Grøn forskingsdata samlar Campus Ås

Av Per Christian Langset

Finn-Arne Weltzien (prorektor for forsking og innovasjon), Klas H. Pettersen, (admin. dir. Norwegian Artificial Intelligence Research Consortium (NORA)) og Achim Kohler (leiar for Green Data Lab).
Finn-Arne Weltzien (prorektor for forsking og innovasjon), Klas H. Pettersen, (admin. dir. Norwegian Artificial Intelligence Research Consortium (NORA)) og Achim Kohler (leiar for Green Data Lab). Foto: Harrieth Lundberg

Med opninga av eit nytt grønt datasenter på Campus Ås, tek NMBU eit nasjonalt leiarskap på dataanalysar retta inn mot berekraftsutfordringane.  Dette kan gi oss nye innovative løysingar.

Merk deg ordet dataanalyse. Det er eit grunnleggjande verktøy for å forstå fenomen og prosessar i samfunnet. Som vêrmeldinga. Bak tenester som Yr.no. ligg det ein avansert matematisk modell. Kan dataanalyse og kunstig intelligens frå Campus Ås hjelpe til å løyse dagens berekraftsutfordringar?  

— Dataanalyse mogeleggjer ny innovasjon, forklarer professor Solve Sæbø ved Fakultet for kjemi, bioteknologi og matvitskap (KBM). Sæbø sit i arbeidsgruppa for senteret, og understrekar at både dataanalyse og innovasjon er svært viktig for å nå berekraftsmåla.

 — Landbruksroboten Thorvald, som er utvikla på NMBU, ville vore umogeleg å realisere utan kunstig intelligens og dataanalyse, forklarer han.  Sæbø kjem med nokre eksempel på korleis dataanalyse kan løyse berekraftsutfordringar.

 — Det kan for eksempel vere samanlikning av vokster for ulike kornsortar under endra klimaforhold (klimatilpassing) eller overvaking av skogutbreiing frå satellittdata.

Kombinerer data og kunnskap

Leiar for «Green Data Lab», professor Achim Kohler, legg til at dataanalyse er viktig på mange fagfelt på Campus.

— Gjennom «Green Data Lab» ønskjer vi å kombinere data og kunnskap for å løyse utfordringar relaterte til berekraft, forklarer professoren i fysikk ved Fakultet for realfag og teknologi.

 Han forklarer vidare at senteret samlar forskingsmiljø og -kompetanse på tvers av Campus Ås.

— Vi ønskjer å kombinere data og kunnskap frå forskjellige fagfelt. Dette gjer at vi kan sjå på berekraftig matproduksjon, dyrevelferd, dyrehelse og klimaeffekt av matproduksjon i samanheng med kvarandre.

Grønt nasjonalt kraftsenter

Opningsseminaret samla seminardeltakarar frå NMBU, Nofima, NIBIO og Veterinærinstituttet. Målet var å bli betre kjent med kompetansemiljøa til kvarandre. Prorektor for forsking og innovasjon, Finn-Arne Weltzien har klare ambisjonar for senteret:

— Målet må vere å gjere Campus Ås til eit kraftsenter innan grøn dataanalyse!

Weltzien som også er leiar av senteret si styringsgruppe, understrekar at «Green Data Lab» er eit fellesprosjekt.

— Det er avgjerande at vi klarer å samle alle aktuelle miljø inn under paraplyen Green Data Lab - på ein slik måte at det gir meirverdi for dei som deltek, seier han. Han refererer til NMBU sin nye strategi, og eit av fire satsingsområde som heiter «Vårt NMBU». Her står kultur for deling, samarbeid og kultur felles innsats for ei berekraftig framtid sentrale.

— I denne samanhengen vil eg også seie «Vårt Campus Ås». I tillegg til at alle sju fakultet er her, er vi også glade for at NIBIO, Veterinærinstituttet og Nofima er med på dette.

Gode tilbakemeldingar

Fokuset på å løyse berekraftsutfordringane i fellesskap er også viktig poeng for  Kohler.

— Vi må jobbe saman for å definere og utvikle spennande prosjekt. Opninga av senteret er ein viktig milepæl på veg til nye store fellesprosjekt innan dataanalyse for ei berekraftig framtid.

Kohler legg til at tilbakemeldingane på seminaret er gode, og at det er mykje kompetanse på Campus Ås, som kan utnyttast i fellesskap.

— Det vidare arbeidt blir no å sortere kunnskapen vi har fått, og å førebu den vidare diskusjonen om å initiere store prosjekt i fellesskap.

Fakta

Dataanalyse

Dataanalyse er eit vidt omgrep som omfattar statistikk, maskinlæring og kunstig intelligens. Felles for alle desse er at ein bruker innsamla data (observasjonar) om eit eller anna variabelt fenomen for å tilpasse matematiske modellar med mål om

(1) anten å forstå betre korleis ulike faktorar påverkar kvarandre

(2) eller for å spå eller vurdere framtidige observasjonar

(3) eller for å kontrollere ulike prosessar.

Eksempel på bruk av dataanalyse for berekraft kan vere samanlikning av vokster for ulike kornsortar under endra klimaforhold (klimatilpassing), overvaking av skogutbreiing frå satellittdata, klassifisering av kreft-tumorar frå CT-bilete, eller bruk av kunstig intelligens til styring og kontroll av landbruksrobotar som også bruker maskinlæring til å identifisere ugras eller plantesjukdomar i åkeren.

Publisert - Oppdatert

Del på