Konkurransen gikk ut på at deltakerne skulle utvikle et program der kunstig intelligens genererer kart, basert på både flybilder og laserdata.
– Det er et stort potensial i å bruke flyfoto og laserdata til å lage kart. Dette er data som er relativt billig å hente inn, og på sikt tror vi at vi ved hjelp av maskinlæring kan man lage vel så gode kart fra flyfoto som de man tegner i dag, forteller Eivind.
Totalt var det elleve lag med, og både doktorgradsstipendiater og andre konsulentmiljøer deltok i konkurransen hvor Lars Martin og Eivind til slutt gikk seirende ut. Til daglig jobber de to med maskinlæring og kunstig intelligens i Norconsult Digital.
– Det har vært en stor fordel å være del av et sterkt fagmiljø, og vi har fått mange gode tips og triks på veien, sier Eivind og fortsetter:
– Fremover blir det også spennende å se hvilken nytteverdi innsikten vi har fått fra konkurransen kan få for kundene våre, ettersom maskinlæring er et felt som er i stor utvikling. Det er kult å ha en arbeidsgiver som lar oss utforske og leke oss med ny teknologi i arbeidstiden.
Presenterte vinnerbidraget på internasjonal maskinlæringskonferanse
Lars Martin og Eivind er begge utdannet ved NTNU, hvor de spesialiserte seg innen kunstig intelligens. Derfor var det ekstra gjevt å få presentere den vinnende løsningen under «Northern Lights Deep Learning-konferansen» for 250 deltakere bestående av forskere og maskinlæringseksperter fra 18 ulike land i Tromsø tidligere i år.
– I tillegg til premieutdelingen og presentasjonen under konferansen, fikk vi også hørt på foredrag fra verdensledende eksperter. De presenterte det ypperste av forskning innen flere typer maskinlæring, så det var veldig kult, sier Eivind.
Interesse fra utlandet
Flere steder i verden har man ikke gode nok systemer for å lage detaljerte kart over bebyggelse og terreng. Laget fra Norconsult Informasjonssystemer tror at løsningene de har utviklet kan bli aktuelle for bruk i land hvor det er vanskelig å kartlegge større områder.
– AI-løsninger innen kart er interessant for et smalt miljø her i Norge, men vi ser at det er stor interesse i utlandet. Under konkurransen fikk vi blant annet kontakt med en professor i Tanzania som viste stor interesse for løsningen vår, forteller Lars Martin.
Han understreker at det kan være nødvendig i Norge også:
– Selv om Norge er langt fremme i utviklingen av kart, kan man finne feil og mangler ved hjelp av ny teknologi. I Norge har man brukt flyfoto kombinert med maskinlæring til å oppdage nye påbygg eller garasjebygg som ikke er meldt inn.
Oxana Eide
Gruppeleder
Kontakt oss
