Data som ressurs og maskinlæring - hva kan vi lære av andre bransjer?

Hvilken nytteverdi kan avfalls- og gjenvinningsbransjen ha av å bruke stordata og maskinlæring ? Hva er siste nytt i den teknologiske utviklingen?

Flere og flere samler inn data ved hjelp av sensorer. Hvordan kan bruk av maskinlæring brukes for å utnytte disse dataene, og kan maskinlæring og kunstig intelligens bidra til å finne mer effektive løsninger for innsamlingskapasitet, vurdering av avvik osv.?

Beskrivelse
Program
Foredragsholdere


Stordata: Stordata, teknologi og analysemetodikk knyttet til datamengder som er for store, for mangeartede og for ustrukturerte til at man kan benytte tradisjonelle teknikker for å hente ut informasjon.

Maskinlæring: er en spesialisering innen kunstig intelligens hvor man bruker statistiske metoder for å la datamaskiner finne mønstre i store datamengder, dvs at maskinen «lærer» i stedet for å bli programmert.

Bli medlem av Avfallsforsk og få alle webinarene gratis

.

08.30–08.35

Velkommen og introduksjon

Foredragsholder: Nancy Strand, Seniorrådgiver og prosjektleder Avfallsforsk, Avfall Norge | Håkon Bratland Fagrådgiver, Avfall Norge

08.35–08.50

Foredragsholder: Morten Dæhlen Professor og senterleder, Universitetet i Oslo

Introduksjon til stordata og maskinlæring - hvordan kan man hente kunnskap ut av data og bruke dette i tjeneste- og forretningsutvikling. Hvordan jobber Universitetet i Oslo med livslang læring.

08.50–09.05

Foredragsholder: André Teigland Assisterende direktør, Norsk Regnesentral

Hvordan jobber Norsk Regnsentral med maskinlæring, bildegjenkjenning og statistisk modellering. Hvordan kan disse teknologiene anvendes,- og hvilke praktiske erfaringer har man fra ulike bransjer?

09.05–09.20

Foredragsholder: Heidi Dahl Senior Data Scientist, Posten Norge

Når industrien skal bruke kunstig intelligens og maskinlæring i praksis, krever det en systematisk produksjon av data og analyser. I dette foredraget vil Heidi Dahl presentere noen av utfordringene man møter når algoritmer skal settes i produksjon.

09.20–09.30

Foredragsholder: Nancy Strand Seniorrådgiver og prosjektleder Avfallsforsk, Avfall Norge

Hvordan kan avfalls- og gjenviningsbransjen ta i bruk denne kunnskapen, og hva trengs av merkompetanse i bransjen?

Nancy Strand

Seniorrådgiver og prosjektleder Avfallsforsk, Avfall Norge

Nancy Strand er seniorrådgiver i Avfall Norge og jobber med flere fagområder. Hun er særlig engasjert i å styrke bransjens kompetanse gjennom forskning, utvikling og innovasjon, og ikke minst rekruttere nyutdannede gjennom REdu-programmet. Hun er utdannet innen ressursforvaltning og økonomi og har jobbet med avfall, gjenvinning og miljøspørsmål i en årrekke. Hun jobber som en del av sekreteriatet i Avfallsforsk.

Håkon Bratland

Fagrådgiver, Avfall Norge

Morten Dæhlen

Professor og senterleder, Universitetet i Oslo

Morten Dæhlen er professor ved Matematisk Institutt på Matematisk Naturvitenskapelige fakultet. Han er også leder for dScience – Senter for data- og beregningsvitenskap. dScience bidrar til å utvikle morgendagens arbeidskraft, og er en viktig bidragsyter i utviklingen av utdanningstilbudet innen relevante fagområder ved Universitetet i Oslo. dScience fasiliterer også etter- og videreutdanning innen data- og beregningsvitenskap. Universitetet i Oslo tilbyr en rekke emner og studieprogrammer innen data science, kunstig intelligens, dyp- og maskinlæring, datasystemer, arkitektur, sikkerhet, scientific computing og beregningsorientert vitenskap.

André Teigland

Assisterende direktør, Norsk Regnesentral

André Teigland er forskningssjef ved SAMBA - Gruppen for Statistisk analyse, maskinlæring og bildeanalyse Som en av Europas største og mest kompetente grupper innen anvendt statistikk og statistisk-matematisk modellering dekker man et bredt spekter av metoder. Å velge riktige metoder til ulike problemer er en av deres sterke sider. Mange beregninger er beheftet med usikkerhet og nøyaktig beregning av denne størrelsen er en viktig spesialitet.

Heidi Dahl

Senior Data Scientist, Posten Norge

Heidi Dahl er Senior Data Scientist i Posten, i avdeling for Digital Innovasjon. Hun jobber med å gjøre Posten mer datadrevet, ved å bruke maskinlæring for å forbedre produkter og tjenester. Frem til 2021 jobbet hun som Seniorforsker i SINTEF Digital, og ledet forskningsprosjekter på stordata, kunstig intelligens og Industri 4.0. Hun leder Tekna Big Data, et av Teknas største faglige nettverk, og er initiativtakeren bak Women in Data Science Oslo.