Denne chipen skjuler en norsk oppfinnelse som kan redde liv

Tenk deg en maskin som kjapt og med stor presisjon kan si om personer i koma vil overleve eller ikke.

Eller hvor stor sjanse det er for at kreft skal komme tilbake. Maskinen fins.

Og skal vi tro forskerne er mulighetene mange og store for den såkalte Tsetlin-maskinen.

– Det er en revolusjon innen kunstig intelligens, og det tilhører Norge, sier den kinesiske forskeren Lei Jiao begeistret.

Han er kollega med grimstadmannen som står bak det som kan vise seg å bli et teknologisk kvantesprang.

Mannen heter Ole-Christoffer Granmo, og er professor ved Universitetet i Agder (UiA).

– Det er veldig gøy, fordi det er så mange utrolig flinke mennesker som er med på forskningen, sier oppfinneren.

Han har fått med seg hele syv andre forskere, bare ved UiA.

Dessuten har forskere over hele verden begynt å ta i bruk teknologien.

– Det er rett og slett veldig spennende at alle disse dyktige menneskene er med og forsker videre, mener han.

Både artikkel og kildekode ligger åpen på nett, til bruk for alle som vil og kan.

I land som Nederland, Canada, England, Kina, Sveits og USA jobbes det nå med den norske oppfinnelsen. Blant andre.

I Sveits og USA har forskere brukt maskinens tankekraft i et par år allerede.

Forutser sjansene til å overleve

Der har de blant annet testet evnen til å forutsi hvilke sjanser pasienter i koma har til å overleve.

– Når maskinen får data fra hjerneaktiviteten til disse pasientene, kan vi mer presist og raskere forutsi sjansen til å overleve, forteller Vladimir Zadorozhny ved universitetet i Pittsburgh i USA.

Han får støtte fra et miljø i Sveits.

– Fordelen er at maskinen krever langt mindre ressurser og kraft enn lignende teknologi, sier Christian Dallas Blakely ved PwC i Zürich.

Forskerne mener den skiller seg fra all teknologi på markedet. Grunnen er at maskinen gir logisk kunnskap om data som enkelt kan forstås.

Testet allergi

Ved Sørlandet sykehus har forskerne Tor Oddbjørn Tveit og Geir Thore Berge testet evnen til å varsle om allergier før en pasient legges i narkose.

– Vi oppfatter maskinen som lovende, men det gjenstår å prøve den ut på andre områder, sier de.

De mener det mest interessante er at maskinen ikke bare gir et svar.

– Den gir også en begrunnelse for svaret, som kan etterprøves av mennesker, mener de.

Historisk sammenligning

Professor Vladimir Zadorozhny i Pittsburgh går så langt som å sammenligne den norske oppfinnelsen med det som skjedde i starten av USAs oljeeventyr.

Da USA på slutten av 1800-tallet begynte å raffinere råolje, kunne folk kjøpe parafin og bensin, for nevne noe. Dette endret på sikt hele samfunnet.

På samme måte mener han at Granmos oppfinnelse kan påvirke våre liv.

– Jeg tror maskinen kan hjelpe oss i å foredle data til et nivå der det kan bli brukt sømløst og effektivt på hvert område av våre liv.

Han mener det er enkelt å forstå logikken bak maskinens valg og forklare dem i ettekant.

– Dette er veldig verdifullt når man skal tolke så store mengder kompliserte data, mener Zadorozhny.

Zadorochny har sammen med andre forskere testet maskinens evne til å forutsi hvor stor risiko det er for sosial uro.

Dataene som ble puttet inn i maskinen var antall kjente brudd på grunnleggende menneskerettigheter.

Mikhail Tsetlins metode

Maskinen bygger på forsøkene til en russisk matematiker og fysiker som het Mikhail Tsetlin.

Han studerte blant annet metoder for opplæring av rotter.

Granmo har overført de samme prinsippene til opplæring av maskiner.

Poenget er å lære dem de beste handlingene i ukjente og varierte miljøer, ifølge ham.

Kan løse stadig nye ting

Granmo sier bruken nærmest er ubegrenset, fordi algoritmen kan lære å løse nye oppgaver.

– Vi har også klart å øke farten på selve maskinlæringen med 50 ganger, forteller han.

Det betyr ifølge Granmo at de kan håndtere mye større mengde data. Vi kan få svar i løpet av minutter og timer i stedet for dager og uker.

– Dermed kan vi løse mye større utfordringer enn før, mener han.