Countless people are enthusiastic and passionate about beer and it is discussed a great deal on social media, which makes it an appropriate theme to test whether a robot can be taught to identify good ideas.
Øl engasjerer mange, også på sosiale medier, derfor er det et passende tema for å teste ut hvorvidt det er mulig å lære en robot å identifisere gode ideer. Foto/cc: Jon-Are Berg-Jacobsen/Nofima

Finner ideer med kunstig intelligens

Er du en ihuga ølentusiast, har du muligens kommentert ett og annet innlegg i ølfora på Facebook. Fremover kan slike kommentarene bli brukt når nye gode ideer spores opp med hjelp av kunstig intelligens.

Kontaktperson
Portrettbilde av Antje Gonera
Antje Gonera

Seniorforsker
Tlf.: +47 400 75 077
antje.gonera@nofima.no

Allerede i dag brukes sosiale medier til å spore opp ideer, men det er særdeles tidkrevende å gjøre dette manuelt. Stipendiat Kasper Christensen i matforskningsinstituttet Nofima stilte seg spørsmålet om kunstig intelligens kan gjøre en like god jobb. Han har utviklet en metode som lærer opp en robot til å identifisere ideer utfra kommentarfelt på for eksempel Facebook. Dette kan bli et viktig verktøy for innovasjon.

– Målet er mer treffsikker produktutvikling. Jakten på den neste store innovasjonen er svært kostbar. Mange nye produkter mislykkes etter markedsintroduksjonen, og det skyldes hovedsakelig at mange bedrifter ennå ikke har lært å identifisere de beste ideene fra starten, sier Kasper Christensen.

Øl brukt til metodetesting

Øl engasjerer mange, også på sosiale medier, derfor er det et passende tema for å teste ut hvorvidt det er mulig å lære en robot å identifisere gode ideer.

Kasper fikk hjelp av to øleksperter til å kategorisere 200 ideer om øl. Ideene var i forkant plukket ut av roboten, og ekspertene skulle bedømme hvor gode ideene var utfra hvorvidt de var nyskapende, verdiskapende og gjennomførbare. Begge ekspertene ble imponert over kvaliteten på ideene.

Et eksempel på en idé som ble identifisert var «Glutenfritt øl». I dag virker ikke dette spesielt nyskapende, men i 2004 var situasjonen en ganske annen. Allerede da ble ideen nevnt i et nettsamfunn, og som ølprodusent hadde du vært godt rustet til å møte glutenfritrenden hvis du hadde fanget opp denne ideen på et så tidlig stadium.

Machine Learning, Big data og kunstig intelligens

Nettsamfunn kan være gode kilder til ideer, men for å kunne bruke de enorme datamengdene fornuftig må de behandles systematisk og intelligent. I sitt doktorgradsarbeid har Kasper utviklet et automatisk idégjenkjenningssystem.

– Det er her den kunstige intelligensen kommer inn. Jeg har lært opp en robot til å skille ut ideer fra kommentartekster i nettsamfunn, ved stadig å fôre den med nye fakta slik at den på en måte blir klokere og klokere. Dette er mulig fordi folk bruker bestemte ord og uttrykk når de snakker om ideer. Det er disse roboten lærer å gjenkjenne, forteller Kasper Christensen.

Han påpeker at hva som anses som gode ideer er subjektivt, og kan variere mye fra bedrift til bedrift og fra person til person.

Om doktorgraden

Kasper Christensen disputerte torsdag 26. april 2017 ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet (NMBU). «Identifisering av ideer i nettsamfunn» er tittelen på avhandling, med undertittel «Utnyttelse av maskinlæring og tekstmining til å finne ideer i nettsamfunn». Doktorgraden er finansiert av Fondet for forskningsavgift på landbruksprodukter (FFL) og er en del av det strategiske programmet InnoFood.

Veiledere har vært Nofimas seniorforskere Tormod Næs og Einar Risvik samt professor Knut Kvall ved NMBU (hovedveileder) og Torulf Mollestad ved Acando.

 Sensorikk, forbruker og innovasjon  

Les mer om:

Relatert innhold

  • Prosjekter