Hele Norge bør se til Agder og KartAi

Det var stappfullt av unge talenter i Bystyresalen i Kristiansand da KartAi-prosjektet inviterte til avslutningsseminar denne våren. Gjennom tre år har dette innovasjonsprosjektet utforsket hvordan geografisk kunstig intelligens kan effektivisere byggesaksbehandlingen og eiendomsregistreringen i Norge. Norkart har spilt en nøkkelrolle i dette arbeidet sammen med Kristiansand kommune, Kartverket og Universitetet i Agder. 

Resultatene fra prosjektet viser at potensialet for automatisering innen plan og byggesak er enormt. Deltakelsen har gitt verdifull innsikt i hvordan dyp domenekunnskap innen geomatikk er helt avgjørende for å omsette akademisk kunstig intelligens til skalerbar teknologi som fungerer i praksis.

Norkarts bidrag til dataarkitektur og maskinlæring
En av de primære tekniske utfordringene har vært knyttet til selve datagrunnlaget fordi maskinlæringsmodeller krever strukturerte data for å kunne trenes effektivt. Her har vår kjernekompetanse innen geomatikk og dataingeniørfag vært sentral.

I samarbeid med partnere har vi utviklet en geografisk dataplattform. Arbeidet har handlet om å samle, vaske og strukturere store datasett som flyfoto, laserdata, reguleringsplaner og matrikkeldata. Ved å benytte standardiserte protokoller og API-er har vi lagt til rette for at algoritmene kan hente ut presis informasjon. Dette har blant annet muliggjort automatisk objektgjenkjenning av bygninger som ikke er registrert i matrikkelen og KI-modeller spesialisert på tegningsgrunnlaget til byggesøknader og saksbehandling.

Fra isolerte KI-modeller til nasjonal skalering
Et gjentakende problem i mange forskningsprosjekter er overgangen fra funn til fungerende produksjonssystemer for sluttbrukere. Vår rolle har i stor grad vært å sikre denne integrasjonen slik at KI-modellene og teknologien vi har forsket frem kommer til nytte og gir gevinster hos våre brukere og kunder.

Det har blitt jobbet målrettet med å bryte ned eksisterende datasiloer. Ved å utvikle åpen kunnskap, teknologi og datasett  har prosjektet blant annet vist hvordan en kommune automatisk kan verifisere avvik i kartgrunnlaget, automatisk validere byggesaker og gjøre søkeropplevelsen digital. Dette legger fundamentet for en mer automatisert saksbehandling i kommune-Norge.

 

En ny standard for innovasjon og endringshastighet
Samarbeidet med forskere og studenter i Agder og Trondheim har vært en suksessfaktor. Denne arbeidsmetoden med hyppige iterasjoner var nødvendig ettersom store språkmodeller og generativ KI ble allemannseie kort tid etter prosjektstart. Vår evne til rask omstilling har vært avgjørende i et teknologisk landskap i ekstremt hurtig endring.

Digitaliseringsminister Karianne Tung har testet resultatene flere ganger og uttalt til Fædrelandsvennen at hele Norge bør se til Agder. Hun trekker frem optimismen hun føler når hun ser hvordan kompetanse, næringsliv og offentlige aktører samhandler i denne regionen.

Prosjektet har bevist at gamle sannheter kan utfordres på kort tid. IT-studenter og KI-systemer kan automatisere avanserte GIS-analyser. Verktøy for reguleringsplaner krever ikke lenger millioninvesteringer. Prosjektet etterlater seg en omfattende leveranse bestående av blant annet 1,9 millioner kodelinjer, et styrket fagmiljø og det nye fagnettverket GeoAI. Vi tar med oss denne verdifulle kompetansen på dataarkitektur, standardisering og integrasjon videre for å fortsette å lede an i den digitale transformasjonen av det offentlige Norge.