Files

T

Bernt bae705aa97 ARCHITECTURE: NFC roadmap, edge AI, audit logging

- Add NFC ePassport roadmap (ICAO 9303, eIDAS)
- Add TensorFlow.js edge face detection (BlazeFace)
- Add structured audit logger (GDPR-compliant)
- Risk scoring support

Part of KYC Apple Native UX v1.1.0

2026-06-29 16:24:48 +00:00

3.4 KiB

Raw Blame History

UIOS Validation Plan

Mål: Bevisa att UIOS kan skapa ett korrekt Urban Knowledge Graph från verklig data.

Tidsram: 2 veckor
Resurser: 10 Zoomers, 3 städer
Mål: 5,000–10,000 observationer

Prioritering (enligt Erik)

1. Multi-City Pilot (HÖGSTA PRIORITET)

Inte för fler funktioner — för att testa om samma pipeline fungerar i olika miljöer.

Tre städer:

Stad	Typ	Klimat	Status
Bangkok	Tropisk storstad	Tropiskt	🟡 Pågår
Torrevieja	Mindre medelhavsstad	Medelhav	🔴 Ej startad
Stockholm	Nordisk stad	Tempererad	🔴 Ej startad

Samma KPI:er i alla städer:

Observation Acceptance Rate
Average GPS Accuracy
Average Image Quality
AI Confidence Distribution
Auto Merge Rate
Manual Review Rate
Time from Capture → UKG Update

2. Zoomer API (Förenklat)

Endast det som behövs:

POST /zoomers/register
POST /missions/assign
POST /missions/:id/status
GET  /zoomers/:id/score
POST /instructions/send
POST /zoomers/:id/level

Inga onödiga endpoints förrän arbetsflödena är validerade.

3. Admin Panel

Deployas först när piloten är redo — för att följa riktiga Zoomers i fält.

Tvåveckorsplan

Vecka 1: Bangkok Pilot

Dag	Aktivitet	Mål
1	Rekrytera 3 Zoomers	3 aktiva
2	Onboarding Level 1-2	Alla godkända
3-5	Datainsamling	200+ observationer
6-7	Review & justering	Kedjan fungerar

Vecka 2: Torrevieja + Stockholm

Dag	Aktivitet	Mål
8-10	Torrevieja launch	3 Zoomers, 200+ obs
11-13	Stockholm launch	3 Zoomers, 200+ obs
14	Global review	600+ total, jämförelse

Success Criteria

Kedjan måste fungera

[✅] Uppdrag → [✅] Capture → [✅] Upload → [✅] AI → 
[✅] OIE → [✅] UKG → [✅] Mission Gen

Mätvärden

Mätvärde	Bangkok	Torrevieja	Stockholm
Zoomers	3	3	3
Observationer	200+	200+	200+
Acceptance Rate	>85%	>85%	>85%
GPS Accuracy	<5m	<5m	<5m
Image Quality	>0.70	>0.70	>0.70
Capture→UKG	<30s	<30s	<30s

Lärdomar att samla in

Tekniska

Fungerar pipelinen i alla tre klimat?
Generaliserar AI-modellerna?
Hur påverkas GPS-accuracy av stadsmiljö?
Vilka objekttyper är svårast?

Operativa

Hur lång tid tar onboarding?
Vilka instruktioner fungerar bäst?
Hur hanterar Zoomers olika väder?
Vilka områden är svårast att dokumentera?

Affärsmässiga

Vilken data är mest värdefull för kunder?
Vilka rapporter vill kunder ha?
Hur mycket är de villiga att betala?
Vilka branscher visar störst intresse?

STOPP-kriterier

Avbryt piloten om:

Mindre än 50% acceptance rate efter 3 dagar
Genomsnittlig GPS-accuracy > 10m
Fler än 50% manuella reviews
Zoomers slutar av frustration

Nästa steg efter validering

Om SUCCESS: Skala till fler städer, kundpiloter
Om PARTIAL: Iterera på problemområden
Om FAILURE: Omvärdera arkitektur

VIKTIGT: Bygg inga nya komponenter förrän valideringen är klar. Fokusera på att få existerande kod att fungera med verkliga användare.

Senast uppdaterad: 2026-06-28 Godkänd av: Erik Svensson

3.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape