– Nå er fire prosjekter og fire stipendiater på plass. Det er bare å sette i gang, sier en optimistisk Ingrid Glad.
Det statistikkprofessoren snakker om er en splitter ny innovasjonsklynge innen realfag og teknologi ved UiO. Klyngen, som Glad leder, har fått navnet DataScience@UiO og skal samarbeide med to ferske SFIer (Senter for fremragende innovasjon) – SIRIUS og BigInsight.
- SIRIUS-prosjektet tar mål av seg å løse dataalderens tøffeste utfordring – å finne og sammenstille ulike data i en verden hvor datamengden og kompleksiteten øker kraftig.
- BigInsight skal bidra til økt verdiskaping i samfunnet ved å utvikle nye statistiske metoder og verktøy for å håndtere og sammenstille store og komplekse datasett.
– SIRIUS og BigInsight representerer to sentrale drivere som jobber rundt viktige utfordringer i kunnskapssamfunnet. Ved å koble sammen den kompetansen senterne tilegner seg, kan vi gå flere steg videre, mener Glad.
Fire prosjekter, fire forskere
DataScience@UiO har identifisert fire områder som de ferske doktorgradsstipendiatene vil gå i gang med. Det handler om fireårige stipendiatstillinger inkludert ett år som skal brukes til å skape innovasjon av resultatene.
DataScience@UiO
- Legge grunnlaget for et nytt tverrfaglig forskningsmiljø og en ny studieretning innen Datavitenskap, som favner både datatilgang og analyse. IFI og Matematisk institutt er de sentrale deltakerne.
- Samarbeider med to SFIer (Senter for forskningsdrevet innovasjon) ved UiO.
- SIRIUS - datatilgang i systemer med store datakilder
- BigInsight - analyseteknikker i store datamengder.
- I tillegg deltar en rekke partnere fra næringslivet og offentlig sektor. Inven2 vil bistå ved mulige startup-selskaper i prosjektet.
Andreas Nakkerud er en av de unge forskerne som nå er hyret inn. Han skal jobbe med data fra energisektoren.
Energiforsyningen blir stadig mer kompleks med nye energikilder og nye kanaler. Det er et behov for bedre og mer intelligent IT-infrastruktur for effektivisering og samtidig sikre så miljøvennlig energi som mulig.
Fusjonere strømnettet og internett
Nakkerud vil ta i bruk såkalt Smart Grid teknologi. Smart Grid er samlebetegnelsen på et nytt generasjons strømnett, hvor en tar i bruk ny kommunikasjonsteknologi for å utnytte energiinfrastrukturen bedre.
I praksis handler det om å fusjonere strømnettet med internett.
– Vi vil ta i bruk det siste av kunnskap innen blant annet dataanalyse, optimisering, statistikk og logikk for å utvikle nye algoritmer som gjør strømmen smartere og billigere, sier Nakkerud.
Han håper å bidra til praktiske forbedringer som kommer både bransjen og forbrukere til gode.
Nakkerud vil samarbeide med flere aktører i energibransjen. Han mener hans kompetanse innen fysikk, IT og statistikk vil komme godt med i dette arbeidet.
– Det er veldig spennende å jobbe innenfor så ulike fagområder og koble sammen kunnskapen, smiler han.
Persontilpassede medier
Mediebransjene er i sterk omstilling. Mediebrukernes klikking på nyhetsartikler og nettbutikker sier mye om deres preferanser. Dette er data som opptrer i mange områder i den digitale verden.
UiO-forskerne har utviklet en ny statistisk metode for preferanselæring av slike data. Noen ganger kan slike data være ufullstendige og usammenhengende. Men forskerne kan lage modeller som gjør det mulig å lære preferanser fra slike data.
Telenor og NRK vil være samarbeidspartnere i prosjektet, som blant annet vil handle om å utvikle persontilpasset TV.
Det betyr blant annet at den enkelte TV-seer får anbefalt sendinger basert på det han/hun har interessert seg for før. Samtidig legges det opp til å utvide spekteret av programmer man tilbys for at man ikke bare skal bekrefte og innsnevre tilbudet for den enkelte.
Glad trekker fram nettbokhandelen Amazon som eksempel på en aktør som ofte foreslår nye bøker for deg basert på bøker du har bestilt før.
NRK har en annen innfallsvinkel, da anbefalingene ikke bare skal tilfredsstille den enkelte TV-seer, men også skal ivareta NRKs rolle som folkeopplyser.
Oljebransjens store utfordringer
De to andre prosjektene handler i stor grad om oljesektoren, som også møter motbør for tiden. Bransjen har enorme mengder kompliserte data som befinner seg ulike steder, som har oppstått på forskjellige tidspunkt og ofte er lagret og håndtert med ulike teknologier som ikke snakker sammen.
Noen av utfordringene er å forstå, navigere og analysere disse dataene på en god måte. Her vil forskningen fra de to SFIene og fra Datascience@UiO kunne bidra til effektivisering og bedre utnyttelse av data. Det kan spare oljeselskapene for enorme ressurser.
Nye teknologier som maskinlæring, kunstig intelligens, språkteknologi og såkalte ontology-baserte datatilgang vil bli tatt i bruk.
Drop-in-Datascience for forskere
HVA er data science?
Data Science er læring fra data og integrerer metodikk fra statistikk og informatikk med fokus på behandling av store og/eller ustrukturerte datamengder.
Intelligent bruk av tilgjengelig data er vesentlig i dagens samfunn. Bygger på ulike fagområder som statistikk (sannsynlighetsregning, inferens, maskinlæring) og informatikk (algoritmer, visualisering, database) og representerer den teoretiske vitenskapen om analyse av data.
Klyngen har en rekke aktiviteter som er under planlegging. Det omfatter blant annet halvårlige stormøter med industripartnerne i samarbeid med University of Lancaster og utvikling av tverrfaglige kurs.
I tillegg legges det opp til at de unge forskerne får et fire måneders "internship" hos en relevant industripartner.
Glad tror også det vil bli stor pris på planen om å opprette en drop-in- DataScience rådgivingstjeneste. Tjenesten er beregnet på forskere innen realfag og teknologi som trenger support i datavitenskap.
– Vi ønsker å tilegne oss ny kunnskap som er nyttig for samfunnet, for forskningen ved UiO og for samarbeidspartnerne innen både industrien og offentlig sektor. Og selvfølgelig kan det oppstå bedrifter i kjølvannet av prosjektet, sier hun.
