Institut for Datalogi opretter sammen med en række universitets- og virksomheds-partnere et nyt stort datadrevet forskningscenter, DABAI, der skal tilføre samfundet innovation via Big Data finansieret af Innovationsfonden.
IT er den mest centrale katalysator for innovation i samfundet. It skaber samtidig en kolossal vækst i mængden af opsamlet data fra kilder som produktionsapparater, internetbaserede systemer, smartphone-apps og sensorer i byer og bygninger. Det er den slags data, der udgør et stort uudnyttet potentiale for innovation og vækst i Danmark. Partnerskabet er den første af sin slags og samler datalogiske kræfter med virksomheder og offentlige styrelser.
Det estimeres, at mindre end 3 procent af det opsamlede data i dag bliver analyseret og omsat til viden. Derfor skal det nye danske center udvikle effektive og brugbare metoder og værktøjer til at analysere big data og skabe innovation gennem den indsigt analyserne giver.
Kernen i samfundspartnerskabet består af de datalogiske institutter på Københavns Universitet, Danmarks Tekniske Universitet og Aarhus Universitet samt virksomhederne Systematic, Visma, BusinessMinds og Digitaliseringsstyrelsen, Erhvervsstyrelsen og Region Midtjylland under projektledelse af Alexandra Instituttet. Herudover vil der være en lang række andre private og offentlige virksomheder, som deltager i case-aktiviteter i centeret.
Formålet med samarbejdet er at udvikle generelle teknikker og metoder inden for analysealgoritmer, machine learning og interaktiv visuel analyse, der kan genbruges på tværs af en række cases i tre forretningsområder: Offentligedata, data fra fødevareindustrien, og data fra it-baseret læring, hvor de involverede virksomheder har et klart forretningspotentiale.
En af initiativtagerne til centret er Professor Lars Arge, der har hovedansvaret for et af projektets fokusområder "offentlige data", og som også er centerleder for Danmarks Grundforskningsfond Center for Massive Data Algorithmics (MADALGO) ved AU. Han siger "Ved at bringe stærke datalogiske fagligheder indenfor effektive algoritmer, machine learning og interaktiv visual analyse samme med domæneekspertise hos en lang række virksomheder er der virkelig potentiale for effektivt at udnytte de tilgængelige store mængder data om vores samfund og miljø, f.eks. til at forudsige oversvømmelser og derved muliggøre en reduktion af de negative effekter af klimaforandringer".
Den anden initiativtager er Professor Kaj Grønbæk, der har hovedansvaret for Interactive Visual Analytics forskningsområdet. Kaj Grønbæk er forskningsleder for flere Innovationsfondsprojekter, hvor opsamling og analyse af store mængder af bruger- og sensordata fra bygninger og mobile enheder er centralt. Han siger "Det er målet, at analyse af Big Data bliver gjort effektivt, forståeligt og tilgængeligt for beslutningstagere og almindelige brugere i et bredt spektrum af anvendelsesområder. De stærke kompetencer, samlet i centeret, kan bringe os et stort skridt i retning mod dette mål, og skabe øget værdi af Big Data i såvel i det offentlige som erhvervslivet.”
Aktiviteterne vil tage direkte udgangspunkt i de data, det offentlige og virksomhederne indsamler, og centeret forventer, at de allerede fra år ét vil kunne dokumentere gevinster for nogle af de involverede partnere.
Dataanalysemetoderne vil for eksempel blive brugt inden for følgende områder:
Samfundspotentiale:
At samle store mængder data, analysere dem og bringe dem i anvendelse har et bredt samfundspotentiale. Det strækker sig fra virksomhedernes gavn af at kunne trække data ud fra egen produktion, så produkterne kan blive endnu bedre, over at kunne fastslå, hvor det giver den største effekt at investere i værn mod klimaforandringer og oversvømmelse, til at mindske antallet af folkeskoleelever, der tabes fagligt, ved at finde mønstre i, hvad eleverne har specielt svært ved i forbindelse med undervisningen. Se i øvrigt listen i bunden af pressebeskrivelsen.
