Du, jeg og autonome systemer 

Halleluja! Det er et mareritt å gjøre rent under den store, tunge hjørnesofaen – men nå slipper du det, det er allerede skinnende rent. Takket være den søte, lille støvsugerroboten som har duret rundt her hjemme mens du var på jobb.  

Mens støvsugerroboten kanskje ikke alltid briljerer med sin intelligens (der den står og stanger mot et stolbein), er den like fullt del av en spennende utvikling: Programvare og enheter som kan observere og reagere på omgivelsene sine, og operere helt eller delvis selvstendig fra mennesker.

Det er det vi kaller autonome systemer.  

Hva innebærer et autonomt system? 

Et autonomt system er en programvare eller enhet som kan utføre handlinger uten støtte fra mennesker. Det kan vise til alt fra digital infrastruktur og programvare til fysiske kjøretøy og industriroboter – for å nevne bare noe.  

Det finnes ulike grader av autonomi. På den ene siden har du systemer hvor et menneske fortsatt har overordnet kontroll over de fleste av operasjonene. For eksempel en bil som ikke er selvkjørende, men som kan holde seg innenfor kjørefeltet og bremse på egenhånd når du har på cruise control (så er den i praksis mer eller mindre selvkjørende likevel). På den annen side har du systemer som fungerer mer eller mindre uavhengig av en menneskelig operatør. Som «virkelig» selvkjørende biler, der du i prinsippet kan legge deg ned i baksetet og se en film i stedet for å følge med på veien.  

Mens det altså kan være nyttig å skille mellom hvorvidt et system opererer helt eller delvis selvstendig, er det til syvende og sist ikke hva som utgjør «full autonomi» som er interessant her. Det kommer helt an på systemets formål, og konteksten det opererer i. På et eller annet tidspunkt overlapper det uansett med mennesker og andre systemer. For å si det sånn: Kan vi en gang si at et menneske har full autonomi – eller er også vi avhengige av input utenfra? Du skjønner tegninga. Men la oss ikke gjøre dette til en filosofi-time.  

Mer interessant er det å se på hva autonome systemer kan gjøre for oss i bestemte sammenhenger. For eksempel i rom- eller undervannsfartøy er det viktig at mest mulig fungerer «av seg selv». Vi kan introdusere autonome systemer på de områdene som er mest utsatt for menneskelig feil – og dermed minimere risikoen for at mennesker eller utstyr kommer til skade.  

Autonome systemer har nemlig svært små feilmarginer når de først har lært en oppgave. De kan jobbe ekstremt effektivt og presist – uten å noensinne bli trøtt og lei. Det gjør dem ikke bare uvurderlige med tanke på sikkerhet. Det åpner også for økt effektivitet og verdiskaping hos virksomheter som tar autonome systemer i bruk.  

Automatisering vs. autonomi 

Er autonomi egentlig bare et flottere ord for automatisering? Nei – det er en viktig forskjell mellom de to.

Tenk på en maskin som gjør en bestemt jobb langs samlebåndet på en fabrikk. Si, den som setter på lokket på iskremboksen. Maskinen gjør jobben sin automatisk – men den gjør bare en «dum» oppgave etter bestemte regler. Det er ingen fleksibilitet der, ingen egentlig selvstendighet. Hvis det oppstår et problem, vil ikke maskinen tilpasse seg. I stedet stopper den og venter på at et menneske kommer og rydder opp. 

Sånn sett er faktisk ikke den robotstøvsugeren så dum likevel. Hvis det oppstår et uforutsett problem – si, den blir angrepet av huskatten – vil den rygge unna, prøve en annen rute, eller vente og prøve igjen. Den er «til stede» på en helt annen måte enn iskremboks-maskinen.  

Akkurat det samme gjelder innenfor programvare. Det er en veldig stor forskjell mellom et program som er satt til å automatisk konvertere og overføre data fra ett system til et annet etter bestemte regler,* og et program som blir satt til å mestre sjakk – og selv må finne ut hvordan (se egen introduksjon til maskinlæring).  

Autonome systemer omfatter altså et helt spekter av digitale teknologier – fra sensorer og kommunikasjonsløsninger som gjør systemet i stand til å sanse og kommunisere med omgivelsene, via algoritmer for å kunne tolke situasjonen og forstå systemets tilstand og posisjon, til kunstig intelligens for læring for å ta avgjørelser.  

* For ordens skyld: Dette er en form for det vi kaller robotisert prosessautomatisering, RPA. I et slikt enkelt eksempel gir det mer mening å snakke om automatisering enn autonomi, men det finnes også autonome RPA-systemer.  

Autonome systemer i praksis 

Områder hvor norske aktører har spesielt gode forutsetninger for å lykkes innenfor autonomi, er for eksempel i maritime og marine næringer hvor vi allerede i dag har et fortrinn. Her kan vi også innlemme domenekunnskap i de autonome systemene.  

Autonome skip er et slikt område. For eksempel jobber gjødsel- og kjemikalieprodusenten Yara med å utvikle en mer effektiv og bærekraftig logistikkjede. Det inkluderer å bygge skipet Yara Birkeland, verdens første selvstyrte skip. Skipet vil kunne frakte mellom 100 og 120 containere i døgnet – helt uten mannskap. 

Autonome transportsystemer som dette vil ha en enorm miljøgevinst. Ikke bare er skipet elektrisk. Siden transporten kan gjøres langt mer effektivt enn i dag, vil det også fjerne tungtransport fra veiene, slik at vi unngår veistøv og utslipp fra lastebiler.  

Her i Norge har også Sevendofs autonome droner fått mye oppmerksomhet. Det trondheimsbaserte selskapet bygger en plattform som tilbyr et autonomt dronenettverk til kundene. Et bruksområde er for eksempel inspeksjon av kraftlinjer.  

Vil du ta flere kurs hos oss?