra i markedet.
  • Personalisert helse- og pasientsikkerhet. Her vil forskerne forsøke å forutse spredning av sykdom ved hjelp av blant annet stedsdata fra mobiltelefoner. De vil også jobbe med å forutse hvordan pasienter vil respondere på kreftbehandling, og jobbe med å gi mer nøyaktige prognoser for kreftpasienter.
  • Sensorsystemer. Her vil forskerne forutsi avvik på skip så tidlig som mulig ved å se på data fra skipets sensorer, blant annet ved å se på fremdrift og skipets bevegelser. 
  • Kraftprognoser. Her arbeides det med prognoser for strømpriser i hele det europeiske
    markedet. Hydro bruker blant annet metoder utviklet av NR når de handler i kraftmarkedet.
Samarbeidspartnerne i Big Insight.

Det siste hovedområdet er avdekking av svindel, for eksempel innen forsikring. Ved å se på opplysninger om personen som melder inn skade og tidligere svindelforsøk, kan de anslå hvilke saker som ser mistenkelige ut, og sannsynligheten for at tilfellet er et svindelforsøk.

De gjør også forsøk på å la algoritmen analysere tekstene kunden selv sender inn, eller på rapportene funksjonærene i forsikringsselskapene sender inn. Dette for å se om tekstene har fellestrekk med  skademeldinger som har vist seg å være svindel.  

GDPR-brems

Når det kommer til behandling av søknader, for eksempel i NAV eller søknader om opphold, blir alt med ett mer komplisert. GDPR gir europeere rett til å vite hvorfor en beslutning ble tatt. Da må man også forklare hvorfor en algoritme gjør som den gjør.

Dette er enklere sagt enn gjort, spesielt når deep learning er involvert. Algoritmene er tross alt laget for å gjøre jobben bedre enn mennesker. Temaet ble blant annet sentralt under årets South by South West-festival i Texas, som du kan lese mer om i denne artikkelen.

– Vi har et prosjekt hvor vi jobber med nettopp dette: Å forklare algoritmene. Noen mener at dette er umulig. NR skal vise at dette er mulig.

Lars Holden, administrerende direktør i Norsk Regnesentral. Foto: Erlend Tangeraas Lygre

Øker staben

Oppdragsmengden setter stiftelsen i en luksussituasjon: De kan øke bemanningen med ti årsverk. Åtte av dem er allerede besatt, og skal vi tro direktøren ligger de godt an til å fylle de siste to også. Kanskje blir det enda flere.

– Vi er ute etter de beste av de beste, og det ser det ut til at vi får også. Vi vil ha folk med doktor- eller mastergrad, slår Holden fast.

Han ser ingen grunn til at oppdragsmengden skal bli mindre. Tvert imot. Også utenfor
maskinlæring går det  bra, både mer klassiske statistiske analyser og innen f.eks. IKT-
sikkerhet og e-inkludering. Innen petroleum er aktiviteten den største på over 10 år. Her brukes NR blant annet til å analysere seismikk, for å finne ut hvor petroleumsressursene befinner seg.

– Med tanke på fremtiden er jeg svært optimistisk. Nå er jo maskinlæring blitt et veldig populært begrep. Vårt fagområde gjennom over 50 år har vært å analysere data som grunnlag for å ta gode beslutninger. Det blir bare enda viktigere fremover nå som verktøyene og metodene blir bedre.

Han tror heller ikke det er særlig realistisk at løsninger som IBM Watson vil fjerne behovet for Norsk Regnesentrals skreddersydde algoritmer. 

– Dersom det kommer verktøy som gjør dette enklere for bedrifter å gjennomføre selv, ønsker vi dette velkommen. Jeg tror man må ha en høy grad av skreddersydde løsninger til den enorme mengden anvendelser som kommer, men hvis løsninger som IBM Watson klarer å ta noe av dette, er det bare positivt. Vi er opptatt av å jobbe med problemstillinger som krever spesialtilpasning for å finne best mulig løsning.

I dag bruker de mest Python, Caffe og Pytorch i sine maskinlæringsprosjekter, men programmeringsspråk og rammeverk varierer mellom prosjektene.

Kommentarer (0)

Kommentarer (0)
Til toppen