iioote och Viking Analytics lanserar en AI-baserad produkt som förutser svartmögeltillväxt

Viking Analytics, en svensk start-up inom avancerad dataanalys och iioote, en IoT-lösningsleverantör och LoRa Alliance®-medlem, presenterade idag en ny produkt som använder artificiell intelligens (AI) för att upptäcka tidig debut av svartmögel (Stachybotrys chartarum) i byggnader.

iioote och Viking Analytics lanserar en AI-baserad produkt som förutser svartmögeltillväxt 1Algoritmen som utvecklats av Viking Analytics använder data som samlats in av sensorer för att upptäcka variationer i temperatur och fuktighet som indikerar risken för svamptillväxt, känd för att orsaka kostsamma skador i byggmaterial som träskivor och gips.

Fukt-, temperatur- och läckagesensorer installeras på platser där det finns en hög risk för vattenskador, så som badrum, kök, nära vattenledningsförgreningar och avloppssystem, där de automatiskt registrerar och trådlöst överför mätdata. Informationen skickas sedan till iiootes plattform WebIoT, i vilken en anomali-detekteringsalgoritm ständigt analyserar nivåer av fuktighet och temperatur som kan gynna tillväxten av svartmögel. Analysen visas i ett användarvänligt gränssnitt och utlöser larm när risknivån stiger, så att experter kan bestämma vilka åtgärder som ska vidtas baserat på data. SMS- och e-postnotifieringar kan lätt konfigureras.

Viking Analytics anomali-detekteringsalgoritm används normalt av komplexa tillverkningsindustrier, där många sensorer har installerats i processen och samlat in data i flera år. Enligt Stefan Lagerkvist, VD för Viking Analytics, visar det nya erbjudandet att ”sektorer som inte är beroende av dyra maskiner, till exempel försäkringsbranschen och fastighetsförvaltning, får stor nytta av Internet of Things (IoT) och vår dataanalys. Vi tar nu ett viktigt steg i företagets utveckling genom att inkludera smarta städer”, förklarar han.

Det nya erbjudandet är ett resultat av ett partnerskap mellan företagen som startade i september 2019 för att lösa ett problem för ett VA-bolag samt ett försäkringsföretag för att upptäcka en tidig risk för uppkomst av svart mögel och agera på det. Användningen av artificiell intelligens sparar tid som man annars spenderar på att manuellt gå igenom data och dessutom kan personer utan data-science utbildning analysera och fatta bättre beslut baserat på data.

Robert Spertina, VD och Head of IoT på iioote, förklarar att kunna övervaka och upptäcka fukt innan det orsakar omfattande skador är extremt viktigt för byggföretag, hyresvärdar, fastighetsägare och försäkringsbolag. “Undersökningar visar att det kostar mer än 6 miljarder kronor varje år för husägare i Sverige, vilket direkt påverkar ersättningen som försäkringsbolagen betalar. En av våra kunder beräknade att besparingen för ett vattenläckage motsvarar investeringen av över 100 sensorer, så det är verkligen en kostnadseffektiv lösning,” tillägger han.

Sensorerna är trådlösa med flera kilometers räckvidd, batteridrivna med många års drift och kan anslutas till offentliga eller privata LoRaWAN-radionätverk byggda för IoT.