Kategorier
Afsluttet projekt AI Future of work Green Tech Nyheder

Forklarlig AI skal disrupte kornindustrien og sikre tillid blandt landbrugere

4. juli 2023

Forklarlig AI skal disrupte kornindustrien og sikre tillid blandt landbrugere

Landbrugssektoren er den mindst digitaliserede sektor i verden, og en stor del af kvalitetssikringen af fødevarer foregår stadig manuelt. Et forskningsprojekt skal styrke forståelsen for og tilliden til AI og billedanalyse, som kan forbedre kvalitetssikringen, fødevarekvaliteten og optimere produktionen.

En af de helt store kritiske barrierer ved at bruge AI og billedanalyse i landbrugs- og fødevareindustrien, er tilliden til, at det virker.
 
I dag er den manuelle visuelle inspektion af korn stadig en af de vigtigste kvalitetssikringsproducerer i hele værdikæden for at bringe korn fra marken til bordet – og sikre, at landbrugeren får den rigtige pris for sine korn.  

Can you find ‘Okapi’ in these pictures? Ph.D. student Lenka Tetková from DTU uses this example to explain how image classification works.

An important competitive advantage

As a global producer of niche products, FOSS must always stay two steps ahead of competitors.

– To ensure there is a market for us in the future, it is crucial to be the first with new solutions. It is challenging to make a profit if there is already a player doing it better, which is why we constantly introduce new digital technologies to improve our analysis tools. And here, collaboration with researchers from the country’s universities is very valuable to us, as we gain new insights and proposed solutions for the further development of our tools, says Erik Schou Dreier and continues:

– In this project, we hope that collaboration with researchers will lead to the development of AI methods and tools that enable us to create new solutions for automated image-based quality assessment and, secondly, that we can increase trust in our product with explainable AI. It is one of the critical themes for us—to create a product that is trusted.

Facts about FOSS

FOSS’ measuring instruments are used everywhere in the agriculture and food industry to quality assure a wide range of raw materials and finished food products.

Traditionally, light wavelengths are measured, and the measurements are used to obtain chemical information about a product. This can include knowledge about protein and moisture content in grains or fat and protein in milk, etc.

FOSS’ customers are large global companies that use FOSS’ products to quality assure and optimize their production—and to ensure the right pricing, so, for example, the farmer gets the right price for their grain.

Deep Learning and Automation of Imaging-based Quality of Seeds and Grains

Project Period: 2020-2024
Budget: DKK 3.91 million

Project participants:

Lenka Tetková
Lars Kai Hansen, Professor DTU
Kim Steenstrup Pedersen, Professor, KU
Thomas Nikolajsen, Head of Front-end Innovation, FOSS
Toke Lund-Hansen, Head of Spectroscopy Team, FOSS
Erik Schou Dreier, Senior Scientist, FOSS

What is a Deep Learning Neural Network?

Deep learning neural networks are computer systems inspired by how our brains function. It consists of artificial neurons called nodes organized in layers. Each node takes in information, processes it, and passes it on to the next layer. This helps the network understand data and make predictions. By training the network with examples and adjusting the connections between nodes, it learns to make accurate predictions on new data. Deep learning neural networks are used for tasks such as image recognition, language understanding, and problem-solving.

Kategorier
Green Tech Nyheder

Maja forsker i grønne algoritmer: Alle projekter tæller

15. juni 2023

Maja forsker i grønne algoritmer: 
Alle projekter tæller

Maja Hanne Kirkeby er lektor ved Roskilde Universitet (RUC) og arbejder tæt sammen med virksomheder og andre forskere på at udvikle grønnere softwareløsninger.

Et DIREC-projekt om grønne algoritmer blev sidste år startskuddet til en række nye forskningsprojekter og efterfølgende et tæt samarbejde med it-virksomheden Nine A/S.

Ifølge Maja Hanne Kirkeby er der brug for endnu mere forskning og innovation inden for energieffektiv softwareudvikling og infrastruktur. Software er en af de helt tunge CO2-udledere, og forskningsområdet fortjener endnu større bevågenhed, siger hun.

For nyligt har Nine i samarbejde med Maja Hanne Kirkeby og Roskilde Universitet afholdt et ’hackathon’ om grønne algoritmer med deltagelse af forskere fra hele verden. Her testede og sammenlignede man energiforbruget i en række implementeringer af den samme løsning.

DIREC-projekt blev et rygstød

For hendes eget vedkommende har DIREC-projektet været en løftestang til nye spændende projekter.

– Sidste år var jeg optaget af et projekt om energilabling af webbaseret software med støtte fra Danmarks Frie Forskningsfond, efterfølgende blev jeg kontaktet af Computerworld, og så ringende CCO Michael Wätjen fra Nine, som syntes, det var en enormt spændende dagsorden og gerne ville teste et samarbejde, så det ene projekt har ført det andet med sig.

– Jeg vil gerne være med til at sætte fokus på det her problem, og hvor meget energi vores software bruger. Der er ved at komme mere gang i forskningen på området, men der er meget, vi overhovedet ikke har set på endnu.

Planen er, at hackaton bliver en tilbagevendende begivenhed, og arrangørerne havde i år fået Energy Cluster Denmark og IT Branchen med som sponsorer.

Hvad er dit råd til andre unge forskere, som gerne vil have skub i karrieren og gang i flere spændende projekter?

– Søg, søg! Søg alle midlerne, både de store og de små poser penge, alt hjælper. For mit vedkommende har DIREC-projektet været medvirkende til, at jeg har modtaget forskningsmidler andre steder fra. Og så har det ikke mindst betydet, at jeg har kunnet ansætte forskningsassistenter og virkelig dygtige studerende, som netop har afleveret deres bachelorafhandling – også om energireducering. Resultaterne ser lovende ud, så midlerne har ikke kun løftet mig, men også de studerende, som har været med.

Torsdag deltager Maja Hanne Kirkeby i Nine’s paneldebat på Folkemødet på Bornholm. Sammen med IT-virksomheden KMD og en repræsentant fra Energi- og Klimaministeriet sætter hun fokus på, hvordan smart softwaredesign kan sænke energiforbruget.

Kategorier
Future of work Green Tech Nyheder

Data sladrer om uregelmæssigheder, inden det går galt

25. maj 2023

Data sladrer om uregelmæssigheder, inden det går galt

En defekt på et udslåningsanlæg i Brasilien betød, at produktionen stod stille i tre dage. Hændelsen har fået SANOVO TECHNOLOGY GROUP til at investere tid og data i et DIREC-forskningsprojekt, som inddrager maskinlæring og IoT og skal forebygge lignende nedbrud i fremtiden.

Hvert minut var dyrebart, da en kritisk maskinkomponent brød sammen, og den nye reservedel skulle fragtes hele vejen fra SANOVO i Danmark til Brasilien, hvor udslåningsanlæget i mellemtiden stod stille.

Hos SANOVO TECHNOLOGY GROUP, som er en af verdens førende virksomheder inden for udvikling og produktion af avancerede maskiner og udstyr til æggeindustrien, arbejder man på at undgå lignende situationer i fremtiden.

Derfor deltager virksomheden i et projekt ved det nationale center for digitale teknologier (DIREC), hvor de sammen med forskere fra Syddansk Universitet, Aalborg Universitet og Københavns Universitet undersøger, hvordan man ved hjælp af data kan afsløre selv små afvigelser på et produktionsanlæg.

-Hvis vi på en eller anden måde kan få et varsel, for eksempel en måned før, der sker noget med en bestemt komponent, kan vi gribe ind hurtigere og spare kunden for, at produktionslinjen står stille, fortæller Steven Beck Klingberg, som er System Manager hos SANOVO TECHNOLOGY GROUP.

 

Vi kan formentlig spare en del penge på rejseaktivitet, men ellers er det vores kunder, som det vil have stor betydning for. Står en maskine stille i en uge, kan det koste kunden flere hundrede tusinde Euro i tabt produktion.
– Steven Beck Klingberg, System Manager hos SANOVO TECHNOLOGY GROUP

Data sladrer om uregelmæssigheder

Virksomheden trækker flere hundrede datapunkter ud af anlæg rundt om i verden. Hidtil har man været mest interesseret i produktionsdata, men senest har forskerne altså rettet opmærksomheden mod de data, som fortæller noget om maskinens tilstand, forklarer professor Fabrizio Montesi fra SDU, som leder projektet.

-Vi bruger IoT, edge- og cloud-teknologier til at akkumulere data om funktionen af maskiner, der er implementeret i produktions- og testmiljøer. Ved at analysere disse data identificerer vi forhold og tendenser, der indikerer afvigelse fra normal funktion. Den indsigt kan så bruges til at forudsige, hvornår en maskine har brug for service.

Hans kollega på projektet, associate professor Marco Chiarandini, supplerer:

– Det særlige ved SANOVO er, at mængden af data er stor,
mens fejl på hovedkomponenten er yderst sjældne. Derfor er klassisk
overvågning og traditionelle maskinlæringsteknikker ikke egnede, og vi har været nødt til skræddersy andre datavidenskabelige teknikker til sekventiel dataanalyse.

Vil nedbringe antallet af servicerejser

Som sidegevinst kan projektet være med til at nedbringe antallet af servicerejser, et mål, som er vigtigt for SANOVO af både klimamæssige og økonomiske hensyn.

Virksomheden har servicemedarbejdere ansat i Danmark, Holland, Italien, Syd- og Nordamerika, Malaysia, Japan og Kina – hver afdeling har sit eget ekspertiseområde. En servicetekniker har mellem 150 og 200 rejsedage om året, samlet tæller serviceorganisationen lidt over 100 ansatte.

-Hvis vi kan forudse, at en maskine snart har brug for et serviceeftersyn, bliver det nemmere at planlægge servicerejserne og minimere rejseaktiviteten – og det vil kunne mærkes. Dels vil vi have bedre forståelse for, hvad der er galt, inden vi sender en servicetekniker ud i verden, så han kan have de rigtige maskindele med. Dels vil vi gerne fange problemerne i opløbet, så vi kan planlægge smartere og minimere antallet af rejser, siger Steven Beck Klingberg.

Forskere og studerende tør udfordre

SANOVO’s rolle i DIREC-projektet er at bidrage med fagviden om de relevante maskindata. Der er flere hundrede målepunkter i maskinerne, men ikke alle har betydning for maskinens kritiske komponenter.

– Vi har primært hjulpet forskerne med at finde ud af, hvilke målepunkter, der er vigtige. På den måde er vi sparringspartnere under hele processen, fortæller Steven Beck Klingberg.

At projektet er vigtigt for virksomheden, er der ingen tvivl om. En række af SANOVO’s specialister har været involveret i projektet, som også følges med stor interesse hos topledelsen.

Samarbejdet mellem forskere og en højtspecialiseret virksomhed bringer en masse ny viden og ideer på bordet, mener Steven Beck Klingberg.

– Både forskerne og de studerende, vi samarbejder med, er kanongode til at stille spørgsmål, som udfordrer os, og det har været fedt at få andre øjne på undervejs i processen. Forskerne kommer med en åben tankegang og en helt ny viden. Det har været fantastisk at få noget modspil, for man bliver nok lidt snæversynet, når man arbejder med de samme ting i den samme branche dag ud og dag ind.

Også forskerne ser en stor værdi i samarbejdet.
– Det at identificere et projekt af konkret værdi for Sanovo har været nøglen til at få støtte og interesse fra de rigtige personer i virksomheden, hvilket har været afgørende for samarbejdets succes. Alle parter har været ret åbne i researchfasen, og vi bliver alle rigere af den nye erfaring og vidensudveksling, lyder det fra Fabrizio Montesi.

FACTS

SANOVO TECHNOLOGY GROUP is a world leader in process solutions for the egg industry but is also specialized in various other business areas such as enzymes, pharma, hatcheries, and spray drying of other protein sources.

The innovative engineering work for the egg industry began in 1961, and today, SANOVO TECHNOLOGY GROUP is a company with almost 600 employees and customers worldwide. With its own service and sales offices on six continents and production in Denmark, Holland, Slovakia, and Italy, SANOVO TECHNOLOGY GROUP is a global partner in the egg industry.

The overall purpose of the DIREC project ‘DeCoRe: Tools and Methods for the Design and Coordination of Reactive Hybrid Systems’ is to explore the applicability of technologies and methods for designing hybrid systems, including IoT, edge, and cloud solutions, in the industry.

Read more about the project.

Participants

  • Fabrizio Montesi, Professor, SDU
  • Thomas Hildebrandt, Professor KU
  • Kim Guldstrand Larsen, Professor, AAU
  • Marco Chiarandini, Associate Professor, SDU
  • Narongrit Unwerawattana, Scientific Programmer, SDU
  • Steven Beck Klingberg, System Manager, Sanovo Technology Group
  • Morten Marquard, Director, DCR Solutions
  • Claudio Guidi, Chairman of the board of directors, Italiana Software
  • Jonas Vestergaard Grøftehauge, Strategic Maintenance Systems, SANOVO TECHNOLOGY GROUP
Kategorier
Green Tech Nyheder

Intelligent teknologi skal være med til at forhindre en gentagelse af oversvømmelserne i 2011 og 2013

13. april 2023

Intelligent teknologi skal være med til at forhindre en gentagelse af oversvømmelserne i 2011 og 2013

Danmark skal forberede sig på mere ekstremt vejr i fremtiden. Ved hjælp af maskinlæring og kunstig intelligens vil forskere effektivt forebygge oversvømmelser.

January 2023 was the wettest month ever measured in Denmark – the development is a result of climate change and in the future we must prepare for handling even greater amounts of rain and waste water.

Read more (in Danish)

Visit at HOFOR on September 22, 2022 with participants from AAU, ITU, DHI, Biofos and HOFOR

FACTS

The rapidly growing use of machine learning techniques in cyber-physical systems leads to better solutions and products with improved adaptability, performance, efficiency, functionality, and user-friendliness. In the project, the water system is considered a cyber-physical system, consisting of a physical reality – the water itself – and the infrastructure monitored and controlled by connected software and hardware elements.

Together with external partners, Aarhus Vand, HOFOR, Grundfos, and Seluxit, researchers from AAU and ITU aim to develop methods and tools that can, for example, control the discharge of water in rainwater basins into watercourses using advanced machine learning.

Project participants:

Professor Kim Guldstrand Larsen, AU
Professor Thomas Dyhre Nielsen, AAU
Professor Andrzej Wasowski, ITU
Postdoc Martijn Goorden, AAU
PhD student Esther Hahyeon, AAU
PhD Student Mohsen Ghaffari, ITU
Associate Professor Martin Zimmermann, AAU
Assistant Professor Christian Schilling, AAU
Head of Analytics and AI Thomas Asger Hansen, Grundfos
CEO Daniel Lux, Seluxit
Chief Innovation Officer, Kasten Lumbye, Aarhus Vand
Project Manager Kristoffer Tønder Nielsen, Aarhus Vand
Research and Business Lead Malte Skovby Ahm, Aarhus Vand
Engineer Mathias Schandorff Arberg, Aarhus Vand
Project Manager Gitte Rosenkranz, HOFOR
Senior Specialist Lone Bo Jørgensen

Read more about the project

Kategorier
Green Tech Nyheder

Ny database giver værdifuld viden om forureningen fra skibstrafik

24. marts 2023

Ny database giver værdifuld viden om forureningen fra skibstrafik

Jo bedre vi udnytter data til at kortlægge CO2-belastningen på havet, vejene og i luften, jo mere effektivt kan vi sætte ind med tiltag, som virker. Forskere fra AAU og SDU står i spidsen for udviklingen af den hidtil mest omfattende miljødatabase, som bygger på årtiers data.

Forskere fra Aalborg Universitet og Syddansk Universitet regnes blandt verdens førende, når det gælder behandling og systematisering af data.

I et nyt DIREC-projekt arbejder forskerne fra de to universiteter sammen om at udvælge og kortlægge miljødata i en omfattende database.

Med et hidtil uset detaljeret datagrundlag kan den nye database inden for få år komme til at spille en vigtig rolle for den grønne omstilling, når fremtidens miljø- og trafikindsatser skal planlægges.

Ifølge professor Kristian Torp fra Institut for Datalogi ved AAU er det første gang, at man systematisk indsamler og tilrettelægger miljødata fra hele kongeriget i én stor database.

– Aktuelt undersøger vi data om skibstrafikken i de danske farvande. Især containerskibstrafikken er er kendt som en CO2-udleder af de helt store, og vi kan bl.a. bruge data til at finde ud af, hvordan vi i fremtiden afvikler containerskibstrafikken bedst muligt og minimerer miljø- og klimabelastningen. Fx ved at omlægge ruter og tage højde for diverse vejrmæssige og trafikale forhold, forklarer Kristian Torp.

Historiske data gemmer vigtige informationer

Forskerne arbejder med datamateriale, som går mere end 15 år tilbage, og som man tidligere ikke er brugt, fordi de viser skibstrafikken retrospektivt.

– Dataene siger ikke noget om skibstrafikken i morgen, til gengæld rummer de en masse vigtig viden om vind- og vandforhold på forskellige årstider og på alle tidspunkter af døgnet samt oplysninger om, hvilke sejlruter, som er mest trafikererede og hvornår. Det er alt sammen faktorer, som påvirker trafikken på havet og har indflydelse på CO2-belastningen.

Endnu er projektet ungt, og forskerne er i gang med at undersøge, hvilke data, som er relevante at tage med i den nye database.

– Vi har enorme mængder data, så kunsten er at udvælge de vigtige og sortere andre fra. Ønsket er, at vi til sidst står tilbage med en miljødatabank, som især kan være et vigtigt beslutningsgrundlag for politikere og offentlige og private organisationer, når miljølovgivningen skal eksekveres og trafikken planlægges under hensyntagen til klimaet.

Miljøstyrelsen, Danish Geodata Agency og Alexandra Instituttet er partnere på projektet, som har et samlet budget på 12 mio. kr. og er støttet af DIREC med 3,6 mio. kr.

Kategorier
Green Tech Nyheder

Nyt dataværktøj skal hjælpe kommuner til mere bæredygtige trafikløsninger

19. januar 2023

Nyt dataværktøj skal hjælpe kommuner til mere bæredygtige trafikløsninger

Forskere fra Aalborg Universitet har sammen med Rambøll udviklet et værktøj, som bidrager til et bedre overblik over CO2-udledningen på vejnettet.

Mobility data
 
Snart får landets kommuner et nyt værktøj, som kan bidrage i kampen for at nå målet om en 70 pct. CO2-reduktion i 2030. 



Forskere fra AAU har i samarbejde med ingeniør- og rådgivningsvirksomheden Rambøll udviklet en detaljeret beregningsmodel til kortlægning af CO2-udledningen fra vejtrafikken, og netop vejtrafikken er en af de helt store CO2-syndere og den transportkategori, som udleder flest drivhusgasser.
 
Modellen, som f.eks. kan benytte detaljerede GPS-data fra Rambøll som datakilde, omfatter bl.a. data om bilernes drivmidler, trafikmængder og hastighedsdata fra hele vejnettet. GPS-data stammer fra en kortlægning af ca. 20 pct. af samtlige ture på vejnettet og giver på den måde et solidt grundlag for også at indregne effekten af trængsel på vejnettet og betydningen af køkørsel og reduceret fremkommelighed.
 
Med de omfattende data får kommunerne et langt bedre overblik over, hvor de kan sætte ind for at reducere CO2-udledningen og undersøge, om gennemførte tiltag har haft den ønskede effekt, fortæller Stig Grønning Søbjærg, chefkonsulent hos Rambøll, som er erhvervspartner på projektet.
 
– Beregningsværktøjet gør det muligt at kortlægge CO2-udledningen på forskellige detaljeringsniveauer alt efter hvor meget data, man har at arbejde ud fra. Det giver et mere nøjagtigt billede, så beslutningstagerne har et velfunderet vidensgrundlag at arbejde ud fra, forklarer Stig Grønning Søbjærg.
 
I stedet for at bygge fremtidige trafikplaner og bæredygtighedsmål på antagelser om, hvordan trafikken forventes at påvirke CO2-udledningen, kan man med det nye værktøj foretage nøjagtige prognoser og beregninger af de forventede klimaeffekter.
 
– Ud fra forskellige scenarier kan man få nøjagtige prognoser for, hvor meget trafik man fx skal flytte fra biltrafikken til andre transportformer for at nå de fastsatte CO2-mål og tænke det ind i sine trafikplaner, siger Stig Grønning Søbjærg.
 
Prototype er snart tilgængelig for landets kommuner
 
Hos AAU ser professor (MSO) Kristian Torp fra Institut for Datalogi et stort potentiale i det nye værktøj, som har været undervejs i to år. Projektet går nu ind i sin tredje og sidste fase, og en prototype er klar til demonstration.
 
Samarbejdet mellem universiteter og virksomheder giver forskningsprojekter som dette gode betingelser, mener Kristian Torp, som sammen med Rambøll og det øvrige forskerhold i februar afholder et webinar for landets kommuner.


- Hos AAU har vi stor erfaring i at arbejde med data, og samarbejdet med Rambøll har været vigtigt for projektets succes. Vi er stærke på datadelen, mens Rambøll ved en masse om markedet, kundernes behov og har stort fokus på bæredygtige løsninger. Sammen er vi et stærkt hold, fordi vi ser projektet fra mange vinkler – de tekniske, de klimamæssige og de markedsmæssige, forklarer Kristian Torp.
 
Læs mere om projektet
 
 
Webinar hos ITS Danmark om kortlægning og effektberegning af CO2-udledning fra vejtrafikken
 
Webinaret finder sted torsdag den 2. februar 2023 kl. 15:00-16:00. Oplægsholdere er: Stig Grønning Søbjærg, Rambøll. Christian S. Jensen og Kristian Torp og Kasper Fromm Pedersen fra AAU.
 
Interesserede kan læse mere og tilmelde sig her.

 
 
FAKTA



Kortlægning af CO2-udledning på baggrund af GPS-data og trafikmodellering
 
Beregningsmetoden tager afsæt i den fælles europæiske standardberegningsmodel COPERT, som bl.a. indregner andelen af elbiler og effekten af trængsel.
 
En case fra Kolding Kommune viser mulighederne for at indfri målsætningen om 70 pct. CO2-reduktion inden 2030.
 
I DIREC-forskningsprojektet har forskerne videreudviklet på Rambølls første version af beregningsalgoritmen for COPERT-modellen for at kortlægge CO2-udledningen fra vejtrafikken, og AAU har opbygget beregningsalgoritmer for de tre detaljeringsniveauer i COPERT-modellen.
 

Transportsektoren er blandt de største CO2-syndere
 
I 2019 var transportsektorens udledninger 13,5 mio. ton CO2e svarende til 29 pct. af de samlede danske udledninger. 

Vejtransporten er den transportkategori, som udleder flest drivhusgasser. Udledningen fra vejtransporten var i 2019 på 12,3 mio. ton CO2e. 

https://www.dst.dk/da/Statistik/temaer/klima

Kategorier
Future of work Green Tech Nyheder

Drone-flokke skal rykke hurtigt ud ved naturkatastrofer og drukneulykker

10. OKTOBER 2022

Drone-flokke skal rykke hurtigt ud ved naturkatastrofer og drukneulykker

Kunstig intelligens skal gøre flokke af droner selvstyrende, så dronerne bliver et effektivt redskab i eftersøgninger til havs. Droneflokke skal også kunne sættes ind hurtigt ved oversvømmelser og andre naturkatastrofer.

Forskere fra SDU og AAU samarbejder lige nu med Aalborg-virksomheden Robotto og Beredskabsstyrelsen om at udvikle de selvstyrende droneflokke.

Robotto er allerede kendt fra TV 2-programmet ”Min Idé – Vores Mission”. Virksomheden vandt tidligere i år konkurrencen om den bedste klimaidé for udviklingen af intelligente droner, som skal hjælpe med at overvåge store landarealer og bekæmpe naturbrande, inden de kommer ud af kontrol.

Ser ting det menneskelige øje ikke ser
Sammen med forskere fra SDU og AAU anført af professor Anders Lyhne Christensen fra SDU Biorobotics og Associate Professor, Ph.D. Tim Merritt fra Department of Computer Science ved AAU arbejder Robotto nu på at udvikle intelligente droner til brug ved eftersøgningsaktioner på havet. Dronerne vil også kunne hjælpe redningsmandskab, som leder efter overlevende og ofre efter oversvømmelser og andre naturkatastrofer.

”Vi arbejder med kunstig intelligens og swarm drone-teknologi. Målet er at få mange droner til at arbejde sammen på en gang, så de med præcision autonomt kan koordinere en eftersøgningsaktion over et stort areal. Fordi dronerne med kunstig intelligens kan se meget mere, end det menneskelige øje kan, er de et vigtigt redskab i fremtidens eftersøgnings- og redningsindsatser,” fortæller Kenneth Richard Geipel, medstifter og adm. direktør hos Robotto.

Billigere og mere effektive
Drone-flokke er både billigere i drift og mere effektive end redningshelikoptere, tilføjer han. Prisen for en drone er ca. 100.000 kr. Til sammenligning koster det 16.000 kr. i minuttet, når en redningshelikopter går i luften. ”Fordelen ved kunstig intelligens er, at den kan identificere mønstre og analysere billeder meget mere effektivt, end mennesker kan. Derfor kan en drone afsøge et meget stort område og lede efter mennesker og genstande i havet, som det er umuligt for mennesker at se.”

Skal rykke ud ved naturkatastrofer
På sigt er det målet at oprette dronelufthavne på strategiske steder, så dronerne lynhurtigt kan rykke ud til fx efter oliespild på havet, ved oversvømmelser og andre naturkatastrofer og lynhurtigt hjælpe beredskabet med situationen. ”Selv hvis vi stoppede al CO2-udledning i morgen, vil vi stadig opleve naturkatastrofer som oversvømmelserne i Pakistan og Florida. Derfor giver det god mening af have mobile containere med mindre droner klar, så de kan rykke hurtigt ud på aktioner i højrisikoområder,” siger Kenneth Richard Geipel.

I fremtiden vil dronerne kunne arbejde fuldstændig autonomt og selv være i stand til at styre missioner, tilføjer han.
”Droner kan allerede nu selv træffe beslutninger afhængig af situationen, og når vi får flere droner til at tale sammen, kræver det kun én mand på jorden, som trykker start. Resten tager dronerne sig af i fællesskab, og de finder selv ud af, hvordan de afsøger et område bedst muligt.”