VTT:llä tekoäly on valjastettu välineeksi, joka nopeuttaa tutkimusta ja tuo uusia näkökulmia aina biotekniikasta valmistavaan teollisuuteen. Samalla tekoäly muuttaa tutkimuksen tekemistä.
Lue tiivistelmä
- VTT käyttää tekoälyä laajasti eri tutkimusalueilla, nopeuttaen innovaatioita ja tehostaen monimutkaisten ongelmien ratkaisemista.
- Terveydenhuollossa tekoäly tukee diagnostiikkaa ja yksilöllistä hoitoa, esimerkiksi keuhkosyövän ja muistisairauksien tunnistamisessa, samalla kun yksityisyydensuojaa kunnioitetaan.
- Fysiologisten signaalien huomaamaton mittaaminen tekoälyn avulla mahdollistaa ennaltaehkäisevät toimenpiteet, kuten väsymyksen ennustamisen ja verenpaineen hallinnan.
- Uusien materiaalien kehittäminen vihreään siirtymään ja fuusioenergiaan nopeutuu merkittävästi tekoälyn, laskennan ja simuloinnin avulla, muuttaen materiaaliopintutkimuksen dynamiikkaa.
Tiivistelmä on tekoälyn tekemä ja ihmisen tarkistama.
Tekoäly voi nopeuttaa innovaatioita ja tuoda tutkimuksen tulokset nopeammin yhteiskunnalle käytettäväksi. VTT:llä tekoälyä käytetään useimmilla tutkimuksen alueilla osana tutkimusprosessia. Generatiivisilla työkaluilla voidaan niin luonnostella ja suunnitella tutkimusta kuin luoda uutta, esimerkiksi molekyylejä ja proteiineja biotekniikassa. Koneoppimista puolestaan käytetään ilmiöiden mallintamiseen esimerkiksi energiantuotannossa ja biotekniikassa.
“Tekoälyratkaisujen avulla voidaan tuottaa oivalluksia nopeammin ja tehokkaammin. Se auttaa ratkomaan monimutkaisia ongelmia ja löytämään sopivia lähestymistapoja lukuisten vaihtoehtojen joukosta tavalla, johon ihminen ei yksin pysty,” sanoo VTT:n tutkimusprofessori Heikki Ailisto.
Yli 300 VTT:n tutkijalla on vahvaa osaamista tekoälyn soveltamisesta työhönsä. Sovellusosaamisen yhdistyminen eri tieteenaloihin kyberturvallisuudesta valmistustekniikkaan on yksi VTT:n vahvuuksista.
Tässä artikkelissa tarkastelemme lähemmin kolmea VTT:n tutkimusaluetta, joissa tekoäly auttaa kehittämään uusia ratkaisuja.
1. Tekoäly terveydenhuollossa: tuki diagnoosiin ja yksilölliseen hoitoon
Terveysdatan tehokas hyödyntäminen voi parantaa diagnostiikkaa, yksilöllistää hoitoa ja säästää yhteiskunnan kustannuksia. VTT kehittää tekoälyratkaisuja, jotka tukevat lääkärin työtä keuhkosyövän seulonnasta aivohalvauksen tunnistamiseen ja muistisairauksien varhaiseen havaitsemiseen.
Yksi suurimmista edistysaskeleista liittyy yksityisyyttä kunnioittaviin menetelmiin. Tekoälyä koulutetaan synteettisellä datalla tai hajautetussa mallissa, jossa data ei siirry, vaan algoritmit menevät datan luo. Näin varmistetaan tietoturva ja pystytään laajentamaan tutkimusmahdollisuuksia.
Esimerkiksi IHI:n (Innovative Health Initiative) rahoittamassa IDERHA-hankkeessa VTT kehittää yhdessä yhteistyökumppaniensa kanssa tekoälymalleja, jotka ennustavat riskiä sairastua keuhkosyöpään ja tukevat taudin diagnostiikkaa.
Tekoäly tunnistaa tapaukset, joihin lääkärin kannattaa keskittyä. Se sujuvoittaa hoitoketjua, vähentää turhaa kuormitusta ja parantaa potilasturvallisuutta.
“Tekoälyn avulla voidaan rakentaa ennakoivampaa ja täsmällisempää terveydenhuoltoa. Kun saadaan aiemmin kiinni ne ihmiset, jotka ovat sairastumassa tai jo sairaita, mutta vielä oireettomia, voidaan välttää raskaita hoitoja ja säästää yhteiskunnan kustannuksia”, kertoo VTT:n tutkimusryhmän vetäjä Mika Hilvo.
2. Ihmisen elintoimintojen mittaaminen voi olla huomaamatonta
Terveyttä mitattiin pitkään vain sairaalaympäristössä. Nyt mittaaminen on siirtynyt kotiin, ranteeseen ja jopa sängyn alle. Teknologian kehittämisen myötä fysiologisia signaaleja voidaan mitata ilman neuloja, johtoja tai häiritseviä laitteita.
Älyrannekkeet ja muut puettavat laitteet mittaavat muun muassa syketasoa, stressiä ja unen laatua. Tekoäly analysoi signaalien yhdistelmiä ja oppii yksilöllisiä malleja, jotka voivat kertoa kuormituksesta ennen kuin ihminen itse sen huomaa.
Yksi kiinnostava tutkimusalue on väsymyksen ja unihäiriöiden ennustaminen. VTT on mukana kansainvälisessä IDEA-FAST-hankkeessa, jossa kerätään ihmisten mittausdataa ja etsitään tekoälyllä biomarkkereita, jotka kertovat väsymyksestä. Patjan alle asetetaan anturi, joka mittaa unen vaiheita, ja tästä datasta voidaan rakentaa malli nukkumisesta ja unen laadusta. Mittaamisen avulla päästään kiinni objektiiviseen dataan. Yksilön oma kokemus on tärkeä, mutta usein epätarkka. Kone saattaa huomata muutoksen, jota ihminen ei itse koe.
“Uusien anturiratkaisujen avulla terveyttä ja hyvinvointia voi seurata niin, ettei mittava henkilö sitä edes huomaa, mutta tutkija saa äärimmäisen arvokasta tietoa. Tekoälyn erityinen vahvuus piilee siinä, että se pystyy yhdistämään tietoa eri datalähteistä ja löytämään uusia kliinisesti merkittäviä biomarkkereita”, sanoo VTT:n tutkimusryhmän vetäjä Teemu Ahmaniemi.
Jatkuvan, huomaamattoman mittaamisen käytännön hyöty on konkreettinen: jos vaikkapa ranteessa oleva mittari antaa varoituksen verenpaineen noususta, se voidaan saada kuntoon jo kotona. Ennakoinnin ja oikea-aikaisen hoidon avulla potilas välttyy tarpeettomilta sairaalakäynneiltä.
Tekoälyteknologian etuna on myös yksityisyyden säilyminen. Kun tekoäly toimii paikallisesti eikä dataa viedä pilveen, laitteet sopivat myös niille käyttäjille, jotka suhtautuvat varauksella tietojensa jakamiseen.
3. Uusia materiaaleja vihreään siirtymään ja fuusioenergiaan
Tulevaisuuden teknologiat, kuten fuusioenergia tai tehokkaammat sähköautojen akut, vaativat uusia materiaaleja, jotka kestävät äärimmäisiä olosuhteita. Ongelmana on materiaalien hidas kehitys: uuden yhdisteen tai seoksen matka laboratoriosta markkinoille kestää helposti vuosikymmeniä.
Tekoäly voi nopeuttaa tätä kehitystä. VTT:n luomassa Material Accelerator Platform -mallissa tekoäly ehdottaa uusia materiaalikombinaatioita, joita valmistavat ja testaavat laboratorioiden robotit. Menetelmä luo jatkuvan oppimissilmukan, jossa yhdistyvät data, valmistus ja mallinnus.
Yhdysvaltain energiaministeriön Arpa-E-ohjelmassa VTT kehittää fuusioreaktoreiden ensiseinämämateriaaleja, joiden on kestettävä äärimmäistä lämpöä ja säteilyä. Tekoälyn avulla voidaan rakentaa laskennallisia seinämiä eri materiaalikemioilla ja tutkia niiden kestävyyttä virtuaalisesti.
“Jos kolmessa vuodessa ei löydy teollisesti hyödynnettävää ratkaisua, projekti katsotaan epäonnistuneeksi. Tämä kertoo siitä, kuinka radikaalisti tekoäly on muuttamassa tutkimuksen dynamiikkaa”, toteaa tutkimusprofessori Anssi Laukkanen.
Laukkasen mukaan koko materiaalitutkimuksen tulevaisuus rakentuu sen varaan, kuka onnistuu yhdistämään tekoälyn, laskennan ja simuloinnin sekä reaalimaailman valmistuksen ja testauksen saumattomaksi kokonaisuudeksi.
“Tekoäly ei tee tieteestä helpompaa, mutta se tekee mahdolliseksi ratkaista ongelmia, joihin emme ennen päässeet käsiksi”, kiteyttää Laukkanen.



