Tekoäly kehittyy ja yleistyy nopeasti teollisuudessa ja yhteiskunnan palveluissa. Erityisesti vaativissa käyttökohteissa, kuten teollisuuslaitteiden ohjauksessa tai vikadiagnostikassa sen tuottamiin päätöksiin on voitava luottaa. Kansainvälinen CLEAR-hanke (Comprehensive Learning for Enhanced AI Responsiveness) kehittää kustannustehokkaita ja läpinäkyviä ratkaisuja, joilla tekoälyn toimintaa voidaan perustella ja varmentaa myös haastavissa ympäristöissä.
Teollisuuden prosessit ja kriittiset infrastruktuurit tuottavat jatkuvasti suuria määriä monimuotoista dataa, jonka laatu vaihtelee. Nykyiset tekoälymallit eivät aina pysty hyödyntämään eri lähteistä tulevaa tietoa luotettavasti, ja päätösten perusteet voivat jäädä epäselviksi. Tällöin tekoälyä on vaikea ottaa käyttöön kohteissa, joissa toimintavarmuus ja turvallisuus ovat välttämättömiä.
CLEAR-hankkeessa kehitetään menetelmiä, joilla anturidata, kuvat, dokumentit ja muut datatyypit voidaan yhdistää yhdeksi ymmärrettäväksi kokonaisuudeksi. Samalla tutkitaan, miten tekoälyn päätöksentekoa voidaan tehdä läpinäkyvämmäksi esimerkiksi hienosäädettyjen mallien, tarkistettuihin tietolähteisiin nojaavien menetelmien ja energiatehokkaiden pienmallien avulla. Hankkeessa rakennetaan älykkäitä agentteja, jotka hoitavat rajattuja työvaiheita itsenäisesti ja tukevat ihmisiä päätöksenteossa.
”Yritykset tarvitsevat tekoälyä, jonka päätöksiin voidaan oikeasti luottaa. CLEAR-hankkeessa kehitämme ratkaisuja, jotka eivät ainoastaan ennusta, mitä tulee tapahtumaan, vaan myös kertovat selkeästi, miksi tekoäly päätyy tiettyihin johtopäätöksiin,” sanoo johtava tutkija Johannes Peltola VTT:ltä. ”Kun päätöksenteon perusteet ovat läpinäkyviä, tekoälystä tulee aidosti hyödyllinen työkalu teollisuuden ja yhteiskunnan kriittisiin tarpeisiin.”
CLEAR on kansainvälinen projekti, joka kuuluu ITEA4-ohjelmaan. Business Finland rahoittaa hanketta Suomessa. Kansainvälisessä konsortiossa on organisaatioita Ruotsista, Belgiasta, Kanadasta, Virosta, Saksasta, Portugalista, Espanjasta ja Turkista.
Suomesta hankkeeseen osallistuvat Fastems, Nitor, Vaadin, VTT, Wapice sekä Y4Works. Suomessa työ keskittyy erityisesti agenttipohjaisiin järjestelmiin, teollisuuteen soveltuvien mallien kehittämiseen, tekoälyn luotettavuuden parantamiseen sekä loppukäyttäjäsovelluksiin. Tavoitteena on tukea asiakkaiden strategiatyötä, myyntiä ja ohjelmistokehitystä sekä tehostaa tuottavuutta esimerkiksi anturidataan perustuvan tilannekuvan avulla erilaisissa teollisissa, energiaintensiivisissä ja kriittisen infran ympäristöissä.
CLEAR-hankkeen odotetaan tuovan merkittäviä hyötyjä suomalaiselle teollisuudelle ja yhteiskunnalle laajemmin. Kun dataa voidaan hyödyntää tehokkaammin ja tekoälyn tuottamat päätökset ovat läpinäkyvämpiä, prosessit toimivat luotettavammin ja turvallisemmin. Samalla energiatehokkaat ja kustannustehokkaat ratkaisut vahvistavat yritysten kilpailukykyä nopeasti kehittyvillä kansainvälisillä markkinoilla.
