Aalto-yliopiston kunniatohtoriksi vihitty algoritmitutkimuksen pioneeri Esko Ukkonen: ”Laskenta on kuin sähköä”

Helsingin yliopiston professori ja Aalto-yliopiston dosentti Ukkonen on suomalaisen tietojenkäsittelytieteen ja erityisesti algoritmitutkimuksen uranuurtaja.

Monet Ukkosen kehittämät algoritmit ovat päätyneet alan oppikirjoihin ja niitä hyödynnetään monissa käytännön sovelluksissa. Hän on myös johtanut kahta Suomen Akatemian tutkimuksen kansallista huippuyksikköä ja ohjannut toistaiseksi 27 väitöskirjaa. Ukkosen ohjauksessa ovat väitelleet muiden muassa Aalto-yliopiston tietojenkäsittelytieteen professori Pekka Orponen sekä Suomen Akatemian nykyinen pääjohtaja Heikki Mannila.

– Olen tosiaan ollut kouluttamassa Suomen parhaita tietojenkäsittelytieteen professoreita, Ukkonen nauraa.

Väitellessään itse vuonna 1978 Ukkonen analysoi numeerisen laskennan pyöristysvirheitä mutta siirtyi pian algoritmitutkimukseen. Algoritmiikka on perustutkimusta, joka tarkastelee tietokoneen suorituskyvyn rajoja. Se selvittää, millä laskentaongelmalla on nopeasti toimiva ratkaisualgoritmi – ja millä ei. Sivutuotteena syntyy hyviä algoritmeja, joilla voi olla paljon sovellusmahdollisuuksia.

– Ala oli vasta muotoutumassa, kun aloitin tutkijanuraani, ja olin perustamassa algoritmiikkaa Suomeen. Myös koneoppimisen tutkimusta olen tuonut Helsingin yliopistoon – Teknillisessä korkeakoulussahan tehtiin jo tuolloin loistokasta työtä koneoppimisessa akateemikko Teuvo Kohosen aloittamana, Ukkonen muistelee.

Biologisen datan vallankumous algoritmiikan tuella

Bioinformatiikasta eli esimerkiksi geenien ja proteiinien rakenteen, toiminnan, sekvenssien – elämän muodostumisen – algoritmisesta mallintamisesta Ukkonen kiinnostui 1980-luvun alussa.

– DNA:n sekvensoinnista oli 1970-luvun lopulla tullut mahdollista, ja molekyylibiologia alkoi houkutella tietojenkäsittelyn tutkijoita. Itselleni merkittävä sysäys oli VTT:n bioteknikkojen kokous vuonna 1980. Sen oli kutsunut koolle nykyinen Aalto-yliopiston rehtori Tuula Teeri.

– DNA:n analyysi sopii hyvin algoritmitutkijalle, koska DNA-molekyylin sisältö voidaan kuvata neljän eri merkin, emäksien A, C, G ja T avulla. Tällaista merkkijonodataahan tietojenkäsittelytieteilijä juuri osaa käsitellä, ja halusin tietenkin olla hyödyksi, Ukkonen kuvailee innostumistaan bioinformatiikasta.

Kun vuonna 1990 ihmisen koko DNA-ketjun ja noin 30 000 geenin kartoittamiseen tähtäävä Human Genome Project käynnistyi, dataa DNA:sta tuli saataville valtavasti. Genomien DNA-jonoihin koodatun ”elämän ohjelman” toiminnan selvittämisestä tuli tieteen keskeisiä kysymyksiä.

– Tutkin ja kehitin merkkijonoalgoritmeja jo 1980-luvulla, mutta silloin ala tuntui  hieman esoteeriselta. Nykyään bioinformatiikka on vakiintunut tutkimusala ja se saa yllättävänkin suuren osan tietojenkäsittelytieteen rahoituksesta.

Nyt Ukkonen etsii tutkimusryhmineen DNA-merkkijonoista biologisia signaaleja koodaavia hahmoja. Näin voidaan ennustaa ja mallintaa esimerkiksi sairauksien syitä. Monet Ukkosen tekemistä ennusteista ja malleista on onnistuttu vahvistamaan oikeiksi laboratoriokokein.

 – Ennusteidemme avulla biologit ovat esimerkiksi löytäneet paksusuolensyöpää aiheuttavan geenimutaation, Ukkonen kertoo.

 Perustutkimuksen huipulta tieteen popularisointiin

 Vuosina 2002–2013 Ukkonen johti kahta Suomen Akatemian data-analyysin huippuyksikköä, yhteistyössä Aalto-yliopiston tutkijoiden kanssa. Aiemmin oli jo perustettu Helsingin yliopiston ja Aalto-yliopiston bionformatiikan tohtoriohjelma. Vuosituhannen vaihteessa Ukkonen oli myös mukana perustamassa Aalto-yliopiston ja Helsingin yliopiston yhteistä Tietotekniikan tutkimuslaitos HIITiä. Vuosina 2004–2008 hän johti sen perustutkimusta.

– HIIT on onnistunut erinomaisesti: Suomeen tarvitaan intensiivisiä tutkimusympäristöjä luomaan kriittistä massaa. HIIT on myös onnistunut turvaamaan pitkäjänteisen rahoituksen ja se voi palkata joustavasti tutkijoita.

Ukkonen ohjaa edelleen neljää tohtoriopiskelijaa, jotka jatkavat vuonna 2013 toimintansa päättäneessä Algorithmic Data Analysis Research -huippuyksikössä aloittamaansa työtä. Viimeisin aluevaltaus on musiikin analyysi. Kahden tohtoriopiskelijansa kanssa Ukkonen soveltaa algoritmiikkaa musiikin ja nuottikirjoituksen tutkimiseen.

– Musiikki on yhtä lailla merkkijonoa kuin tekstit tai DNA. Musiikin notaatio on tosin vieläkin monimutkaisempaa, sillä nuotisto on jo kaksiulotteinen merkkijono.

Ukkonen on myös läpi uransa pyrkinyt popularisoimaan maallikoille hankalasti avautuvaa tieteenalaa. Tietojenkäsittelytieteilijöiden tulisi puhua etenkin arkielämää koskettavista asioista: tietoturvasta, sosiaalisesta mediasta ja pilvipalveluista.

– Laskennasta tulee pian sähkön kaltainen yleishyödyke, minkä merkitys pitäisi osata havainnollistaa. Mitä kaikkea se mahdollistaa ja miten kehitystä tulisi hallita?