Etter at en pasient har fått operert hjernen må legene følge nøye med. Det kan komme hevelser etter operasjonen, og det kan øke trykket på hjernen.

Nå foreslår en amerikansk forskergruppe en ny type databrikke som kan opereres inn i kroppen, og nå tester de ut en versjon for hjerneopererte pasienter.

Det spesielle med brikken er at den løser seg opp etter en liten stund, i hvert fall i teorien. Studien av sensoren er publisert i Nature.

• Les også: Verdens minste fabrikk

Som et riskorn

Brikkene som ble laget for eksperimentet overvåket trykk og temperatur i hjernen, og ulike typer brikker ble operert inn i rottehjerner. Målet er at signalene fra brikken skal overføres trådløst.

Forskerne argumenter med at brikken kan erstatte andre typer overvåkende elektroniske implantater, som ofte opereres inni områder der det oppstår infeksjoner. Pasienten må også gjennom en ny operasjon for å fjerne det legene har satt inn.

Brikken består av et syltynt silisiumlag. Ifølge forskerne vil silisiummiksen løse seg opp i spinalvæsken, og skal ikke etterlate seg noen skadelige stoffer. De mener at sensoren kan fungere stabilt i tre dager før den begynner å gå i oppløsning.

Selve sensoren er knøttliten, omtrent på størrelse med et riskorn.

Men dette er fortsatt på idéstadiet. Forskerne har gjort noen rotteforsøk for å se hvordan brikken kan fungere i praksis.

Delvis nedbrytbar

De gjorde to forskjellige eksperimenter for å teste brikken. En rotte fikk operert inn en sensor som ikke kunne sende trådløst. Her ble sensoren plassert i selve hjernen, og forskerne mener at de fikk like gode målinger som tilsvarende systemer som finnes i dag.

Sensoren kunne bare delvis oppløses, men de viser at det er mulig å bruke selvoppløsende ledninger og elektronikk i en sånn brikke.

Det andre eksperimentet skulle teste trådløs overføring. En sensor ble operert inn i en annen rotte, men sensoren ble lagt oppå hodeskallen, ikke inne i hjernen.

• Les også: De nye kroppsbyggerne

Samme som i mobilen din

Forskerne brukte en NFC-sensor til å overføre data. NFC står for near-field-communcation, og har blitt en vanlig trådløs-standard som finnes i de fleste mobiltelefoner. De brukes blant annet til musikkoverføring og mobilbetaling.

Sensoren var også delvis nedbrytbar, og forskerne klarte å kommunisere trådløst med databrikken i rotteskallen.

Denne sensoren føyer seg inn i rekken av bittesmå roboter og maskiner som en gang kan fyke rundt i kroppene våre og passe på helsen vår. Noen går så langt som å spå at de kan gi oss evig liv.

Men dette er langt inn i framtiden. Det er også et stykke igjen før de nedbrytbare sensorene blir virkelighet, hvis det noen gang skjer.

Forskerne må sette brikken gjennom omfattende menneskelig utprøving, og brikkene må utvikles slik at de blir mindre og helt nedbrytbare i praksis.

Referanse:

Rogers mfl: Bioresorbable silicon electronic sensors for the brain. Nature, januar 2016. DOI: 10.1038/nature16492. Sammendrag.

Se for deg et stort publikum på en populær messe. Det er massevis av mennesker samlet inne i en messearena med ulike avdelinger. Plutselig går brannalarmen. Røyklukt siver inn. Alle vil ut – samtidig!

Blir det ubehagelig trykk og press på utgangene eller klarer de å gå ut uten trengsel?

Steinar Børve ved Forsvarets forskningsinstitutt (FFI) kan beregne hvor lang tid det tar å evakuere slike lokaler. Til dette har han en simuleringsmodell for å studere menneskemengder numerisk. I en simulert messearena kan han se hvor mye trykk vi må forvente i mengden. Det beste er å ha minst mulig variasjon i fart mellom hver person. Da kommer de raskest ut.

– Modellen er også i stor grad deskriptiv. Jo mer observasjonsdata vi har tilgang til, dess mer nøyaktige modeller kan vi lage. I tillegg baserer jeg koden på data om dimensjonene og yteevnen til menneskekroppen, sier Børve.

Simuleringen under viser en evakuering med middels nivå av panikk, der farta er 4,5 meter per sekund. Det blir trangt ved flaskehalsene, men folk kommer seg ut med kortest mulig evakueringstid. Simuleringen er laget av FFI-forsker Steinar Børve.

Turbulens på bakken

Ulike fenomener er karakteristiske for dynamikken til menneskemengder. Det mest interessante er ifølge Børve den skarpe overgangen vi kan se fra relativt fin flyt av mennesker til en potensielt livsfarlig forstoppelse.

Dette skjer på grunn av turbulens i en mengde. Forskerne kaller det gruppeturbulens.

Når alle strømmer i samme retning i fine rekker, henter de fram enda mer terminologi fra meteorologien og kaller det laminær strøm, det motsatte av turbulens.

– Det vil da være relativt god avstand mellom personene som kan bevege seg med små variasjoner i farta. Ved større og tettere mengder får vi etter hvert såkalte stop-and-go bølger. Som navnet tilsier, er bevegelsene til personene da preget av stadig start og stopp.

– Dette øker variasjonen i tetthet og reduserer den midlere strømraten. Ved enda høyere tetthet, typisk rundt sju personer per kvadratmeter, vil gruppeturbulens inntreffe, sier Børve.

Studerer ulykker

Trykket i mengden øker da raskt, og individene kan i svært liten grad bestemme sin egen dynamikk. Personer kan bli forflyttet bakover eller framover, løftet opp eller trykket ned. Trykket kan i verste fall føre til kvelning eller ribbeinsbrudd. Skadde personer kan bare reddes ut fra lufta.

Under muslimenes årlige pilegrimsvandring Hajj i 2006 ble 363 mennesker klemt i hjel da de skulle utføre ritualet «steining av djevelen», der småstein ble kastet mot tre søyler i byen Mina like utenfor Mekka.

Den hendelsen er mye studert av forskere, og etter mange liknende ulykker bygde saudiarabiske myndigheter i 2009 tre massive vegger istedenfor de tre søylene til småsteinkastingen og et femetasjes brokompleks, for å gjøre ritualet tryggere.

– Studier av slike ulykker med gruppeturbulens gir kunnskap som vi kan bruke til å identifisere potensielt farlige situasjoner og ta forholdsregler.

I dette tilfellet var tiltakene for små. I fjor mistet, ifølge Associated Press, over 2400 mennesker livet da de var på vei til nettopp dette ritualet under Hajj. Det var flere enn noen gang før.

Tyskerne går saktere

Beregninger av gruppedynamikk basert på matematiske formler kan også være problematiske fordi mennesker, også i grupper, reagerer ulikt avhengig av hvordan kulturen er i ulike land. Tenk på køkultur i Tyskland versus Kina, for eksempel. Dessuten er det ulikheter i hvor nært folk liker å stå og gå ved siden av andre.

I et eksperiment i 2009 testet tyske og indiske forskere nettopp dette, ved at en gruppe tyskere og en gruppe indere fikk gå rundt et ellipseformet hinder. Så lenge de gikk en og en, gikk de to nasjonalitetene omtrent like fort, men da gruppa med folk som gikk sammen ble større, gikk den indiske gruppa gjennomgående kjappere enn den tyske.

– I det tysk-indiske eksperimentet er det viktig å få fram at de to gruppene faktisk hadde mange likheter i måtene de endret hastigheten på. Det er likevel all grunn til å tro at kulturelle faktorer spiller en viktig rolle i gruppedynamiske fenomener.

– Derfor bør forskere så langt det lar seg gjøre kalibrere modellene til den gruppa av mennesker de vil studere, sier Børve.

Referanse:

Børve: A new, robust crowd dynamics simulation model. FFI-rapport 2015/01750, 2015.

Datamengdene i både det private næringslivet og det offentlige er nå blitt så store at det ikke lenger nytter å bruke dagens statistiske metoder til å analysere dem på en best mulig måte.

Med Universitetet i Oslo i spissen har Norsk Regnesentral, Oslo universitetssykehus, NAV og Skatteetaten gått sammen med tunge aktører i næringslivet som Telenor, Gjensidige og DnB om å danne senteret for forskningsdrevet innovasjon, Big Insight.

Senteret skal de neste åtte årene utvikle nye statistiske metoder for å effektivisere det offentlige og gjøre næringslivet bedre og mer konkurransedyktig, ikke bare her i Norge, men også internasjonalt.

– Datamengdene er blitt så enorme at vi nå trenger langt mer sofistikerte, statistiske metoder for å kombinere og tolke de mange typene data som finnes. Ellers får vi bare ut søppel, forteller lederen for det nye forskningssenteret, Arnoldo Frigessi. Han er også professor i statistikk ved Det medisinske fakultet på Universitetet i Oslo.

Allmenngyldige statistiske metoder

Det er vanlig å bruke statistiske modeller til å beskrive hypoteser av virkeligheten. Hvis sannsynligheten er svært liten for at dataene stemmer med hypotesen, blir hypotesen forkastet.

– I enormt store datamengder er dataene så detaljerte at det aldri vil være mulig å lage hypoteser som stemmer med alle dataene. Da vil uansett enhver hypotese bli forkastet. Vi må derfor tenke nytt og utvikle helt nye statistiske metoder, forteller Frigessi.

Selv om oppgavene til de ulike samarbeidspartnerne er svært forskjellige, lover han at de nye statistiske metodene vil kunne bli allmenngyldige.

– Det er ikke så stor forskjell på statistiske metoder selv om de skal brukes på så ulike ting som brystkreft, mobiltrafikk og forsikringspoliser.

Frigessi er på jakt etter to typer statistiske løsninger. Den ene skal være en mirakelkur for personaliserte problemstillinger. Den andre skal kunne forutsi når stabile systemer av en eller annen grunn kommer ut av likevekt og begynner å bevege seg i en uvanlig retning.

Persontilpassete løsninger

Ønskene om persontilpassete løsninger er mange:

• Kreftmedisiner: Hvis du får kreft, hadde det vært best om du kunne få en medisinsk cocktail spesialtilpasset sykdomsgenene dine.

Det store problemet er: Sykdomsgenene dine er helt unike. Du er den eneste i verden som har dem. Hvordan er det da mulig å finne en persontilpasset behandling? Da må sykdomsgenene til alle som har fått den samme krefttypen, sammenlignes. Her er det snakk om å kombinere geninformasjonen fra tusenvis av pasienter som ligner på deg.

• Mikrolån i u-land: Telenor har allerede 36 millioner mobilkunder i Pakistan. Mange av dem bor svært landlig til, uten tilgang til banker. Telenor ønsker nå å tilby mobilkundene mikrolån.

– Tenk deg at en fyr ringer deg og ønsker å låne 2000 dollar for å kjøpe en ku. Du vet ikke om han har jobb, hus eller barn. Det eneste du vet, er hvordan han har ringt med mobilen, når og hvor han har vært. Basert på hvordan han bruker telefonen, skal du kunne beslutte om han skal kunne få et lån. Da må du bruke statistikk til å estimere risikoen til den enkelte kunde. Kan du stole på personen? Vil han betale tilbake lånet? Hvis Telenor klarer dette, kan de tilby persontilpassete, finansielle løsninger i bankløse områder i Pakistan, forteller Frigessi.

• Avdekke svindlere: Skatteetaten ønsker å bruke de nye metodene til bedre å finne ut av hvem som betaler den skatten de skal.

– De ønsker altså å finne sannsynligheten for at en skattebetaler sniker seg unna.

NAV deltar i det nye forskningssenteret for å bli i stand til å finne ut av hvem som feilaktig får støtte.

DnB ønsker å bruke de nye metodene til å avdekke hvitvasking av penger.

– Banken må raskt kunne beregne sannsynligheten for at enhver transaksjon over et visst beløp kan være hvitvasking. Løsningen er å finne en algo ritme som automatisk avdekker de få personene som bør sjekkes nærmere manuelt, sier Frigessi.

• Personlig forsikring: Når du tar kontakt med Gjensidige, ønsker de å bruke de nye metodene på de enorme kundedataene sine for å kunne gi deg individuelle produkter og priser. Da får du en unik forsikringsavtale som er tilpasset deg.

Ute av likevekt

Den andre generelle, statistiske metoden skal forutsi overraskende hendelser for ustabile systemer.

Tenk deg at svært mange sensorer overvåker en pasient, minutt for minutt etter en operasjon.

Overvåkingen skal kombinere all mulig informasjon og sammenligne den med pasientjournalen og automatisk si ifra hvis noe kan gå galt.

– Vi må da ha et system som lærer fra tusenvis av andre pasienter om hva som kan skje.

Store skip på havet blir overvåket av hundrevis av sensorer, som kontinuerlig måler slike ting som trykk, temperatur og lyd i kontrollrommet. Her må mange typer data kobles sammen.

Ett eksempel er lyd. Lyden er forskjellig avhengig av om det blåser eller ei og om båten er i havn eller til sjøs. For å unngå falsk alarm, må sensordataene kobles med posisjonen til skipet og meteorologisk informasjon for å slå fast hva lyden kan være. Poenget er å stoppe skipet i tide før det havarerer.

Konkurransefortrinn

Hele ideen er å utvikle så gode statistiske metoder at samarbeidspartnerne i det nye forskningssenteret skal få et konkurransefortrinn foran alle andre.

– De kan da bruke de nye metodene i to til tre år før de blir publisert vitenskapelig og dermed tilgjengelige for alle. Det gir likevel et stort nok forsprang. Etter noen år må metodene uansett forbedres. Hver gang vi får nye typer data, blir det et kappløp om nye metoder.

Til sammen skal senteret knytte til seg over hundre forskere, derav vel tretti stipendiater og ti postdoktorer.

– Det er ikke nok at vi blir best i Norge. Vi skal i tet internasjonalt. Vi valgte samarbeidspartnere som ikke er konkurrenter, er i front internasjonalt og som har spennende og enormt store datamengder som aldri er blitt skikkelig analysert.

Frigessi ønsker likevel å tone ned forventningene og påpeker at risikoen er stor for at problemene de kaster seg over, ikke lar seg løse.

– Innovasjonsdrevet forskning er umåtelig krevende. Vi må med god fantasi koble sammen data fra mange kilder. Hvis alt lar seg løse, har vi valgt for enkle problemstillinger. Vi skal løse supervanskelige ting og kommer til å feile mange ganger. Kanskje halvparten av prosjektene går galt. Vi må lære av disse feilene og hvorfor vi ikke fikk det til. Sånn er det i vitenskapen, poengterer Frigessi.

Testene av prototypen er lovende. 

For å demonstrere mulighetene til kameraet fikk forskerne bygget en ramme som de plasserte på bunnen av Oslofjorden i havvann med betydelig mudder. De tok bilder av dette «målet» med kameraet og sammenlignet resultatene med de fra et vanlig kamera. Det nye kamera ga allerede i første versjon vesentlig klarere bilder enn et vanlig kamera.

Kameraet skal kunne monteres i bunnen av båt eller på undervannsfarkoster og overvåke havbunnen i viktige havområder.

– Det nye kameraet vil gi både bedre overblikk, flere detaljer og et helt annet datagrunnlag enn tidligere, sier prosjektleder Jens Thielemann i SINTEF.

SINTEF-forskere samarbeider nå med andre europeiske aktører for å utvikle sensorer og lasere til undervannskameraet.

Det nye verktøyet skal kunne gjøre det enklere å oppdage forurensning på havbunnen, forvalte marine ressurser og foreta inspeksjoner og vedlikehold under vann, ifølge forskerne.

Hvor mange og hvor store kreps?

Overvåking av marine ressurser avhenger ikke bare av å kunne klassifisere og telle arter som lever i havet, men også av å kunne slå fast størrelsen til individene.

I dag foregår marin forvaltning ved hjelp av å samle inn data med sonar og tradisjonelle videokamera. Sonaren når langt, men gir ingen detaljer, og videokameraene ser dyr på havbunnen, men kan ikke bedømme størrelse og mengde. Kameraene er enten festet på fjernstyrte undervannsfarkoster (ROV’ere), eller er enklere varianter – som slede med kameraer eller kamera i bunnen av båter.

– Den største utfordringen med tradisjonelle kamera er at det særlig i kystnære strøk, er sand og leire i vannet som reduserer sikten betydelig. Dette gjør at vanlige kameraer fort ser veldig lite, sier Thielemann.

Første versjon kommer til sommeren

Den nye kamera-prototypen er basert på eksisterende teknologi satt sammen på en ny måte. Det gjenstår fremdeles flere forbedringer som forskerne skal gjøre de neste to årene.

Thielemann ser for seg fordelene ved kameraet når det tas i bruk.

– Med nye bilder får man bedre data og informasjon, og med god, visuell informasjon er det også lettere å kommunisere eksternt. Om det er døde dyr på havbunnen, skal dette fortelles til offentligheten. Da hjelper det med et bilde, sier han.

Prototypen som forskerne nå har utviklet, vil danne basis for en ny type kommersiell kamerateknologi som Thielemann håper vil bli robust, liten og enkel i bruk. De teknologiske komponentene utvikles nå flere steder i Europa. SINTEF har prosjektledelsen, setter sammen komponentene og analyserer bilder.

I februar skal det gjøres nye tester i København, og sommeren 2016 kommer første versjon av kameraet basert på spesialtilpassede komponenter som er lettere, mindre og kraftigere enn prototypen. 

Fly har et dårlig miljørykte, kanskje dårligere enn fortjent. Riktignok slipper de ut mye mer klimagasser enn konkurrentene per passasjerkilometer, isolert sett.

• Les også: Bil mer miljøvennlig enn tog?

Likevel, ser du på utslippene ved bygging og vedlikehold av infrastruktur, som veier og skinner, er miljøregnskapet penere for flyet. Det trenger jo nesten bare en flyplass i hver ende.

Infrastrukturen til togdrift slipper ut over fire ganger så mye CO2 per setekilometer som infrastrukturen til fly, viser en forskningsrapport fra Vestlandsforskning fra 2010.

Radialt nye teknologier

Det som likevel gjør fly til en miljøversting, er drivstofforbruket den tida det er i lufta. Og dette drivstofforbruket kan reduseres.

Det skjer allerede. Siden rapporten ble skrevet, har fly blitt  litt mer miljøvennlige, takket være mer effektive motorer og endringer i flygemønster.

Men de virkelig store forbedringene kommer først med radikalt nye teknologier, slike som blant annet utvikles gjennom programmene til den amerikanske romfartsorganisasjonen NASA.

Jetforsterkede sideror? Elektriske flymotorer? Bøyelige vinger? Vinger og skrog i ett? Formasjonsflyging i gåseflokk? Komposittskrog? Dette er noen av teknologiene som kan brukes til å lage grønnere fly.

Jetforsterkede sideror

Store sideror gir mer luftmotstand og drivstofforbruk. NASA bruker nå et Boeing 757 passasjerfly for å prøve ut blant annet mer effektive sideror på halefinnen.

Systemet henter varm eksosgass fra den lille jetmotoren som skaffer elektrisk strøm ti flyet. Eksosgassen kjøles ned og sendes ut gjennom mange små dyser i forkant av haleroret.

Dermed kan roret bygges mindre og mer miljøvennlig, men beholde roreffekten.

Elektriske flymotorer

I NASAs prosjekt LEAPTech forskes det på mange små propeller drevet av elektriske motorer. Propellene er fordelt langs forkanten av vingene. Det har flere fordeler.

Den første fordelen er selvfølgelig at energien kommer fra batterier, ikke fossilt drivstoff.

Den andre er at turtallet for hver propell kan styres individuelt. Det gir bedre utnyttelse av effekten ut fra plasseringen på vingen.

• Les også: Rask og grønn

Den tredje fordelen er at elektromotorer gir full kraft også ved lave turtall, noe enhver som er blitt forbikjørt av en Tesla har erfart når lyset skifter til grønt.

Det betyr at propellene kan være større og rotere langsommere. Det gir mye mindre støy.

Mye av støyen fra et vanlig propellfly kommer nemlig fra tuppen av propellen. Den går så fort rundt at den bryter lydmuren og lager en supersonisk sjokkbølge.

Selve elektromotorene går også mer lydløst enn en tilsvarende stempelmotor.

Først på bil, så på fly

I 2015 gjennomførte NASA og samarbeidspartneren Joby Aviation en serie prøver med en ving der 18 slike elektriske motorer med propeller var påmontert.

Vingen ble festet til en lastebil og prøvekjørt for målinger på Edwards Air Force Base i California.

Etter planen skal et småfly prøvefly en forbedret utgave av denne vingen i 2017.

Bøyelige vinger

Når et vanlig fly skal bremse opp og fly langsomt før landing, folder det ut flater i bakkant av vingen, kalt flaps.

Disse flapsene er stive og felles ut med et hengsel. Hvis vingen isteden kunne bøyes gradvis, som på en fugl, ville vekten av vingen og luftmotstanden bli lavere.

En slik bøyelig ving har vært prøvd ut på en forretningsjet i 2014 og 2015 i et samarbeid mellom NASA, US_Air Force Research Laboratory og firmaet FlexSys.

Ifølge FlexSys kan den bøyelige vingen spare rundt ti prosent drivstoff og redusere støyen ved avgang og landing til nær det halve.

Vinger og skrog i ett

På samme måte som flaps kan integreres i vingen, så kan vingen integreres i flykroppen. Gevinsten er den samme: Skarpe kanter langs skroget jevnes ut, luftmotstanden og støyen blir redusert og drivstoff kan spares.

Slike fly har lenge vært utprøvd. Allerede på 1930-tallet var den amerikanske prototypen Burnelli UB-14 på vingene.

• Les også: Grønn bølge i det blå

På begynnelsen av 2000-tallet utviklet NASA en fjernstyrt flygende vinge med over seks meter vingespenn.

Også dronen X-48 bruker denne konstruksjonen. Den er bygget av Boeing  i samarbeid med NASA og fløy for første gang i 2007.

Problemet med slike flygende vinger og andre integrerte vinger og skrog er likevel hvor man skal gjøre av passasjerene.

Formasjonsflyging i gåseflokk

Gjess flyr i plog av samme grunn som syklister drar hverandre i felt: Luftmotstanden blir mindre.

I framtida kan også fly gjøre det samme, styrt av lynraske autopiloter som hindrer sammenstøt.

Nå skal forskere fra West Virginia University og University of Kansas prøve prinsippet med droner, støttet av NASA Leading Edge Aeronautics Research Project.

Beregninger tyder på at rundt en sjuendedel av drivstoffet kan spares på denne måten.

Kanskje vil vi i framtida også oppleve flokker av aluminiumsfugler trekke over verdenshavene.

Komposittskrog

Komposittmaterialer er allerede i bruk i dagens passasjerfly, for eksempel Boeings Dreamliner. I framtida vil de bli enda mer utbredt i skrog og vinger.

Ikke bare er komposittmaterialer lettere, slik at drivstoff spares av den grunn. NASA utvikler nå en ny måte å sette sammen komposittdelene på.

Istedenfor nagler bruker de en sammensying av lag og staver av komposittmateriale.

Dermed tåler materialet skader bedre. Forsøk viser at når materialet bøyes og skades, vil ikke skaden utvide seg videre, som langs naglede plater.

Dessuten kan delene ha mykere former, som i den flygende vingen. Dette reduserer drivstofforbruk ytterligere.

Referanse og lenker:

Transport, energi og miljø. Sluttrapport. Morten Simonsen. Vestlandsforskning 2010.

Om jetforsterkede sideror på NASAs nettsted

NASAs artikkel om LEAPTech, vingen med de mange små elektriske flymotorene

Om LEAPTech på nettsidene til firmaet Joby Aviation, som har bygget vingen med elmotorene

Om bøyelige vinger på NASAs nettsted

Om blant annet formasjonflyging på NASAs nettsted

Om PRSEUS, ny framstillingsmetode for komposittskrog, på NASAs nettsted

Forskere ved Fargelaboratoriet ved NTNU i Gjøvik ser på om det er mulig å utvikle skjermkart med farger som er skreddersydd fargesynet til hver enkelt.

Målet er at du med en app skal få kartet i de fargene som fungerer best for akkurat deg.

Fargene vi bruker i kart er ofte valgt ut fra hva de symboliserer. Rødt brukes ofte til å markere ekstra viktig informasjon som veier, fordi det er en distinkt farge som skiller seg ut. Men sånn oppleves ikke rødt for mange fargeblinde.

Selv om det finnes flere former for fargeblindhet, er det vanligst å ha vanskeligheter med å skille røde og grønne nyanser. Fargeblindhet rammer mellom 8 og 10 prosent av menn og 0,4 prosent av kvinner.

Det er med andre ord ingen liten andel av befolkningen som får problemer med at rødt ofte brukes som markørfarge.

Universell utforming eller individuell tilpasning

Doktorgradskandidat Anne Kristin Kvitle forsker ved Fargelaboratoriet. Hun ser på to ulike metoder for å tilpasse skjermkart for fargeblinde.

En metode handler om universell utforming. Det dreier seg om å utforme kart med farger tilpasset absolutt alle, slik at folk kan forstå og se kartet uavhengig av om de har normalt syn eller er fargeblinde. 

Målet med en slik metode er å utforme kartet i farger som flest mulig kan se. Kvitle vil imidlertid gå et skritt videre og se på om vi ikke kan finne en løsning som tilpasser farger til hver og en av oss – en såkalt adaptiv metode.

Tegne opp kartet på nytt

Universell utforming av kart er gjort i andre land, blant annet Japan og Storbritannia, med vekslende hell.

En utfordring er at det blant fargeblinde likevel finnes mange individuelle forskjeller, og å finne en fargepalett som passer alle er så å si umulig.

Men en løsning som gir hver enkelt bruker et kart med spesialtilpassede farger, har ikke vært prøvd tidligere.

– Jeg tror at universell utforming av kart ikke nødvendigvis løser problemet, fordi også fargeblinde ser farger veldig forskjellig.

– Med den adaptive metoden kan man, basert på informasjon om hvilke farger som allerede finnes i kartet, og hvilke farger personen har problemer med, i stedet tegne opp kartet på nytt, forklarer Kvitle.

Med denne metoden vil de ulike kartelementene synliggjøres maksimalt ved at fargepaletten tilpasses hver og en sitt fargesyn.

Metoden er basert på en fargegenereringsteknikk som begrenser fargene innenfor et visst referansespekter. På den måten vil kontrasten mellom fargene bli stor nok, samtidig som fargene vi alle forbinder med kart og hva de symboliserer, beholdes så langt det er mulig og forsvarlig.

Skal brukes i en app

Kvitle har stor tro på individuell tilpasning av skjermkart. Målet er at forskningen kan brukes i en app.

Den som skal bruke kartet på en mobil enhet, vil aller først gjennomføre en fargediskrimineringstest. Testen finner ut hvilke farger vedkommende har problemer med, for deretter å finne frem til en optimal fargesammensetning på kartet. 

I første omgang har Kvitle tatt utgangspunkt i fargeprøver fra offisiell skjermkartografi fra Kartverket og testet hvordan kartene i dag ser ut for fargeblinde.

Testene viste at fargeblinde har store utfordringer med å skille fargene fra hverandre, og de har problemer med å se at en farge fra en testprøve er den samme fargen som på kartet. Dersom det fargede området er veldig lite, gjør de fargeblinde flere feil.

For fargeblinde blir evnen til å skille farger fra hverandre vanskeligere jo mindre enhetene er, og det blir verre i mørke eller skygge. På kartet er det typisk små symboler og tynne streker, og vi bruker mobile enheter i stadig større grad.

Likevel blir ikke dette tatt spesielt hensyn til av webdesignere og programvareutviklere. Fargeblinde kan oppleve å «se rødt» av irritasjon i stedet, når kartet og fargekodingen blir vanskelig å tolke.

Kartfargene fører til forvirring

– Fargeblindhet er en litt villedende betegnelse. Fargeblinde personer ser jo farger, men de ser dem annerledes enn personer med normalt syn, sier Kvitle.

Fargeblinde har som regel få praktiske problemer i det daglige, og mange lærer å tilpasse seg. For eksempel vet man at når det lyser øverst på trafikklyset betyr det stopp, da spiller det ingen rolle at fargen på lyset fremstår som en nyanse av grønt.

– Men på kart og andre veifinningssystemer er det viktigere å skille fargene fra hverandre for at kartet skal gi mening.

Referanse:

Kvitle, Green og Nussbaum: Adaptive color rendering of maps for users with color vision deficiencies. SPIE Proceedings, januar 2015, doi:10.1117/12.2083411. Sammendrag

Utviklingen av selvkjørende biler skyter fart som en Tesla på grønt lys. Og Tesla er blant bilene som driver denne utviklingen framover.

Men vil Tesla havne i grøfta og bli forbikjørt av en genial jypling på 26 år fra San Fransisco?

• Les også: Bør den førerløse bilen ofre sin egen passasjer?

Unggutten mot veteranen

– Jeg er George Hotz, og jeg skal bli den neste milliarddollars administrerende direktøren, sier han og flirer i et videointervju med Bloomberg.

Video fra Bloomberg Business som viser forsøksbilen til George Hotz, en Acura (Honda), i aksjon på motorveien utenfor San Fransisco.

Hotz er unggutten som hacket iPhone i 2007 og Sony PlayStation 3 tre år seinere. Nå vil han danke ut en viktig leverandør som bidrar til å gi Tesla selvkjørende evner, det israelske firmaet MobilEye.

Mobileye var først ute med blant annet kollisjonsvarsling på Volvo i 2007. De ligget i forkant i mange år og har levert EyeQ-serien av komplette systemer på en datachip som er brukt i blant annet BMW og Audi.

Sa nei til tilbud fra Tesla

Og nå mener altså Hotz at han kan danke ut denne teknologien med seks mobilkameraer til litt over hundrelappen per stykk og elektronikk til rundt ni tusen kroner.

Teslas grunnlegger Elon Musk skal ha tilbudt ham jobb i Tesla og en fet bonus hvis han klarer å slå MobilEye. Hotz svarte at han ikke var ute etter jobb, men at han skulle sende Musk et pling når han hadde knust MobilEye.

– OK, var svaret fra Musk, ifølge artikkelen i Bloomberg Business.

Glem strenger regler

Sporet som Hotz følger, er likevel ikke nytt. Samme tilnærming til selvkjøring finnes blant annet i Googles selvkjørende små forsøksbobler.

Idéen er å glemme strenge regler og la bilene lære å kjøre slik mennesker lærer. I Hotz´ egne ord, fra videoen:

– Vi har ikke fortalt bilen noe som helst om å kjøre. Vi har ti timer med menneskelig kjøring i opptak – «Her er hva mennesket gjorde. Oppfør deg som dette mennesket, så langt du kan!» Så får du all denne intuisjonen som du ikke får i et regelbasert system.

Dyp egenlæring

Denne måten å lære opp datamaskiner på kalles dyp læring. Istedenfor å gi maskinen klare instruksjoner om hvordan for eksempel en fotgjenger ser ut, viser du den noen tusen bilder med fotgjenger og noen tusen bilder uten fotgjenger.

Så finner maskinen selv ut hvordan en fotgjenger ser ut. Maskinen lærer altså på sett og vis opp seg selv.

Teknologisk hopp

Nå er ikke MobilEye helt tapt bak en veteranvogn. Firmaet har riktignok jobbet mest med dataprogrammer som tolker trafikken ut fra fastlagte instrukser.

 Nå er firmaet likevel på vei mot samme dype læring som Hotz og Google utnytter, ifølge et foredrag av Amnon Shashua, en av firmaets grunnleggere.

Foredrag av Amnon Shashua, Deutsche Bank Global Auto Industry Conference.

I to år har firmaet jobbet med å lære EyeQ-brikkene sine å tolke veier dekket av snø, veier uten fildelere og ellers kartlegge hvor veien er fri og hvor det er mulig å kjøre.

Automatiske biler krever ikke bare en gradvis oppgradering av dagens systemer, men et teknologisk hopp, ifølge Shashua.

• Les også: Den elektriske bilen og det økomoderne

Både dyp læring og tolking

Systemene de utvikler, kombinerer den dype læringen med forhåndsprogrammert tolking. Systemene kan nå gjenkjenne både humper og hindre i veien, rundt tusen forskjellige trafikkskilt og alle slags harde og myke trafikanter inklusive elg både om natta og om dagen.

Blant problemene som må overvinnes, er det Shashua kaller falske positive reaksjoner – at en bil bremser uten grunn.

Slike feil er mye vanskeligere å provosere fram på en testbane. De må lukes ut ved prøving i trafikken, ifølge Shashua.

Kamera erstatter kostbar radar

Han viser også til at billige kameraer er i ferd med å ta over for dyrere systemer. I dag bruker fortsatt Tesla blant annet også radar og ultralyd i tillegg til MobilEyes databrikker for å lage sin egen teknologi for selvstyring.

MobilEyes nyeste systemer erstatter radar med bare kamera og ny programvare. Kameraene blir også bedre, både til å se i mørke og se skarpere, ifølge Shashua.

Også andre fagmiljøer utvikler bildetolkning basert på dyp læring. Et eksempel er programmet SegNet, utviklet ved University of Cambridge.

Programmer ligger åpent tilgjengelig, så alle kan prøve det ut. Det klarer skille mellom tolv forskjellige kategorier med over 90 prosent pålitelighet, ifølge en nyhetsmelding fra universitetet.

Kategoriene kan for eksempel være trafikkskilt, veier, fotgjengere og bygninger. Programmet klarer dette i sanntid, også i dårlig belysning.

Video fra University of Cambridge viser hvordan SegNet tolker forskjellige elementer i trafikkbildet.

Tesla slår tilbake

Elon Musk har kritisert artikkelen i Bloomberg og sagt at den er uriktig.

– Vi vil fortsatt bruke de teknologisk mest avanserte komponentene, slik som MobilEyes synsbrikke, i våre biler. Deres del er den beste i verden på hva den gjør, og det derfor vi bruker den, heter det blant annet i et blogginnlegg på nettsidene til Tesla.

– Vi tror det er ekstremt usannsynlig at en enkelt person eller til og med et lite selskap (…) vil være i stand til å produsere et autonomt kjøresystem som kan anvendes på fabrikkproduserte biler, skriver bloggen, med adresse til Hotz.

– Det kan virke i en begrenset demo på en kjent veistrekning – Tesla hadde et slikt system for to år siden – men så kreves det enorme ressurser å debugge over millioner av miles med svært forskjellige veier, ifølge bloggen.

• Les også: Bilringer er byenes fremtid

Bare for motorveien

Så er da Hotz sitt system heller ikke beregnet på bytrafikk, men på motorveien. Videoen viser hvordan bilen klarer seg bra her, etter bare ti timers trening.

– Du vil at bilen skal begynne å modellere folkene rundt seg. Du vil ha bilen til å vite hva folk kommer til å gjøre. Poenget er å kjøre naturlig, som et menneske, ikke som en ingeniørs idé om sikkerhet, sier Hotz i videoen, mens journalisten Ashlee Vance nervøst slipper begge hender fra rattet.

Og – om noen måneder planlegger Hotz å slippe en video på YouTube som skal vise hans system utkonkurrere en Tesla over Golden Gate Bridge, ifølge artikkelen.

Lenker:

The First Person to Hack the iPhone Built a Self-Driving Car. In His Garage, artikkel i Bloomberg Business, 16. desember 2015.

Correction to article: “The First Person to Hack the iPhone Built a Self-Driving Car”, blogginnlegg på nettsidene til Tesla.

MobilEye, nettsted til den israelske produsenten

I år ble et knippe kinesiske forskere særdeles upopulære da de gikk ut med forskningsresultatene sine. Både Nature og Science avviste studien deres, skriver livescience.com.

Men kinesernes forskning er en del av et gjennombrudd – på godt og vondt.

La oss begynne forfra: Forskningen bygger på et allerede kontroversielt tema – genterapi: å endre på en organismes DNA. Det hele bunner i seks bokstaver: CRISPR. Eller clustered regularly interspaced short palindromic repeats, om du vil.

Kanskje har du hørt om det før. CRISPR er nemlig gammelt nytt. Faktisk ble teknologien nominert av Science som et av årets gjennombrudd både i 2012 og i 2013.

Bakterier med innebygd saks

Forskere oppdaget for noen år tilbake at noen bakterier har utviklet et smart forsvarssystem mot virus, ifølge Quanta Magazine. Ved å ta deler av DNAet fra et angripende virus og bygge det inn i sitt eget, kan bakterien forsvare seg mot det samme angrepet senere. Nesten som et arkiv over ettersøkte kriminelle. De delene av bakteriens DNA som inneholder virus-DNA, kalles CRISPR. 

Slik at når viruset invaderer neste gang, gjenkjenner mikroben viruset og kan sende ut et enzym som spesialiserer seg på å klippe i stykker invaderende DNA. Men hvordan skal klipperen skille mellom bakteriens arvestoff og det invaderende viruset?

Nå kommer det arkiverte virus-DNAet til nytte. Klippeenzymet tar med seg DNA fra arkivet. Så når enzymet finner det invaderende virusets DNA, kan det matche det mot den kopien som det har med seg fra før av. Dermed kan enzymet klippe i stykker virus-DNAet og forhindre en infeksjon.

Flersidig saks

Med andre ord, klipperen har med seg en instruks om å klippe opp spesifikt DNA. Og nå begynner kontroversene. For hva om du kan gi denne saksa andre instrukser? I år har forskere blant annet greid å produsere alt fra peanøtter uten allergener til hvete som kan motstå enkelte sopparter.

Men mulighetene stopper ikke her. Kanskje kan du bruke CRISPR til å klippe i stykker de delene av arvestoffet vårt som for eksempel forårsaker den arvelige og alvorlige Huntingtons sykdom?

Og hva om du kunne bruke denne teknikken til å endre på et menneskes egenskaper før det ble født?

Nettopp dette var det de kinesiske forskerne forsøkte seg på. Junjiu Huang og kollegene brukte CRISPR-teknologien på ikke-levedyktige menneske-embryo i et forsøk på å fjerne et gen som forårsaker en dødelig blodsykdom. I dette tilfellet var ikke fostrene mer enn noen få celler store.

Resultatene var ikke særlig oppløftende. Av 71 forsøk lyktes de bare i 28 tilfeller, skriver Nature. Og de så flere tilfeller av endringer på arvestoffet som ikke var planlagte. At de i tillegg tuklet med menneskegener på denne måten skapte furore i de internasjonale forskningsmiljøene, som dette innlegget i Nature.  

Debattpanel verden over kommer til å snakke seg blå i ansiktet om hva som bør og ikke bør være lov å bruke teknologien på. Men selv om debatten raser, er CRISPR fortsatt brennhett. Både amerikanerne og britene har satt i gang forskningsprosjekt som etter hvert skal utføre kliniske forsøk på mennesker, ifølge Nature.

Og selv om mennesker for øyeblikket ser ut til å være et delvis forbudt område, har kinesiske forskere endret på genene hos både hunder og griser, jfr Nature.

Fortsatt i startfasen

Selv om teknologien omtales ofte og får store oppslag både i Norge og internasjonalt, er vi fortsatt langt unna designerbarn. Professor i biokjemi Arne Klungland ved Oslo universitetssykehus påpeker at det er mye som må til før vi vil merke CRISPR i hverdagen.

– Først må teknologien bli mye sikrere. Vi må for eksempel være sikre på at den treffer akkurat der den skal treffe og ikke gjør skade, sier han til forskning.no.

Så fremt teknikken er så sikker som mulig, ser ikke Klungland behov for å sette for mange etiske grenser for å kurere alvorlige sykdommer. Han tror teknologien vil bli tatt i bruk klinisk, altså på pasienter, om alt fra to til 20 år fram i tid.

– Det er et stort potensial i CRISPR. Det er enormt effektivt sammenlignet med andre former for genterapi, fortsetter Klungland.

Enkelt å bruke

Men det er ikke første gangen en genterapeutisk metode har blitt lansert som utrolig lovende.

– Jeg reiste til London i 1988 for å delta på en konferanse hvor vi så starten på en teknikk som heter RNA interference. Det ble sett på som et enormt potensial i genterapi, men det kom jo aldri – og det er snart 30 år siden, påpeker han.

Selv om det i dag er ulovlig å bruke genterapi på foster og befruktede egg, tror noen norske forskere at det er i ferd med å endre seg. I tillegg er CRISPR såpass enkel å bruke at nærmest hvem som helst kan gjøre det.

– Med grunnleggende kunnskap om molekylærbiologi og laboratoriearbeid er det nok mulig å sette dette opp i garasjen, ja. Det er enkelt å lære metoden til en bachelorstudent, men det kan være mer krevende å faktisk få det til å fungere slik du vil, sa Eivind Valen fra De nasjonale forskningsetiske komiteene, til forskning.no.

Valen er forsker og gruppeleder ved Institutt for informatikk ved Universitetet i Bergen.

Kilde:

Zimmer, C. Breakthrough DNA Editor Borne of Bacteria. Quanta Magazine (2015)