Jaakko Lehtiselle lähes kahden miljoonan euron ERC Consolidator Grant -rahoitus
Aalto-yliopiston tietotekniikan laitoksen professori Jaakko Lehtiselle on myönnetty 1,9 miljoonan euron suuruinen Euroopan tiedeneuvoston ERC:n Consolidator Grant -rahoitus.
ERC-rahoitus myönnettiin viideksi vuodeksi Lehtisen johtamaan Learning Pixel-Perfect 3D Vision and Generative Modeling (PIPE) -hankkeeseen. Mittava rahoitus mahdollistaa sen, että hän voi tutkimusryhmineen keskittyä pitkäjänteisesti tutkimaan tietokonenäön, koneoppimisen ja fysiikkaan pohjautuvien mallien tuomista tiiviillä tavalla yhteen. Lehtinen toivoo rahoituksen houkuttelevan tutkimusryhmään kovatasoisia postdoc-tutkijoita.
”Kyse on asioista, joita ei ole demonstroitu vielä juuri millään tavalla. Tavoitteemme ovat siinä mielessä todella kunnianhimoisia”, Lehtinen sanoo.
Lehtinen haluaa tutkimuksellaan muun muassa parantaa koneen kykyä ymmärtää ja hahmottaa maailmaa kuvien pohjalta samaan tapaan kuin ihminen ja muut eläimet: tunnistamme näön perusteella esimerkiksi erilaisia muotoja ja materiaaleja ja niiden välisiä yhteyksiä, mutta konenäön ymmärrys samankaltaisista asioista on vielä vähäistä.
Kone esimerkiksi tunnistaa tiikerin raidoista, ei kissamaisesta muodosta: GAN-mallit, joita Lehtinenkin on kollegoineen kehittänyt, tuottavat hyvin aidon näköisiä kasvokuvia ihmisistä. Mallia ei voi kuitenkaan esimerkiksi pyytää kuvan perusteella kertomaan kasvojen muotoa.
Tutkimuksessa ratkotaan siis toisaalta konenäkötutkimuksen perustavanlaatuisimpia kysymyksiä – miten koneen voi opettaa hahmottamaan maailmaa samaan tapaan kuin ihmiset ja muut eläimet – ja toisaalta tehty työ voi auttaa kehittämään esimerkiksi robotiikkaa nykyistä paremmaksi.
Nykyiset robotit pystyvät yleensä toimimaan sujuvasti vain ympäristössä, jonka olosuhteet pysyvät muuttumattomina. Robotin osaamista ei siis voida yleistää erilaisiin tilanteisiin ja siten hyödyntää monipuolisemmin: vaikka se opetetaan siivoamaan asunto, se ei osaa ottaa huomioon asunnon muuttuvaa järjestystä tai uusia huonekaluja, saati siivota jonkun toisen ihmisen asuntoa.
Tekoäly, joka kykenee toimimaan ihmisen kanssa todellisessa ja monimutkaisessa maailmassa, on Aalto-yliopiston, Helsingin yliopiston ja Teknologian tutkimuskeskus VTT:n yhteisen keskeinen tavoite. Lehtinen on aktiivisesti mukana FCAI:n toiminnassa.
Teemojen, joihin Lehtisen tutkimus keskittyy, selvittäminen voi auttaa viemään huomattavalla tavalla eteenpäin myös esimerkiksi peli- ja elokuvatuotantoa. Nykyään esimerkiksi pelien kolmiulotteisten ympäristöjen luominen on hyvin työlästä, hidasta ja kallista.
”Jos tässä kaikessa onnistutaan, se tulee olemaan jotain aivan ennennäkemätöntä.”
ERC myöntää Consolidator Grant -rahoitusta uransa keskivaiheilla oleville tutkijoille, joiden tähänastinen tieteellinen ura ennakoi erityistä menestystä. Lehtinen väitteli tekniikan tohtoriksi Teknillisestä korkeakoulusta vuonna 2007, minkä jälkeen hän työskenteli kolme vuotta tutkijatohtorina Massachusetts Institute of Technologyssa (MIT). Aallon professoriksi hänet nimitettiin vuonna 2012. Hän toimii myös Principal Research Scientistina NVIDIA:ssa.
äپdz
Jaakko Lehtinen
Professori, Aalto-yliopisto
jaakko.lehtinen@aalto.fi
Lue lisää uutisia
Hämeenlinnan taidemuseon näyttely herättää teokset henkiin elokuvan keinoin
Hämeenlinnan taidemuseossa nähdään yhteistyössä Aalto-yliopiston elokuvataiteen laitos ELO:n kanssa toteutettu Kehyskertomuksia: 24 fps / Reframing Cinema -näyttely.
Jätteet pois silmänpohjasta – kuivan ikärappeuman hoitoon on kehitetty lääketieteellinen hoitomenetelmä
Silmänpohjan ikärappeumasta kärsii reilu kolmasosa yli 80-vuotiaista. Valtaosalla kyseessä on taudin kuiva muoto, joka etenee hitaasti. Tähän kansantautiin ei ole tehokasta hoitoa, vaikka esimerkiksi antioksidanttien käyttöä on kokeiltu. Silmänpohjan ikärappeuman kuivan muodon eteneminen voidaan nyt mahdollisesti pysäyttää uudella, Aalto-yliopiston tutkijoiden kehittämällä hoitomenetelmällä.
Tekoäly saa meidät yliarvioimaan kognitiiviset kykymme – tutkimus paljastaa käänteisen ylivertaisuusvinouman
Uusi tutkimus varoittaa luottamasta sokeasti suuriin kielimalleihin loogisessa päättelyssä. Jos ChatGPT-keskustelussa käyttää vain yhden kehotteen, tekoälyn hyödyllisyys jää paljon rajallisemmaksi kuin käyttäjät ehkä ymmärtävät.