Laivojen turvallista liikkumista jääolosuhteissa yritetään parantaa meriliikenteestä saatavan datan avulla. Tukiälyllä etsitään ratkaisuja esimerkiksi laivojen törmäämisen estämiseen.
Kuka olet, mitä tutkit?
Olen Jari Jussila ja toimin tutkijayliopettajana Hämeen ammattikorkeakoulun Älykkäät palvelut -tutkimusyksikössä. Laajasti ottaen tutkin liiketoiminnan johtamista tiedolla. Yhtenä viimeaikaisena tutkimuskohteena on ollut avoimen datan hyödyntäminen koneoppimisratkaisujen kehittämisessä.
Yhdessä Jyväskylän yliopiston ja teknologiayritys Solitan kanssa olemme tutkineet muun muassa sitä, kuinka meriliikenteestä saatavaa avointa dataa voitaisiin hyödyntää tilannetietoisuuden parantamisessa jääolosuhteissa. Tutkimme myös, minkälaisia koneoppimiseen perustuvia tukiälyratkaisuja olisi mahdollista rakentaa esimerkiksi laivojen törmäyksen välttämiseen. Tukiälyllä tarkoitetaan tässä yhteydessä sellaisia ratkaisuja, jotka toimivat ihmisen älykkyyden tukena ja auttavat merikapteeneita tekemään päätöksiä mahdollisimman oikea-aikaiseen ja tarkkaan tilannetietoon perustuen.
Miksi tätä aihetta on tärkeää tutkia?
Globaaleista tavaravirroista 90 prosenttia kulkee meriteitse. Laivojen törmäykset ja jumiutumiset jäihin aiheuttavat häiriöitä toimitusketjuihin ja merkittäviä ylimääräisiä kustannuksia. Pahimmillaan laivojen törmäys saattaa johtaa ympäristö- tai henkilövahinkoihin. Esimerkiksi Pohjoisella Itämerellä 21 laivaa törmäsi toisiinsa vuosien 2007–2013 aikana.
Meriliikenteen tukiäly- ja tekoälyratkaisuilla on nähtävissä suuri potentiaali muun muassa turvallisuuden, ympäristöystävällisyyden ja tehokkuuden parantamisessa erityisesti haastavissa olosuhteissa. Tekoälyratkaisujen merkitys korostuu myös miehittämättömän meriliikenteen kehittämisessä.
Mikä on tutkimuksen tavoite ja milloin tuloksia saadaan?
Tutkimuksen tavoitteena on rakentaa reaaliaikaisia tai lähes reaaliaikaisia tukiäly- ja tekoälyratkaisuja meriliikenteen tilannetietoisuuden parantamiseen. Ensimmäisiä sovelluksia ovat törmäystutka ja laivojen saapumisaikojen ennustaminen perustuen avoimeen dataan. Tutkimuksen tuloksia on jo saatu ja esitelty lokakuussa Mindtrek-konferenssissa Tampereella. Tutkimusprojektissa kehitetty avoimen lähdekoodin ratkaisu meriliikenteen tilannetietoisuuden parantamiseen on avoimesti saatavilla Githubista. Ratkaisua voi kuka tahansa käyttää uudelleen tai edelleen kehittää omiin tarpeisiinsa soveltuvaksi.
Ketkä tutkimuksestanne hyötyvät ja miten?
Tutkimuksen ensisijaisia hyödyntäjiä ovat meriliikenteen kehittäjät ja tutkijat. Kantava ajatus tutkimuksen julkaisemisesta avoimena julkaisuna, avoimeen dataan ja lähdekoodiin perustuen oli se, että kerättyä dataa ja kehitettyä sovellusta voisi käyttää myös koneoppimisen ja datatieteen opetuksessa. Lisäksi tutkimusta voi hyödyntää organisaatioiden sisäisenä koulutusmateriaalina.
Mitä isoja ilmiöitä tutkimusalallanne tällä hetkellä on, ja miten oma tutkimuksenne kytkeytyy niihin?
Tutkimusalan iso ilmiö on tekoäly, jonka kehittämiseen Suomi investoi tällä hetkellä paljon resursseja. Esimerkiksi Business Finlandilla on käynnissä AI Business -rahoitusohjelma, jossa panostetaan 160 miljoonaa euroa suomalaisten yritysten tekoäly- ja alustatalouden kehityshankkeisiin seuraavan neljän vuoden aikana. Tutkimushanke rakentaa datan käsittelyä ja koneoppimisosaamista, jotka ovat tekoälyratkaisujen keskeisiä edellytyksiä.
Gateway to Mercury Business -hanke
Hankkeen kesto 1.1.2017–31.12.2018. Rahoittajana toimii Business Finland. Hankkeen vastuullisena johtajana toimii Lauri Frank Jyväskylän yliopistosta.
