Grisebra kunstig intelligens
På Hamar utforsker to selskaper mulighetene maskinlæring kan gi i arbeidet med å skape tidenes beste gris.
– Mye av målet vårt er å sette i gang bevisstheten og tankearbeidet rundt kunstig intelligens.
Morten Flobakk er molekylærbiolog i BioBank, en genbank på Hamar som lagrer hundretusenvis av prøver fra storfe, småfe, fisk og gris. Analysene av prøvene deres er en essensiell brikke i genforskning knyttet til å avle frem bestemte egenskaper hos dyr i landbruket.
Arbeidshverdagen kan ofte bestå av tekniske og gjentagende prosesser, for eksempel når de får inn 50 blodprøver fra svin som skal inspiseres manuelt for å avdekke kromosomfeil man ikke vil ha med videre.
– Det kan være tungt å sitte med, så drømmen er et system som er automatisert, sier Flobakk.
– Derfor lurte vi på om det var mulig å trene opp KI til å gjøre inspeksjonen for oss.
For å finne ut av dette deltok de i AgriFoodTech AI Initiative, et seks måneder langt program for å styrke KI-kompetansen til bedrifter på Innlandet. Her har Nemonoor, Norges nasjonale senter for kunstig intelligens, vært en av de viktigste bidragsyterne.
Visuell analyse
Som ledd i programmet fikk BioBank 50 timer med SINTEF for å avdekke hva KI kunne – eller ikke kunne – hjelpe dem med.
– Analysen vi jobber med der er en visuell analyse hvor vi bruker mikroskop for å bestemme om det har skjedd en translokasjon hos grisen, sier Flobakk.
– Det vil si at endestykkene til to forskjellige kromosomer har byttet plass, noe som kan gå ut over fruktbarheten til dyret.
Ifølge Flobakk er dette en sjeldenhet hos grisen – en halv til én prosent – men konsekvensen kan være enorm om sæd fra en gris med kromosomfeil selges ut på markedet.
– Om du har blitt valgt ut som eliteråne og skal produsere avkom, er det jo dumt å være steril.
Kjedelig og gjentagende
Å avdekke kromosomfeil er avansert, men inspeksjonen er faktisk så rett fram at selv en lekmann kan mestre det. Kromosomer fra en blodprøve legges på glassplate og får tilsatt rødt og grønt fargestoff, før de føres inn under mikroskopet.
– Et normalt kromosom ser ut som et kryss, og er det normalt vil den ene enden ha to grønne prikker og den andre to røde prikker. Men, har det byttet plass vil vi finne igjen prikkene på et annet kromosom.
Og det er her det blir gjentakende.
– Fordi grisen har 19 kromosompar, må vi gjøre analysen 19 ganger for hvert dyr, sier Flobakk.
– Det er forskjellig kvalitet på preparatene vi ser på i mikroskopet. Noen er superraske – da bruker vi 10-15 minutter – mens andre har dårligere kvalitet.
Da kan én prøve fort ta en time.
– Vi får ut et bilde av hvordan kromosomene ser ut med forskjellig lysstyrke, varierende bakgrunnsfarge og artefakter som kan gi feil signal og feil tolkning. Mye av jobben er å skille ut hva som er bakgrunnsfarge, hva som er artefakt og hva som er reelt.
– Søppel inn, søppel ut
Prosjektet de fikk hjelp til av SINTEF gikk ut på å sende dem kromosombilder for å se om KI var i stand til å utføre den visuelle analysen. Ikke for å skape en ferdig løsning, men for å sondere mulighetsrommet KI kan gi.
– Det kan gi en mer objektiv vurdering som ikke avhenger av om det er tidlig eller sent på dagen, eller av hvor mye erfaring du har med sånne preparater, sier Flobakk.
– Det vi kom fram til var at det fantes trinn hvor KI kunne brukes, men at det var mye å hente på bilderedigering og optimalisering i fotoprogramvaren før KI skulle gjøre analysen.
Med andre ord kan KI benyttes i prosessen, men ikke uten å forbedre et annet ledd for å gi god nok inndatakvalitet. Flobakk oppsummerer det hele i et visdomsord som både brukes i genbanker og dataprogrammering:
– Søppel inn, søppel ut.
Om de kan ta i bruk KI på dette konkrete bruksområdet vet han ennå ikke, men han føler uansett at deltakelsen i programmet har gjort det som var poenget – å øke bevisstheten rundt bruk av kunstig intelligens.
– Nå må vi også tenke litt på hvilke andre områder vi jobber med hvor det kan passe inn.
Har 16 prosent av verdensmarkedet
En annen deltaker i AgriFoodTech AI Initiative er Norsvin, en av BioBanks deleiere. Det Hamar-baserte selskapet er eid av norske grisebønder og bruker forskning og teknologi aktivt for å avle frem bedre griser.
I denne sammenhengen betyr «bedre» at man kan få mer kjøttproduksjon for mindre fôr, men også sunnere og mer harmoniske griser som ikke plager hverandre og har høyere trivsel.
Hvert år selger Norsvin, gjennom sitt internasjonale selskap Topigs Norsvin, 11 millioner doser grisesæd til kunder over hele verden. Norsvin har i dag rundt 16 prosent av det globale markedet, og over 150 millioner griser på verdensbasis rusler i dag rundt med norsk genetikk i skinkene.
Effekten av framskrittene de gjør kan være store – både for produktivitet, dyrevelferd og bærekraft.
– Se for deg at vi greier å skape et dyr som bruker én prosent mindre fôr for å vokse og så har vi 16 prosent av verdensmarkedet på gris, sier IT-sjef Jørn Berg Nordlund i Norsvin.
– Da kan du gange det reduserte behovet opp mot antall tusen mål med kornareal og dieselbruk.
Verdens mest avanserte grisefjøs
Der BioBank så vidt har begynt å dyppe tærne i KI, har Norsvin brukt kunstig intelligens og maskinlæring lenge.
– Vi har verdens mest avanserte grisefjøs hvor vi følger dyrene hver eneste dag. Vi vet hvor mange ganger de har spist, og har automatiske sensorer som sier hvor mye de veier, sier Nordlund.
Fakta: KI og CT-skanning i Norsvin
- Norsvin investerte allerede i 2008 i en CT-skanner for å bruke dette til vurdering av potensielle avlsdyr.
- Siden 2018 har Norsvin utviklet KI-modeller for å automatisere analyser av sammensetningen av kjøtt, fett, beinstruktur, hjerte og lunge.
– Andre avlsselskap slakter kullsøsken for å vurdere disse egenskapene, noe som kommer med stor usikkerhet. Gjennom CT avler vi på selve dyret som er vurdert, sier Nordlund.
Med digital erfaring kommer også kompetansen til å gjøre gode vurderinger av nye teknologiske verktøy. Da ChatGPT kom på banen, var forskerne og utviklerne til Norsvin snare til å utforske det i programmeringsøyemed.
– De er selvdrevne, og har bare behov for rammer rundt hvilken bruk som er grei og ikke.
Utforsker generativ KI
I møte med den nye bølgen av generativ KI føler Nordlund likevel at ikke alle deler av selskapet ikke er like langt framme. I AgriFoodTech AI Initiative var det derfor andre deler av organisasjonen som ble fokusert på.
– Vi har sett på potensialet i hverdagen, for eksempel i kommunikasjon- og fagavdelingen vår. Det er få årsverk, samtidig som vi har en enorm mengde fakta vi prøver å formidle på en god måte.
Han beskriver det som et lite spark bak for at menigmann i organisasjonen – de som ikke forsker eller programmerer – også skal ta KI i bruk.
– Det handler om å gjøre brukerne mindre redde for verktøyene. Da kan man få alt fra effektivisering av møtereferater, basert på transkribering, til å sammenstille forskningsrapporter for å hente ut essensen av dem.
Samtidig har SINTEF også hjulpet Norsvin med å se på hvor de kunne økt bruken av KI. Resultatet av deltakelsen AgriFoodTech AI Initiative vil ifølge Nordlund merkes godt i hele Norsvin.
– I løpet av januar legger vi frem en plan for utrulling i hele organisasjonen, basert på erfaringene fra programmet.
Vil du vite mer om Nemonoor?
Nemonoor er en nasjonal hub for kunstig intelligens som skal sikre at virksomhetene som deltar får tilgang til kunnskapen, testsentrene og nettverket de trenger for å lykkes med å ta i bruk KI.
Besøk nettsiden for å se hvilke tjenester Nemonoor tilbyr eller ta kontakt med Eirik Andreassen i Nemonoor for en uforpliktende prat.
Eirik Andreassen
Leder teknologi og nettverk
