Möt Petri Vasara, Dr Tech

Hej Petri! Vad är du specialiserad inom?

Jag är ingenjör med en masterexamen i systemteknik, jag har en licentiatuppsats i datavetenskap samt en doktorsexamen i artificiell intelligens och datavisualisering. Kunskap och erfarenhet som är mycket mer efterfrågad idag än tidigare i min karriär.

Hur var din första tid på AFRY?

Jag började arbeta på Pöyry (idag AFRY) som den första personen med titeln Miljöstrateg. Filosofin var tydlig – miljöfrågor skulle vara en del av allt vi gör, och inte separeras. Det var vid den tiden vi började kombinera det senaste inom teknik med förutspådda trender och vi har nu mer än 20 års erfarenhet av att använda artificiell intelligens i allt från att ta fram prognoser för hållbarhetstrender till att analysera företagsstrategier, startups inom bioprodukter och marknadsdynamik.

Hade du någon aning om hur relevant AI skulle bli?

Jag visste att det skulle bli stort och det utvecklades hela tiden bakom kulisserna. Ingen förstod det då och det sågs som lika konstigt och värdelöst som att vara expert på månstenar, så jag undvek att nämna det och låtsades vara en "normal" ingenjör.

Tiderna har förändrats och AI används mer än någonsin, på olika sätt och inom många olika branscher. AFRY ligger i framkant inom området, vi har många spjutspetsar och tillsammans lär vi känna alla våra förmågor en bit i taget. Bland annat arbetar vi med AI-projekt där vi samlar in data för att skapa energisnåla samhällen, säkrare och effektivare transportnät men även i projekt där vi analyserar framtidens matkonsumtion.

Kan du berätta om något projekt som du har jobbat med?

Under de senaste åren har vi arbetat i projekt där vi kombinerat våra egna AI-verktyg med vår domänexpertis och har kunnat hitta svar på många intressanta frågor relaterade till ämnen som läkemedel, material och digitala tjänster.

Bland annat så har vi med hjälp av vårt egna AI-verktyg som vi kallar för AFRY Food Fact Finder gjort sektoriella CO2-färdplaner på nationell nivå för länderna i Norden och Nederländerna. I ett annat projekt har vi med hjälp av AI analyserat över 7 000 startups och 10 000 investerare för att hitta lyckade matchningar. Vi gjorde också en teknikbedömning för en avancerad Green Computing-studie för våra kunder.

Hur kan vi arbeta med AI i livsmedelsindustrin?

Det finns stor potential när det kommer till att använda AI inom livsmedelsindustrin. Vi har identifierat ett par områden inom branschen som vi tror kan förbättras med hjälp av AI, och vi kallar dem "the Food Fantastic Four":

• Finjustera tillverkningsprocesserna för t.ex. tillverkning av marinbaserade proteiner
• Finna den mest anpassningsbara och hållbara försörjningskedjan med reservvägar för hälsosam lipidrik mat
• Formulera strategier för livsmedels- och detaljhandelsföretag baserat på tillgängliga text- och siffrordata, och
• Förutspå vad som är nästa stora trend inom livsmedelsbranschen

Om vi ska vara visionära, vad tror du att vi kommer att se i framtiden inom livsmedelsindustrin?

Omständigheter kommer att driva oss mot möjligheter som nya källor till viktiga näringsämnen (där vissa kanske inte är så aptitretande, t.ex. maskar) och upptäckten av nya proteiner. Vi kommer också se mer inom Grön matkemi och nya gröna kemikalier. ”Molekylär matgastronomi” i sig är ett växande område.

Det är en mycket invecklad balansgång: vi ser en mycket avancerad sammanslagning av bioteknik och AI som skapar möjligheter, samtidigt som vi måste hantera stigande livsmedelspriser, förbättra markanvändning och försörjningskedjor, samt anpassa oss efter brist på vatten och jordbruksmark. Hur säkrar vi framtidens livsmedelstillgång? Matnyttig data bland molnen, och fötterna på jorden - vi måste tänka stort men fokuserat för att hitta det som mättar bäst och flest.

Finns det några trender i branschen som du tycker är extra intressanta?

Det finns en trend som är "en miljonfråga" att lösa: hur får vi information om vilka allergiframkallande egenskaper som eventuellt finns hos ett helt nytt protein? Följdfrågan är: hur väljer vi det lämpligaste av 100 000 protein-kandidater? Om vi hittar den rätta, tjänar alla på det och mycket snabbare. Det är en uppgift att sätta tänderna i.