Kristoffer Tangrand publiserer ny artikkel rundt anvendelsen av LSTM og Stordata

PhD kandidat Kristoffer Tangrand har videreutviklet ideer som flere tidligere studenter på masterstudiet har jobbet med tidligere.  Stordata fra en rekke sensorer plassert i ulike rom av et bygg på 35000m2 har blitt analysert.  Sensorene produserer minuttbaserte tidsserier. Målinger av CO2, fuktighet, temperatur, lys, bevegelse og lyd har blitt brukt for å monitorere inneklima, men også for å bestemme byggets bruk uten at nye typer sensorer som for eksempel kamera kreves.  LSTM nettverket ble trent på data som ble tagget i løpet av høsten 2019.  Det var en krevende jobb. Kristoffer har vist at det er spesielt samsvar mellom CO2 og fuktighet. Han har også vist at det er en betydelig treghet i luftesystemet når mange mennesker er samlet i et rom. Det innebærer for eksempel at bruken av rommet om morgen kan ha stor betydning for nivået senere på dagen selv om det har vært utlufting. Likevel har han klart å bruke de aktuelle tidsseriene til å prediktere antall mennesker som befinner seg i et rom per halvtime med brukbar nøyaktighet selv med et marginalt treningsgrunnlag.  Dette skjer uten at rommets bruk kan koples til individer. Kristoffers LSTM nettverk fungerer best med flere mennesker i et rom. Arbeidet er publisert i en egen artikkel.