– Tilfører noe helt nytt til forskning innen dyp læring 

Maskinlæring og sunn fornuft

Dagens AI-modeller er kraftige, datadrevne verktøy som ofte er trent på tusenvis av data der utvalget er kjent. Likevel kommer ofte modellene til kort når det gjelder virkelighetsforståelse og grunnleggende prinsipper som styrer verden. Dette gjør at modellenes prediksjoner ofte ikke samsvarer med aksepterte regler og føringer.

Dette skal det nye IKTPluss-prosjektet, KnowEarth, gjøre noe med, og etter et vellykket oppstartsseminar denne uken starter forskerne jobben med å radikalt forbedre modellene og utvikle fremtidens analyseverktøy for jordobservasjonsdata. Resultater skal oppnås ved å integrere dyp læring med menneskelig kunnskap, føringer og fysikk.  

– Vi forventer at bruk av slik kunnskap vil gi mer robuste AI-modeller, men at det også vil effektivisere treningen av modellene. Dette betyr at vi vil trenge færre dataeksempler, og det åpner også nye muligheter for å bruke ikke-annoterte data i treningen, forklarer prosjektleder Arnt-Børre Salberg.

Forbedret kartlegging av arealdekket fra satellitt

KnowEarth planlegger også å bruke de nye modellene for å videreutvikle analysene av jordobservasjonsdata, og har fokus på to krevende utfordringer: kartlegging av våtmark og kartlegging av snødekke fra Sentinel-satellittene som Norge har tilgang til gjennom Copernicus.

– Vi regner med at resultatene fra prosjektet vil forbedre kartlegging av arealdekket fra satellitt, sier Salberg.

Salberg utdyper at arbeidet vil skjerpe arealstatistikk for våtmark, og forsterke forvaltning av økosystemene i våtmarksområdene. Utbedrede kart vil også gi bedre estimater av vannressurser, og kan i tillegg brukes til å observere klimaendringer i områder med snø, is og permafrost.

Et løft for forskningsdrevet innovasjon

KnowEarth, eller prosjektets hele tittel, Neste generasjons analyseverktøy for jordobservasjonsdata basert på integrering av kjent kunnskap, føringer og fysikk i AI-modellene, er et samarbeidsprosjekt mellom NR, UiT Norges arktiske universitet, Université Bretagne-Sud (UBS), Norsk institutt for bioøkonomi (NIBIO) og EDInsights.

Prosjektet er finansiert av Norges forskningsråd og mottar i tillegg medfinansiering fra Visual Intelligence, som er et Senter for forskningsdrevet innovasjon (SFI). Jenssen forteller at KnowEarth-prosjektet vil løfte forskningssenteret.

– KnowEarth tilfører noe helt nytt til forskning innen dyp læring ved store kunstige nevrale nettverk. For å utnytte synergier med KnowEarth så medfinansieres prosjektets PhD-stilling av Visual Intelligence. For Visual Intelligence så vil dette spesielt styrke vårt tette samarbeid med The Alan Turing Institute innen miljøkartlegging. Dette vil ytterligere løfte Visual Intelligence som ei stor satsning for UiT, NR og UiO i fellesskap, sier Jenssen.