Maskininlärning gör intåg i entreprenadbranschen

I framtiden kommer mer och mer styras och planeras digitalt med maskininlärning. Foto: Pinpointer

Maskininlärning (engelska: machine learning) handlar om metoder för att med inmatad data konstant "träna" datorer att upptäcka och "lära" sig regler för att lösa en uppgift, utan att datorerna har programmerats med regler för just den uppgiften.

Det svenska företaget PinpointeDet är en väldigt komplex och intressant vidareutveckling av systemet som kommer att pågå under de närmaste åren, men vi har tagit flera viktiga steg på resan mot ett självlärande system inom hanteringen av förorenade material. Säger Henrik Elf, IT ansvarig på Pinpointer.

– Genom att applicera maskininlärning på t ex läsandet av analyser kommer systemet att kunna förstå och klassificera material mycket snabbare samtidigt som det succesivt kommer att kunna sätta det i samband med de markgeotekniska undersökningar som är utförda. Det bör även kunna ge förslag till hur man bäst sorterat och schaktar för att uppnå bästa resultat inom både miljö och ekonomi. Sedan kommer systemet även självklart att hitta de avvikelser som t ex fel i analyser och medelvärdesberäkningar kan innebära.

I en verklighet där tidplanerna är pressade, marginalerna små och insatserna stora, är utrymmet för misstag litet. Ändå är kraven omfattande på de aktörer som ansvarar för schakt och sanering inför byggnation. Rapporter, kvitton, analyser, deklarationer och körsedlar ska skötas med stor noggrannhet för att uppdragsgivarnas och myndigheternas förtroende ska hedras. Om det smyger sig in fel någonstans i processen så är risken stor att föroreningar sprids till ställen där de absolut inte hör hemma. Med den utveckling som digitalisering och maskininlärning innebär kommer sådana fel att minimeras och risken för oönskad spridning blir väldigt låg.