Tekoäly ja autonomiset järjestelmät lisäävät turvallisuutta, tehokkuutta ja kestävyyttä

Blogi

Miksi teollisuusjärjestelmien, henkilöautojen, linja-autojen, junien, laivojen ja muiden koneiden automaation astetta ei nostettaisi, jos sillä voisi parantaa niiden turvallisuutta, tehokkuutta ja kestävyyttä? Autonomiset järjestelmät saattavat olla seuraava maailmaa mullistava megatrendi, jonka myötä Suomi voisi ottaa täyden hyödyn irti maailmanluokan ICT-, laite- ja järjestelmäosaamisestaan.

Maailmassa tarvitaan vakuuttavia visioita ja ratkaisuja, joilla voidaan parantaa turvallisuutta, ympäristöä ja elämänlaatua. Tekoäly ja koneoppimisen menetelmät mahdollistavat jo nyt monilla aloilla ratkaisuja (esim. konenäkö ja luonnollisen kielen käsittely), jotka eivät olisi mahdollisia perinteisen teollisuusautomaation keinoin.

Automaation aste tulee joka tapauksessa kasvamaan askel askeleelta. Kehityksen kelkkaan kannattaa nousta nyt, koska kuskin paikalta sitä on helpompi ohjata.

Autonomiset järjestelmät syntyvät vähitellen

Mainitut laitteet ovat pitkäikäisiä, ja siksi tarvitaan pitkä siirtymäkausi, ennen kuin nykyiset järjestelmät korvataan täysin autonomisilla järjestelmillä. Miehitetystä toiminnasta miehittämättömään toimintaan siirryttäessä kymmenen vuotta riittää ihmisten osaamisen uudistamiseen.

Autonomisia järjestelmiä ei synny hetkessä, vaan järjestelmiä on kehitettävä autonomian astetta vähitellen nostaen. Kaikkien järjestelmien ei myöskään tarvitse suoriutua tehtävistä ihmisen tavoin.

On todennäköistä, että esimerkiksi autojen autonomian lisääntyessä, autonomisten tekijöiden välistä viestintää ja yhteistyötä voidaan hyödyntää tavoilla, joihin ihmisen toiminta ei ylety. Täysin autonominen järjestelmä voi parantaa huomattavasti rajatun toiminnan turvallisuutta ja tehokkuutta ja lopulta koko liiketoimintamallia.

Ihmisen ja osittain autonomisten järjestelmien yhteistyö hedelmällistä

Positiivista on, että saatavilla olevat valmiit tekoälyratkaisut ovat jo nyt niin käteviä, että ne mahdollistavat ihmisten ja osittain autonomisten järjestelmien välisen yhteistyön.

Kuluttajat eivät vielä pääse itseohjautuvien autojen kyytiin, mutta uusissa autoissa on jo mukautuva vakionopeudensäädin ja kaista-avustin. Laivaliikenne ei ole vielä autonomista, mutta markkinoilla on jo olemassa tilannekuvajärjestelmiä, jotka voivat huomattavasti parantaa merenkulun turvallisuutta.

Kun tällaiset ihmistä avustavat järjestelmät keräävät dataa todellisissa tilanteissa, uusia malleja voidaan rakentaa neuroverkkoja hyödyntämällä ja luoda automaatiojärjestelmiä, jotka ymmärtävät luonnollista ympäristöä entistä paremmin.

Uusia datan muotoja syntyy

Autonomiset laitteet ja niiden infrastruktuurit luovat uusia datan muotoja, joita nykyiset alustajätit eivät vielä ole ottaneet haltuunsa. Tämä kannattaa pitää mielessä, jos haluamme olla ohjaamassa kehitystä. 5G-viestintä ja autonominen liikenne tuottavat alhaisellakin autonomian asteella valtavan määrän dataa, jota ei ole olemassa vielä yhdellekään alustalla.

On tärkeää ymmärtää heti alkuun, miten näitä tietoja ja metatietoja pitäisi kerätä, järjestää ja annotoida, jotta mahdollistettaisiin autonomisten järjestelmien pitkäaikainen kehittyminen. Tärkeitä perusasioita datan keräämiseksi ovat datan koneluettavuus ja kerätyn datan synkronisointi sekä sellaisen datan manuaalinen annotointi, jolle ei ole vielä olemassa tehokkaita koneoppimisen menetelmiä.

Suomi edelläkävijäksi autonomisissa järjestelmissä

Suomi tunnetaan ICT-kyvykkyydestä, yhteistyötä korostavasta lähestymistavasta ja yksityisen ja julkisen sektorin epämuodollisesta suhteesta. Nämä ominaisuudet voivat osoittautua hedelmällisiksi, jos alan muut toimijat pitäytyvät vanhanaikaisessa nollasummapelissä, jossa yhden toimijan voitot ovat aina pois muilta toimijoilta.

Suomen kannattaa toteuttaa kokonaisia autonomisia järjestelmiä ja infrastruktuuria – yhdessä ja ensimmäisenä maailmassa. Tämän voi vesittää pyrkimys miellyttää kaikkia. Pienen maan pienet hankkeet tuskin johtavat globaalisti skaalattaviin ratkaisuihin.

Suomalaiset tekoälyasiantuntijat tuottavat globaalia arvoa

Tekoälyn todellinen ymmärtäminen vaati meiltä kaikilta osaamisen päivittämistä ja tekemisen tehostamista. Meidän on vaadittava johdolta, viranomaisilta, omistajilta ja toimijoilta valmiita arkipäivään sovellettavia ratkaisuja. Sen sijaan, että keskittyisimme ratkaisemaan oman, pienen maamme ongelmia, meidän on tähdättävä merkittävän globaalin arvon tuottamiseen omia vahvuuksiamme hyödyntäen.

Jokainen suomalainen maailmanluokan tekoälyasiantuntija tuottaa globaalia arvoa ja kasvattaa suomalaista taloutta. Koulutusjärjestelmämme täytyy vastata uusiin vaatimuksiin ja julkisen rahoituksen tukea globaalisti skaalattavia aloitteita.

Suomen menestynein moonshot-hanke saattaa olla sellainen, joka auttaa muita perille – meidän täytyy ansaita tuloja muille tuotetusta arvosta.

 

Kirjoittajat ovat  Suomen tekoälyohjelman ekosysteemityöryhmän jäseniä.

Tietoa kirjoittajista

Mitä mieltä sinä olet?

Mitä mieltä sinä olet?