Hankkeessa kehitetään ja pilotoidaan teollisuuden, kuntien ja koulutuksen tarpeisiin konkreettisia data-analyysi -ratkaisuja. Näillä saadaan aikaan uutta liiketoimintaa ja olemassa olevien liiketoiminnan kasvua sekä työpaikkojen lisääntymistä.
Smart Mantsinen
Mantsinen pilotissa tehtiin kokeiluja Mantsinen 300 nosturin käytön automatisoinnissa tekoälyn avulla. Kokeiluissa koulutettiin tekoälyä ohjaamaan nosturia. Erityisesti keskitettiin tapauksiin, jossa nosturin lähtö tilanteena on se,…
Liikuntamuotojen luokittelu laserskannerilla
Pilotissa tutkittiin tekoälyyn pohjautuvaa liikuntamuotojen luokittelua laserskanneria ja kameraa hyväksikäyttäen Jyväskylän Heinälammella kevyen liikeneen väylällä. Laskurit pystyvät erottelemaan pyörät ja jalankulkijat toisistaan sekä niiden kulkusuunnat.…
Sellun valkaisuasteen ennustaminen prosessidatalla
Pilotissa vertailtiin aluksi eri tapoja ja algoritmeja, joita voidaan käyttää arvioimaan ominaisuuksien tärkeyttä kohdemuuttujien ennustamisessa. Datasettinä käytettiin sellutehtaan automaatiojärjestelmästä peräisin olevaa reaaliaikaista prosessidataa, jossa kohdemuuttujana…
LPWAN-anturit osana kiinteistojen kunnossapitoa
Kiinteistöjen kunnossapidon ja seurannan digitalisaatioasteessa on tapahtumassa 2020-luvulle siirryttäessä merkittävä harppaus kun erilaiset IoT- ja AI-anturit alkavat yleistyä niissä. Osalla IoT-antureista kerätään tietoa raportteja varten…
Laukaan älykunta ratkaisut
Kevään ja syksyn 2020 aikana Laukaalle asennettiin erilaisia sensoreita, joiden avulla voidaan seurata sekä liikennettä että ohjata liikuntapaikkojen valoja. Tarkoituksena oli sekä modernisoida valojen ohjausta…
Vahvistusoppiminen tekniikan sovelluksissa
Tässä pilotissa tehtiin katsaus syvään vahvistusoppimiseen (deep reinforcement learning) ja sen viimeisimpiin algoritmeihin ja arvioitiin näitä algoritmeja erilaisissa realistisissa tekniikan sovelluksissa. Vahvistusoppiminen on koneoppimisen suuntaus,…
Moderni liikenneseuranta
Jyväskylän kaupungin päätutkimuskohde projektissa oli ihmisten liikkuminen Jyväskylässä ja liikkumisen havaitsemiseen liittyvät uudet teknologiat. Piloteissa jatkettiin Jklopen.fi-palvelun edelleen kehittämistä, joka oli saanut alkunsa aiemmasta IoT:sta…
Oppimisympäristöt- Azure
Azuren yhdistäminen muihin teknologioihin ja palveluihin. Azure on Microsoftin pilvipalvelu, jota hyödynnetään useassa eri pilotissa eÄlytellissä. Azure kokonaisuutena on hyvin laaja ja sieltä löytyy erilaisia…
Tekoäly kaivurin ohjaajana
Pilotissa toteutettiin Mevean simulaattorin päälle tekoälyllä ohjautuva kaivuri. Tarkoituksena on saada tekoälyn avulla kaivuri kaivamaan omatoimisesti kuljettajan antaman esimerkin mukaisesti. Simulaattorissa käytettyjä koodeja voidaan muokata…
Yhdyskuntajätekasan itsesyttymisvaaran tunnistaminen ja ehkäisy
Sekajätteen itsesyttyminen johtuu ainakin osaksi biojätteen biohajoamisesta jätekasan sisällä. Biohajoamisessa muodostuu lämpöä ja koska ympärillä oleva jäte toimii eristeenä, niin lämpö ei pääse tehokkaasti johtumaan…
Ajoneuvodatan luokittelu paljastaa, mitä työtehtäviä traktorilla on tehty
Pilotin ensimmäisessä vaiheessa pyritään tunnistamaan traktorin työtehtävä CAN-väylästä kerätyn ajoneuvodatan perusteella, tiedonlouhinnan ja koneoppimisen algoritmeja hyväksi käyttämällä. Luokittelussa käytetään opetusdatana testikuljettajien ajamaan ajoneuvodataa, joka on…
Turpeen keräyksen seurantajärjestelmä
Pilotissa on tarkoitus kehittää kaksi eri vaihtoehtoista ratkaisua turpeen keräämiseen seurantaan turvesuolla ja sen säilömiseen turveaumaan kokoojavaunulla. Seurantajärjestelmä mahdollistaa pilottikohteessa reaaliaikaisen todellisten turvetuotantomäärien seurannan aumakohtaisesti.…