Tekoäly ja data-analytiikka

Koneoppiminen on tekoälyn (AI) osajoukko, joka tarjoaa järjestelmille mahdollisuuden oppia ja kehittyä automaattisesti kokemuksesta/tiedosta ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu. Koneoppiminen keskittyy sellaisten tietokoneohjelmien kehittämiseen, jotka pääsevät käsiksi dataan ja käyttävät sitä oppimiseen.

Syväoppiminen on koneoppimisen osajoukko, joka on pohjimmiltaan hermoverkko, jossa on kolme tai useampia kerroksia. Nämä hermoverkot yrittävät simuloida ihmisaivojen käyttäytymistä, vaikkakin kaukana sen kyvystä, jolloin ne voivat "oppia" suurista tietomääristä.

JAMKin IT-Instituutissa on käynnissä data-analytiikkaan liittyviä hankkeita, joissa on investoitu ja kehitetty tietoturvallinen laskentapalvelin. Laskentapalvelin mahdollistaa suurten datamäärien käsittelyn ja paljon laskentatehoa vaativien data-analytiikan, koneoppiminen ja syväoppimisen tutkimuksen ja kehittämisen.

Digitalisaation seurauksena tiedon määrän kasvu on viimeisinä vuosina ollut eksponentiaalisen nopeaa, mitä voitaisiin kuvata tiedon tai tietomäärän tsunamiksi. Useissa yrityksissä dataa kerätään ja varastoidaan huomattavia määriä päivittäin, mutta se voi jäädä hyödyntämättä.

Kehitimme yhteistyössä Ilmatieteen laitoksen (FMI) tekoälyyn pohjautuvan teiden näkyvyyden arviointityökalun kelikameroiden kuvia hyödyntäen. Arviointiin käytettiin esimerkiksi pysäytyskuvia tiesääasemasta tai kelikameroista sekä videokuvaa auton kojelaudan kamerasta.

Tekoäly on viimeisen vuoden aikana esiintynyt lehtien otsikoissa ja voidaan jo puhe hypestä. Tekoäly terminä on usein väärin ymmärretty, koska se on eräänlainen sateenvarjotermi. Tekoäly termi sisältää perinteiset asiantuntijajärjestelmät, koneoppisen ja syväoppisen.