Tutkijat kutistivat eleitä tunnistavan teknologian sormenpään kokoon - älyhanska toimii ilman nettiyhteyttäkin
Lisätyn todellisuuden sovellusten ja puettavan elektroniikan käyttö lisääntyy teollisuudessa jatkuvasti: älylasit voivat näyttää työntekijälle ohjeet monimutkaisen laitteen kokoamiseen tai auttaa löytämään huoltoa tarvitsevat osat. Älyhanskat ja muut antureihin perustuvat älykkäät tekstiilit voivat muuttaa käyttäjän liikkeet virtuaalimaailman vastineiksi ja opastaa työntekijää kädestä pitäen.
Älyhanskan täytyy pystyä tunnistamaan tarkasti käden liikkeitä ja puristusvoimaa. Aalto-yliopiston tutkijat ovat kehittäneet yhteistyössä älykkääseen anturiteknologiaan erikoistuneen Hitseed-yrityksen kanssa eleitä tunnistavaa teknologiaa, jota voidaan käyttää jopa sormenpään kokoisissa mikrotietokoneissa. Eleentunnistukseen käytetään usein ihmisaivojen toimintaa jäljitteleviä koneoppimismenetelmiä, syväoppivia neuroverkkoja, jotka vaativat paljon laskentatehoa.
”Tavallisesti hanskojen keräämä anturidata täytyy lähettää verkon yli tietokoneelle, joka käsittelee dataa ja lähettää tiedon takaisin. Kehittämämme syväoppivat eleentunnistusalgoritmit ovat niin kevyitä, että ne pystyvät samaan paikallisesti esimerkiksi älyhanskan sulautetussa järjestelmässä”, sanoo tutkimusta johtanut Aalto-yliopiston professori Yu Xiao, joka johtaa älykkääseen puettavaan teknologiaan erikoistunutta tutkimusryhmää.
Kun älyhanska voi tunnistaa eleet paikallisesti, laitteita voidaan käyttää myös ilman internetyhteyttä tai ulkoista tietokonetta. Tieto voidaan siirtää mikrotietokoneelta esimerkiksi älylaitteisiin Bluetooth-yhteyden avulla.
"Voimme soveltaa kehitettyä tekniikkaa monenlaisiin mittauksiin, kuten liikkeiden kehityksen seuraamiseen fysioterapiassa tai koneiden tilan seurantaan tärinän tai äänen spektrin perusteella", sanoo teknologiajohtaja Pertti Kasanen HitSeedistä.
”Älykkäillä sensoreilla ja lisätyn todellisuuden ja virtuaalitodellisuuden sovelluksilla on loputtomasti mahdollisuuksia teollisuudessa, terveydenhuollossa ja koulutuksessa”, Xiao sanoo.
Tutkijat yhdistivät Aalto-yliopistossa kehitettyyn älyhanskan prototyyppiin HitSeedin sormenpään kokoisen Sensor Computer -tietokoneen. Eleentunnistukseen käytettiin konvoluutiohermoverkkoja (CNN), joita käytetään usein kuvien luokittelussa. Seuraavassa vaiheessa järjestelmää laajennetaan tukemaan lyhytaikaista muistia (LSTM), jota käytetään pitkien datasekvenssien kuten puheen ja videon käsittelyssä.
Tutkimusprojekti sai viime vuonna 100 000 euron siemenrahoituksen Euroopan unionin Horisontti 2020 -ohjelman ATTRACT-hankkeesta, joka tukee tutkimuslaitosten ja yritysten yhteistyötä yhteiskuntaa muuttavien teknologioiden kehittämiseksi. Seuraavaksi tutkijoiden tavoitteena on löytää yhteistyökumppaneita teknologian kaupallistamiseen tähtäävään tutkimukseen.
Lisätietoja projektista (pdf).
Lisätietoja
Professor Yu Xiao
Tietoliikenne- ja tietoverkkotekniikan laitos
yu.xiao@aalto.fi
Pertti Kasanen
Partner, CTO/HitSeed Oy
pertti.kasanen@hitseed.com
Lue lisää uutisia
Kvanttihypen anatomia
Väitöskirjatutkija Christa Schauman kertoo, miten Suomi ja Eurooppa pärjäävät kisassa, johon kaikki haluavat mukaan – palkinnon epävarmuudesta huolimatta.
Määrälaskennan automatisointi tekoälyllä vaatii muutoksia nykykäytäntöihin
Määrälaskentaa tehdään rakennushankkeissa useita kertoja vaihtelevin tuloksin. Talotekniikka 2030 -hankkeen TH15-tutkimus selvitti, miten määrälaskennan laatua voitaisiin parantaa ja miten laskelmien tuottaminen voitaisiin automatisoida tekoälyn avulla. Tutkimuksen toteutti Tampereen yliopisto.
Talotekniikan kiertotalous: halukkuutta riittää, käytännöt puuttuvat
Taloteknisiin järjestelmiin sitoutuu merkittävä osa rakennusten materiaalipäästöistä. Silti alan kiertotalous rajoittuu yhä pääosin materiaalien kierrätykseen, vaikka monet tuotteet soveltuisivat uudelleenkäyttöön. Tampereen yliopiston tutkimus Talotekniikka 2030 -konsortiolle selvitti, miten kiertotalous saataisiin laajennettua alan käytäntöihin.