Hvert år bruker sauebønder og andre involverte flere titalls timer på å lete etter de ullkledde dyrene. Noen ganger gir søket gode resultater, mens andre ganger må bonden innse at sau har gått tapt.

Hva om bonden i stedet kunne ha funnet igjen de som forsvinner?

Dette er bakgrunnen for arbeidet Svein-Olaf Hvasshovd driver med nå. Professoren ved Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap ved NTNU har selv deltatt på saueleting og fått erfare hvor utfordrende det kan være å få hjem dyrene.

Da han under fjorårets saueleting oppdaget at flere sauer hadde klart å rive av seg bjella og dermed var nærmest umulig å finne, måtte han ta seg en tur inn i tenkeboksen.

Varmesøkende kamera

Hvordan kunne man lokalisere sauer som ikke ga fra seg en eneste lyd? Etter vurdering av flere alternativer landet Hvasshovd på idéen om å teste droner til ettersøk.

Her holdt det imidlertid ikke bare med en vanlig drone. Det var nødvendig med mer avansert utstyr.

– Vi valgte å gå for et infrarødt kamera som er montert på dronen, sier Hvasshovd.

• Les også: Lager roboter som skal ta over for traktoren

Infrarøde kameraer fanger opp temperaturforskjeller og kan derfor brukes til å undersøke dyrelivet i et gitt geografisk område.

For noen uker siden foretok Hvasshovd og hans medhjelpere fra Reguleringsteknikk på NTNU en test i Oppdal. Med seg i sekken hadde de en drone med et varmesøkende kamera. En mann var dronefører, og en annen observerte dataene som det flyvende fartøyet matet dem med.

Lovende resultater

Forholdene var ikke helt optimale da testinga foregikk i begynnelsen av oktober. Det var midt på dagen og ganske varmt. Det gjorde at Hvasshovd fryktet at temperaturforskjellen mellom sauen og bakken ville være for liten til at de syntes.

Men til stor begeistring for droneteamet:

– Sauen var veldig synlig. Det var et klart skille mellom bakken og sauen.

Er det snø på bakken, blir identifiseringen av sau enda lettere. Riktignok vanskeligere å se med det blotte øyet, men temperaturforskjellen mellom bakken og sauen blir større. Det liker det infrarøde kameraet. Derfor er Hvasshovd optimistisk med tanke på bruk av droner seint i sankesesongen.

Skal teste med fly

Under forsøket i Oppdal benyttet ekspertene seg av et såkalt quadkopter med fire rotorer, men en slik drone er dessverre ikke helt optimal.

Årsaken er enkel: Sauen kan være spredt over et stort område, og da er det nødvendig med en drone som kan dekke store arealer på kortest mulig tid. Da er ikke dagens droner den beste løsningen. De er batteribaserte og har relativt kort flytid, 20–30 minutter.

Løsningen? En flydrone.

– Denne testen har vist oss at dette er en teknikk vi kan gå videre med, men vi trenger mer flytid. Derfor skal vi utføre en tilsvarende test med en flydrone.

Det flyvende fartøyet har et vingespenn på nesten to meter, består av en bensinmotor og kan være oppe i lufta i to til fem timer.

– Hvis du kan søke i flere timer uten avbrudd, får du dekket et stort område på kortere tid. Under vårens test vil vi undersøke om bildene som flykameraet tar, er klare nok, og om sauen skiller seg godt nok ut.

• Les også: Droner kan gi bedre skogbruk i bratt terreng

Ingen revolusjon

Landbruket har ikke gjennomgått noen stor teknologisk revolusjon på dette området. En konsekvens av dette er at det er relativt få økonomiske midler til disposisjon.

– Det har kommet høstemaskiner som kan kjøre av seg selv. Melkekyr har begynt å få klaver og prosessorer som forteller oss noe om dyret selv og hva det spiser. Men den store revolusjonen har latt vente på seg.

Nettopp dette gjør det vanskelig for Hvasshovd å spå hvordan sauebondens liv vil se ut om ti år. Men han prøver seg likevel:

– Det vil kanskje ikke være så dramatisk endret, men vi vil trolig se noen nye hjelpemidler. Det virkelig store vil være den dagen du kan hente inn sauen uten å måtte drive den inn manuelt.

Vil kommersialisere

Selv om arbeidet er i en tidlig fase, er tanken om å tjene penger på droneidéen allerede godt plantet, ifølge Hvasshovd. Han har liten tro på at eksisterende selskaper vil gjøre noe slikt innenfor dette området.

– Vår jobb er å sjekke ut om dette fungerer. Hvis det gjør det, vil være naturlig å kommersialisere.

– Sauebøndene stiller seg positive til å ta i bruk denne typen teknologi. De er interessert i å finne metoder som kan redusere arbeidsmengden og tidsbruken.

– Men en gjennomsnittlig sauebonde er vel ikke utdannet dronefører?

– En vanlig bonde vil nok ha problemer med å operere dette. Nødvendig tillatelser er også en faktor. Vi ser for oss at en stor sauebonde kan skaffe seg sertifikat og nødvendig utstyr.

Han har imidlertid størst tro på at saueavlslag sammen vil gå til anskaffelse av en drone for bruk til saueleting.

Og hvem vet – kanskje blir det også vanlig å bruke droner til å gjete sauene, akkurat som i klippet nedenfor?

Det er konklusjonen i en studie fra Universitety of Buffalo i staten New York i USA.

Forskerne undersøkte om vær-relaterte meldinger som folk sender ut på det sosiale mediet Twitter, kan brukes til å forbedre trafikkvarsler ved dårlig vær. 

Hensikten var å se om folks tweets kunne bidra til å anbefale lavere kjørehastigheter eller omkjøringsveier.

Og Twitter kan være et bidrag, spesielt hvis twitrerne oppgir GPS-posisjonen sin i tweeten, tyder studien på.

Snøstorm og ubrøytede veier

Meteorologene bruker værdata fra satelitter og nærliggende målestasjoner, og trafikketaten bruker blant annet kameraer for danne seg et grunnlag for å si noe om været og gi trafikkvarsler. Men metodene kan ha visse begrensninger. 

Hvor glatt veibanen er, eller hvorvidt brøyteplogene er kommet, kan for eksempel havne under radaren.

– Twitterbrukere gir en enestående mengde data som vi kan bruke til å forbedre varslingen ved rushtrafikk, snøstormer og annet dårlig vær, sier Said Adel Sadek i en pressemelding om funnene, fra University of Buffalo.

Sadek er forfatter av studien og direktør ved universitetets institutt for bærekraftig transport og logistikk.

Studien, der han har med seg forskere innenfor logistikk, informatikk og ingeniørfag, er publisert i oktoberutgaven av Transport Research Record.

La inn 3000 tweets om snø 

Forskerne tok utgangspunkt i mer enn 360 000 tweets i Buffalo og Niagara-området i løpet av tre uker i desember 2013. Omtrent 3000 av disse twittermeldingene hadde søkeord “snø” og “smelte” som emneknagg.

Her er noen eksempler: 

• Det #snør som pokker her oppe…kjør trygt alle.
• #BuffaloNY #vær #ute #Kaldt #Snør #Blåser.
  

Forskerne kalte det som en twitter-værhendelse når det kom en viss mengde slike twittermeldinger i løpet av en gitt tid.

Fordi mange av twittermeldingene inneholdt geografiske koordinater, klarte forskerne å kartlegge nøyaktig hvor værproblemer ble rapportert.

På Twitter kan du selv velge om du vil slå på eller av en automatisk angivelse av hvor du er.

Forskerne så på tidspunktene for twittermeldingene og fant et mønster. Når det snødde, gikk antall vær-relaterte tweets opp, gjennomsnittsfarten til bilene sank og det samme gjorde omfanget av trafikken, ifølge pressemeldingen fra det amerikanske universitetet.

Bedre trafikkvarsling

Forskere satte deretter opplysningene inn i en twitterdatamodell som også inneholdt annen trafikk- og værinformasjon. De fant at dataene ble mer nøyaktige med tweetsene med i beregningen. 

Spesielt fant de at trafikkvarslingen ble bedre i områder der det bodde mange mennesker.

Forskerne mener at Twitter kan tilføre noe til trafikkvarsler og gi et bedre grunnlag for å gi anbefalinger om å kjøre saktere eller rett og slett velge en annen vei.

Mer presise modeller kan også gjøre det lettere å beregne hvor stor forsinkelse bilister kan regne med på grunn av været. De kan også bidra til at det blir enklere å finne hvilke veier som trenger snøbrøyting, mener forskerne.

Relevant i Norge?

Her hjemme kan Meteorologisk institutt sende ut obs-varsel dersom de beregner seg frem til at værforhold kan gjøre kjøreforhold spesielt utfordrende. 

Men kan nordmenns vær-tweets gjøre samme nytten for værvarsler her til lands som den de amerikanske forskerne fant i studien sin?

– Selve prinsippet om å få inn flere observasjoner fra bilister eller andre privatpersoner er interessant. Vi søker stadig etter nye tiltak som kan forbedre nøyaktigheten i varslene våre, sier forsker Ivar Seierstad ved forskningsavdelingen på Meteorologisk Institutt.

Nåtidsvarsling om akutte forhold som at det er spesielt glatt på visse veistrekninger er vanskelig å varsle med vanlige instrumenter som radarer, satellitter og målestasjoner, innrømmer meteorologen.

– Derfor tviler vi ikke på at slike supplerende data fra publikum kan være effektivt og gi et riktigere bilde av spesielle føreforhold, sier Seierstad.

Må luke ut misvisende meldinger

Forutsetningen er de finner effektive måter å luke bort misvisende meldinger på. Mange meldinger vil også bedre kvaliteten, påpeker han.

– Jo flere observasjoner, desto færre tilfeldige utslag blir det, som kan forkludre bildet, sier forskeren.

Per i dag har imidlertid ikke instituttet ressurser til å bruke en stor mengde twittermeldinger aktivt.

– Vi er i dialog med brukere på twitter og i nettmøter allerede. Men vi har ikke infrastruktur til å behandle automatisk bruk av store mengder med tips på en god måte, sier Seierstad.

Les også: Mindre salt på veien kan gi flere ulykker og tregere trafikk

App-er om været

Medier som NRK radio inviterer også lytterne til å melde inn trafikktips, og melder så disse videre til lytterne. På mobil-applikasjoner som Weather Underground er det i dag mulig for publikum å delta i værobservasjoner.

– I fremtidien ønsker vi å tilby publikum å kunne delta med egne værobservasjoner på Yr, sier Seierstad.

Og for ordens skyld: Hvis du nå er inspirert til å legge ut værmeldinger eller søke etter dem mens du er ute på veien, så sørg for å få sidemannen til å fikse det for deg. Det er både forbudt og trafikkfarlig å taste på mobilen mens du kjører. 

Kilde:

Lei Lin, Said Adel Sadek mf: Modeling the Impacts of Inclement Weather on Freeway Traffic Speed Exploratory Study with Social Media Data.Transportation Research Record. Oktober 2015. DOI: http://dx.doi.org/10.3141/2482-11 Sammendrag. 

I dag går vi gjerne på kurs og har en lærer fysisk til stede i rommet når vi skal lære et nytt språk. Men slik formell læring har også sine ulemper.

Ofte er elevene fra hver sin kant av verden, har helt ulike forutsetninger og får lite individuell oppfølging.

Den nye NTNU-utviklede appen «Sounds Good», som foreløpig finnes i en betaversjon for IOS, skal gjøre det enklere å lære nye språk. I første omgang norsk og engelsk.

Selv om det finnes flere andre språkapplikasjoner for smarttelefoner, blant annet Duolingo, Babbel og Rosetta Stone, skiller Sounds Good seg ut fra disse. Den tar utgangspunkt i brukerens morsmål og fokuserer på forbedring av uttale.

Skreddersydd for deg

– Når du skal lære et nytt språk, er det mest økonomisk å først finne ut hva du må lære, sier førsteamanuensis Olaf Husby ved Institutt for språk og litteratur på NTNU.

Visse elementer kan du flytte over fra morsmålet til det nye språket. Ved å gjøre en såkalt kontrastiv analyse finner man ut hva som er likt og ulikt.

For noen vil lyden «r» være vanskelig å uttale, andre vil slite med «æ». I Asia er det for eksempel mange som sliter med forskjellen på «i» og «y». I engelsk kan enkle ord som «think» skape forvirring. Den første lyden uttales «t» av nordmenn og som «s» av tyskere. I andre språk erstattes den til og med av «f».

– Også norsk har lyder som kan være vanskelig å uttale for mange utlendinger, for eksempel «kj»-lyden. Vi sier «kino, kjøpe, kjole» – en slik lyd har man ikke på engelsk, så den må det øves på.

Slike forskjeller gjør at behovet for tilpasset opplæring er stort. Med den nye appen kan brukeren få utfordringer – basert på sitt eget morsmål.

– Når du logger på og forteller appen hva morsmålet ditt er, genereres det oppgaver som er skreddersydd for din bakgrunn, forklarer Silje Ødelien Langø.

Hun representerer NTNU Technology Transfer og er leder for Sounds Good-prosjektet.

Uttaletrening

Brukeren kan ta opptak av egen uttale og sammenligne med en fasit. Det kan imidlertid være vanskelig å vurdere egen uttale. Ifølge Husby jobbes det derfor nå med en viktig tilleggsfunksjon til appen som skal sørge for å gi brukeren direkte tilbakemeldinger på egen uttale i sanntid.

– Noen er allerede god på uttale, men de fleste introduserer ulike språklige elementer fra sitt eget morsmål og utvikler en aksentpreget norsk. Med verktøyet får man hjelp til å korrigere dette, sier Husby og legger til hvorfor nettopp det er så viktig:

– Hvis du har en utenlandsk aksent, blir ikke bare språket ditt oppfattet som utilstrekkelig, men det kan også ha konsekvenser for hvordan andre ubevisst bedømmer din yrkesmessige kompetanse.

– Det finnes eksempler på karrierer som har stoppet opp på grunn av dårlig utviklede uttaleferdigheter, selv om andre sider ved språkføringen som grammatikk og vokabular har vært bra, sier Husby.

Verktøyet vurderer uttalen ut fra en rekke faktorer som karakteriserer tale, blant annet tonegang, språklydenes varighet og trykk.

Skreddersydde oppgaver, og tilbakemeldinger i sanntid, er mulig ved hjelp av det som ligger under panseret i appen, nemlig den NTNU-utviklede plattformen Calst (Computer-Assisted Listening and Speaking Tutor).

• Les mer: Treningsstudio for språkopplæring

Appen bygger på samme teknologi som Calst, men har et nyere og mer moderne grensesnitt. I tillegg skal Sounds Good tilby uttaletrening for både norsk og engelsk.

Ifølge utviklerne vil en beta for Android slippes i løpet av første halvår 2016.