Suomi tähtää erikoistuneeseen tekoälyyn seuraavana vientituotteena
Suomi tavoittelee markkinarakoa teollisuuskäyttöön soveltuvista tekoälyistä välttäen kalliin kilpavarustelun teknologiajättien kanssa ChatGPT:n kaltaisista malleista.
Teksti: Martti Asikainen 26.1.2026 | Kuva: Adobe Stock Photos
Kun teknologiajätit pumppaavat miljardeja yhä suurempiin tekoälykielimalleihin, Suomi on valitsemassa toisenlaisen tien. Pohjoismaa kehittää erikoistuneita, energiatehokkaita tekoälyratkaisuja tehtaisiin, tietoliikenneverkkoihin ja automaatiojärjestelmiin.
Aalto-yliopiston asiantuntijoiden mukaan Suomen vuosikymmenten kokemus kohdennetuista tekoälyratkaisuista voisi muodostua merkittäväksi vientituotteeksi ja tarjota vaihtoehdon resursseja ahmivalle suurtenmallien kehitykselle. Strategia heijastaa käytännöllistä arviota Suomen asemasta tekoälykilpailussa.
Sen sijaan, että Suomi kilpailisi suoraan ChatGPT:n ja muiden vastaavien järjestelmien takana olevien valtavien investointien kanssa, suomalaiset tutkijat kannattavat keskittymistä teollisiin sovelluksiin, joissa erikoistuminen ja tarkkuus merkitsevät paljon enemmän kuin mittakaava.
Erikoistuminen vahvuutena
Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulun varadekaani Petri Mähösen mukaan Suomen etu on maan ketteryydessä. Hän kehottaa maata panostamaan siihen, missä se on hyvä: erikoistuneissa tekoälymalleissa, jotka sopivat esimerkiksi ABB:n ja Konecranesin kaltaisten automaatioteollisuuden jättien tarpeisiin.
– Suomi ei voi kilpailla kaikkein suurimpien, satojen miljardien parametrien kielimallien kehityksessä. Kansantaloutemme ei taivu helposti niin valtaviin investointeihin tai laskentatehon tarpeisiin, hän toteaa Aalto-yliopiston uutispalvelulle.
Mähönen katsoo, että Suomen etu on ketteryydessä. Suomalaiset voivat tarttua rajattuun ongelmaan hyvinkin nopeasti ja kehittää siihen täsmällisiä ratkaisuja. Lähestymistavan tulisi kohdistua käytännön sovelluksiin aloilla, joilla Suomessa on jo vahvaa teollista osaamista.
– Teollisuus taas tarvitsee usein pieniä, tarkasti rajattuihin tehtäviin suunniteltuja tekoälymalleja. Siihen meillä on vankkaa osaamista. Niitä ei käytetä ainoastaan tuotteiden osana, vaan ne voivat myös nopeuttaa ja tehostaa tuotekehitystä, hän pohtii.
Vihreämpi vaihtoehto
Suurten tekoälymallien kouluttamisesta on muodostunut merkittävä ympäristöuhka. Arvioiden mukaan yksittäisen mallin kouluttaminen voi kuluttaa yhtä paljon sähköä kuin sadat taloudet vuodessa. Suurten yhtiöiden mallit toimivat myös osittain mustan laatikon tavoin: mallien päätöksenteon perusteet eivät aina ole läpinäkyviä.
Sähkötekniikan korkeakoulun dekaani Jussi Ryynänen korostaa Aalto-yliopiston uutispalvelulle, että kehitettävien tekoälymallien on oltava läpinäkyviä ja ymmärrettäviä, jolloin niiden toimintaan voidaan myös luottaa. On tiedettävä, miten malli tekee päätöksensä, jotta ongelmat voidaan löytää ja niistä voidaan kantaa vastuu.
Aalto-yliopiston tutkijat uskovat, että oikein suunniteltu ja käytetty tekoäly voi myös olla avain kestävän kehityksen haasteisiin. Erikoistuneet mallit tarjoavat kestävämmän polun. Ne voivat olla niin pieniä, että ne toimivat kannettavissa laitteissa ilman massiivisia datakeskuksia.
– Tekoälyn hienous piilee siinä, että se voi optimoida resurssien käyttöä. Se voi laskea sen, miten saamme operaattoreille mahdollisimman tehokkaat ja käyttäjäystävälliset tulevaisuuden verkot ilman että Loviisan ydinvoimala kärähtää, Mähönen pohtii.
Tosielämän vaikutukset
Tekoälyn hyödyt näkyvät parhaiten tietoliikenneverkkojen kaltaisissa monimutkaisissa järjestelmissä, joissa on tuhansia muuttujia. Jo 5G-verkon pyörittäminen vaatii huomattavasti enemmän ohjauslogiikkaa, älyä ja parametreja kuin perinteiset ohjelmistojärjestelmät, kuten esimerkiksi Windows-käyttöjärjestelmä.
Ihmismieli ei yksinkertaisesti kykene enää hallitsemaan järjestelmän kaikkia osia. Aalto-yliopistossa tekoälyn soveltamista näihin tietoliikenneteknisiin haasteisiin on tutkittu jo vuosikymmenten ajan.
– Nykyiset tietoliikenneverkot on rakennettu jopa vuosikymmeniä vanhojen järjestelmien päälle. Alan guruilla on vielä tuntuma siihen, mitä näissä järjestelmissä täytyy säätää tiettyjen tavoitteiden saavuttamiseksi. Tämä ei kuitenkaan ole kestävällä pohjalla, sillä nämä osaajat alkavat hiljalleen eläköityä, Ryynänen kertoo.
Aalto-yliopisto on käynnistänyt uuden Computer Engineering -kandidaattiohjelman kouluttaakseen insinöörejä, jotka voivat kehittää integroituja ratkaisuja yhdistäen mikroelektroniikan, tietoliikenteen ja ohjelmistoosaamisen.
Lähestymistapa jatkaa Suomen historiallista vahvuutta tietoliikenteessä, jossa Nokia aikoinaan hallitsi matkapuhelinmarkkinoita. Vaikka tuo aikakausi on ohi, maassa on säilynyt syvä osaaminen verkko- ja viestintäteknologiassa.
Finnish AI Region
2022-2025.
Media contacts