Nordland fylkeskommune og Techlab satser på kunstig intelligens

Techlab er etablert for små og mellomstore bedrifter, samt offentlige aktører og kompetansemiljø som ønsker tilgang til det siste innen teknologi for innovasjon og kompetanseutvikling. Nå er det klart at Nordland fylkeskommune inngår et samarbeid med Techlab om bruk av kunstig intelligens.

Kunstig intelligens (KI, ofte kalt AI (artificial intelligence)) har blitt allemannseie det siste året gjennom ulike tjenester på nettet. Hvor mange har vel ikke bedt ChatGPT om hjelp til å skrive både dikt, avisinnlegg, og konfirmasjonstaler! Samtidig er denne mer festlige bruken bare å skrape i overflaten av hva teknologien kan og vil bli brukt til. Se for eksempel for deg at et smelteverk får opp beskjed om sannsynlig havari timer eller dager før det faktisk inntreffer, og dermed kan iverksette tiltak for å unngå havariet? Det er en av mange muligheter som sensorikk, stordata og KI åpner for.

Slike løsninger er ikke hyllevare per i dag, men stadig flere bedrifter har intensivert satsingen på KI for nettopp å kunne forbedre driften og utvikle seg videre. Nordland fylkeskommune er blant dem som ser mulighetene som KI gir, og de har derfor inngått samarbeid med Techlab i Mo Industripark for å øke den regionale kompetansen på dette viktige feltet.

– Nordland Fylkeskommune er på ballen når det gjelder denne teknologiens inntog i hverdagen til forskere, studenter, lærere og elever. De er veldig interessert i å se på hvordan KI kan brukes og nyttiggjøres, forteller daglig leder i Techlab AS, Kay Tomas Fagervik Bertheussen.

I KI-Laben hos Techlab kan man utforske og teste kunstlig intelligens.

Bertheussen forteller at Nordland fylkeskommune skal finansiere etableringen av KI-laben hos Techlab. Resultatet skal være et sted hvor bedrifter og andre kan utforske mulighetene som bruken av KI gir.

Hovedoppgaven til Techlab er å gi bedrifter, studenter, forelesere, elever og offentlig sektor mulighet til å bli kjent med og teste ut nye teknologiske løsninger. Sammen med offentlige aktører og næringsliv, skal Techlab bidra til å styrke innovasjonskraften og til å øke bruken av ny teknologi.

Med finansieringen i boks, kan Techlab starte arbeidet med å etablere KI-laben og kjøpe inn maskinvare, eksempelvis for å kunne kjøre avansert statistisk dataanalyse.

– Finansieringen gjør det mulig for oss å skaffe oss ytterligere kompetanse, knytte oss tettere på leverandørnettverk og kjøpe inn nødvendig maskinvare og utstyr. Vi skal også få på plass et undervisningsrom som vi skal bruke til å holde kurs og formidle kunnskap om bruk av KI, forteller Bertheussen.

Undervisningsrommet begynner å ta form.

Målgruppen for satsingen er studenter og næringsliv, og skal etter planen stå ferdig allerede til sommeren. Rådgiver Bork Sundseth ved Techlab forteller at videregående skoler også kommer til å være en viktig målgruppe.

– Vi kommer til å holde kurs fremover, i første omgang med lærere og elever ved VGS. Etter hvert kommer vi til å utvide tilbudet for universitetet og for næringsliv og industri, forteller Sundseth.

Sundseth ser også et enormt potensial for industrien.

– Etter planen skal vi tilby kurs i såkalte «large language models», som ChatGPT, og bildegenerering med Midjourney og DALL-E. Vi skal etablere kompetanse rundt maskinlæring og hvordan man kan tilpasse modellene med egne data for å eksempelvis kunne detektere mønstre eller oppdage feil, noe vi mener vil være spesielt nyttig for industrien, sier Sundseth.

Med slik teknologi tilgjengelig vil det komme muligheter for effektivisering og besparelser.

– KI kan for eksempel brukes til å forutse produksjonsstanser, eller hjelpe med å finne svakheter eller oppdage feil ved å analysere data fra sensorer gjennom avansert statistisk analyse, forteller Sundseth.

Han understreker samtidig at det er viktig med en kritisk tilnærming til bruken av KI.

– Vi ønsker å løfte frem diskusjoner om hvordan man skal forholde seg til og bruke KI. Det å være kildekritisk, se på etiske problemstillinger, være kjent med begrensninger og tenke rundt i hvilken grad man kan stole på svarene man får. Bevisstgjøring rundt treningsdata og eventuelle skjevheter i modellene er sentralt, avslutter Sundseth.