Biler er kjørende datainnsamlere. Slik gir det tryggere veier – og derfor vil bilprodusentene ha norske veidata
Sensorene i moderne biler kan samle data som gir både tryggere veier og bedre biler. Slik jobber Statens vegvesen med «crowdsourcing» av kjøredata.
– Dette med biler som sensorer har jeg puslet mye med, forteller sjefingeniør Tomas Levin i Statens vegvesen.
– Vi startet med dette da jeg fortsatt jobbet i SINTEF, og skulle lage modeller for utslippsanalyse fra norske biler. Vi innså da at kjøretøyet satt på all den dataen jeg trengte for å bygge modeller for å estimere utslippene. Det var da vi begynte å se på mulighetene for datafangst fra kjøretøy.
Den første bilprodusenten Levin fikk opprettet et samarbeid med, var Nissan i 2012-2013.
– Det begynte i det små, men mulighetene som ligger i dette har trigget meg siden. I bilene finner man alle data som en transportingeniør som meg kan tenke seg å jobbe med, men har savnet.
Dette er altså data som finnes – problemet har ifølge Levin bare vært å få tak i den.
– Vi har derfor hatt et slags mantra de siste årene: Hvordan kan vi lage løsninger for å få tak i data fra kjøretøyer?
«Crowdsourcing» fra biler
Da Levin etterhvert startet i Statens vegvesen, begynte han å jobbe med RSI – Road Status Information. Dette var en del av et større forskningsområde i det såkalte SmITS-programmet – Smartere veitrafikk med ITS.
Noe senere fikk de fremforhandlet en avtale med Volvo Cars, som gjorde det mulig å hente ut friksjonsdata fra deres Connected Safety-system.
– Dette er en funksjon som henter ut data om hvor glatt det er, noe som deretter blir sendt inn til «fabrikken» – før den relevante informasjonen kan sendes tilbake til biler i samme område. Den gule lampen du ser i bilen, som varsler om glatt føre, er dermed ikke bare basert på hva din egen bil klarer å måle, men viser også at andre Volvo-biler tidligere har opplevd friksjonsutfordringer i samme område. Sånn sett har de fått samvirkende data, forteller Levin.
– Da handler det for oss, som veimyndighet, å se om vi kan klare å få nytte av denne avanserte formen for «crowdsourcing» på en måte som gjør at også andre enn Volvo-eiere kan få bruk av denne dataen.
Volvo-samarbeidet er nå tatt enda et hakk videre: I fjor inngikk Statens vegvesen, Polestar og Volvo et samarbeid om å «høste» data fra de 165 Polestar-bilene Vegvesenet leaser til bruk i tjeneste.
Dette er trolig første gang noen høster data fra kjøretøy i vanlig drift i Norge. Prosjektet kan dermed gi en unik tilgang til stordata, som vil forbedre bruken og analysen av data.
Gir tryggere veier
Alt dette innebærer et potensial for å gjøre det tryggere og mer forutsigbart for norske bilister å kjøre på det tidvis svært værutsatte norske veinettet.
– Man kan få en bedre og mer rettidig informasjon om hvor glatt det er. Med et over 100 000 kilometer langt offentlig veinett, sier det seg selv at det ville krevd veldig mange målekjøretøy for å klare å gi en like god oversikt. Det å innhente brukererfaringer fra rullende kjøretøy, som uansett allerede kjører i stort antall over hele dette veinettet, er helt klart en bedre løsning, sier Levin.
Det man da kan se, er for eksempel skader i veien.
– Et utslag i akselerometer som de fleste moderne biler har, kan gi oss en indikasjon på om det hull eller skader i veien. Og etterhvert som flere og flere moderne biler får mer og mer avanserte sensorer, kan man for eksempel se om det er manglende eller uklar skilting.
Som veiholdere er dette informasjon som er gull verd i den daglige driften og vedlikeholdet av veinettet.
– Selv om det ikke er sikkert at vi får den presisjonen vi trenger for å gjøre noe med det, kan vi få en god nok indikasjon til å sende ut en av våre målebiler for å undersøke nærmere, sier Levin.
– Dette er dyre biler med avanserte instrumenter, og ved å bruke crowdsourcet data kan det bli enklere å prioritere ressurser. Eller målrette datafangsten enda spissere, om vi ønsker det.
Statens vegvesen er også en sentral bidragsyter i Nordic Way-prosjektet, der målet er at bilister i Norden skal kunne utveksle sikkerhetsrelaterte trafikkmeldinger, på tvers av bilmerker, nettverk og systemer.
– Men dette kan også settes opp til å sanke inn annen type info, og dele ut igjen til de som måtte behøve det.
Fakta: Hvorfor er Norge så interessant for bilprodusentene?
– Dårlig vei og dårlig vær er egentlig en verdi og ikke en ulempe, sett i forhold til datasanking. En vanlig trøndersk vinter er bare en hel masse ekstremvær sammenlignet med de fleste andre europeiske land – og det er derfor gunstig for en bilprodusent å få testet bilene under slike forhold. Tåler bilen slikt vær, sitter de med gode argumenter når modellen skal selges i resten av verden, forteller Tomas Levin..
Han trekker fram hvordan dalføret Skibottendalen i Troms gjerne er en yndet destinasjon for testing.
– Her går ruten fra et havnivå med kystklima til høyfjellsklima på under 40 kilometer. Det er en enorm variasjon, og dette har bilprodusentene virkelig fått øynene opp for – i den grad at de kommer fra hele verden for å teste sine biler under norske forhold.
Dette er også et veldig godt utgangspunkt for samarbeidet mellom Statens vegvesen og de forskjellige bilprodusentene.
– Vi har gjerne stilt opp med våre ingeniører og verktøyer på veitestene, og de får samtidig tilgang på våre måledata. Et slikt samarbeid med en fag- og ingeniørtung veimyndighet gir dem absolutte referanser på offentlig vei, noe som er vanskelig å skaffe på andre måter. Dette er også noe jeg har fått inntrykk av at har stor verdi for dem både i utvikling og markedsføring av nye biler, sier Levin.
– Det gir oss også mulighet til å få bedre biler tilbake på norske veier, som kan gjøre oss bedre i stand til å serve transportbehovet for norske bilister. Det er jo derfor vi er til – for å gjøre det mulig for folk å komme seg fra A til B på en trygg måte i Norge.
«Privacy by design»
Arbeidet med å utnytte data fra de stadig mer toppmoderne bilene som nå ruller rundt på norske veier, er en del av Vegvesenets satsing på ny teknologi gjennom programmet for Intelligente transportsystemer og -tjenester (ITS).
Gjennom Polestar-prosjektet får de testet ut teknologiutnyttelsen på egen biler, for på den måten undersøke hvordan de kan finne gode og praktiske måter å innhente data på.
– Men for at vi senere skal kunne skalere opp denne virksomheten, er vi avhengige av at trafikantene har tillit til oss. Derfor er såkalt «privacy by design» en viktig del av prosjektet, sier Levin.
Privacy by design betyr det ikke samles inn personopplysninger der dette kan unngås. Og er det ikke mulig å løse et problem uten å samle inn personopplysninger, skal det bare innhentes opplysninger som er tvingende nødvendig.
– Vi ønsker å ta vare på trafikanten på en slik måte at personvernet blir ivaretatt fullt ut. Samtidig ser vi at mange synes det er helt greit å gi fra seg data. Da gjelder det å designe mekanismer for at de som ønsker å gi fra seg dette kan forbli anonyme – samtidig som vi får nok data til å dekke våre behov, sier Levin.
– Heldigvis behøver vi ikke at alle deltar. Faktisk trenger du overraskende få deltakere for å få en god nok oversikt til å kunne gjennomføre endringer og tiltak. Det er forskning som viser at du ikke trenger mer enn 13-15 prosent av en rullende flåte for å skaffe deg nok innsikt. Men selv om det ikke er et must at alle skal delta, er frivillighet et fryktelig viktig element her.
Vil unngå «personvernmareritt»
I takt med at datamaskinene i bilene våre blir mer kraftige, kan man også potensielt hente ut svært mye data.
– Om du ønsker å kartlegge reisetiden til noen, kan du i teorien få hver bil til å rapportere fart og GPS-koordinater i sanntid. Men det er et regelrett personvernmareritt. Du ønsker ikke den dataen, for det skaper bare trøbbel, sier Levin – med klar henvisning til de strenge personvernreglene i blant annet GDPR.
– Hva kan vi da gjøre om vi ønsker å se kjøretid for en strekning? Dette er data du med et informert samtykke gjerne kan ønske å sende til bilprodusentene. Det vi da i neste omgang kan få direkte fra dem, er for eksempel en gitt hastighet på 72 km/t over et gitt strekk klokka ni, sier Levin.
Ofte vil slik anonymisert data være mer enn nok for det Vegvesenet ønsker å oppnå med datasankingen, forteller han:
– Jo mindre persondata vi i Statens vegvesen får inn, jo bedre er det. Da kan vi være innovative, og samtidig sørge for at det blir delt videre. Får vi data med god anonymiseringsgrad, er det nemlig ingenting som hindrer oss i å dele det med andre, sier Levin.
Skal komme alle til gode
For nettopp tilgjengeliggjøring og deling av anvendbare data er ifølge Levin en svært viktig del av arbeidet Statens vegvesen gjør på området.
– Vi ønsker å være et nav for data, og få det videre ut til for eksempel fylker og kommuner, eller andre som ønsker å nyttiggjøre seg av det. Dette er gjerne aktører som ikke har samme mulighet til å hente inn disse dataene på samme måte som oss, sier Levin.
Vegvesenet sørger derfor også for å sikre rettigheter i de kontraktene de inngår til å kunne videreformidle data til andre som måtte trenge det.
– Alt vi gjør er finansiert av skattepenger, og vi har dermed et ønske om at det vi klarer å samle inn skal kunne komme alle til gode. Ved å distribuere dette fritt, kan det også bidra til et mer helhetlig og trygt veisystem.
Utviklet egen løsning for sladding av bilder
Levin er også opptatt å understøtte frigjøring av data som til nå har ligget i fagdatasiloer – slik at det faktisk kan komme til nytte.
Et godt eksempel på dette, er suksessen Vegvesenet har hatt med Vegbilder. I denne kartbaserte nettportalen kan hvem som helst gå inn og hente ut veibilder, tatt av målebilene til Statens vegvesen på store deler av det norske veinettet.
– Dette er målebilder som er fotografert hver 20. meter målebilene våre kjører. Til nå har denne typen bilder vært ansett som persondata, ettersom man kan kjenne igjen biler og andre ting. Av den grunn har også alle disse bildene vært håndtert internt, uten at andre har fått nytte av dem, sier Levin.
Vegvesenet ønsket å ta så mange bilder som mulig – slik at disse kunne deles. Men for at dette skulle skje, ble det avgjørende å finne gode sladdingsrutiner, slik at det ikke lenger var noen personidentifiserende detaljer i noen av bildene.
– Da vi gikk ut i markedet for å finne løsninger på dette, så vi at markedsprisen lå på ti øre for hver eneste sladd, noe som ble altfor dyrt. Da bestemte vi oss for å bygge vår egen algoritme for sladding. Denne gjør ikke bare bildeelementet uklart, men tar også ut fargekanaler og randomiserer disse – så man ikke engang kan se forskjell på en grønn Bring-bil og en rosa personbil.
Denne sladderutinen er, i tråd med delingstankegangen, også gjort åpen og tilgjengelig for andre å bruke, via publisering på Vegvesenets GitHub-konto.
Bygger nye løsninger på toppen
Levin trekker frem den nasjonale satsingen Vegkart.no som et godt eksempel på hvordan Vegvesenet har frigjort en datakilde til bruk for andre å bygge videre på.
– Her får du opp et kartbilde i nettleseren din, men bak dette ligger et API som i sanntid forespør data om utstyr, fartsgrenser, ulykker, trafikkmengde eller noen av de flere hundre andre datatypene som er tilgjengelig fra Nasjonal vegdatabank (NVDB). Dette er data som kan vises i kartet, eller som du kan laste ned og potensielt bruke videre.
En aktør som har sett nytten i denne og bygget en tjeneste basert på dataene som tilbys, er SINUS infra, som gjør gjør veidataene direkte anvendbare for blant andre veientreprenører og kommuner.
– De har klart å lage en forretningsmodell på dette, og gjort det enklere for blant annet veientreprenører og kommuner å anvende offentlig tilgjengelig data, også i kombinasjon med egen datafangst.
Skal andre kunne bygge noe nytt på dine data, krever det at du som dataeier har god kontroll på innsamlingsrutinene, understreker Levin:
– De bilprodusentene som samarbeider med oss, opplever nok at vi går temmelig grundig til verks på dette området. Vi har for eksempel vært med Volvo ut i felt til Jokkmokk, sammen med deres ingeniører. På den måten får vi vite ekstremt mye om datakvaliteten.
Når datasettene er klare til å deles, vet dermed Veivesenet veldig godt hva som bor i dem, og kan kommunisere det utad.
– Ingenting er artigere enn at det kommer en leverandør som sier at de har brukt vår data i sine løsninger.
Forskjellige holdninger til deling
For noen som har vokst opp i en «datagenerasjon», der deling og flyt av data er helt normalt, kan dette høres ut som en selvfølge. Men slik er det ikke nødvendigvis for alle, forteller Levin.
– Da data generelt var litt vanskeligere å få tak i, hadde det også en enorm verdi – og ble gjerne derfor mer beskyttet. I dag ser vi at data som oftest får større verdi om det deles også utenfor egen organisasjon.
I hvilken grad dette faktisk skjer, handler ifølge trafikkingeniøren mye om kulturen internt i virksomheten – og hvorvidt det er tatt stilling til om man ønsker å ha innovative krefter internt.
– Ofte ser vi at mange ingeniører med høy fagstoltet vet at det er litt rusk i dataene. Men spørsmålet blir da hvordan de håndterer dette? Lar de stoltheten hindre videre deling av dataene, eller puster de litt med magen og deler … vel vitende om at all data gjerne har litt «rust»?
Om du vegrer deg for å dele data fordi du er redd for at de kan inneholde feil, er det ifølge Levin et godt eksempel på «det beste ofte blir det godes fiende»:
– I praksis ser man som regel at jo flere som bruker dataene, dess flere feil blir rapportert. Og klarer du å ta disse tilbakemeldingene og feilene på alvor, vil du kunne sitte igjen med data som bare blir bedre.
Krever kompetanseheving
Samtidig er det ikke til å underslå at det å sanke inn og dele data kan føre med seg noen komplekse juridiske problemer.
– Om noe skulle være noen feil i et datagrunnlag, hvem har da ansvaret for dette? Og hvor langt strekker dette ansvaret seg? For å ta mitt eget eksempel, hvilket ansvar har jeg som trafikkingeniør om jeg gir ut feil data til noen, som deretter tar en avgjørelse eller bygger en løsning basert disse dataene? Om vi ikke har svar på slike spørsmål, kommer verken vi eller de eksterne samarbeidspartnerne noe vei – og det kan oppstå en gridlock-situasjon som hemmer innovasjonen.
Nøkkelen for å komme seg forbi slike potensielle hindre er å øke kunnskapen om datadeling – i alle deler av organisasjonen.
– I en organisasjon vil det alltid være forskjellige grader av kompetansebehov knyttet til datadeling. For noen vil det være hensiktsmessig med et «Data sharing for dummies»-kurs, som rett og slett kan gjøre dette mindre farlig, og enklere å forstå. Dette er ikke minst viktig å ha forankret i ledelsen, om man skal klare å bygge en nødvendig kultur og strategi for datadeling i resten av organisasjonen.
Her kan Datafabrikken vise seg å være en viktig bidragsyter.
– En ting er alle de tekniske spørsmålene som måtte oppstå for de som daglig jobber «i grøten» med håndtering av data. Noe annet er hele soft science-biten, som må på plass via kursing og generell kompetanseheving.
Må også lære av hverandre
At det også samarbeides og snakkes på tvers av organisasjoner, bransjer og sektorer er en viktig utvikling, mener Levin.
– Det handler ikke bare om datadelingen i seg selv, men også ved at man lærer av hverandre – og blir inspirert av hva andre har fått til.
Med Datafabrikken og fellesskapet i Datalandsbyen vil brukere kunne dele både erfaringer og spørsmål.
– Når noen er først ute med å gjøre noe nytt, er det mye lettere for andre å følge etter. Ser vi for eksempel at Bane NOR har fått til noe kult på sitt område, er det ikke fritt for at vi også kan gjøre noe tilsvarende, sier Levin.
– Samtidig er det viktig at man forteller åpent om hva man har gjort og hvordan, så andre også kan lære av eventuelle feil. God datadeling krever åpenhet på mange områder.
Lær mer om hvordan din virksomhet kan skape større verdier fra data:
Veiviser
Fra data til verdi
Lær om data og hvordan data gir oss nye innsikter og nye måter å jobbe på.
