VTT luotsaama tutkimushanke kehitti aivoista inspiraation saaneen konenäköjärjestelmän autonomisille laitteille
Eurooppalainen tutkimushanke loi energiatehokkaan konenäön, joka jäljittelee ihmisen näkökykyä.
Martti Asikainen, 16.12.2025 | Kuva: Adobe Stock Photos
Eurooppalainen VTT:n johtama tutkimushanke on kehittänyt konenäköjärjestelmän, joka jäljittelee ihmisen silmän ja hermoston yhteistyötä. Teknologia mahdollistaa älykkäiden robottien ja droonien itsenäisen toiminnan ilman jatkuvaa verkkoyhteyttä tai suuria akkuja.
Vuonna 2021 käynnistynyt MISEL-hanke (eng. Multispectral Intelligent Vision System with Embedded Low-Power Neural Computing) on nyt loppusuoralla. VTT:n koordinoima hanke on yhdistänyt neuromorfista laskentaa, joka jäljittelee aivojen toimintaa, siruteknologiaan.
– Haluamme pystyä rakentamaan aidosti älykkäitä laitteita, jotka tekevät havaintoja ja päätöksiä itse ilman datan siirtoa supertietokoneisiin tai pilveen, VTT:n erikoistutkija ja tiiminvetäjä Jacek Flak totesi tiedotteessa.
Teknologia perustuu reunalaskentaan, jossa tieto käsitellään siellä, missä se syntyy. Tämä on erityisen tärkeää tilanteissa, joissa verkkoyhteyttä ei ole tai akun kesto on rajallinen.
– Jos ajattelemme esimerkiksi droonia, joka etsii ihmisiä maanjäristyksen jälkeen savun, pölyn ja raunioiden seasta, sen on pystyttävä tulkitsemaan ympäristöään ja tekemään päätöksiä heti, Flak kuvailee.
Neuromorfinen laskenta voi olla Flakin mukaan sata- tai jopa tuhatkertaisesti energiatehokkaampaa kuin tavanomainen digitaalinen laskenta.
Lähes viiden miljoonan euron EU-rahoitus
MISEL-hanke sai lähes viiden miljoonan euron rahoituksen EU:n Horizon 2020 -ohjelmasta. Mukana ovat VTT:n lisäksi Łódźin, Lundin, Santiago de Compostelan ja Wuppertalin yliopistot, Fraunhofer-instituutti, Ranskan valtion tutkimuslaitos LNE sekä yritykset Kovilta Oy Suomesta ja AMO GmbH Saksasta.
Hanke yhdisti asiantuntijat materiaalitieteestä, elektroniikasta ja algoritmien suunnittelusta.
Konenäön mallina on toiminut ihmisen silmän verkkokalvon, aivojen näkökeskuksen ja etuotsalohkon yhteistoiminta. Myös banaanikärpänen on toiminut esikuvana, sillä se käyttää erittäin vähän energiaa lentämiseen, suunnistamiseen ja vaaran väistämiseen.
Projektin keskeinen tulos on Koviltan kehittämä yhdistelmäpiiri, jossa samalle piisirulle on laitettu sekä kuvantaminen että merkittävä määrä kuvankäsittelyä.
– Toisin kuin tavallinen videokamera, joka tallentaa yksittäisiä kuvia, tämä anturi huomioi liikkeen ja muutoksen ajassa ja tilassa samaan tapaan kuin silmä”, Flak kertoo.
Hankkeessa tutkittiin myös quantum dot -kuvasensoreita, jotka laajentavat näkyvyyden infrapuna-alueelle. Näin laitteet voivat havaita muotoja ja liikettä oloissa, joissa ihminen näkee heikosti, kuten hämärässä tai sumussa.
Muistit suoraan sirulle
VTT kehitti yhteistyössä Lundin yliopiston kanssa ferrosähköisiin materiaaleihin perustuvia haihtumattomia muisteja, jotka voidaan integroida suoraan sirulle. Hanke kehitti myös tekoälylaskentaa nopeuttavia erikoistuneita prosessoriytimiä, edge-AI-kiihdyttimiä.
– Raudan ja softan tiivis yhtäaikainen suunnittelu mahdollistaa sen, että kaikki osat toimivat saumattomasti yhteen ja energiatehokkuus säilyy poikkeuksellisen korkeana”, Flak toteaa.
Kovilta aikoo hyödyntää hankkeessa kehitettyjä teknologioita autonomisen robotiikan ja ajoneuvoteknologian sovelluksissa.
– Jotta robotit ja ajoneuvot voivat toimia itsenäisesti ja turvallisesti ihmisten keskuudessa, pitää ympäristön havainnoinnin ja havaintojen tulkinnan olla erittäin korkealla tasolla, sanoo Koviltan teknologiajohtaja Mika Laiho.
Laiho korostaa, että laitteiston on oltava pienikokoinen, vähän tehoa kuluttava ja kustannuksiltaan maltillinen massatuotteeseen.
Kehitetyt ratkaisut voivat löytää tiensä monenlaisiin sovelluksiin. Älykkäät kamerat voivat valvoa teollisia prosesseja, varastoja tai rajaseutuja itsenäisesti. Liikkuvat robotit voivat tehdä päätöksiä turvallisesti myös ihmisten läheisyydessä.
Teknologia vastaa kasvaviin kyberturvallisuus- ja yksityisyyshaasteisiin, kun tietoa käsitellään paikallisesti eikä sitä tarvitse siirtää verkkojen yli.
Seuraavaksi tuloksia hyödynnetään uusissa hankkeissa ja VTT:n pilottituotantolinjoilla.
– Tulevaisuudessa tuloksia voidaan käyttää autonomisissa laitteissa, jotka näkevät, ajattelevat ja toimivat omatoimisesti ja energiatehokkaasti kuin banaanikärpänen, Flak summaa.
Finnish AI Region
2022-2025.
Media contacts