Applikasjon for automatisert tilstandsvurdering av kritiske objekter i industriell sammenheng ved bruk av maskinlæring.

Vi har sett rask utvikling innen fagfeltet maskinlæring med nevrale nettverk. Det er også stort fokus på fremtidig utnyttelse av sensorer i tekniske apparater og forbruksvarer, kjent som Internet of Things. Disse to utviklingene vil endre hvordan vi jobber og leverer tjenester regional, nasjonalt og internasjonalt. Axbit ønsker å gjennomføre et FoU-prosjekt for å evaluere nye algoritmer og nevrale nettverk for tjenester til våre lokale industrier og ingeniørbedrifter.

Det nå mulig å posisjonere seg for å være med på skifte til den 4. industrielle revolusjon. Nye forretningsmodeller basert på automatisering og robotisering er i ferd med å endre arbeidslivet fundamentalt, der algoritmer og sensorer utnyttes til å løse oppgaver som i dag utføres av mennesker. Implementasjon av denne nye teknologien i programvare hos bedriftene vil kunne skape nye produkter og tjenester, og slik skaffe arbeidsplasser i regionen. Prosjektet skal bruke maskinlæring til å vurdere tilstanden til avbildede objekter. Det kan automatisere kvalitetskontroll i produksjon og effektivisere og standardisere tjenester for kontroll av olje- og gassinstallasjoner.

Målet er å kunne vurdere bilder fortløpende, sier Vebjørn Heggdal som er daglig leder i Axbit og prosjektleder. Dermed kan man kan evaluere bilder fra videokameraer som er festet på droner, skinner eller vegger. Dette vil effektivisere tilstandsvurderingen av objekter og reduserer risikoen i utsatte lokasjoner eller miljøer.

Prosjektet mottar støtte fra Regionalt Forskningsfond Midt Norge (RFF)

I prosjektet samarbeider Axbit med Brunvoll, Axess og Møreforsking Molde. Forskerne skal hjelpe oss med å avklare hva slags og hvor gode datasett man trenger for å levere tilfredsstillende resultater i reelle situasjoner, fortsetter Heggdal. Dette kan i neste omgang gi oss innspill til hvordan man kan optimalisere maskinlæringsalgoritmene.