Oulun yliopisto
Tekoälyosaamisen huipulla
Oulun yliopisto on kansainvälinen tiede- ja innovaatioyliopisto, jossa rakennetaan tulevaisuuden osaamista, hyvinvointia ja sivistystä monitieteisen tutkimuksen ja koulutuksen keinoin. Monitieteinen Oulun yliopisto on uuden teknologian, terveyden, kulttuurin, ympäristön ja arktisten olosuhteiden asiantuntija.
Tiivis yhteistyö julkisen sektorin, tutkimuslaitosten ja yrityselämän kanssa on synnyttänyt Oulun seudulle kansainvälisesti merkittävän innovaatiokeskittymän. Joka päivä 2,6 miljardia ihmistä käyttää Oulussa kehitettyä teknologiaa.
Oulun yliopistossa on 13 000 opiskelijaa ja 3 000 työntekijää. Tutkintoja suoritetaan vuosittain 2700. Vuonna 1958 perustetulla yliopistolla on yli 50 000 alumnia.
Tekoälyä jo vuosikymmenten ajan
Oulun yliopiston tekoälyn tutkimus juontaa juurensa vuoteen 1980, jolloin tietokonelaboratorion laboratorioinsinööri (myöhemmin professori) Matti Pietikäinen lähti tekemään väitöskirjaansa Marylandin yliopiston konenäkölaboratorioon. Palattuaan Ouluun vuoden 1981 lopulla hän perusti konenäön tutkimusryhmän ja ensimmäisiä luentoja tekoälystä kuultiin jo vuoden 1983 alussa.
–Tekoälyn määrittäminen on hankalaa. Meillä Oulun yliopistossa tutkitaan erityisesti resurssiköyhiin laitteisiin, verkkoon ja muuhun laskentainfraan hajautettua tekoälyä. Osaamista löytyy mm. koneoppimisesta, hahmontunnistuksesta, konenäöstä sekä uusista anturiteknologioista ja data-analytiikasta useilla sovellusalueilla, sanoo dosentti Susanna Pirttikangas.
Tekoälyn määrittäminen on hankalaa, sanoo Susanna Pirttikangas
Tekoälyyn liittyvä koulutus perustuu aina tutkimukseen. Oulun yliopistossa on tarjolla monia aiheeseen liittyviä kursseja. Tieto- ja sähkötekniikan tiedekunnassa löytyy kokonaan oma opintokokonaisuus aiheeseen liittyen. Kaikille opiskelijoille on tarjolla tekoälyä käsittelevä Johdatus tekoälyyn -kurssi.
Oulun yliopisto on erityisen ansioitunut affektiivisessa laskennassa, jota myös tunnetekoälyksi tai tunneälyksi kutsutaan. Ideana on selvittää, miten tekoäly tunnistaa ihmisten ilmeitä ja emootioita. Kerättyä tietoa käytetään esimerkiksi sairauksien tunnistamiseksi ja luonnollisessa ihmisen ja koneen vuorovaikutuksessa.
– Koneita opetetaan ymmärtämään ihmistä, sanoo Pirttikangas
Mutta mikä tekoälyn idea oikein on?
Tekoäly on jossain määrin tilanteen tunnistamista. Esimerkiksi jokin laite ei ole ”tietoinen”, mutta kerätyn tiedon perusteella sillä on kyky selvittää, mitä tällä tai seuraavalla hetkellä tapahtuu. Tätä tuotettua tietoa ihminen voi käyttää päätöksenteon pohjana.
Tekoälyn soveltamisessa elinehto on data, koska tekoälyä täytyy ”opettaa”, sille pitää syöttää sisältöjä.
– Tekoälyn soveltamisessa pitää ympäristöstä saada kerättyä mahdollisimman hyvälaatuista ja kattavaa dataa. Sitten pitää pohtia, miten data analysoidaan ja miten se tuodaan pohjaksi päätöksentekoon, toteaa Pirttikangas.
Esimerkiksi: opetetaan tekoälyä tunnistamaan numero kuusi. Ensin tarvitaan esimerkkejä, miltä numero kuusi näyttää. Riippuen datalähteestä, esimerkeissä on todennäköisesti paljon vaihtelua ja virheitä: numeroa on saatettu piirtää käsin eri valaistuksissa ja osassa kuvista kuutonen on saatettu piirtää kiinanmerkeillä.
Aineiston perusteella ihminen luo mallin, miten numero kuusi luokitellaan ja miten se erotetaan vaikkapa kahdeksasta. Lopuksi arvioidaan, miten luotettava tulos voidaan saada mallin luokittelusta.
Vahvuutena poikkitieteellisyys ja yritysyhteistyö
Oulun yliopiston vahvuus tekoälyssä on poikkitieteellisyys. Tekoälyä sovelletaan mm. fysiikassa, kasvatus- ja lääketieteissä.
Oulun yliopiston Johdatus tekoälyyn- kurssilla harjoitustyöt tehdään ryhmissä, joissa on yksi tietotekniikan asiantuntija ja muut ryhmän jäsenet edustavat muita oppiaineita.
Tekoälyn soveltamisessa tärkeää on matematiikan tai fysiikan ymmärtäminen, algoritmit tulee tuntea hyvin. Mutta, kun suunnitellaan tekoälyyn liittyviä palveluita, on mukana muiden alojen osaajia, esimerkiksi liiketoimintaa ja käyttäjiä ymmärtäviä asiantuntijoita.
Toinen tärkeä piirre Oulun yliopiston tekoälyosaamisessa on yritysyhteistyö.
–Pyrimme selvittämään teollisuuden tarpeet ja samalla meidän tulee tunnistaa kansainväliset tieteen huiput, sanoo Pirttikangas
Oulun yliopiston tavoitteena on olla aktiivinen 6G-toimijoiden verkottaja, kertoo Matti Latva-aho
Globaalilla tasolla Oulun yliopistossa ollaan pitkällä langattoman tietoliikenteen, 5G eli viidennen sukupolven mobiiliverkkojen tutkimisessa ja kehittämisessä.
–Puhutaan hajautetusta tekoälystä verkon reunoilla. Palvelimia viedään tukiasemien viereen, oleellista on verkon nopeus ja datamäärä. Kansainvälisesti katsottuna Oulun yliopisto on pitkällä, kertoo akatemiaprofessori Matti Latva-aho.
Oulun yliopisto on jo aloittanut 6G-tutkimuksen uudessa Suomen Akatemian lippulaivaohjelmaan kuuluvassa 6G-Enabled Wireless Smart Society & Ecosystem (6Genesis) -osaamiskeskittymässä. 6G-lippulaivassa tutkitaan poikkitieteellisesti ratkaisuja langattomien järjestelmien tulevaisuuden haasteisiin, kuten tulevaisuuden radio- ja verkkoteknologioihin, niiden vaatimiin tekoälyä hyödyntäviin hajautettuihin laskentamenetelmiin sekä uusien sovellusten kehittämiseen.
Lippulaivan keskeisenä tavoitteena on toimia aktiivisena verkottajana tulevaisuuden 6G-toimijoiden kesken.
Miten tästä eteenpäin?
Tekoälyn haasteet ovat monelle toimialalle tuttuja. Yksi tärkeimmistä on osaajapula. Osaavia työntekijöitä tarvitaan lisää. Tähän tarkoitukseen Oulun yliopisto sai muuntokoulutusrahoitusta.
Muuntokoulutusrahoituksella voidaan vastata nopeasti muuttuvan ICT-alan osaamistarpeisiin tarjoamalla opintokokonaisuuksia sulautetuista järjestelmistä, tekoälystä, tuotantotaloudesta ja tietojärjestelmätieteestä sekä sovelletusta ICT:stä.
Koulutuskokonaisuuksia tarjotaan maantieteellisesti laajalla alueella hyödyntäen etäopetusta ja paikallista ohjausta.
Muuntokoulutukset johtavat yliopiston alempaan tai ylempään korkeakoulututkintoon tai ammattikorkeakoulututkintoon. Ne on tarkoitettu aiemman osaamisen uudistamiseen henkilöille, jotka ovat jo aiemmin suorittaneet korkeakoulu- tai opistoasteen tutkinnon tai joilla on muutoin edellytyksiä suorittaa korkeakoulututkinto enintään kahdessa vuodessa.
–Ulkomaisten osaajien rekrytointia olisi voimistettava ja sillä voitaisiin myös estää liiallista sisäänpäin lämpiämistä, sanoo Pirttikangas.
–Toinen iso kysymys on rahoitus sekä kerätyn tiedon levittäminen ja yhteiset alustat. Suomen pienet resurssit pitää saada toimimaan yhteen, Latva-aho toteaa.
Kuten aina yhteistyössä, on tekoälyn kohdallakin kysymys luottamuksesta. Luottamuksen rakentaminen vie aikaa, esimerkiksi kaikki huomioitavat asiat, jotka liittyvät datan luovuttamiseen.
Suomessa on hyvät mahdollisuudet viedä vakaalle eettiselle pohjalle rakennetun tekoälyn kehittämistä eteenpäin.
Teksti: Piia Alvesalo
Kuvat: Oulun yliopisto