Vi ställde frågan till Marie Netz, grundare av Sownder, Meliox utvecklingspartner för avancerade analys. Marie är Teknologie Doktor inom datavetenskap med fokus på tillämpning av matematisk modellering, simulering, ML (Machine Learning) och AI (Artificial Intelligence).

Idag finns det många tekniker för att analysera data. Flera företag erbjuder ”AI” i sina tekniklösningar. Men vad är AI egentligen?

Dr. Marie Netz: ”AI använder sig oftast av tekniker från området maskininlärning (ML, Machine Learning), där ML är ett samlingsbegrepp för att automatisera analys av stora mängder data genom statistiska metoder som är inbyggt i ett eller flera datorprogram. Syftet är att utvinna information om trender och avvikelser som är svåra att urskilja med traditionella statistiska analysmetoder”

Vad kan AI göra för en fastighetsägare?

Dr. Marie Netz: ”Energioptimering är ett område som ofta lyfts upp och är ett område där AI används av många redan idag. Men det finns andra områden som idag är kanske mer spännande.  Fastighetsövervakning t.ex., omfattar flera moment med betydande effektiviseringspotential. Exempel på dessa är identifiering av driftstörningar och optimering av styrsystem där inställningar av flöde, temperatur och tryck kan vara svåra att hantera manuellt p.g.a. variationer mellan byggnader. Detta innebär att de generella gränsvärden som på förhand sätts för larmhantering, inte alltid är optimala, dvs anpassade för varje enskild fastighet.”

Vad innebär detta?

Dr. Marie Netz: Ett sådant problem passar sig utmärkt för en AI/ML att lösa. Med hjälp av AI kan individuella gränsvärden sättas automatiskt till en specifik fastighet och samtidigt skapa förutsättningar till träffsäker avvikelsehantering, förebygga kostnader för skador på utrustning samt minskade kostnader och miljöpåverkan avseende energiförbrukning.

Vad gör Sownder tillsammans med Meliox inom AI för fastigheter?

Dr. Marie Netz: ” För att utveckla och modellera värdeskapande AI är det alltid viktigt med god förståelse för det problemområde som ska studeras, vilken tillgängliga data som finns eller behövs, och vilka förutsättningar som råder mm. Tillsammans med Meliox besitter vi gedigen kunskap om just fastighetsövervakning och de möjligheter som en AI kan tillföra.

Avvikelsehantering exempelvis, använder sig oftast av så kallad ”unsupervised learning” vilket innebär att avvikande mönster i data identifieras utan att på förhand känna till vad som egentligen är avvikande data. ”Supervised learning” är en ML-teknik som istället använder sig av redan kända fall av avvikande data och som medför att AI-systemet kontinuerligt anpassar sig efter den feedback som återförs till AI-systemet om vad som är/inte är avvikelse. För att nå bästa resultat, använder vi oss av hybrida metoder inom maskininlärning, dvs metoder från både supervised och unsupervised learning, och som är anpassade för modellering och analys av exempelvis fastighetsövervakning.”

Så slutligen – Vad skall en fastighetsägare med AI till?

Dr. Marie Netz: Om man använder AI på rätt sätt finns stora möjligheter till vinster inom flera områden som jag nämnt innan – tricket är att låta avancerade algoritmer arbeta i bakgrunden – och göra applikationen kraftfull, men enkel, för användare och beslutsfattare.

Tillsammans med forskare inom maskininlärning från Blekinge Tekniska Högskola har Sownder tagit fram metoder som skapar ny kunskap om fastighetsstyrning avseende driftoptimering ur energisynvinkel, avvikelsehantering, prediktion och förebyggande arbete.