Digitalisering

En blogg om utmaningar och möjligheter med digitaliseringen inom samhällsplanering och samhällsbyggnad.

Digitalisering, hackathon och machine learning

3 oktober 2017

Äntligen är det så dags att inte bara lansera en ny blogg hos Sweco – Digitaliseringsbloggen – utan också att på plats i Malmö ta sig an Machine learning och dess utmaningar under ett två dagars hackathon tillsammans med lika intresserade kollegor!

Så för att börja från början – välkomna till vår nya blogg! Temat på den här bloggen är digitaliseringen av våra samhällen och städer, och vi som skriver här arbetar på Sweco med de här frågorna. Digitalisering är inget nytt – och inte heller något helt lätt begrepp att förklara, för det används för så mycket och i så många olika sammanhang. Men generellt sett kan man säga att digitalisering handlar om mer än att ersätta traditionella arbetssätt med nya IT-stöd och att automatisera rutiner. I vårt arbete stöter vi dagligen på utmaningar i samhällsbyggnads- och byggprocessen där vi ser att vi med hjälp av teknik kan effektivisera flöden, hitta nya processer och skapa bättre förutsättningar för kvalitetssäkring och resursutnyttjande. Så om våra erfarenheter och funderingar kring detta och angränsande ämnen kommer denna bloggen att handla om.

Så till hackathonet – som en del av att ta oss an de utmaningar som samhällsbyggnads- och byggbranschen står inför så kommer jag och 44 av mina kollegor tillbringa två dagar med att förkovra oss i machine learning, eller maskininlärning. Och varför machine learning? Jo, Machine learning tillhör de trender som vi ser kommer vara en förutsättning för at vi ska kunna ta tillvara på och analysera de stora datamängder som framtidens städer och samhällen kommer att generera.

Hackathon i full gång

Maskininlärning är inget nytt, tekniken bygger på idén att datorer kan lära sig att tänka själv. I grund och botten kommer tekniken från statistisk modellering och mönsterigenkänning, eller förmågan att lära datorn känna igen mönster i datakällor.  Men det som gör att alla pratar om det nu är att den nya tekniken har gjort att vi har kunnat accelerera prestandan och hastigheten med vilken vi kan låta datorerna arbeta igenom allt större datakällor, inte minst så kallade Big Data, och lära sig känna igen vissa mönster.

I kort kan vi sammanfatta det som att vi genom att låta datorn lära sig hur den ska tolka en viss datamängd, så kan vi sätta upp algoritmer som kan användas på helt nya datamängder och därmed identifiera samma och liknande mönster i dessa.

 Några av de vardagstjänster som vi ser runt omkring oss idag som använder Machine learning är Netflix presentation av filmer som du borde gilla (baserat på vad du tittat på innan) , röststyrning och det är också en förutsättning för självkörande bilar (inte vardag än ute på våra gator, men mycket återkommande tema på allt från föreläsningar till tidningsartiklar). Dessutom kan vi använda tekniken på fler mycket användbara sätt – ex kartläggning av fattigdom från satellitbilder och möjligheten att upptäcka cancer i tidigare skeden. 

Så nu ska det bli två mycket spännande dagar! För vilka utmaningar kommer grupperna här ta sig an? Är det att undersöka trafikflöden i Danmark för att se om vi kan förutsäga vilka vägar som kommer bli flaskhalsar under dagen? Eller ska vi använda bildigenkänning för att se om vi kan träna datorn att leta efter sprickor i tegelpannor på drönarbilder? Eller helt enkelt lära kaffemaskinerna vilket kaffe vi som individer vill ha, genom face recognition och stort intag av kaffe under hackathonet?

Jag tycker att det är oerhört kul och värdefullt att som icke-systemutvecklare vara med på hack eftersom det ger en helt annan förståelse för hur vi kan nyttja teknik och till vad. I en tid när det endast är vår fantasi som sätter gränser så är det bra att utmana de gränser som vi bär med oss som bygger på gårdagens kunskap. Begrepp som ”det där går aldrig, det har vi redan försökt” är liksom utspelade. Tekniken har utvecklats och det som ofta kvarstår som hinder är vår vana att lösa ett problem på ett visst sätt. Hackathon är ett bra sätt att testa gränser och att fokuserat försöka lösa både roliga och väsentliga problemställningar.

Så nu kör vi!

PS Tycker du att vi tar oss an rätt utmaningar i Hackathonet? Om inte, utmana oss gärna!

Mer om ML och bra länkar om du vill lära dig mer:

http://www.dataversity.net/value-machine-learning-benefits-best-practices/                   

http://www.kdnuggets.com/2016/08/10-algorithms-machine-learning-engineers.html

 

 

Profilbild
Författare
Jenny Carlstedt arbetar på Sweco med IT för samhällsutveckling och skriver gärna om utmaningarna med informationsflöden och behovet av digitalisering för våra framtida smarta samhällen.

På sweco.se använder vi cookies för att webbplatsen ska fungera på ett bra sätt för dig. Vi lagrar ingen personlig data. Om du inte accepterar cookies kan du stänga av det via din webbläsare.