Bak MIMIROS løsninger: Møt Data Scientist Torgeir Wiik

Hvordan skal vi forstå data i landbruket?

Hva betyr det egentlig at en Data Scientist stiller spørsmål og finner svar fra landbruksdata?

– Det er fort gjort å tenke på maskinlæring og lignende når du hører tittelen «Data Scientist», og det jobber vi jo også med – men mye av jobben handler først og fremst om å forstå data. Jobben innebærer mye kartlegging, bearbeiding og analyse av data, før vi kommer til den mer «fancy» delen av arbeidet, selve anvendelsen, utdyper Torgeir.

Problemene legger premissene

Det er i selve bruken av data at sammenheng også er avgjørende. Det er da Torgeir finner ut om data kan kobles, og brukes til å løse konkrete problemer. Men for å løse et problem må du vite hvordan du skal angripe det.

– Det viktigste er å forstå problemet. Hva er spørsmålet,hvilke data har du og kan de hjelpe deg med å svare på spørsmålene dine? For oss som jobber som Data Scientist, er det problemet som legger premisset for hvordan vi gjør resten av jobben, forteller Torgeir.

MIMIRO bruker både egne og andres data

Det er altså mange problemer som skal løses når det skal anvendes data i landbruket. Men det er kanskje ikke opplagt hvor disse problemene kommer fra, og hvordan de oppstår. Torgeir forklarer at problemstillingene som MIMIRO forsøker å løse gjennom datadeling kan komme fra ulike kilder og aktører.

– Vi har for eksempel kontakt med TINE, som er dyktige på fag. Men de kan ikke alltid like mye om data. Da kan de komme til oss og si: Vi tror vi sitter på data som kan hjelpe bonden – det kan for eksempel være data som vil hjelpe dem å dyrke bedre fôr – men hvordan kan vi gjøre det? Det er da Torgeir og resten av teamet hos MIMIRO setter seg ned for å finne ut av hvordan dataen kan brukes.

Oppdager nye bruksområder for data

Det er ikke bare eksterne aktører som kan sitte på verdifull data og info, noen ganger kommer informasjon og nye løsninger fra innsiden av MIMIRO også.

– Vi kan oppdage internt at vi har data som kanskje kan brukes til noe. Da spør vi oss selv, hvordan kan vi benytte dette for å hjelpe bonden?

I utvidet forstand kan også løsningene til Torgeir og teamet hjelpe flere enn bøndene.

– Noen ganger ser vi at ved å lage et produkt av slike data,så kan vi senere gå til andre aktører med samme løsning. Da får vi også merdata å lære av, forklarer Torgeir.

Hvordan velge riktig metode for problemløsing

For å løse problemer for norske bønder og velge data som er nyttig, må en Data Scientist hos MIMIRO velge riktig metode.

Det er ikke alltid opplagt hva som er den beste metoden for å løse et problem, men Torgeir forteller at jo mer du vet om selve dataen, desto enklere er det å velge riktig framgangsmåte.

– Hvis du forstår problemet og kjenner dataen, så har du bedre utgangspunkt for å si hvilken teknikk du også bør bruke. Det handler om å bruke riktig litteratur, kunnskap og kompetanse, men også å benytte erfaringene sine. Og vi prøver ofte ulike teknikker for å se hva som fungerer best.

Hos MIMIRO er det kort vei fra et problem til å starte arbeidet med en løsning, og du står fritt til å arbeide på den måten du selv foretrekker.

– Jeg har stor frihet til å velge selv, både når det gjelder tekniske løsninger og måten jeg vil jobbe på. Og det er veldig fint å føle på den tilliten, konstaterer Torgeir.

Faglige utfordringer og muligheter hos MIMIRO

Hos MIMIRO er det mange muligheter til å bryne seg på faglige utfordringer. Det er ennå mange uløste utfordringer for datadelingen i landbruket,og Torgeir mener det er givende å få jobbe med andre flinke folk for å lette arbeidsdagen til norske bønder.

– Det er ennå mange uløste problemer, og det er mye vi kan hjelpe med. Også har vi mange hyggelige og veldig kompetente kollegaer på mange områder, som du kan jobbe sammen med.

Torgeir understreker at du er aldri alene i problemene som skal løses, og det er alltid noen som kan hjelpe og støtte hvis det er noe du ikke får til på egenhånd.

– Jeg får mye støtte, forteller Torgeir.

Vekstprognosen: Løser flere problemer samtidig

Et av de større prosjektene som MIMIRO har jobbet med, har vært det vi kaller vekstprognosen. Ved å bruke data fra ku-kontrollen, har vi kunnet utvikle en prognose for blant annet dyrenes vekst og slaktetidspunkt. Torgeir har selv jobbet på denne løsningen, og forteller hva det går ut på.

– Det er jo på en måte et problem og et prosjekt som har blitt jobbet på lenge, siden før jeg startet i jobben hos MIMIRO. Det ble påpekt av noen andre i teamet at en god vekstprognose kunne løse mange problemer i samme slengen. Arbeidet med vekstprognosen er et av de større prosjektene jeg jobber med.

De ulike tingene som kan løses med vekstprognosen dreier seg om all informasjonen som kan samles om et gitt individ – altså en ku, kvige eller okse.  

– Hvis du vet hvor stort et dyr er, så vet du også hvor mye energi det trenger, hvor mye mat det må ha og hva slags klimaavtrykk det har. Du kan finne ut hva slags avtrykk det har for resten av produksjonen til bonden,og slakteriene kan også enklere beregne hvor mange og hvor store dyr de får fra bonden.

Les mer om hvordan vekstprognosen har hjulpet Magnar Sandanger i Prima Brands her.

Innovasjon er å finne nye sammenhenger

Det er ikke tvil om at det å jobbe med datadeling og nye løsninger for landbruket innebærer innovativt arbeid. Men hva ligger egentlig i ordet innovasjon, for en som jobber med data og er Data Scientist?

– Jeg tenker nok innovasjon på en annen måte enn de som for eksempel jobber med produkter. For meg er ikke et nytt produkt innovasjon på samme måte som det å finne en ny sammenheng. Det å finne ut et nytt faktum er den innovasjonen jeg konsentrer meg om. Ikke nødvendigvis hvordan vi pakker det inn. Det er snakk om finne en kobling eller sammenheng, forklarer Torgeir.

En Data Scientist må selvfølgelig også gjøre noe som folk er interessert i å bruke, men det er ikke den vinkelen Torgeir angriper problemet fra.

Arbeidet dreier seg i større grad om å finne uoppdagede muligheter i tilgjengelig data, i stedet for å gå opp eksisterende løsninger fra problemer vi er klar over. For Torgeir handler det om å se sammenhengen mellom dataene i et nytt lys.

Stor nytteverdi for bonden

Selv om innovasjon er mer enn bare det ferdige produktet for Torgeir, poengterer han at det morsomste med jobben er å se at dataen og løsningene kan brukes til noe.

– Det er kanskje litt motstridene til det jeg sa i stad, men det er kanskje morsomst å se at noe bli brukt. At det er kort vei fra å gjøre noe til noen får nytte av det. Selv om jeg personlig tenker mye på problemer og er nysgjerrig på hvordan ting henger sammen – så er det beste å se at det også kan brukes til noe, konstaterer Torgeir.

Landbruket har samlet data i mange år – nå må det brukes

Torgeir er optimistisk til mulighetene som ligger i å brukedataen i landbruket bedre. Og selv om det ennå er en vei å gå med tanke på digitalisering, tror han vi har et godt grunnlag for veien videre.

– Landbruket i dag er kanskje ikke veldig digitalisert, men de har allerede samlet data mange år. Nå er utfordringen å finne ut hva vi kan gjøre med dataen, og hvordan vi kan gjøre det bedre for bonden, avslutter Torgeir.