I samarbeid med driftsorganisasjonen ved UiB, har GK utviklet et av landets største sentrale driftsanlegg (SD-anlegg). For å videreutvikle funksjonalitet, er systemets potensiale for maskinlæring satt som problemstilling i bacheloroppgaven til en gruppe ingeniørstudenter ved Høgskolen på Vestlandet.
Studentene har fått i oppgave å bekrefte mulighetsbilde samtidig som de skal starte å utvikle en base for maskinlæring på vår Niagara NX plattform, forteller prosjektutvikler Thomas Melheim i GK Inneklima i en pressemelding.
Han har, sammen med systemingeniør Jan Tore Tonheim, startet prosjektet hvor studentene fra Høgskolen på Vestlandet og GK skal bruke eksisterende datasett fra et av Norges største SD anlegg - Toppsystemet til Universitetet i Bergen - for å definere faktiske behov og potensialet i maskinlæring som driftsverktøy.
Vi benytter stadig mer nettskyer, trådløse sensorer og annen ny teknologi, men i dette prosjektet er vår tanke å bruke en eksisterende teknologiplattform som base for innovasjon og nyskapning. Vi har god tradisjon for å samarbeide med Høgskolen på Vestlandet og vi mener det er viktig å inkludere fremtidens ingeniører i utviklingen av fremtidens systemer, utdyper Melheim.
Oppgaven har allerede oppdaget flere potensielle muligheter for maskinlæring.
Vi ser en tydelig effekt av å automatisk sammenstille datasett, bruke kompliserte algoritmer med høy grad av nøyaktighet, til beregning av potensial og effekt. Vi mener det i første omgang vil være et godt verktøy for driftsoptimalisering og kan gi energibesparelser, forklarer Thomas.
Målet med oppgaven er å utvide horisonten til det vil i dag kjenner som et stasjonert SD-anlegg og lage et nytt standardprogram som tilgjengeliggjør bruken av maskinlæring.
Teknologien vi har rundt oss i dag er spekket av maskinlæring og smarte algoritmer, dette er en unik mulighet til å knytte nye tanker, nye ressurser og innovasjon til et velfungerende prosjekt som vil gi økt kundeverdi, mener Melheim.
Studentene har fått i oppgave å bekrefte mulighetsbilde samtidig som de skal starte å utvikle en base for maskinlæring på vår Niagara NX plattform, forteller prosjektutvikler Thomas Melheim i GK Inneklima i en pressemelding.
Han har, sammen med systemingeniør Jan Tore Tonheim, startet prosjektet hvor studentene fra Høgskolen på Vestlandet og GK skal bruke eksisterende datasett fra et av Norges største SD anlegg - Toppsystemet til Universitetet i Bergen - for å definere faktiske behov og potensialet i maskinlæring som driftsverktøy.
Vi benytter stadig mer nettskyer, trådløse sensorer og annen ny teknologi, men i dette prosjektet er vår tanke å bruke en eksisterende teknologiplattform som base for innovasjon og nyskapning. Vi har god tradisjon for å samarbeide med Høgskolen på Vestlandet og vi mener det er viktig å inkludere fremtidens ingeniører i utviklingen av fremtidens systemer, utdyper Melheim.
Oppgaven har allerede oppdaget flere potensielle muligheter for maskinlæring.
Vi ser en tydelig effekt av å automatisk sammenstille datasett, bruke kompliserte algoritmer med høy grad av nøyaktighet, til beregning av potensial og effekt. Vi mener det i første omgang vil være et godt verktøy for driftsoptimalisering og kan gi energibesparelser, forklarer Thomas.
Målet med oppgaven er å utvide horisonten til det vil i dag kjenner som et stasjonert SD-anlegg og lage et nytt standardprogram som tilgjengeliggjør bruken av maskinlæring.
Teknologien vi har rundt oss i dag er spekket av maskinlæring og smarte algoritmer, dette er en unik mulighet til å knytte nye tanker, nye ressurser og innovasjon til et velfungerende prosjekt som vil gi økt kundeverdi, mener Melheim.
