Lachesis Lapponica 2019: AI, kvalitetsregister och -22 grader kallt

Del 1 i bloggserien för uppdraget Swelife 😍 AI. Jag och Lars Lindsköld har kollat lĂ€get i UmeĂ„.

Tydligen rÀckte det för Linné att nÄ UmeÄ för att hans lapplÀndska resa hade nÄtt sitt första delmÄl. Jag Àr vÀl medveten om att UmeÄ inte ligger i landskapet Lappland, men kollegan Lars som Àr med pÄ resan vill gÀrna göra liknelser likt den med Linné. Vi hÀnger bÄda normalt sett pÄ vÀstkusten men UmeÄ Àr ÀndÄ inte sÄ exotiskt för nÄgon av oss. Lars kommer ursprungligen frÄn VÀsterbotten och halva min slÀkt bor i UmeÄ och SkellefteÄ.

Vad tusan har Carl von Linné med det hÀr att göra?

Linné Àr fadern av det klassifikationssystem som vi idag tar för givet inom mÄnga omrÄden. Han ordnade vÀxter i en struktur av kategorier, en taxonomi, dÀr man kan se familjer av vÀxter efter vilka likheter de har.

Du som vill testa pĂ„ lite machine learning löper en överhĂ€ngande risk att rĂ„ka ut för att klassificera just blommor. Machine learnings motsvarighet till att fĂ„ en maskin att ropa “Hello world!” Ă€r att jobba med datasetet Iris. Det Ă€r ett dataset dĂ€r varje blomma anges med fyra egenskaper, sĂ„ kallade features. NĂ€mligen lĂ€ngden och bredden pĂ„ blommans sepal och petal.

Varför Àr UmeÄ intressant?

HÀr uppe finns kontrasterna. En relativt stor tÀtort som omges av glesbygd och andra tÀtorter pÄ behörigt avstÄnd. Det har mÀrkts med tre av personerna jag skulle trÀffa. En av dem jag skulle trÀffat igÄr kom inte fram till allmÀn vÀg dÄ ingen hunnit ploga Ànnu. Idag var det en vars bil rasade ihop 13 mil bort.

En person som faktiskt dök upp pÄ ett förmiddagsmöte hade 27 mil att köra, enkelvÀg.

AvstÄnden Àr lÄnga för mÄnga hÀr. Och jag som klagar pÄ att jag har 7,2 kilometer till kontoret och att spÄrvagnarna inte nÄr Ànda fram och jag behöver byta till buss. Stackars mig!

En annan intressant sak med UmeÄ Àr att man pÄ universitetscampus har bÄde sjukvÄrd och lantbruk, samt att man har kompetens inom medicinteknik och AI-tekniker. Att dÀr finns en viss överlappning mÀrktes i de AI-projekt som nÀmndes nÀr jag pratat med folk inom akademin, bland annat att rÀkna djur genom computer vision. KÀnna igen individer bland kossor m.m. SÄ exakt var man drar grÀnsen inom life science behöver jag nu kolla upp. Borde vi Àven bevaka lite kring lantbruk som i livsmedel, precis som att jag redan tÀnkt inkludera lÀkemedel som industri?

Metadata och kvalitetsregister

Ett annat nedslag nĂ€r jag Ă€ndĂ„ var i UmeĂ„ var att besöka Regionalt cancercentrum norr, registercentrumet och lyssna in pĂ„ Magnus frĂ„n VetenskapsrĂ„det. En intressant insikt Ă€r att data i sig inte Ă€r sĂ„ vĂ€rst sjĂ€lvförklarande, att man kan behöva ha med metadata av flera olika sorter som beskriver maskinen som samlade in data, dess instĂ€llningar och annat. Finns tydligen en standard för det frĂ„n W3C – PROV-Overview.

En anvÀndbar grej Àr den databas som finns för vÄra kvalitetsregister, nu i beta-version, vilket underlÀttar bÄde för registerforskare och Àven en annan som vill veta vilka data vi har inom respektive register. Det gÄr att fÄ Ätkomst till RUT, som systemet heter, om man hör av sig pÄ VetenskapsrÄdet Register Utiliser Tool.

Vi kommer ha tvÄ intervjuer till, fast över telefon, innan vi bockar av UmeÄ för den hÀr gÄngen. DÀrefter kommer en mer djuplodande reflektion kring innehÄllet i intervjuerna.

Ännu mer


Kommentera

E-postadressen publiceras inte. Obligatoriska fÀlt Àr mÀrkta *