Unifai hadde knapt en betaversjon å vise til, men det hindret ikke amerikansk energikjempe i å ville samarbeide

Selskapet bygger en nettbasert plattform hvor dataeksperter kan samarbeide for å generere datasett for maskinlæring - og oppstarten ble midt i corona.

– Det er jo litt spennende å starte et selskap midt i en pandemi, men når man er «digital først», så er det greit. I tillegg får man litt tid til å utvikle i fred, sier Alexandra Gunderson, daglig leder i Unifai, til Shifter.

Selskapet deltok i siste runde av akseleratorprogrammet DNB NXT som kjøres av StartupLab og har allerede landet sin første kunde i USA; Brookhaven National Lab, som er den amerikanske versjonen av sveitsiske Cern.

Den amerikanske laben har flere store prosjekter med Department of Energy (DoE) på gang.

– Datamengden øker for hver dag og all den dataen kan forandre tung industri. Det kan for eksempel påvirke hvordan vi opererer med utstyr, når vi planlegger vedlikehold og redusere skaden når en feil skjer, sier Gunderson.

– Men det kan også fort bli uoversiktlig og vanskelig å håndtere. Det er problemet som Unifai prøver å løse ved sine løsninger for tidsseriedata, legger hun til.

– Hvordan får man en storkunde i USA fra første øyeblikk?

– Vi kontaktet dem tidlig i prosessen for å høre om de kunne teste tjenesten. De er ingeniører, og vi ønsket tilbakemeldinger, sier Gunderson og fortsetter:

– Så begynte de å snakke om et problem de selv hadde, hvor det var mye manuelt arbeid og excel-ark. Vi spurte om det var noe vi kunne løse, og det var midt i blinken, sier hun - og viser til et prosjekt der de skal hjelpe departementet med å sjekke effektiviteten til strømnettet for privatboliger i USA.

– I det prosjektet de jobber med, må de sjekke om strømnettet er stødig nok til at folk kan bytte til bærekraftig energi, spesielt på oppvarming og nedkjøling med varmepumper, forklarer Gunderson.

Unifais oppgave blir å se på sensordataen som kommer fra varmepumpene, hvilken fart de kjører på, om de kjøler eller varmer, og så kalkulere effektiviteten, og hva det vil si for ytelsen og for strømnettverket.

3 millioner i startkapital

Trioen bak Unifai har alle data-bakgrunn og samtlige har jobbet lenge med å utvikle programvareløsninger for AI i tunge næringer.

Gjennom sin erfaring ved å jobbe datadrevet på tvers av flere prosjekter, fra design av siste generasjon gassturbiner til å estimere utmatting av undersjøiske brønnhoder, har de sett et behov for bedre verktøy til å fange innsikt og samarbeide på tvers av ulike steder og domener, forteller Gunderson.

– Hvordan er det å drive business i USA nå?

– Det går fint. Det er mye videosamtaler. Men i vår bransje får du sjelden møte ekspertene og dataingeniørene i selskaper uansett, fordi de ofte sitter på et annet sted. Som i min forrige jobb, når jeg skulle jobbe med en ingeniør som satt på en oljeplattform ute i Nordsjøen, fikk jeg aldri reist dit og møtt vedkommende uansett. Så vi er vant til å jobbe digitalt, sier hun.

Unifai har også fått med seg en god slump penger på veien. Før pandemien inntok Norge, hadde selskapet fått innvilget «fase 1»-støtte fra Innovasjon Norge. Da krisepakkene kom, fikk de mulighet til å søke «fase 2»-støtte, og endte opp med 1,5 millioner kroner. De har også fått samme sum fra akselerator-programmet.

– Vi hadde hørt gode ting om akseleratoren og bestemte oss for å søke. Vi var veldig ivrige etter å komme i gang og flyttet inn på StartupLab 10. mars, 9 dager før programmet skulle starte. Men så kom corona, og vi måtte flytte ut bare noen dager senere. Da har store deler av programmet vært digitalt og vi har lært mye underveis.

– Er det luksus å starte med så mye penger på startblokka?

– Det tar bort mye av det som er skummelt med å starte et selskap. Man kan ta litt høyere risiko på prosjekter, i tillegg til at man kan ha høy fart helt fra starten.

Første data science-selskap

Selskapet har nå fått med seg Ine Oftedahl, direktør for «Data Transformation» i DNB, som mentor, også etter endt program.

– Jeg synes de er såpass interessante at jeg vil bli med litt til. Unifai er det første rene data scence-selskapet vi har hatt med oss, sier hun og legger til:

– Det er en god læring for både oss i DNB og for selskapet, å kunne utforske nye muligheter med tidsserie, sier Oftedahl.

DNB planlegger i høst å utforske flere ulike typer samarbeid med Unifai.

– Det er spennende å utforske om dette kan brukes innenfor fintech også. Vi har først og fremst tenkt på tidsserie som noe som måler noe på fysiske sensorer. Men det finnes også mye tidsserie innenfor fintech, sier Gunderson.