View Project

Norwegian AI Directory

E!252: Real-time Sensor Data Mining Service


Description:

Det finnes i dag mange verktøy og metoder som tilbyr forberedelse, behandling og vasking av data, fra enkle algoritmer og skript til avanserte AI-plattformer. Dette er naturlig med tanke på at disse arbeidsoperasjonene både er nødvendig og tidkrevende. Komplette rammeverk for databehandling som støtter alle stegene fra måling av rå tidsseriedata til ferdig strukturerte og behandlede datasett er imidlertid sjeldne og ofte utilstrekkelige, og i den akademiske litteraturen er mye av fokuset rettet mot å avdekke avvik, manglende verdier og dataimputasjon (erstatte manglende data). En fersk undersøkelse av Wang og Wang [1] viser metoder og implementeringer som anses som banebrytende. Wang og Wang [1] skriver "Det er mange verktøy eller systemer for datavasking, men de er ikke effektive på tidsserieproblemer.", og understreker behovet for mer forskning og nye verktøy. De fremhever Cleanits av Ding et al., som fokuserer på å adressere manglende, inkonsekvente eller unormale verdier. Et verktøy for datajustering, oppsummering og prosessering tilsvarende Squashy ble ikke funnet under arbeidet med dette prosjektforslaget. Det ble heller ikke funnet under arbeidet med noen av patentsøknadene knyttet til Squashy-teknologien. Vi vil derfor tilpasse og 'produktifisere' vårt proprietære produksjonsdatautvinningsverktøy (Squashy) for industrier utenfor olje og gass. Dette nye og frittstående verktøyet vil støtte data scientists i industribedrifter med å utnytte og operasjonalisere potensialet i deres data, samtidig som det vil hjelpe data scientists ved tredjeparts AI-/datavitenskapsselskaper som leverer analysetjenester til slike industribedrifter. Squashy har vært i drift siden 2014 innen olje- og gassektoren og viser stort potensiale for anvendbarhet i andre bransjer. Som et første skritt i 2022 ønsker vi å utvide til parallelle bransjer med lignende arbeidsflyt for bruk av sensordata (kartlagt med våre partnere i Boston Consulting Group.


Project leader: Sheri Shamlou

Started: 2022

Ends: 2023

Category: Næringsliv

Sector: Næringsliv

Budget: 5176000

Institution: SOLUTION SEEKER AS

Address: