Om prosjektet
Denne bacheloroppgaven tar for seg hvordan kunstig intelligens (KI) kan brukes for å støtte kravhåndtering i komplekse og regulerte prosjekter, med hovedfokus på dekommisjonering av atominstallasjoner. Slike prosjekter krever høy grad av dokumentkontroll og sporbarhet, og involverer ofte store mengder ustrukturert informasjon som må tolkes og kobles sammen. Målet med prosjektet er å utvikle en prototype som benytter KI og en enkel chatbot-løsning for å hente ut, organisere og presentere krav på en mer tilgjengelig måte. Ved å automatisere deler av prosessen, håper vi å redusere manuelt arbeid og samtidig forbedre oversikt og presisjon i håndteringen av tekniske og regulatoriske krav. Gjennom prosjektet ønsker vi å vise hvordan en kombinasjon av kunstig intelligens og brukervennlige grensesnitt kan gjøre kravhåndtering mer effektiv, nøyaktig og tilgjengelig. Løsningen vi utvikler skal kunne bidra til bedre forståelse av krav, raskere søk i dokumentasjon og en mer strukturert arbeidsflyt, egenskaper som er essensielle i prosjekter der feil kan ha store konsekvenser.
Bilder:
-
Landingssiden til NNDKRAV-nettsiden, hvor du enkelt kan stille spørsmål om krav og få umiddelbare svar fra KI-chatboten.
-
Chatbotten henter presis informasjon fra kravdokumenter ved hjelp av en KI-modell, og gir et svar med kildehenvisning.
Prosjektdeltakere
Husein Ramzanovitsj Alkhastov, Mahamed Abdullahi Guled, Sajad Adel Al-Zayadi, Ine Amalie Staack Gresholdt og Adyan Ali.
Om oppdragsgiveren
Norsk nukleær dekommisjonering (NND) er et statlig forvaltningsorgan etablert i 2018, lokalisert i Halden. Hovedformålet til NND er å planlegge og sørge for framdrift ved opprydding av norsk nukleær virksomhet og sikker håndtering av nukleært avfall. Dette innebærer å fjerne radioaktive kilder, demontere utstyr og systemer, rive strukturer og bygninger, og overføre radioaktivt materiale til anlegg godkjent for mottak og lagring. Ved slikt arbeide, har NND ansvar for å ivareta lover, forskrifter, internasjonale retningslinjer, reguleringer, osv., knyttet til helse, miljø og sikkerhet.
Veileder
Alireza Khakpour, Høgskolen i Østfold