T.AI.TRÄ Trollhättans AI-baserade Trädinventering
| Diarienummer | |
| Koordinator | Trollhättans kommun - Trollhättans stad Samhällsbyggnadsförvaltningen |
| Bidrag från Vinnova | 600 000 kronor |
| Projektets löptid | november 2023 - oktober 2024 |
| Status | Avslutat |
| Utlysning | Lärande och mötesplatser |
| Ansökningsomgång | Starta er AI-resa: För organisatoriskt lärande och praktisk användning av artificiell intelligens i kommuner och civilsamhälle 2023 |
Viktiga resultat som projektet gav
Projektet TAI.TRÄ hade som mål att använda AI och maskininlärning för att automatisera kommunens trädinventering genom att analyser av informationen i befintliga datakällor. Projektet skapade en AI-modell anpassad för Trollhättans förhållanden inklusive en användbar AI-analys av trädbeståndet. Ett AI-baserat verktyg som samlar in, analyserar och visualiserar träddata från kommunens datakällor har alltså tagits fram. Genom kunskapshöjande workshops och seminarier har kunskapsnivån om AI och ML höjts hos en bred grupp medarbetare inom samhällsbyggnadsprocessen.
Långsiktiga effekter som förväntas
Utöver en viktig generell ökning av kunskapen om AI hos medarbetarna, har ett AI-baserat digitalt verktyg tagits fram. Detta kommer högst sannolikt att kunna användas för att inventera stadens trädbestånd och för grönyteplanering. Det i sin tur gör bidrar till att sammansättningen av träd och växtlighet kan anpassas för att bidra till större resiliens i en värld med ökade klimatutmaningar. Verktyget effektiviserar också arbetet med trädinventeringen och sparar tid och pengar. Förhoppningen är även att kunna tillämpa de nya kunskaperna inom andra kommunala ansvarsområden.
Upplägg och genomförande
Identifikation och kravställning av den träddata (träningsdata) som skall användas. Utvärdering av datakällor. Identifiera vilka verktyg och kunskap som behövdes för att genomföra dataanalysen. Anpassning av data, rensning och bearbetning så att den passar vald ML-teknik. Implementera ett neuralt nätverk (CNN), träna och även anpassa modellen för framtida datamängder. Teknisk överlämning till staden i en workshop.