Samuel Kaski sai ERC:n viisivuotisen apurahan
ELLIS-tekoälyinstituuttia johtava Kaski alkaa kehittää uudenlaista koneoppimista EU-rahoituksella.
25.06.2025
Teksti Esko Lukkari
Kasken vetämä projekti ratkoo koneoppimisen yhä keskeistä pullonkaulaa ja se muodostaa myös yhden uuden ELLIS-instituutin tutkimuksen kulmakivistä.
Aalto-yliopiston professori ja tekoälytutkimukseen keskittyvän ELLIS-instituutin johtajana toimiva Samuel Kaski on saanut Euroopan tutkimusneuvosto ERC:n edistyneille tutkijoille tarkoitetun tutkimusrahoituksen.
Rahoituksen suuruus on 2,5 miljoonaa euroa ja kesto viisi vuotta. Aalto yliopisto tiedotti 17.6.
Kasken vetämän tutkimuksen tavoitteena on kehittää uudenlaista koneoppimista, jota voidaan hyödyntää laajasti eri aloilla – ja jossa ihmiset ja tekoäly ratkovat ongelmia yhdessä. Hankkeessa kehitetään esimerkiksi virtuaalilaboratorioita, automatisoituja kokeita sekä älykkäitä järjestelmiä tiedonjakamiseen.
Tekoälytyökalut ja koneoppiminen
Monet suositut tekoälytyökalut vaikuttavat monipuolisilta ja ketteriltä, mutta niiden taustalla oleva koneoppiminen voi Kasken mukaan todellisuudessa olla varsin puutteellista.
”Koneoppimisen periaatteisiin kuuluu tietyllä datalla koulutetun mallin soveltaminen. Tämä toimii vain, jos koulutusaineisto edustaa käyttöönottoympäristöä riittävän hyvin – mikä harvoin pitää paikkansa. Odottamattomat seikat, siis tilastolliset sekoittavat muuttujat, voivat suistaa järjestelmän tutun jakauman ulkopuolelle”, hän sanoo tiedotteessa.
Kaski keskittyy juuri parantamaan koneoppimisen käyttöönottoa vieraissa olosuhteissa.
”Yksi tapa muokata koneoppimisesta vakaampaa ja yleistettävämpää on sen aktiivinen uudelleenkoulutus – mutta yksin datan lisääminen ei ratkaise ongelmaa: se vie aikaa ja energiaa, ei aina ole edes mahdollista, ja mallin tarkkuus voi jopa heikentyä”, Kaski selittää.
”Kaikissa suunnitteluprosesseissa – oli kyse sitten tieteellisten kokeiden suunnittelusta, tuotekehityksestä tai monimutkaisesta päätöksenteosta – toistuu sama rakenne: suunnittele, toteuta, testaa ja opi. Jos saamme ‘sivutuloksena’ tämän syklin toimimaan tehokkaammin koneoppimisen ja ihmisen yhteistyöllä, vaikutukset voivat olla valtavat”, Kaski uskoo.