Syväoppiminen mahdollistaa tuotannon automatisoinnin ennennäkemättömin tavoin
Konenäköjärjestelmät ovat kasvavassa määrin yhdistettynä tekoälyn ratkaisuihin ja kehittyvät nyt räjähdysmäistä vauhtia.
Koneoppiminen ja sen merkittävät kehitysaskeleet ovat mahdollistaneet tekoälyratkaisujen yleistymisen myös teollisuudessa. Yhdessä konenäön ja tekoälyn avulla voidaan ratkoa sovelluskohteita jotka olisivat liian monimutkaisia ohjelmoida järjestelmiin, tai muutoin liian raskaita ylläpitää ainoastaan perinteisillä konenäköratkaisuilla.
Neuroverkkoihin perustuvat syväoppimismetodit ovat olleet kasvavan kiinnostuksen kohteena. Syväoppiminen on yksi koneoppimisen menetelmistä, jossa kone kykenee oppimaan opetusdatan, eli sille esitettyjen esimerkkien kautta. Syväoppimista hyödyntävä järjestelmä pystyy siis sille syötetyn datan perusteella tunnistamaan arvaamattomiakin muuttujia itsenäisesti, ilman tarkkojen sääntöjen, numeroiden tai mittojen ohjelmoimista.
Perinteisten konenäköratkaisujen ja syväoppimisen soveltamiskohteiden välillä on isoja eroja
Perinteiset konenäköratkaisut tarjoavat reaaliaikaista tietoa ihmissilmää tarkemmin tuotantoprosessista ja tuotteista, kuten muodoista, väreistä ja pinnanmuodoista. Perinteiset konenäkömenetelmät vaativat kuitenkin selkeitä sääntöjä – järjestelmää ohjelmoidessa täytyy pystyä määrittämään, mitä piirteitä mitataan tai luokitellaan ja millaisten yksityiskohtien avulla kappaleet voidaan erotella toisistaan. Ratkaisu toimii luotettavasti nimenomaan silloin, kun kyseessä ovat säännölliset ja täsmälliset kappaleet.
Järjestelmälle voidaan opettaa samat asiat, kuin linjaston varrella kappaleita arvioivalle ihmiselle.
Tuotannossa syväoppiminen mahdollistaa ihmisille subjektiivisten asioiden tulkitsemista, kuten virheitä kappaleen ulkomuodossa tai koostumuksessa. Yksittäisten osien luokittelu ja merkintöjen lukeminen vaihtelevilta pinnoilta on syväoppimisen avulla helpompaa, kun kone osaa huomioida myös materiaalien luonnolliset vaihtelut. Tällaiset tuotannon vaiheet ovat tyypillisesti vaatineet ihmisen arviointikykyä, mutta syöttämällä koneelle esimerkkejä hyvistä sekä huonoista lopputuloksista, voi kone oppia tunnistamaan eroavaisuudet eri kappaleiden välillä itsenäisesti. Syväoppiminen tarkoittaa käytännössä sitä, että järjestelmälle voidaan opettaa siis samat asiat, kuin linjaston varrella kappaleita arvioivalle ihmiselle.
Syväoppimista hyödynnetään konenäön lisäksi esimerkiksi puheentunnistuksessa, robotiikassa, esineiden poimimisessa ja jopa pörssikurssien ennustamisessa. Mitä enemmän järjestelmä saa informaatiota kuvien, puheen, muotojen tai tekstin muodossa, sitä enemmän se oppii ja pystyy tekemään itsenäisiä päätöksiä.
Miksi, milloin ja miten syväoppimista tulisi hyödyntää?
Jos tuotantoprosessissa on vaiheita, joita ei perinteisten konenäköratkaisujen avulla voida automatisoida, syväoppimiseen kannattaa tutustua. Haasteita on voinut tuoda esimerkiksi merkittävät vaihtelut materiaalissa, huonolaatuinen data tai asiat, jotka eivät ole numeraalisesti mittavia. Tällaiset tilanteet, joiden ehkä ennen ajateltiin olevan liian vaikeita automatisoida, onnistuvat nykyään konenäön ja syväoppimisen yhdistelmällä luotettavammin, nopeammin ja yhdenmukaisesti.
Syväoppiminen nopeuttaa tuotantoprosesseja huomattavasti vähentäen manuaalisen työn määrää. Ihmissilmä ei pystyisi samaan tehokkuuteen missään olosuhteissa. Syväoppiminen tekee myös tunnistuksesta tarkempaa ja varmempaa, kun inhimillisille virheille ei ole mahdollisuutta.
Kun kone hoitaa oppimisen, järjestelmän ohjelmointiin kuluva aika pienenee. Tällöin syväoppimista hyödyntävän järjestelmän hankinta saattaa osoittautua jopa perinteistä järjestelmää edullisemmaksi vaihtoehdoksi, etenkin jos opetusmateriaalia on jo ennakkoon kerättynä. Syväoppimista hyödyntävän ratkaisun käyttöönotossa opetusvaihe on huomattavasti isommassa roolissa, kuin perinteistä konenäköjärjestelmää hankittaessa.
