Tekoäly - SecMeter

Henkilötunnistukseen pystyvät valvontakamerat ovat hyvä esimerkki tekoälysovelluksesta. Kamerajärjestelmä analysoi kasvojen piirteitä, kuten silmien sijaintia ja nenän muotoja. Kameran havaittua kasvot, tekoälyjärjestelmä analysoi niiden erityispiirteet. kuten kasvon piirteet ja suhteet mm. etäisyydet silmien, nenän ja suun, välillä. Kasvojen muodon lisäksi voidaan analysoida ihon rakenne ja muita kasvojen biometrisiä ominaisuuksia.

Valvontakamera on yhteydessä taustalla toimivaan tekoälyjärjestelmään, jossa kameran kasvokuva muunnetaan matemaattiseksi kasvomalliksi. Mallia verrataan tietokannassa oleviin kasvomalleihin. Jos tietokannassa olevan epätoivotun henkilön kasvomalli täsmää kameran välittämään kasvomalliin, syntyy hälytys, joka kertoo millä alueella epätoivottu henkilö on havaittu ja kokonainen kamerajärjestelmä ryhtyy paikantamaan ja raportoimaan henkilön liikkeitä.

Pilvipalvelut

Kaupalliset tekoälysovellukset perustuvat usein pilvipalveluihin. Pilvipalvelut suoriutuvat erityisesti suurten datamäärien käsittelystä ja laskentatehoa vaativista tehtävistä. Pilvipalvelut ovat skaalautuvia valmiita infrastruktuuriratkaisuja, jotka tekevät tekoälysovellusten toiminnasta tehokkaampia.

Pilvipohjaiset ratkaisut mukautuvat tarpeen mukaan. Esimerkiksi, jos tekoälyjärjestelmä tarvitsee tietyssä vaiheessa enemmän laskentatehoa, skaalautuu pilvi-infrastruktuuri automaattisesti ylös tai alas. Yrityksen näkökulmasta pilvipalveluiden käyttö on omaa infrastruktuurin ylläpitoa taloudellisempaa, mikä säästää merkittävästi yrityksen resursseja.

Tiedonsiirtokapasiteetti

Tiedonsiirtokapasiteetti on keskeinen osa tekoälyn toimivuutta. Yrityksen toimipaikan ja pilvipalvelun palvelimen välillä siirtyy usein suuria määriä dataa. Erityisesti reaaliaikaiset tekoälysovellukset, kuten puheentunnistus tai koneoppimismallien käyttö edellyttävät nopeaa ja luotettavaa tiedonsiirtoyhteyttä. Reaaliaikaisessa tiedonkäsittelyssä, kuten mm. kirurgiassa ja konenäköjärjestelmissä viiveet datan siirrossa aiheuttavat virheitä ja suorituskyvyn heikentymistä.

Jos tekoälyratkaisu toimii hajautettuna eri paikoissa, tiedonsiirron tehokkuus vaikuttaa suoraan järjestelmän suorituskykyyn. Tiedonsiirtoon liittyviä ongelmia voidaan pyrkiä vähentämään hajautetuilla laskentajärjestelmillä.

Hajautetut laskentajärjestelmät ovat järjestelmiä, joissa laskentatehtävät ja resurssit on jaettu useiden yhdessä työskentelevien tietokoneiden, palvelimien tai laitteiden kesken. Näissä järjestelmissä ei ole yhtä keskitettyä ohjauspistettä, vaan useat yksiköt toimivat itsenäisesti mutta yhteistyössä.

Reunalaskenta (edge computing) on hajautettu laskentajärjestelmä, joka vähentää riippuvuutta keskitetystä tiedonsiirrosta käsittelemällä dataa paikallisesti eri laitteessa. Kerätty data analysoidaan ja käsitellään laitteen sisäisesti tai lähiverkon reunalla sijaitsevassa palvelimessa mm. itseohjautuvassa autossa sensoreiden keräämä data käsitellään auton sisäisissä järjestelmissä.

Miten tekoäly toimii

Tekoäly (AI, Artificial Intelligence) perustuu ohjelmistoihin ja algoritmeihin, jotka jäljittelevät ihmisen ajattelun ja päätöksenteon prosesseja. Tekoäly oppii, ymmärtää ja ratkaisee ongelmia omatoimisesti ilman ihmisen ohjausta.

Tekoälyn ytimessä ovat algoritmit, jotka opettavat tekoälyä toimimaan. Tekoäly vaatii toimiakseen suuria määriä dataa. Dataa voidaan kerätä mm. antureista, tekstistä, kuvista, äänestä ja videoista. Kerätty data on edellytys tekoälyn oppimiselle ja päätöksenteolle.

Tekoälyssä sovelletaan koneoppimista (Machine Learning), joka perustuu tilastotieteeseen ja matemaattisiin malleihin sekä syväoppimista (Deep Learning), joka käyttää neuroverkkoja eli neuroyhteyksien verkostoa. Neuroverkot jäljittelevät ihmisen aivojen toimintaa ja oppimiskykyä. Neuroverkko on erittäin tehokas käsittelemään monimutkaisia datatyyppejä, kuten kuvaa ja ääntä.

Päätöksenteko

Kun tekoäly on oppinut tunnistamaan kaavoja ja rakenteita, se käyttää tätä tietoa päätöksentekoon. Tämän jälkeen tekoäly voi mm. ennustaa käyttäytymistä, antaa suosituksia tai ohjata esimerkiksi autonomista autoa liikenteessä.

Itsearviointi ja oppiminen

Tekoälyjärjestelmällä voi olla myös kyky arvioida omaa toimintaansa ja korjata sitä. Tämä tapahtuu mukauttamalla algoritmeja paremmin toimiviksi.

Ennakoiva analytiikka

Tekoäly pystyy analysoimaan historiallisia tietoja ja trendejä ennustaakseen tulevia riskejä. Tämä ominaisuus tehostaa mm. tuotannon, toimitusketjun häiriöiden ja turvallisuuspuutteiden hallinnassa.

IoT-sensorit (Internet of Things -sensorit) ovat laitteita, jotka keräävät ja mittaavat dataa ympäristöstään ja lähettävät sen eteenpäin verkon kautta analysoitavaksi tai käytettäväksi. IoT-sensorit ovat keskeinen osa IoT-järjestelmiä, joissa erilaiset laitteet ja järjestelmät kommunikoivat keskenään ja toimivat älykkäästi yhdistettyinä internetiin.

Tekoälyn käyttö vähentää päätöksenteossa ja prosessien seurannassa tapahtuvia inhimillisiä virheitä, jotka voivat johtaa riskeihin. Tekoäly voi esimerkiksi ennustaa onko jokin kehityshanke tai projekti toteutuskelpoinen.

Tekoäly tehostaa operatiivista riskienhallintaa mm. työturvallisuudessa. Tekoäly voi analysoida työympäristön dataa ja suositella toimenpiteitä, jotka vähentävät onnettomuuksien riskiä. IoT-sensorien ja reaaliaikaisen datan avulla tekoäly voi ennustaa ja ehkäistä operatiivisia riskejä, kuten koneiden rikkoutumisia tai tuotantohäiriöitä. Näin voidaan välttyä suunnittelemattomilta tuotantokatkoksilta.

Reaaliaikainen riskien seuranta

Eräs perustava tekoälyn tuoma muutos tapahtuu myös riskienhallintamenettelyissä. Tekoäly tarjoaa lukuisia mahdollisuuksia tehostaa riskienhallintaprosessien luotettavuutta ja tehokkuutta. Vanhat työläät riskienhallintamenetelmät tulevat jäämään historiaan.

Tekoäly pystyy käsittelemään ja analysoimaan valtavia määriä dataa, tunnistamaan piileviä trendejä ja tarjoamaan nopeaa reaaliaikaista tukea päätöksenteolle. Tekoäly on ihmistä tehokkaampi havaitsemaan reaaliajassa verkkouhkia, kuten hakkerointiyrityksiä tai tietomurtoja. Tekoäly analysoi väsymättä jatkuvasti verkkoliikennettä ja käyttäytymismalleja.

Tekoälyjärjestelmät voivat seurata toimitusketjun tilaa ja tunnistaa häiriöitä, kuten viiveitä tai kustannusten nousua, ennen kuin niistä saataisiin konkreettisia havaintoja. Tekoäly voi seurata lainsäädännön ja sääntelyn muutoksia ja varmistaa, että yritys noudattaa lainsäädäntöä. Tekoäly voi myös analysoida sopimuksia ja muita juridisia asiakirjoja sekä havaita asiakirjojen riskit ja ristiriidat.

Poikkeamien havaitseminen

Tekoäly voi oppia erilaisia tuotanto-, palvelu- ja liiketoimintaprosessien malleja ja havaita niissä poikkeavuuksia. Tekoälypohjaiset algoritmit pystyvät havainnoimaan vähäisiä merkkejä ongelmista, joita ihmisen olisi vaikea tunnistaa ajoissa.

Tekoäly on tehokas väline petosten havaitsemisessa ja rahoitusriskien hallinnassa. Tekoäly pystyy analysoimaan taloustietoja ja tunnistamaan epäilyttäviä tapahtumia, kuten vilpillisiä maksutapahtumia tai kirjanpitoon liittyviä väärinkäytöksiä.

Tekoäly voi analysoida reaaliaikaisia tilannekuvaan liittyviä tietoja ja tarjota poikkeamatilanteissa yrityksille parhaita toimintavaihtoehtoja.

Riskien priorisointi

Tekoäly voi käsitellä valtavia tietomääriä ja erotella avainriskit vähäisistä riskeistä. Tämä auttaa yrityksiä keskittämään resurssit olennaisiin uhkiin.

Tekoäly kykenee simuloimaan erilaisia uhkaskenaarioita ja arvioimaan niiden todennäköisyyksiä ja vaikutuksia. Tämä ominaisuus tukee operatiivista riskienhallintaa, mutta erityisesti myös yritysjohdon strategista päätöksentekoa.

Tekoäly pystyy riskien visualisointiin ja raportointiin sekä laatimaan visuaalisia riskikarttoja, jotka auttavat yrityksiä hahmottamaan, missä ja millaisia riskejä liiketoimintaan sisältyy. Tekoälyn nopeasti tuottamat riskiraportit ovat tarkkoja ja selkeitä, vähentäen merkittävästi virheiden määrää ja manuaalisen työn osuutta.