Tekoälypohjaiset ratkaisut osana teollista ympäristöä
Digitalisaation, sensoriteknologian ja koneoppimisen yhteen kietoutuminen on synnyttänyt uudenlaisen, dataohjautuvan lähestymistavan. Siinä teollisen ympäristön dataa kerätään, analysoidaan ja hyödynnetään ennennäkemättömässä mittakaavassa. Teollisuuden näkökulmasta tekoäly ei ole ainoastaan mikä tahansa työkalu, jolla voidaan esimerkiksi vähentää ympäristöhaittoja, vaan strateginen mahdollistaja, joka tukee riskienhallintaprosesseja, sääntelyn noudattamista, kustannustehokkuutta ja uusien mahdollisuuksien syntymistä.
Tekoäly muuttaa aivan erityisesti teollisuuden klassista toimintatapaa, jossa ympäristöä on seurattu varsin rajattujen mittausten ja raporttien avulla. Painopiste on siirtynyt jatkuvaan, automatisoituun ja ennakoivaan seurantaan, jossa satelliittikuvien, droonien, sensorien ja mittausjärjestelmien tuottama data voidaan tekoälyn avulla jalostaa reaaliaikaisiksi havainnoiksi, jotka tukevat teollisuuden operatiivista toimintaa ja päätöksentekoa.
Esimerkiksi metsäteollisuudessa koneoppimismallit kykenevät tunnistamaan laajojen alueiden hakkuut, metsätuhot ja biodiversiteetin muutokset huomattavasti nopeammin ja tarkemmin kuin perinteiset varsin ihmiskeskeiset menetelmät. Energia- ja prosessiteollisuudessa tekoälypohjainen ympäristön seuranta mahdollistaa päästöjen, vedenkulutuksen ja ekosysteemivaikutusten tarkan seurannan koko arvoketjussa.
Ennakoivat analytiikkamallit voivat tunnistaa poikkeamia ja riskejä jo ennen kuin ne realisoituvat vahingoiksi. Tämä on erityisen tärkeää esimerkiksi tilanteissa, joissa EU:n kestävyysraportointivaatimukset edellyttävät teollisuudelta entistä läpinäkyvämpää ja todennettavampaa dataa. Tekoäly auttaa yrityksiä vastaamaan suoraan lisääntyviin vaatimuksiin automatisoimalla datan keruuta ja analyysiä, samalla kun se vähentää inhimillisiä virheitä. Tämähän ei toki tarkoita sitä, etteikö ihmisiä enää tarvittaisi. Päinvastoin, kuten jo monesti aikaisemmin, työtehtävät ovat muutoksen kourissa ja muovautuvat uusiksi.
Yksi keskeinen ongelma on olemassa olevan datan laatu ja saatavuus. Suurten datamäärien käsittely vaatii myös melkoisesti laskentatehoa. Paradoksina onkin, että tekoäly, joka edistää ympäristönsuojelua, voi itsessään lisätä energiankulutusta. Tekoälyä käyttävien tahojen, kuten teollisuuden, vastuulla onkin ottaa käyttöön ratkaisuja, joissa tekoälyn ympäristöhyödyt ylittävät sen aiheuttamat ympäristöhaitat.
Yritykset, jotka investoivat tekoälyratkaisuihin, saavat vielä merkittävän kilpailuedun! Samalla syntyy uusia markkinoita tekoälypohjaisille ratkaisuille ja ympäristöpalveluille.
Tekoälymallien luotettavuus riippuu suoraan käytettävän datan edustavuudesta, ja aineistot ovat ympäristödatan osalta usein hajanaisia, alueellisesti vinoutuneita tai puutteellisia. Teollisuuden käyttämät tekoälyjärjestelmät voivat lisäksi sisältää algoritmisia vinoumia, jotka vaikuttavat esimerkiksi riskien arviointiin tai monimuotoisuuden tulkintaan. Siksi läpinäkyvyys, mallien selitettävyys ja eettinen suunnittelu korostuvat erityisesti silloin, kun tekoälyä käytetään sääntelyyn, lupaprosesseihin tai yhteiskunnallisesti herkkään päätöksentekoon.
Tulevaisuudennäkymät ovat teollisuuden kannalta kuitenkin selvästi myönteiset. Tekoäly, robotiikka ja niiden myötä mahdollistuvat autonomiset järjestelmät, kuten kuljetusratkaisut, ovat yhdistymässä tiiviiksi osaksi teollisuutta ja sen eri prosesseja. Tämä siirtää painopisteen vanhoista reaktiivisista menettelytavoista ennakoivaan ja dataperusteiseen toimintaan. Tekoälystä on tulossa keskeinen osa kestävää teollista toimintaa, edellyttäen toki, että sen käyttöönottoa ohjaavat selkeät eettiset periaatteet, toimiva sääntely ja pitkäjänteinen investointiajattelu.
Yritykset, jotka investoivat tekoälyratkaisuihin, saavat vielä merkittävän kilpailuedun! Samalla syntyy uusia markkinoita tekoälypohjaisille ratkaisuille ja ympäristöpalveluille, kuten automaattisille biodiversiteettikartoituksille, ympäristöriskien mallinnuksille, autonomisille kuljetusratkaisuille ja digitaalisten kaksosten simulaatioille, joissa liiketoiminnallinen tehokkuus ja ympäristölliset kysymykset eivät missään nimessä ole toisiaan poissulkevia.
Centria-ammattikorkeakoulu on ottanut tässä asiassa härkää sarvista. Muun muassa TESSA-nimisessä hankkeessa – jonka parissa teen nyttemmin töitä – kehitetään uusia ratkaisuja, joiden avulla parannetaan teollisuusalueiden sisäistä liikkumista ja saavutettavuutta. Hankkeessa pyritään kehittämään ekologisia ja vähähiilisiä ratkaisuja, jotka tukevat olemassa olevia ja tulevia liikkumispalveluja kestävin automatisoiduin ja tekoälypohjaisin keinoin. Tavoitteina ovat konkreettinen päästöjen väheneminen, monimuotoisen työmatkaliikkumisen tukeminen ja turvallisuuden parantaminen. Ammattikorkeakoulun tekemässä uraauurtavassa työssä luodaan edellytykset uudelle opetusaineistolle, jossa keskitytään huippunykyaikaisiin teknisiin ratkaisuihin sekä ajattelumalleihin ympäristön seurannan ja -suojelun saralla.
Tom Tuunainen
TKI-kehittäjä