Innovative Oslo-selskaper deltar i 360 millioners AI-prosjekt

Innovative Oslo-selskaper deltar i 360 millioners AI-prosjekt

De Oslo-baserte partnerne Jotne EPM, Step Solutions og Expert Analytics deltar i en 3-årig paneuropeisk satsing for å utvikle neste generasjons smarte løsninger for kunstig intelligens (AI), basert på åpne standarder.

Sammen med sterke europeiske samarbeidspartnere skal Jotne EPM, Step Solutions og Expert Analytics utvikle nye industrielle løsninger som flytter kunstig intelligens lenger ned i produksjonsprosessene – det neste store steget for implementering av Industri 4.0!  Dette er spesielt viktig for fjerntliggende anlegg (f.eks. vannkraft, skipsfart, offshore og transport) med begrenset tilgang til datakommunikasjon.

Som en del av EU-Horizon2020-prosjektet Distributed Artificial Intelligent Systems – DAIS har de norske partnerne hovedansvaret for utvikling og gjennomføring av en industriell demonstrasjon rettet mot overvåking av helsetilstand for systemer innen vannkraftproduksjon.

“Vi følger opp den norske regjeringens satsning innen Kunstig Intelligens, og valgte å gå sammen inn i nye prosjektmuligheter. Med god og systematisk støtte fra Norges Forskningsråd gjennom flere år klarte vi vinne fram i hard konkurranse i EU systemet”.

«Vi er heldige som får være med i et slikt samarbeid i det som kanskje blir Europas sterkeste fagmiljø innen EDGE-computing og AI» sier partnerne.

Horizon2020-prosjektet DAIS har et overordnet mål om å styrke Europas posisjon innen distribuert kunstig intelligens og dekker alle aspekter fra sensorer, kontrollsystemer, analyse og kommunikasjon til sikkerhet, smarte datalagringsmetoder og feedback-systemer. Det er et omfattende prosjekt som involverer 47 aktører fordelt på 11 land i EU med en investeringsramme på 360 millioner NOK.

Mer om teknologien:

Kort fortalt foregår dataanalyse med kunstig intelligens i dag stort sett i sky-baserte systemer og dermed et annet sted enn der data produseres og hentes fra. Dette fører til at den kunstige intelligensen ligger utenpå de systemene den er ment å forbedre og at store datamengder må kommuniseres fra de lokale systemene til sentraliserte sky-tjenester.

Løsningen blir å legge kunstig intelligens på det nivået hvor data genereres, slik at analyse, beslutningsstøtte og styring av prosesser foregår nærmest mulig aktiviteten som utføres. Effekten blir da at prosesser forbedres lokalt, automatisk og i sanntid. Avhengig av markedsforhold vil dette kunne ha en disruptiv effekt og være en stor konkurransefordel for de som tar dette i bruk.

Teknologien skal baseres på åpne standarder og utvikles innenfor rammene av eksisterende industrielle krav, både for utstyr og programvare. 

«Denne teknologien kommer de fleste norske industrier til å kunne dra nytte av. Den er tilpasset industriell produksjon, smarte byer og transport/logistikk» sier partnerne. «Vi er klar over at industrielle aktører i dag nøler med å åpne opp sine systemer av hensyn til datasikkerhet, og at dagens terskel for å ta i bruk slike løsninger er for høy. Løsningene som kommer ut av dette prosjektet skal kunne implementeres i eksisterende systemer, uten å eksponere anlegg/utstyr for angrep».

Faktaboks

 

EU-Prosjekt

Horizon2020 ECSEL-Joint Undertaking

Tittel

Distributed Artificial Intelligent Systems (DAIS)

Nettside

https://dais-project.eu/

Investeringsramme

360 millioner NOK

Målsetning

Styrke Europas posisjon innen distribuert kunstig intelligens

Varighet

2021-2024

Kontaktperson

Emil Løvgren, Expert Analytics, emil@xal.no

Jotne EPM

Digitale Tvillinger, Interoperabilitet og Sammenkobling av sensordata, analyser og PLM-systemer.

Expert Analytics

Maskinlæringsmodeller, Data Science og Analyse.

Step Solutions

Datafangst og OT-IT grensesnitt, kontrollsystemer og OT-sikkerhet.

Want to look under the hood?

NXTStep datacapture unlocks the full potential of data analytics

Free demo