SAMBA
Statistisk analyse og maskinlæring
SAMBA har omfattende teoretisk og praktisk kunnskap innen statistisk modellering og maskinlæring, inkludert språkteknologi. Vi utvikler modeller, utfører analyser og implementerer operasjonelle systemer i tett samarbeid med våre oppdragsgivere og partnere. Våre forskere gir også verdifulle teoretiske bidrag til ny- og videreutvikling av metodikk. SAMBAS mål er å bidra til å realisere gevinster ved å sanke informasjon fra alle typer data.
Statistisk modellering og maskinlæring er kjernen i kunstig intelligens. Med vår lange erfaring behersker våre forskere kunsten å velge riktig metodikk til et gitt praktisk problem. Dette er helt grunnleggende for å forstå muligheter og begrensninger, for å forstå nytten av tilgjengelige data og for å implementere brukervennlige løsninger. Treffsikre prognoser, usikkerhetsberegninger, risikoanalyser og klassifikasjon krever forståelse av både klassiske statistiske metoder og moderne maskinlæringsteknikker.
Våre løsninger er anvendelige på tvers av bransjer, deriblant finans og forsikring, teknologi og industri, helse og medisin, marin, og klima og miljø. Vi utvikler blant annet:
- risikomodeller for banker og forsikringsselskaper
- sesongvarsler for temperatur og nedbør
- prognoser for kraftpriser
- metoder for deteksjon av anomalier i tidsrekker
- modeller for spredning av lakselus mellom oppdrettsanlegg
- språkmodeller for anonymisering av tekst
- metoder for forklarbar kunstig intelligens.
SAMBA har to forskningssjefer og et forskerteam med bred ekspertise innen statistisk analyse, matematisk modellering og maskinlæring. Prosjektene våre finansieres av private selskaper, offentlige etater, og midler fra Norges forskningsråd eller Europakommisjonen.
Aktuelle prosjekter
Vil du vite mer om statistisk analyse og maskinlæring på NR? Ta kontakt:
Sentre for forskningsdrevet innovasjon (SFI)
BigInsight – biginsight.no
Climate Futures – climatefutures.no
Aktuelle temasider
Avviksdeteksjon er et voksende forskningsområde på NR. Avviksdeteksjon, eller tilstandsovervåkning, handler om å observere og analysere data over tid, og identifisere hendelser som skiller seg ut.
Hvitvasking av penger er et stort globalt problem som gjør det mulig å profittere fra kriminell virksomhet. For å lykkes i kampen mot hvitvasking er samarbeid mellom relevante aktører essensielt. Norsk Regnesentral utvikler metoder for å oppdage hvitvasking ved hjelp av datakraft.
Forklarbar kunstig intelligens, kjent som Explainable Artifical Intelligence (XAI) på engelsk, gir økt forståelse av hva systemer basert på maskinlæring legger vekt på, og hvordan automatiserte avgjørelser tas.