Skybaseret pollenprognose for NAAF

Itera naaf pollenvarsel 1920x1080

I løbet af det seneste år har Norwegian Asthma og Allergy Association (NAAF) arbejdet på en opgradering af deres pollenadvarselsservice. Det har fået en velfortjent ansigtsløftning, og systemet er blevet genopbygget med moderne platformsteknologi på en skalerbar cloud-løsning. Itera står bag løsningen og ser nu på, hvordan eksisterende pollendata og machinelearning yderligere kan forbedre pollenprognosen.

En moderniseret løsning med fokus på brugeren

" - Vores pollenalarmservice har eksisteret i lang tid og har set temmelig lignende ud over en lang periode. Vi havde brug for en ny løsning, der tog universel design, innovation og brugervenlighed i betragtning, ” siger Hogne Skogesal, kommunikations- og marketingchef hos NAAF.

Til at begynde med kørte Itera en analyse af den eksisterende løsning og gav råd om, hvordan man bygger den nye. Slutbrugerne har omtrent den samme funktionalitet som før. De kan kontrollere alarmen på webstedet eller modtage automatisk anmeldelse, når der er spredning i deres område, om "deres" pollental.

Se pollenprognosen her!

Afstemningsdataene har flere anvendelser. En række virksomheder abonnerer i øjeblikket på en datastrøm fra tjenesten, der giver medievirksomheder mulighed for at tilbyde pollenalarmer som en del af deres vejr- og nyhedstjenester. Andre virksomheder bruger alarmen til analyse. F.eks. Kan apotekkæder bruge dataene til at planlægge logistik og inventar over pollenlægemidler. Formatet for denne datastrøm bevares, så datakunder ikke behøver at ændre deres systemer.

NAAF og Itera (1).jpg

Hogne Skogesal (Kommunikations- og markedschef i NAAF), Ingrid Rise Fry (Kommunikationsrådgiver i NAAF) og Martin Smestad Hansen (Seniorrådgiver i Itera)

 

Machinelearning og historisk pollendata

Vi har set på, hvordan pollenadvarselsservicen kan forbedres og vi har gennemført en grundig evaluering af den. Rapporten derfra er tydelig. Den viser at tjenesten har et stort forbedringspotentiale, siger Skogesal.

Flere mulige forbedringspunkter ses, herunder hvilke kanaler alarmen kommunikerer i, og selve alarmen. Iteras eget specialeteam inden for machinelearning og kunstig intelligens arbejder nu på at analysere historiske pollendata og andre datakilder for at se på mulighederne for at kunne underrette brugerne både mere nøjagtigt og længere frem.

 

Vejen frem: forbedring af målingerne

Den måske største udfordring med meddelelsesprocessen i dag er de faktiske målinger. Norge har eksempelvis for få målestationer, og processen er meget manuel og dermed ikke så let at skalere.

" - Teknologien bag det behøver blot en opdatering. I dag skal du manuelt pakke en fysisk prøve ud fra fælderne og derefter sende den til vores pollenforskere. Digitalisering af dette er nøglen til at gøre det bedre i fremtiden, og med vores projekt med Itera vil det være spændende at se på de løsninger, der findes. " afslutter Skogesal.

Der er ofte store lokale forskelle i spredningen, og dagens 12 stationer bliver utilstrækkelige. Itera arbejder også med at undersøge leverandører på fuldautomatiske målestationer og overvejer også mulighederne for at gå foran med at udvikle billigere og mindre måleenheder. Det er en mulig måde for at få langt flere målepunkter og dermed mere præcise målinger.