Tekoälyosaaminen on tulevaisuuden menestystekijä
Tekoälyyn pohjautuvat ratkaisut tekevät tuloaan lähes jokaiselle toimialalle, ja niiden hyödyntämisen varhaisessa vaiheessa omaksuvat yritykset voivat saavuttaa valtavia kilpailuetuja. Yritysten apuna on tekoälyn tutkimuskeskus AI Hub Tampere, jonka tavoitteena on alentaa yritysten kynnystä aloittaa tekoälyratkaisujen kehittäminen.
TEKSTI tuomas i. lehtonen ja pekka abrahamsson | kuva midjourney-kuvagenerointimalli ja anni tapio
Termi tekoäly otettiin käyttöön jo 50-luvun loppupuolella. Sen kehitys on kuitenkin päässyt toden teolla vauhtiin vasta tällä vuosituhannella. Kehitysharppaukseen on vaikuttanut osaltaan internet, joka on lisännyt eksponentiaalisesti tekoälyn opettamiseen tarvittavan, digitaalisessa muodossa olevan datan määrää. Tekoälyn kehitystä ovat siivittäneet niin ikään tietokoneiden algoritmi- ja laskentatehojen merkittävä kasvu, koneoppimismenetelmien ja neuroverkkojen voimakas kehitys sekä tietokoneiden kyvykkyys ymmärtää luonnollista kieltä.
Uusimmat tekoälyjärjestelmät pystyvät kahlaamaan nopeasti läpi valtavia määriä dataa sekä syväoppimaan ja kehittämään toimintaansa läpikäymänsä tiedon pohjalta. Tietokoneiden opittua tulkitsemaan luonnollista kieltä myös ihmisen ja koneen vuorovaikutuksesta on tullut sujuvampaa. Käyttäjän ei tarvitse enää hallita vaikeita koodijärjestelmiä. Esimerkiksi keskustelu OpenAI:n lanseeraaman tekoälyä soveltavan ChatGPT-virtuaaliapurin kanssa muistuttaa pitkälti kaverin kanssa chättäilyä.
Tampereen yliopiston ohjelmistotekniikan professori Pekka Abrahamssonin mukaan tekoälyn kehitys on ollut erityisen nopeaa viimeisen vuosikymmenen aikana. Tähän ovat vaikuttaneet erityisesti juuri koneoppimisessa ja neuroverkkoteknologiassa tapahtuneet kehitysaskeleet. Koneita on mahdollista opettaa valtavilla tietomassoilla, joita saadaan kerätyksi näppärästi monista järjestelmistä avointen API-rajapintojen ansiosta.
Syväoppimisteknologioiden kehityttyä tietokoneiden kyvykkyys kuvan- ja puheentunnistukseen on kehittynyt huimasti. Esimerkiksi tekoälyalgoritmeja käyttävät konenäköratkaisut pystyvät ennustamaan mittausdatan pohjalta tuotantokoneiden tulevaa huoltotarvetta.
– Vuoteen 2010 asti tekoälylle voitiin ulkoistaa yhden yksinkertaisen asian hoitaminen. Esimerkiksi auton teknologiajärjestelmä pystyi tarkkailemaan ylittääkö auto tien keskilinjan vai ei. Nyt voidaan automatisoida jo hyvinkin monimutkaisia toimintaketjuja, joissa tekoäly huomioi useita muuttujia samanaikaisesti. Tekoälylle voidaan fyysisten suoritusten ohella ulkoistaa myös luovia työtehtäviä ja päätöksentekoa. Tekoäly voi tuottaa esimerkiksi Tarantinon keskivertoelokuvaan soveltuvan käsikirjoituksen, Abrahamsson kuvailee.
Punaisena lankana eettinen ja turvallinen kehittäminen
Abrahamsson ja Business Tampereen Senior Business Advisor Minna Kinnunen uskovat tekoälyn kehityksen jatkuvan kiivaana tulevinakin vuosina. Tekoälyyn perustuvat sovellukset disruptoivat lähitulevaisuudessa miltei kaikkia toimialoja ja ammatteja asianajotoiminnasta koulutukseen ja teollisuuteen.
Tekoälyn muutosvoima on niin suuri, että sen kehittymiseen liitetään paljon pelkoja ja jopa kauhukuvia. Voiko tekoäly kaapata vallan ja viedä ihmisten työt?
Abrahamsson ja Kinnunen uskovat tekoälyn tuovan ihmiskunnalle paljon enemmän etua kuin haittaa. Olennaista on, että tekoälysovellusten kehittämisessä painotetaan vastuullisuutta ja läpinäkyvyyttä. Ainakin vielä tekoäly tekee runsaasti virheitä informaatiota kerätessään ja yhdistellessään – on arvioitu, että jopa 60 prosenttia tekoälyn käyttämästä datasta on virheellistä.
– Meidän pitää olla valmiita käyttämään tekoälyä. Samalla meidän on oltava tietoisia siihen liittyvistä riskeistä, edettävä kehittämistyössä eettisesti ja valvottava tekoälyn toimintaa jatkuvasti. Tekoälyn käyttäminen ei saa johtaa esimerkiksi ihmisten syrjintään tai eriarvoistumiseen, Kinnunen muistuttaa.
Abrahamsson nostaa esiin myös turvallisuuteen liittyvät huolet. Esimerkiksi Teslan pääosin ansiokkaasti toimivan, tekoälyä hyödyntävän Autopilot-järjestelmän tekemät virheet ovat aiheuttaneet useita vakavia liikenneonnettomuuksia ympäri maailman. Tekoälyn keräämä virheellinen tieto pitää pystyä karsimaan faktatiedon joukosta. Tässä tarvitaan asiantuntijan osaamista.
– Tekoälyn hyödyntämisessä turvallisuuteen ja yksityisyyden suojaan liittyvät kysymykset on laitettava etusijalle. Tarvitaan regulaatiota, joka ohjaa tekoälyn hyödyntämistä, ja ylilyönnit on sanktioitava. Organisaatioiden on luotava selvät toimintatavat ja ohjeistukset tekoälyn käyttöön. Tällä hetkellä mennään liiaksi teknologian ehdoilla.
AI Hub Tampere luo pohjaa tekoälyn hyödyntämiselle
Tulevina vuosina tekoäly tarjoaa yrityksille jättimäisiä mahdollisuuksia niin toiminnan tehostamiseen, tuotekehitykseen kuin aivan uudenlaisen liiketoiminnan luomiseenkin. Tekoälyn varhaisessa vaiheessa omaksuneet yritykset voivat valjastaa tekoälystä itselleen keskeisen kilpailuedun.
Jotta suomalaiset yritykset pystyvät menestymään globaalissa tekoälykisassa, on julkisen sektorin toimijoiden, tutkimus- ja koulutusorganisaatioiden sekä yritysten tehtävä tiivistä yhteistyötä. Tarvitaan uudenlaisia ekosysteemejä, jotka pystyvät innovoimaan uutta sekä kulkemaan tutkimuksessa ja tuotekehityksessä aallonharjalla.
Yksi tekoälyosaamista ja -kehitystoimintaa kokoavista ekosysteemeistä on vuonna 2019 toimintansa aloittanut tekoälyn tutkimuskeskus AI Hub Tampere. Keskuksen tavoitteena on alentaa yritysten kynnystä kehittää tuotteisiinsa ja palveluihinsa toimivia tekoälyratkaisuja.
Ensimmäisten vuosien ajan tätä Tampereen yliopiston hallinnoiman keskuksen toimintaa on pyöritetty EAKR-rahoitteisten AI Hub Tampere – ja AI Hub 2.0 -hankkeiden saamalla rahoituksella. Jälkimmäisen ja edelleen käynnissä olevan projektin toteuttajina ovat Tampereen yliopiston lisäksi Business Tampere, FIMA ry sekä toiminnassa mukana olevat yritykset.
AI Hub -hankkeen tarkoituksena on lisätä Tampereen yliopiston, yritysten sekä Tampereen kaupungin yhteistyötä soveltavan tekoälyteknologian alalla sekä kasvattaa alan osaamistasoa ja kestävää kasvua. AI Hubin maksuttomilla palveluilla tuetaan yritysten kilpailukyvyn kasvua ja kilpailuetujen rakentumista.
– Tulevaisuudessa tavoitteenamme on keskittyä ratkaisemaan eri toimialoilla toimivien yritysten käytännön ongelmia generatiivista tekoälyä* hyödyntäen. Haluamme laajentaa AI Hubin toimintaa paikallisesta kansalliselle tasolle sekä kasvaa eurooppalaisittain merkittäväksi toimijaksi alalla. AI Hub Tampereen toiminnassa on mukana jo 20 Tampereen yliopiston professoria.
Tekoäly tarjoaa yrityksille isoja mahdollisuuksia lähivuosina.
Palveluissa varaa valita
AI Hub Tampereen toiminta jakautuu kolmeen päätoimintamuotoon: työpajatoimintaan, neuvontapalveluun ja pilotteihin. Toimenpiteiden tavoitteena on tukea yritysten digitalisaatiota sekä tekoälyn ihmiskeskeistä ja vihreää hyödyntämistä.
– Hanketoimintaan osallistuvat yritykset voivat valita itselleen sopivimmat palvelut. On mahdollista aloittaa vaikkapa työpajalla. AI Hubin tarjoama puolentoista tunnin mittainen ja yritysten tarpeisin perustuva neuvontapalvelu voi inspiroida yrityksiä etenemään viisi päivää kestävään pilottiin, jossa käsitellään jotain yrityksen kannalta keskeistä teemaa, Kinnunen sanoo.
AI Hubin työpajoissa yritykset pääsevät verkostoitumaan keskenään ja tutustumaan tiettyihin teknologioihin tai tekoälyä sivuaviin teemoihin, esimerkiksi konenäköön, sensorien kalibrointiin, simulaattoreihin, RUST-ohjelmointiin sekä ihmisen ja robotin väliseen vuorovaikutukseen. Työpajoissa on myös käsitelty yritysten esiin nostamia ongelmia sekä esitelty uusia kehityskohteita.
Demoissa Tampereen yliopiston asiantuntijat ovat esitelleet eri toimijoiden kehittämiä teknologia- ja ohjelmistoratkaisuja. Ohjelmistoja on testattu avointa dataa käyttäen, ja demoissa on avattu testeistä saatuja tuloksia. Puolueettoman tutkijatahon palaute antaa yrityksille kallisarvoista tietoa eri teknologioiden ja ohjelmistojen toimivuudesta. Näin yritykset voivat tehdä investointipäätöksiä matalalla riskillä.
AI Hubin sparraustilaisuudet on suunnattu yrityksille, jotka haluavat kartoittaa tekoälyyn liittyviä kehityskohteitaan ja mahdollisia datan lähteitään. Kun yritys on hahmottanut toimintaansa liittyvän haasteen, joka voidaan ratkaista tekoälysovelluksella tai koneoppimisratkaisulla, voidaan edetä pilottiprojektiin.
Piloteissa evaluoidaan tekoälyratkaisuja yrityksen omalla datalla. Tampereen yliopiston laskentaresursseilla sekä AI Hubin henkilöresursseilla ja osaamisella voidaan opettaa koneoppimismalleja sekä luoda kestäviä tekoälyratkaisuja.
– Yliopistomme asiantuntijat työskentelevät viisi päivää yrityksen pilotin parissa. Tämän ajan kehitämme tai testaamme sopivia tekoälyratkaisuja yrityksen omaa dataa hyödyntäen. Pilotin päätyttyä yritys saa käyttöönsä testiraportit, laskelmat ja asiantuntijanäkemykset, joiden avulla on helpompi lähteä kehittämään verkostoaan ja hakemaan tekoälyn kehittämiseen tarvittavaa rahoitusta, Abrahamsson sanoo.
*Generatiivinen tekoälyjärjestelmä oppii erilaisista tietolähteistä ja käyttää niitä luomaan omia versioitaan sisällöstä. Tämä voi sisältää esimerkiksi koodia, kuvia, musiikkia, tekstiä tai jopa videota.
Arvokasta vetoapua teollisuudelle
AI Hub Tampere auttaa yrityksiä luomaan itselleen kilpailukykyä ja -etua tekoälyn avulla. AI Hubin maksuton palvelutarjonta on kiinnostanut erityisesti raskaiden työkoneiden valmistajia sekä ihmisen ja koneen vuorovaikutuksesta ja sosiaalisesta robotiikasta kiinnostuneita toimijoita.
TEKSTI TUOMAS I. LEHTONEN & PEKKA ABRAHAMSSON | kuva MIDJOURNEY-KUVAGENEROINTIMALLI
AI Hubissa on paneuduttu sekä ihmisen ja koneen vuorovaikutukseen ja sosiaaliseen robotiikkaan että tekoälyn hyödyntämiseen teollisuudessa.
AI Hub Tampereen koordinaattori Ritva Savonsaaren mukaan hankkeessa on arvioitu erilaisten ihmisryhmien kykyä ja halua käyttää tekoälyä ja robotiikkaa kestävällä tavalla työssä, koulutuksessa ja tavallisessa arjessa. Tarkasteltavana ovat olleet esimerkiksi puheteknologian mahdollisuudet ja vaikutukset ihmisen hyvinvointiin sekä sosiaalisten robottien keräämän datan tallennukseen liittyvät eettiset näkökulmat.
– Olemme toteuttaneet runsaasti myös pilotteja terveyden, hyvinvoinnin ja kestävyyden saralla. Tavoitteenamme on tuoda esiin keinoja, joilla voidaan lisätä robotiikan ja tekoälyteknologian ympäristöllistä ja sosiaalista kestävyysnäkökulmaa, Savonsaari kertoo.
AI Hubin teollisuussektorille suuntaamia palveluita ovat hyödyntäneet erityisesti älykkäitä työkoneita valmistavat toimijat. Tämä onkin luonnollista, sillä Pirkanmaalla alaan erikoistuneita, kansainvälisesti toimivia yrityksiä on erityisen paljon.
AI Hub 2.0 on tähän mennessä tavoittanut kymmeniä asiakasorganisaatioita, joista suurin osa on pk- ja suuryrityksiä. Hankkeessa ovat olleet mukana muun muassa Sandvik, Novatron, Ponsse, Konecranes, Reaktor, Platform of Trust, BioMensio, CrossControl, Futudent ja Trialwell.
– Monet Tampereella toimivat teollisuusyritykset ovat tekoälyn hyödyntämisessä edelläkävijöitä. Esimerkiksi Sandvik käyttää tekoälyratkaisuja kaivosympäristöihin kehitetyissä työkoneissa ja Cargotec-konsernissa toimiva Kalmar on puolestaan lisännyt tekoälysovelluksia kontinkäsittelylaitteisiinsa, palveluihinsa sekä satama-
automaatioratkaisuihinsa, Business Tampereen Senior Business Advisor Minna Kinnunen kertoo.
Tekoälyratkaisut yleistyvät raskaissa työkoneissa
Tampereen yliopiston projektipäällikkö Jukka Yrjänäisen mukaan AI Hubin toimintaan on osallistunut paljon raskaita työkoneita valmistavia yrityksiä, kuten kaivin- ja metsäkoneiden sekä satamateollisuuden konttilukkien valmistajia. Toimintaan on hakeutunut myös teollisuuden alihankkijoita, jotka toimittavat koneisiin esimerkiksi ohjelmistoja, sensoreita, kommunikaatioteknologiaa tai etäohjausjärjestelmiä.
– Kuljettajien toimintaa avustavien ohjelmistojen määrä on kasvanut työkoneissa tasaiseen tahtiin. Ensin koneisiin tulivat kuljettajan havainnointia helpottavat kamerajärjestelmät ja työntekoa mittaavat laitteistot. Sen jälkeen kehitettiin työturvallisuutta parantavia järjestelmiä, jotka esimerkiksi rajoittavat koneen liikkeitä. Täysin autonomiset järjestelmät edustavat kehityksen huippua. Koneen oman toiminnan ohjaamisen ohella ne huomioivat myös koneen ulkopuoliset tekijät, kuten muut ajoneuvot ja ihmiset. Yleisesti ottaen turvallisuus on keskeinen osa ratkaisujen suunnittelua ja toteutusta. On myös tärkeää ymmärtää turvallisuusstandardien ja lainsäädännön asettamat rajoitteet, Yrjänäinen kertoo.
Hän painottaa, että tekoälyn käyttöönotto ja koneiden toiminnan automatisointi ovat luonnollinen jatke työkoneiden ohjelmistokehitykselle. Järjestelmäkehitykselle tyypillisesti tekoälyn mahdollistavaa automaatiota kohti edetään pienin ja ketterin askelin. Ensimmäisessä vaiheessa automatisoidaan yleensä ihmisoperaattorille vaaralliset, toistuvat tai kuormittavat työtehtävät.
Tekoälyn soveltaminen automaatioon tuo uusia haasteita. Maailmalla panostetaan tutkimukseen paljon ja kehitys on erittäin nopeaa. Puoli vuotta vanha menetelmä voi olla jo osittain vanhentunut ja korvattavissa uusilla lähestymistavoilla. Tätä taustaa vasten AI Hubin kaltaiset hankkeet, joissa yliopiston tutkijat tuovat viimeisimmät kehitysaskeleet yritysten saataville, nähdään erittäin tärkeinä.
– Tekoälyalgoritmit ovat tuoneet merkittävän kehitysruiskeen esimerkiksi konenäköön perustuvien ratkaisujen kehittämiseen. Sensoridatan ja algoritmien avulla voidaan opettaa tekoälyä ohjaamaan vaikkapa kaivinkoneen puomin hydrauliikkaa. Jotta koneita pystytään opettamaan tehokkaasti, pitää opetukseen käytettävää spesifiä dataa saada tuotettua vielä nykyistäkin enemmän. Monesti tiettyyn sovellukseen liittyvällä opetusdatalla on liiketoiminnallista arvoa ja sen systemaattinen kerääminen ja käsittely on tärkeää. Laadukas opetusdata tarjoaa yritykselle kilpailuetua, koska useissa tapauksissa nimenomaan data määrittää koneoppimiseen pohjautuvan algoritmin varsinaisen toiminnan, Yrjänäinen sanoo.
Hän pitää tärkeänä, että yritykset pääsevät AI Hub Tampereen avulla seulomaan itselleen sopivia tekoälyratkaisuja ja soveltamaan niiden käyttöä omiin tarpeisiinsa. Hänen mielestään yksittäisten yritysten olisi hyvin haastavaa ja aikaa vievää lähteä haarukoimaan tekoälyn mahdollisuuksia omatoimisesti.
– Tekniset workshopimme ja seminaaripäivämme ovat avoimia kaikille toimijoille. Asiantuntijaesitelmän lisäksi osallistujilla on mahdollisuus tutustua esimerkiksi AI Hub -hankkeessa luotuihin ohjelmakoodeihin ja virtuaalikoneisiin sekä simulaatiomallien käyttöön tuotekehityksessä. Pilotti puolestaan tarjoaa yrityksille erityisen hyvän tavan selvittää tekoälyprojektin hyötyjä omalle liiketoiminnalleen.
Yrjänäisen mielestä AI Hubin toiminnasta on merkittävää hyötyä myös Tampereen yliopistolle.
– AI Hub -yhteistyön kautta yliopisto verkostoituu yritysten kanssa ja pystyy hahmottamaan niiden haasteita. Näin voimme kehittää tutkimus- ja opetustoimintaamme vastaamaan teollisuuden todellisiin kehitystarpeisiin. Olisi hienoa, jos saisimme AI Hub Tampereen toimintaan mukaan yhä enemmän ja useampia aloja edustavia yrityksiä.
Visioita tulevaisuuteen
Maansiirtokoneiden koneohjausjärjestelmiin ja niitä tukeviin ohjelmistoihin erikoistunut suomalainen Novatron Oy on yksi AI Hub Tampereen toimintaan osallistuneista yrityksistä. Novatronin kaivinkoneiden koneohjausjärjestelmä antaa kuljettajalle tietoa kauhan kärjen sijainnista suhteessa rakennettavaan 3D-malliin kahden senttimetrin tarkkuudella. Näin kuljettaja pystyy työskentelemään erittäin tarkasti ja tehokkaasti ilman erillisen mittamiehen apua.
– Toimintamme lähti liikkeelle infrarakentamisen tarpeisiin kehitetyllä tiehöylän terän kaltevuusmittarilla 90-luvulla. Ohjelmistojen ja ohjelmistokehityksen rooli on vuosien saatossa kasvanut vahvasti koneohjauksessa ja automaatiota aloimme tuoda ohjelmistoihimme noin viisi vuotta sitten, Novatronin tutkimusjohtaja Antti Kolu kertoo.
AI Hub Tampereen toimintaan Novatron on osallistunut vuodesta 2019 lähtien. Kolu pitää tärkeänä, että yritys saa yhteistyön kautta uutta ja korkeatasoista tietoa tekoälyn kehityksestä. Näin yrityksessä voidaan visioida tulevaisuuden tuotekehitysmahdollisuuksia.
– Kansainvälisesti lainsäädäntö sekä standardien puute rajoittavat vielä voimakkaasti autonomisten koneiden käyttöä. Haluamme kuitenkin tunnistaa tulevaisuuden mahdollisuuksia ja pohtia samalla automaation tulevaisuuden kehitykseen liittyviä haasteita. Uskoisin, että tekoälyn mahdollisuuksia pystytään hyödyntämään ensimmäisenä juuri kuljettajaa avustavissa järjestelmissä, Kolu toteaa.
Novatronin edustajat ovat osallistuneet useisiin AI Hubin järjestämiin seminaarityyppisiin työpajoihin ja demoihin. Kolun mielestä yliopiston kehittämiin tutkimusaihioihin ja algoritmeihin tutustuminen sekä ajatusten vaihtaminen tutkijoiden kanssa on ollut hyödyllistä.
– Seminaarit ovat olleet hyviä oppimispaikkoja, jotka ovat auttaneet purkamaan omaa ”putkinäköä”. Meille erityisen tärkeä työpaja oli sensorien kalibrointi, sillä sensorien yhteistoiminnan kehittämiseen liittyy paljon haasteita. Seminaarien pohjalta lähdimme AI Hubin ja Tampereen yliopiston kanssa ratkomaan ongelmaa pilottiprojektissa meidän näkökulmastamme ja omalla datallamme. Yhteistyö on nopeuttanut spesifien haasteiden ratkomista merkittävästi. Toivon yhteistyömme AI Hubin kanssa jatkuvan myös tulevaisuudessa.
Lisätietoa aiheesta:
Tampere AI -ekosysteemi: https://tampere.ai/
Automaatio- ja konetekniikan yksikkö: https://www.tuni.fi/fi/tutustu-meihin/automaatio-ja-konetekniikka
Tietotekniikan yksikkö: https://www.tuni.fi/fi/tutustu-meihin/tietotekniikka
Näin tekoäly voi mullistaa yritysten sisäisen logistiikan
Bridging distances to create opportunities
