Postiad gan Roland, Tîm Canolog y We, Llywodraeth Cymru
Tîm amlddisgyblaethol ydyn ni sy’n chwarae rhan hanfodol yn y gwaith o wireddu’r weledigaeth ar gyfer gwasanaethau a ddisgrifir yn y Strategaeth Ddigidol i Gymru.
Parhau i ddarllenPostiad gan Rhiannon, Data a daearyddiaeth, Llywodraeth Cymru
Er ein bod wedi bod braidd yn dawel ynghylch data agored yn ystod y blynyddoedd diwethaf, mae’n dal i fod yn bwysig i ni. Yn ystod pandemig Covid roedd sicrhau bod data ar gael yn agored yn hollbwysig i roi’r wybodaeth yr oedd ei hangen ar bobl Cymru ar y materion sy’n cael eu hwynebu a’r penderfyniadau sy’n cael eu gwneud.
Parhau i ddarllenPostiad gan Indeg, Tîm Cymraeg 2050, Llywodraeth Cymru
“Byddwn ni’n gwneud popeth y gallwn ni i’w gwneud hi’n haws i ddefnyddio’r Gymraeg mewn technoleg, a byddwn ni’n defnyddio popeth mae technoleg yn ei gynnig i’n helpu ni i ddefnyddio’r Gymraeg.”
Mark Drakeford, Ysgrifennydd y Cabinet dros Gyllid a’r Gymraeg.
Ar 07 Ionawr 2025, cyhoeddodd Mark Drakeford, Ysgrifennydd y Cabinet dros Gyllid a’r Gymraeg, ddatganiad ysgrifenedig yn amlinellu 3 blaenoriaeth newydd ar gyfer ein gwaith ym maes technoleg Cymraeg:
Parhau i ddarllenPostiad gan Jane, Daearyddiaeth a Thechnoleg, Llywodraeth Cymru
Parhau i ddarllenYn ddiweddar, gwnaethom gyhoeddi fersiwn newydd a gwell o ein Ddangosfwrdd rhyngweithiol: Masnach nwyddau rhyngwladol, sy’n cyflwyno ystadegau masnach ranbarthol (‘Regional Trade Statistics’ – RTS) gan Gyllid a Thollau EF (CThEF). Mae’n cynnwys crynodeb masnach, mapiau, siartiau a thablau masnach gyda phartneriaid a chynhyrchion, a siartiau cyfres amser.
Parhau i ddarllenCafodd y Mynegai Amddifadedd Lluosog Cymru (MALlC) diwethaf ei gyhoeddi yn 2019. Fel y nodwyd yn ein blog diweddariad ar fynegai y llynedd, bydd mynegai wedi’i ddiweddaru yn cael ei gyhoeddi ddiwedd 2025 neu ddechrau 2026. Rydym yn anelu at ddiwedd 2025 ac ar hyn o bryd rydym yn cyfeirio at y diweddariad arfaethedig fel MALlC 2025.
Parhau i ddarllenRydym yn gweithio ar blatfform newydd a gwell ar gyfer StatsCymru i gadw i fyny â diweddariadau technolegol ac anghenion defnyddwyr. O ganlyniad, ac fel yr esboniwyd yn ein blog cyntaf, nid yw ein gwasanaethau OData wedi bod ar gael ers diwedd mis Awst. Gwnaethon ni esbonio yn y diweddariad fis diwethaf y cynlluniau dros dro fydd yn cael eu rhoi ar waith tan y caiff gwasanaeth newydd StatsCymru ei sefydlu yn 2025.
Mae’r blog hwn yn esbonio’r trefniadau dros dro ar gyfer ffeiliau data fydd yn cymryd lle OData.
Parhau i ddarllenPostiad gan Evie, Uned Gwyddor Data, Llywodraeth Cymru
Mae llawer o goetiroedd yng Nghymru wedi’u clirio, yn enwedig ers y 19eg ganrif. Rydym yn diffinio ‘coetir coll hanesyddol’ fel coetir sydd i’w weld ar hen fapiau ond sydd bellach wedi diflannu. Gallai fod yn addas ailblannu’r hen safleoedd hyn gan y byddai’r pridd gwreiddiol wedi bod yn addas iawn ar gyfer tyfu coed gyda rhwydwaith o wreiddiau ac ecosystem eisoes ynddo. Bydd cynlluniau creu neu adfywio coetiroedd ar y safleoedd hyn fod yn fwy tebygol o lwyddo a chefnogi targedau’r llywodraeth, fel Coedwig Genedlaethol Cymru. Mae’r blog hwn yn disgrifio sut mae’r uned gwyddor data yn defnyddio ‘golygon cyfrifiadurol’ (math o AI sy’n gweithio gyda delweddau) i wneud hyn.
Mae cliwiau ynghylch ble oedd y coetiroedd hyn i’w gweld ar hen fapiau sy’n rhoi cipolwg gwerthfawr i ni ar sut mae ein tirwedd wedi newid. Ond mae’r mapiau hyn yn anodd eu defnyddio ac yn gofyn am ymdrech i’w dadansoddi, yn enwedig os ydych chi’n edrych ar y wlad gyfan.
Ffigur 1: Rhannau o’r map sy’n goetir
Mae’r Uned Gwyddor Data wedi bod yn gweithio gyda chydweithwyr yn CADW (gwasanaeth amgylchedd hanesyddol Llywodraeth Cymru), ein tîm daearyddiaeth a Cyfoeth Naturiol Cymru i ystyried sut y gellid defnyddio modelau cyfrifiadurol i adnabod coetiroedd ar hen fapiau. Gall cymharu’r hen fapiau hyn â data diweddar ddatgelu’r coetiroedd coll a gwerthfawr hynny.
I hyfforddi’r model AI, rydym wedi defnyddio mapiau Arolwg Ordnans mor bell yn ôl â’r 1840au ac wedi labelu rhai safleoedd ar y mapiau â llaw gan ddefnyddio’r allwedd fel cyfeirnod. Gwnaethon ni ddefnyddio meddalwedd geo-ofodol ffynhonnell agored i dynnu ffiniau o amgylch symbolau i labelu gwahanol fathau o goetir. Roedd y labeli hyn yn cynnwys rhywogaethau coed fel Coed Conwydd, Perllannau a Helyg Gwiail.
Defnyddiwyd y mapiau hyn a’r labeli i ddysgu’r model AI i adnabod safleoedd tebyg ar rannau eraill y map gan ddefnyddio’r patrymau a symbolau (nodweddion) yr oedd wedi’u dysgu i’w hadnabod.
Mae ein fersiwn gyntaf o’r model wedi dangos canlyniadau addawol, fel y gwelwch yn Ffigur 2. Yn yr enghraifft hon, o ardal yn Llannerchymedd, Ynys Môn, roedd y model wedi lliwio’n wyrdd y rhannau yr oedd yn hyderus eu bod wedi’u mapio’n goetiroedd.
Ffigur 2: Coetir wedi’i liwio’n wyrdd gan AI
Mae’r AI wedi labelu ambell ran yn goetir, ond mewn gwirionedd mae symbolau’r map yn dangos eu bod yn chwareli, arfordir neu gyfuchliniau. Hefyd, ambell waith, byddai testun ar y map sy’n nodi coedwig neu allt, yn cael ei gamlabelu gan y model yn ystod yr hyfforddiant, fel darn o goetir. Trwy drugaredd, gellir cywiro’r gwallau hyn yng ngham nesaf y gwaith.
Ffigur 3. Tir wedi’i gamlabelu gan AI fel coetir
Bydd cam nesaf ein gwaith yn canolbwyntio ar wella’r model AI trwy ychwanegu mwy o ddata hyfforddi sy’n cynnwys tir y mae’n ei gamlabelu’n aml a mireinio paramedrau’r model. Byddwn hefyd yn cymharu’r coetiroedd y mae’r model yn eu nodi â ffynonellau data eraill, megis Rhestr Coetiroedd Hynafol, i nodi’r mannau lle gallai coetiroedd fod wedi bodoli yn y gorffennol, ond nad ydynt yn bod mwyach, ac felly’n goetiroedd “coll”. Byddwn yn diweddaru’r gwaith hwn yn rheolaidd wrth iddo fynd yn ei flaen.
Rydym yn gweithio ar blatfform newydd a gwell ar gyfer StatsCymru i gadw i fyny â diweddariadau technolegol ac anghenion defnyddwyr. O ganlyniad, ac fel yr esboniwyd yn ein blog blaenorol, ni fydd ein gwasanaethau OData ar gael o ddiwedd mis Awst.
Mae’r neges hon yn rhoi’r wybodaeth ddiweddaraf am y trefniadau dros dro yr ydym yn eu rhoi ar waith i ddisodli OData nes bod gwasanaeth newydd StatsCymru ar waith yn 2025.
Parhau i ddarllen
Blog Digidol a Data 