Professori Laura Ruotsalainen tutkii tekoälyä käyttäen spatiaalista dataa eli tietoa, johon sisältyy aika ja paikka. Tämä sinänsä arkinen aihe muuttuu jännittävämmäksi, kun sovelluskohteina ovat tekoälyn käyttö kaupunkisuunnittelussa, satelliittipaikannusjärjestelmien GNSS-häirintä ja konenäkö.

Kaikissa kolmessa tutkimuskohteessa kehitetään tekoälyä.

”Teemme niin sanottua syväoppimisen menetelmäkehitystä eli kehitämme algoritmeja koneoppimiseen”, Ruotsalainen sanoo.

Ruotsalainen on ollut useita vuosia Suomen tekoälytutkimuskeskus FCAI:n johtokunnassa, jossa hänen vastuullaan ovat tekoäly ja kestävyys. Lisäksi hän toimii Suomen ELLIS- instituutin varapuheenjohtajana.

Helsingin tietojenkäsittelytieteessä on noin 30 professoria. Heistä kaikki eivät tee suoraa tekoälytutkimusta, vaikka se alkaakin olla melkein kaikessa mukana.

Kaupunkisuunnittelussa tekoälyä käytetään simuloimaan erilaisia kaupunkisuunnittelun ratkaisuja ja niiden vaikutuksia ympäristöön ja ihmisiin. Kyse on monitavoitteisesta optimoinnista, jolla haetaan ratkaisuja, jotka huomioivat sekä liikenteen sujuvuuden, ilmanlaadun että asuttavuuden.

Tutkimuksessa otetaan huomioon useita eri tekijöitä ja haetaan tasapainoa niiden välille.

Ruotsalaisella on meneillään Suomen Akatemian rahoittamia tutkimuksia, joissa selvitetään, miten liikenteensuunnittelua voidaan parantaa tekoälyn avulla. Tutkimusta tehdään yhteistyössä ilmasto- ja sosioekonomian tutkijoiden kanssa.

”Mietimme, mihin me kolme eri alan ihmistä voimme yhdessä kaikki tuoda jotain ja saisimme jotain vaikuttavaa aikaan. Todettiin, että se on liikenne”, Ruotsalainen sanoo.

Ruotsalaisen mukaan tekoälyn suurimpia vahvuuksia kestävyystieteen näkökulmasta on se, että sen avulla pystyy tekemään optimointeja ja simulaatioita.

”Tekoälykontekstissa puhutaan vahvistusoppimisesta, ja vaikka sen tutkimus on mennyt valtavasti eteenpäin, niin tutkittavat ongelmat ovat pieniä, kuten liikennevalojen synkronointi. Me halusimme kehittää kokonaisvaltaisemmin eli olisi hyvät liikennevirrat mutta myös hyvä ilmanlaatu ja asuttavuus.”

Kaupunkisuunnittelussa optimointi on haastavaa, sillä eri tavoitteet voivat olla ristiriidassa keskenään. Ongelmia tulee esiin myös ajan kanssa, sillä eri asiat tapahtuvat erilaisella aikavälillä. Esimerkiksi liikennettä seurataan hyvin lyhyellä aikavälillä. Ilmastossa tapahtuvat muutokset tapahtuvat puolestaan pitkän ajan kuluessa.

”Meidän on kehitettävä monimutkaisempia tekoälymenetelmiä, joilla pystytään näin monimutkaisia asioita tutkimaan”, Ruotsalainen sanoo.

Tavoitteena on kehittää työkaluja kaupunkisuunnittelijoille, jotta he voivat tehdä parempia päätöksiä ennen suuria infrastruktuurimuutoksia. Aikaisemmin kaupunkirakentamisen vaikutuksien näkemisessä on mennyt vuosia. Tekoälyn avulla vaikutukset voidaan nähdä muutamassa tunnissa.

Ruotsalainen muistuttaa, että heidän työnsä keskittyy tutkimukseen, ei tuotekehitykseen. Jos näyttää siltä, että kaupunkisuunnittelijat hyötyvät tekoälymenetelmistä, toiveena on, että jokin yritys kehittäisi menetelmistä toimivan tuotteen.

Ruotsalainen on alun perin navigointitutkija. Hän on väitellyt konenäön käyttämisestä navigoinnissa eli mukana pitää olla paikka ja aika. Tutkimuksensa kehittää konenäkömenetelmiä, jotka auttavat selvittämään esimerkiksi kameran liikettä ja käyttämään tekoälyä sen analysointiin. Silläkin on linkki liikenteeseen.

Konenäköä voidaan hyödyntää monissa eri sovelluksissa, joissa tarvitaan tarkkaa kameran liikettä ja sen analysointia. Tällaisia ovat esimerkiksi itseohjaavat autot ja koneet, kuten satamanosturit, jotka ovat koko ajan enemmän automatisoituja. Sen sijaan vaikkapa se, mitä konenäkö tulkitsee kuvissa olevan, ei kuulu Ruotsalaisen tutkimukseen.

Ruotsalainen on työskennellyt aiemmin paikkatietokeskuksessa, jossa vastaan tuli GNSS-häirintä. GNSS-häirintä eli muun muassa GPS-satelliittipaikannusjärjestelmän häirintä on noussut otsikoihin sen jälkeen, kun on huomattu, että satelliittipaikannuslaitteita on häiritty muun muassa itärajalla.

”Ensimmäisen kerran olin aiheesta uutisissa vuonna 2018, kun Naton sotaharjoituksen aikana Venäjä pimensi koko Pohjois-Skandinavian paikannusjärjestelmät.”

Häirintä on entistä ajankohtaisempi aihe. Tällä hetkellä häirinnän takana on todennäköisesti sotaa käyvän Venäjän halu vaikeuttaa esimerkiksi Ukrainan drooni-iskuja.

”Tällä hetkellä olemme keskittyneet tutkimaan sitä, että kun häirintää huomataan, niin mistä sitä tulee. Venäjän häirintä on tietenkin uhka, mutta siihen ei voi tutkimuksen keinoin oikein mitään tehdä. Se on poliittinen ongelma.”

Venäjä ei ole ainoa, joka pystyy häiritsemään satelliittipaikannusjärjestelmiä. GNSS-häirintä on sinänsä helppoa, ja yksittäisetkin ihmiset käyttävät autoissaan niin sanottuja henkilökohtaisia yksityisyyden suojaamislaitteita, joilla he estävät oman sijaintinsa näkymisen.

Laite toimii samalla aaltopituudella kuin satelliiteista heikkona maahan tuleva GNSS-signaali ja sotkee sen. Valitettavasti häirintää ei ole helppo rajata, joten vaikutukset leviävät laitteen ympäristöön joskus hyvinkin laajalle sotkien paikkatietoa tarvitsevien laitteiden toimintaa.

Nyky-yhteiskunnassa sijaintipalveluiden käyttö on yhä yleisempää, ja niitä käytetään myös kriittisissä paikoissa. Siksi häirinnän lähde pitää pystyä löytämään ja estämään nopeasti.

Ruotsalaisen tutkimuksessa tutkitaan, missä häirintälaitteita on, jotta ne voidaan tarvittaessa käydä poistamassa. Kun laite on löytynyt, pitää pystyä todentamaan, että signaali on lähtenyt siitä laitteesta. Siihen tarvitaan tekoälymenetelmiä.

•

Lue myös:

Avaruustutkija etsii havainnoille selityksiä ja haluaa tietää mistä ukkonen saa voimansa – haastattelussa Sodankylän observatorion johtaja ja professori Eija Tanskanen

Ihmistuntemusta insinööreille – Professori Janne Lindqvist kertoo, mitä on teknillinen psykologia

Kestävän kaupunkikehityksen mittarit – Vähälle huomiolle jäänyt näkökulma