Bortom chattbotar: Novia utvecklar en interaktiv AI-arbetsyta för ingenjörer
På fotot: Christoffer Björkskog och Lamin Jatta på en konferens i Koszalin, Polen.
Under de senaste månaderna har forskarna Christoffer Björkskog och Lamin Jatta vid Yrkeshögskolan Novias forskningsgrupp för maritim teknik utvecklat något som tar AI-interaktion långt bortom det traditionella chattfönstret.
Novias egen plattform, ANCHOR, som utvecklas inom projektet Virtual Sea Trial, möjliggör samarbete med en AI-agent genom en dynamisk visuell arbetsyta. Plattformen gör det möjligt för användare att utforska dokument, köra simuleringar, delegera och granska arbete samt bygga kunskapsstrukturer på ett sätt som är intuitivt, transparent och genuint samarbetsinriktat.
I stället för att dölja sina resonemang bakom text i en chatt visar ANCHOR visuellt hur information hänger samman. Noder, länkar, källor, simuleringar och resultat visas direkt på arbetsytan. Användare kan ladda upp PDF-filer, FMU-modeller och andra datakällor, och AI-agenten kan extrahera parametrar, köra simuleringar, tolka resultat och organisera allt i en levande, interaktiv arbetsmiljö.
”Kort sagt är ANCHOR ett exempel på den senaste utvecklingen mot agentnativa applikationer. Grundkonceptet för dessa är att människor och AI-agenter ska kunna använda samma verktyg för att arbeta tillsammans på en gemensam arbetsyta. I ANCHORs fall är arbetsytan den delade miljön, och agenten kan till exempel vara Claude Code, Codex eller Open Code. Tanken är att användaren tar med sin egen AI-agent in i applikationen för att samarbeta på den gemensamma arbetsytan”, säger teamledare för Intelligenta system Johan Westö.
”AI-agenter blir alltmer faktiska användare av våra system. Därför behöver vi designa systemen för dem från början, inte försöka bygga in dem i efterhand”, säger Christoffer Björkskog.
Varför utvecklar ni detta?
”Vi utvecklar detta eftersom tekniska dokument innehåller mycket värdefull ingenjörskunskap, men den kunskapen är ofta svår att extrahera, verifiera och återanvända. Ingenjörer behöver ofta manuellt söka igenom PDF-filer, datablad, manualer och simuleringsfiler. Processen är både tidskrävande och riskerar att leda till fel”, säger Lamin Jatta.
Målet är att skapa en AI-assisterad arbetsyta där kunskap från teknisk dokumentation inte bara är tillgänglig genom konversation, utan också visualiseras, struktureras och kopplas direkt till underliggande källor och bevis.
Vad ska den användas till?
ANCHOR utvecklas för att stödja kunskapsarbete inom teknikområden där teknisk dokumentation och simuleringar spelar en central roll.
”Plattformen kan till exempel extrahera fakta, specifikationer, tabeller och visuella områden ur tekniska dokument. Den kan också visa exakt var varje svar har sitt ursprung i källmaterialet. Resultaten organiseras på en visuell arbetsyta och de extraherade dokumentparametrarna kopplas till simuleringsflöden. I framtiden kommer plattformen även att stödja analys av FMU-baserade simuleringar”, förklarar Christoffer Björkskog.
Vem kommer att använda den i framtiden?
De främsta användarna kommer att vara ingenjörer, forskare, studerande och andra experter som arbetar med teknisk dokumentation och simuleringsmodeller.
”Det handlar bland annat om marin-, maskin-, och simuleringsingenjörer samt forskare som arbetar med digitala tvillingar eller virtuell driftsättning. Även studerande som lär sig att koppla samman teknisk dokumentation med simuleringsmodeller kan ha nytta av verktyget. Produktutvecklings- och underhållsteam som snabbt behöver förstå tekniska specifikationer är också en potentiell användargrupp”, säger Jatta.
Hur skiljer sig detta från dagens arbetssätt inom virtuell simulering?
”Dagens arbetsflöden för virtuell simulering kräver ofta att användare manuellt läser dokument, extraherar parametrar, tolkar tabeller och överför värden till simuleringsverktyg. Kopplingen mellan den ursprungliga dokumentkällan och simuleringsindata är ofta svag eller går helt förlorad. Det här projektet skiljer sig genom att vi vill göra hela kedjan synlig – från källdokumentet och de extraherade bevisen, via den strukturerade arbetsytan, till simuleringsparametrarna”, förklarar Jatta.
Det innebär att användarna inte bara kan se vilka indata som används i simuleringen, utan även varifrån de kommer och om de är förankrade i den ursprungliga dokumentationen.
Hur utvecklar ni plattformen vidare?
”Vi fortsätter att utveckla dokumentpipeline-strukturen, som består av ett bronslager för råa dokument, ett silverlager för strukturerade sidor, text, tabeller och metadata samt ett guldlager för semantiska regioner, skärmbilder och källförankrade bevis”, säger Jatta.
”Nästa steg är att göra informationssökningen mer tillförlitlig, förbättra hur agenten väljer mellan text, tabeller, listor och bilder samt koppla extraherade parametrar ännu närmare FMU-baserade simuleringar. Vår långsiktiga vision är en förklarande ingenjörsassistent som hjälper användare att gå från tekniska dokument till validerade simuleringsarbetsflöden”, avslutar Björkskog.