# 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

1. **Om SUCCESS:** Skala till fler städer, kundpiloter
2. **Om PARTIAL:** Iterera på problemområden
3. **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*