Värdet av de investeringar som Hewlett Packard Enterprise, Volvo och Zenseact gör i Edge Lab beräknas uppgå till 30 miljoner kronor under 2021. AI Sweden ansvarar för den fysiska anläggningen i Göteborg.
”Vi har en bra bas och kunskap om hur den här typen av AI-system skulle kunna se ut, eftersom vi har bra jättebra kunskap inom telekommunikation, industriautomation och liknande saker. Så det är en chans att ta ledarskap i ett framtidsområde för ai”, säger Daniel Gillblad, meddirektör för forskning och strategi på AI Sweden.
Han säger att de medverkande bolagen bidrar med olika ingångar och olika kompetenser. Ericsson ERIC B +0,03%Dagens utveckling bidrar till exempel med resurser inom kommunikation och 5g.
”För dem finns det naturligtvis ett intresse för att se vad kommer gå att göra med den här typen av metoder – hur uppkopplingen behöver se ut, och hur den här typen av metoder kan hjälpa ett företag som Ericsson självt som kanske också måste ha en viss typ av ai och inlärning.”
Ai-utvecklingen har kommit långt, men växande mängder data, juridiska och tekniska utmaningar med att dela och flytta data innebär stora utmaningar. Det är för att lösa den typen av utmaningar som decentraliserat lärande och så kallad edge-teknik – som utför beräkningar nära datakällan eller där tjänsten behövs snarare än i ett datacenter – utvecklats.
”Det här är jätteviktigt för Sverige och en stor möjlighet. Vi har mycket industri som till exempel Ericsson och Volvo som bygger och skapar många enheter som kommer att behöva ha den här typen av lösning”, säger Daniel Gillblad.
Läs även: De förutspår felaktig kod med hjälp av ai – tar in 30 miljoner
För till exempel biltillverkare innebär de växande datamängderna att kostnaden ökar drastiskt för att samla in, överföra och bearbeta den data som krävs för att utveckla välfungerande och säkra autonoma lösningar.
”Volvo inser att de behöver använda den här typen av ai-teknik på sina bilar för att till exempel kunna skala i framtiden, och för att på ett vettigt sätt kunna fortsätta vidareutveckla sina modeller och algoritmer”, säger Daniel Gillblad.
Med decentraliserat lärande och edge kan företag som Volvo undvika att samla in data från varje bil och träna den centralt, och istället skicka ut algoritmer och modeller som tränas på plats i bilen. De tränade algoritmerna förs tillbaka till en central punkt där insikter och data från alla olika fordon slås samman. Därmed kan kostnader och energianvändning sänkas dramatiskt.
”Decentraliserat lärande och edge-teknik är en förutsättning för att vi ska kunna vidareutveckla den hållbara infrastruktur vi behöver för att ta nästa steg inom självkörande-teknik. Genom Edge Lab har vi nu en testmiljö där vi kan lära oss denna teknik och snabbt få in den i våra tillämpningar”, säger Mats Nordlund, som är direktör för research på Volvo-ägda Zenseact.