Konsult och föreläsare inom statistik och AI

Jag är en erfaren konsult och föreläsare inom statistik och artificiell intelligens, specialiserad på att lösa komplexa problem som kräver avancerad dataanalys, matematisk modellering eller smarta algoritmer. Ofta tar jag mig an och löser svåra problem där andra försökt men gått bet. Min erfarenhet sträcker sig över problem från en rad olika områden: från antibiotikaresistens till kärnbränsle, från mjölkningsrobotar till personalfrågor, från diskbråck till musikvideor.

Har ni stora komplexa datamaterial eller små enkla mätserier? Behöver ni hjälp med analys och visualisering av data? Automatisering, prognoser eller beslutsstöd? Biostatistik, machine learning eller data mining? En väl genomförd statistisk analys ger er bättre förståelse och leder till bättre beslut.

Jag är doktor i matematisk statistik, docent i statistik och har jobbat som konsult sedan 2010. Kontakta mig så pratar vi om hur jag kan hjälpa er att få ut mer av era data.

Läs mer om de tjänster jag erbjuder här.

Exempel på tidigare kunder:

Coronaviruset visar utvecklingen inom AI

De senaste veckorna har nyhetsrapporteringen dominerats av spridningen av coronaviruset 2019-nCov. Ett ord som dyker upp gång på gång i de spaltmeter som skrivits om viruset är AI, och rapporteringen låter oss se vilka kliv utvecklingen inom AI tagit det senaste årtiondet. Det vi ser är imponerande.

Smittspridningen blev allmänt känd först i januari, även om den nu tros ha pågått sedan december. Redan då varnade det kanadensiska bolaget BlueDot sina kunder för att deras AI-system, som samlar in data från mängder av digitala källor, upptäckt spridningen av ett nytt virus i kinesiska Wuhan.

Men AI används inte bara för att kunna förutse hur epidemier sprider sig. Tvärtom så används AI för att bekämpa spridningen på flera olika sätt:

  • AI-drivna botar har ringt upp Shanghaibor hörandes till riskgrupper och frågat dem om symptom. I en del fall har de rekommenderats karantän i hemmet, och botarna har då informerat myndigheterna om de misstänkta fallen. En bot kan genomföra 200 sådana samtal på 5 minuter, medan en människa hade behövt 2-3 timmar för att göra motsvarande jobb. Med AI kan myndigheterna snabbt nå ett stort antal människor under kriser.
  • Autonoma robotar används för att desinficera slutna delar av sjukhus och servera mat till personer som satts i karantän. AI kan ta över farliga uppdrag från människor för att minska smittorisken.
  • AI-system med infraröda sensorer mäter kroppstemperaturen på passagerare i kollektivtrafiken, för att upptäcka misstänka fall av smittan. Snabbare och effektivare än om varje kontroll genomförts av en spärrvakt.
  • Stora kinesiska teknikbolag som Baidu och Alibaba har delat med sig av AI-algoritmer och datorkraft för att förstå virusets genetik, vilket snabbat upp processen flera gånger om.
  • AI har använts för att ta fram kandidatmolekyler för läkemedel mot coronaviruset. Det gör att läkemedel förhoppningsvis kan tas fram på mycket kortare tid.

En titt på rapporteringen kring coronaviruset gör det tydligt att AI är inte längre science fiction, utan något som används överallt hela tiden. Vi stöter på AI varje dag i nätbutikers och strömningstjänsters rekommendationer, kartappar, skräppostfilter, kamerafilter och röstassistenter som Google Home och Siri. Samtidigt är den här en teknologi som fortfarande är ung, och som dras med problem som inbyggd diskriminering och bristande genomskinlighet. Att ha en grundläggande förståelse för AI blir allt viktigare för allt fler, dels för att förstå teknikens möjligheter och dels för att förstå dess begränsningar.

2019 i backspegeln

2019 har varit ett spännande år, där jag fått möjlighet att hjälpa företag, myndigheter och forskare med ett gäng spännande problem. Jag har bland annat utvecklat prognosverktyg för företags omsättning, jobbat med att förbättrad infektionsdiagnostik vid indiska barnsjukhus, fortsatt arbetet med att bygga statistiska modeller för att förbättra mjölkningsrobotar och undersökt vilket som är det bästa sättet att söva älgar (…!). Mitt arbete med att hjälpa forskare har resulterat i en rad vetenskapliga artiklar, bland annat i Nature Communications.

Under året har jag haft förmånen att föreläsa om AI och hur utvecklingen där kommer att påverka oss, både för allmänheten och för mindre sällskap. Det här är något som ligger mig varmt om hjärtat, så räkna med att höra mer från mig på det temat nästa år.

Utöver konsultuppdrag och föredrag så har jag hunnit med att undervisa på ett antal kurser under 2019. I november besökte jag Lantmäteriet och gav min introduktionskurs i maskininlärning och AI, som de tio deltagarna gav 5,75 i snittbetyg på en 6-gradig skala. Under hösten har jag också lett och föreläst på en fördjupande kurs på samma tema på Uppsala universitet. Min onlinekurs i statistik vid University of Edinburgh gick för tredje gången nu under hösten. Kursen har fått högsta beröm av studenterna och jag jobbar nu för fullt med att utveckla två nya kurser åt universitetet. Någonstans mitt i allt det här hann jag med att föreläsa på en statistikkurs för ingenjörer också, även det vid Uppsala universitet.

Det har varit ett späckat år helt enkelt – men jag har redan börjat se fram emot nya spännande utmaningar under 2020. Har du frågor kring dataanalys? Kontakta mig så pratar vi om hur jag kan hjälpa er att få ut mer av era data.

Ny kurs om maskininlärning

Jag samarbetar sedan i vintras med Statistikakademin, som erbjuder kurser i statistik. Vi har nu utvecklat en ny endagskurs om maskininlärning och AI, där jag har konstruerat kursmaterialet och kommer vara lärare.

Kursen passar bra för dig som vill lära dig att använda maskininlärning för prognoser, klassificering och automatisering, eller bara vill få en bättre förståelse för vad maskininlärning och AI egentligen innebär – nog så viktig för beslutsfattare som bombarderas med budskap om hur data blir allt viktigare för verksamheten.

Du kan redan nu boka plats på någon av de schemalagda kurserna i vår:
6 februari i Uppsala
26 mars i Göteborg
7 maj i Stockholm

Anmälan sker via Statistikakademins webbplats.

Om ni är flera som är intresserade så kan jag också komma och ge kursen på plats hos er. Kontakta mig för att få veta mer.

AI på Industrinatten

Industrinatten är en mötesplats mellan svensk industri och skolungdomar, som ordnas årligen på en rad platser i Sverige. Den här veckan höll jag öppningsföredraget på Industrinatten i Hofors, där jag pratade om vad AI egentligen är och hur det kommer att påverka oss framöver. Jag börjar ofta den här sortens föredrag med att prata om de senaste tjugo årens teknikutveckling, som till stort del drivits av (mobilt) internet och tunna (pek)skärmar. På samma sätt kommer de kommande tjugo årens utveckling drivas av så kallad snäv AI: datorsystem som automatiserar olika uppgifter åt oss.

Att systemen kan automatisera olika uppgifter innebär däremot inte att de är särskilt intelligenta, vilket skolungdomarna i Hofors också fick se ett antal exempel på. Några av dem kom från Google Översätt, som trots att Google årligen lägger miljarder på att stoppa in AI i sina system ibland misslyckas fullständigt med sina översättningar.

Modern AI har en enorm potential, men om man inte är försiktig när man bygger de här systemen så händer det lätt att de ger fel svar – som i exemplet ovan – eller får andra oönskade beteenden, som exempelvis diskriminering. Det är en av anledningarna till att det är så viktigt att undersöka hur AI-systemen egentligen fungerar innan man börjar använda dem.

  • Vill ni höra mer om vad AI är? Hur det fungerar? Vad det kan och inte kan göra idag? Hur det kommer att forma vår framtid? Kontakta mig för att boka ett föredrag.

Automatiserad dataanalys

Som statistikkonsult stöter jag på mängder av olika frågeställningar från alla möjliga branscher. För att besvara dem krävs ibland mycket funderande och avancerade statistiska modeller. Men i en del andra fall handlar det om rutinartade analyser, där dataanalysen ser likadan ut dag efter dag. Ett bra exempel på det är analys av hur fort olika bakterier växer i mikrobiologiska experiment, där man ofta är intresserad av att se om olika egenskaper hos bakterierna påverkar deras tillväxthastighet.

För att hjälpa forskare och företag med sådana analyser har jag utvecklat Bioscreen Analysis Tool – förkortat BAT – ett gratis program som körs direkt i webbläsaren och som låter användaren snabbt och enkelt analysera resultatet av hundratals experiment.

BAT används idag av universitet och företag på fyra kontinenter. I de flesta fall kan programmet på egen hand utföra hela analysen, med en analysmotor byggd med verktygen R och Shiny, men i de fall där bakteriernas tillväxt avviker från det normala får användaren styra analysen genom ett grafiskt gränssnitt:

När man behöver utföra samma sorts tidskrävande analys gång på gång kan det vara en bra idé att automatisera det arbetet. Man behöver då en väl vald statistisk metod, verktyg för att kontrollera om något avviker från hur data brukar se ut samt ett gränssnitt som gör det lätt för användare som inte är experter på statistik att göra analyserna. En gång i tiden försökte man åstadkomma det här med komplicerade Excelark, men med R och Shiny kan vi idag skapa bättre, flexiblare och tydligare verktyg. Allt för att göra korrekta analyser på enklast möjliga vis.

  • Behöver ni hjälp med automatiserad dataanalys? Kontakta mig så ser vi hur jag kan hjälpa er.