Et dyk ned i teknologien dannede rammen for et kommunalt læringsfællesskab

Edge computing er en forudsætning for, at kommuner kan arbejde effektivt og sikkert med IoT og data fra eksempelvis kameraer. Det var temaet, da Fællesskabet for Dynamiske Data i december samlede 11 kommuner til et kursus om edge computing og datavalidering. Med afsæt i tre af kommunernes IoT-projekter gav det anledning til at dykke ned i den anvendte teknologi og diskutere muligheder og begrænsninger i forhold til at monitorere og kortlægge trafikmønstre i byerne ved hjælp af IoT.

Sammen med oplæg fra Birger Andersen fra DTU Engineering Technology om edge computing, så kom også Mads Johansen fra Force Technology og Alexandre Alapetite fra Nordic IoT Centre med input til hvordan man som kommuner indtænker data validering, som et centralt element i ens arbejde med data.

Foto: Gate 21

Det er ikke altid lige til, når en kommune vil i gang med at bruge kamerateknologi og sensordata, som kilde til nye indsigter. Med begrænset know-how og uden forudgående erfaringer med IoT kan det hurtigt virke som et område, der kaster selv de mest ressourcestærke kommuner ud på dybt vand.

Ikke desto mindre er det, hvad tre af medlemskommunerne i det tværkommunale netværk Fællesskab for Dynamiske Data er gået sammen om at afprøve. Og da 11 af kommunerne stimlede sammen en tidlig mandag morgen for at høre professor på DTU, Birger Andersen tale om edge computing og decentral databehandling, så var det med et mål om at dykke ned i stoffet og sammen blive klogere på teknologien, de fordele den har, og hvad kommunerne skal være opmærksom på, når den anvendes.

Oplægget fra DTU var sammen med præsentationer af de tre kommuners indledende resultater med trafikmonitorering og to oplæg om datavalidering fra Force Technology og Nordic IoT Centre en del af et kursus, der havde til hensigt at opbygge kommunernes viden inden for brugen af edge teknologi og kvalitetssikringen af data i deres projekter.

Indflyvning: Edge Computing 

Edge computing repræsenterer en distribueret form for databehandling, hvor data behandles decentralt. Det er en metode, der typisk bruges med dynamiske datakilder til at filtrere og aflæse sensordataene kort efter, de er indsamlet. På den måde er det kun den type og den mængde af data, der er behov for, som sendes videre til en central server.

Forestil dig et videokamera, men med en lille tilkoblet computer, som muliggør at en kunstig intelligens kan aflæse og analysere billederne med det samme, for så kun at sende data videre i en reduceret form. Det kan eksempelvis være en tælling af varebiler på en hovedvej – og derfor ikke selve billedet, som slettes kort efter, at det er blevet aflæst. Da har du et ”edge” kamera.

Kilde: DTU

En dag i vidensdelingens tegn

Kurset i edge computing og datavalidering var et tilbud til Fællesskabet for Dynamiske Datas medlemmer (kommuner og regioner), der gav mulighed for at involvere eksperter på IoT-området og de teknologier, som kommunerne arbejder med.

Samtidigt var det en mulighed for kommunerne at udveksle erfaringer fra alt lige fra opsætning af datapunkter, priser på udstyr, leverandører, og til de indsigter kommunerne så småt er begyndt at have.

Om vidensdelingen på tværs af kommunegrænser fortæller Oskar Mule, som er GIS-konsulent i Gladsaxe Kommune, at samarbejdet på tværs er med til at give nye perspektiver på deres eget arbejde.

“Vi har hver især vores egne vinkler, som gør, at mulighederne og begrænsningerne ved teknologierne bliver mere tydelige. Vi ser frem til den vidensdeling, der kan være, når projekterne for alvor kommer i gang  i kommunerne, og der kommer konkret data, som kan ændre adfærd.”

Oskar Mule, GIS-konsulent i Gladsaxe Kommune

Han lægger også vægt på, at kommuner står stærkere sammen. Det gør det muligt at lære af hinanden og giver kapaciteten til at invitere kompetence ind ude fra, hvilket kurset var et eksempel på.

”Når vi er flere, som går sammen, så får alle også bedre løsninger på deres individuelle udfordringer i sidste ende,” slutter Oskar Mule.

Trafikmonitorering var udgangspunktet

Forud for kurset har tre af kommunerne, der deltog, arbejdet med at bruge kamerateknologi og kunstig intelligens til at monitorere trafikmønstre i bybilledet.

Projekterne har blandt andet fokus på at monitorere hastighederne på udvalgte cykelstrækninger for at opnå større trafiksikkerhed, tælle typerne af køretøjer på vejene eller kortlægge trafikbelastningen ved trafikale knudepunkter.

Fælles for projekterne er intentionen om at bruge dataene til at kvalificere det fremadrettede arbejde med at forbedre trafikforholdene i byerne. Men inden dette kan ske, skal dataene først behandles og oversættes til reelle indsigter.

I den proces er det relevant at diskutere både sikkerhed og datakvalitet, hvilket var årsagen til, at DTU Engineering Technology, Force Technology og Nordic IoT Centre var blevet inviteret ind i kommunernes maskinrum, for at give et bud på, hvordan dette kan indtænkes bedst muligt i kommunernes forvaltning af deres dynamiske datakilder.

Nedenfor kan du læse et uddrag af hovedpointerne fra oplægsholderne.

DTU: Edge computing er en forudsætning for kommunernes projekter

En løbende strøm af input fra live videokameraer opsat i byerne gør det muligt at indsamle store mængder af data om trafikmønstrene, men det stiller lige så store krav til, at kommunerne kun opbevarer de data, man må, og som man har brug for. Ifølge Birger Andersen fra DTU har edge computing en central rolle i, at det kan lade sig gøre lovligt at sætte kameraer op i det offentlige rum og effektivt indsamle brugbare data.

Det er vigtigt for at undgå at dataene ikke overskrider de krav, der er til datasikkerhed og behandlingen af personfølsomme oplysninger. Det er også vigtigt, så mængden af data, der i sidste ende overføres, lagres og analyseres, er så lille og så relevant som muligt.

Og selvom edge enheder ikke har direkte forbindelse til internettet, så er der ifølge Birger Andersen stadig reel risiko for cyberangreb. For at imødekomme spørgsmålet om sikkerhed går anbefalingen derfor på, at personfølsomme data først og fremmest ikke sendes videre og slettes hurtigst muligt, så snart ens ’edge enhed’ har aflæst og analyseret det.

For et “edge” videokamera, der tæller cyklister på en cykelsti, kan dette være indenfor fem sekunder, hvorefter kun selve trafiktællingen må stå tilbage. På den måde bliver et datatungt videofeed reduceret til enkelte tællinger, der er mindre følsomme, og som fylder mindre. Edge computing reducerer ifølge Birger Andersen derfor både sikkerhedsrisiko, presset på det trådløse netværk og mængden af data, der skal lagres i clouden – hvilket også er en fordel for kommunernes pengepung.

“Vi er blevet klogere på, hvordan uddannelsesinstitutionerne arbejder med den kamerateknologi, vi bruger, og edge computing til at lave trafiktællinger i bybilledet, samt deres forståelse for de fordele og ulemper, der er med teknologien.”

Oskar Mule, GIS-konsulent i Gladsaxe Kommune

Nordic IoT Centre: Datavalidering bør indtænkes som en fast del af kommunernes arbejde med dynamiske data

Der kan opstå situationer, hvor en kunstig intelligens’ tolkning og genkendelse af en transporttype er forkert. Er der en fejl i dataene, kan det påvirke kvaliteten af de data, der indsamles, og dermed medføre en forkert konklusion. Samtidig er det svært manuelt at identificere fejl ved store mængder af data.

Mads Johansen, som er data specialist fra Force Technology, præsenterede blandt andet et white paper, som kommunerne kan bruge til at få større indblik i best practices indenfor datavalidering.

Foto: Gate 21

For at sikre kommunernes data er troværdig og ’fit-for-purpose’, er det ifølge Mads Johansen fra Force Technology og Alexandre Alapetite fra Nordic IoT Centre derfor vigtigt at tage højde for, hvordan datavalidering systematisk kan indtænkes i kommunernes måde at behandle data på, i takt med at mængden af data vokser.

Dette har Nordic IoT Centre udarbejdet et bud på, hvor statistiske analyser og såkaldte ’validation suites’ udvikles og integreres som et automatisk led i kommunernes arbejde med at validere data.

Det kan der læses mere om i deres white paper, der går i dybden med, hvordan man sikrer best-practice indenfor datavalidering, samt de processer og værktøjer kommuner kan gøre brug af til at detektere fejlkilder i ens data.

Om Fællesskabet for Dynamiske Data

Fællesskabet for Dynamiske Data (F2D2) er et netværk af kommuner og regioner i Region Hovedstaden og Region Sjælland, der ønsker at arbejde med dynamiske data til at løse konkrete udfordringer i forvaltningen på en bæredygtig måde. Området er komplekst, og derfor er der fordele ved at gå sammen om dette arbejde og lære af hinandens erfaringer.

Det er Fællesskabet for Dynamiske Data, som blandet har har faciliteret processen fra idé og op til den markedsdialog, der har ligget forud for det endelige valg af leverandør til den kamerateknologi, som kommunerne nu benytter.

Flere nyheder om Smart City, Smarte Byer & Bygninger:

BLOGINDLÆG: Utopien om det datadrevne samfund

Læs mere her

Nye værktøjer hjælper din kommune at komme i gang med databaseret energistyring

Læs mere her

Kommunale frontløbere indtog den grønne scene og viste vejen til besparelser i offentlige bygninger

Læs mere her

 

Flere nyheder om Smart City, Smarte Byer & Bygninger:

BLOGINDLÆG: Utopien om det datadrevne samfund

Læs mere her

Nye værktøjer hjælper din kommune at komme i gang med databaseret energistyring

Læs mere her

Kommunale frontløbere indtog den grønne scene og viste vejen til besparelser i offentlige bygninger

Læs mere her

.et_pb_post, #left-area {margin-bottom:0 !important; padding-bottom:0 !important;}