Kuvantunnistus neuroverkoilla ja analogisen laskennan mahdollisuudet sen tehostamisessa - Piili, Olli (My University, 2026)
Tekoäly on tietokoneille laskennan, muistin käytön ja energiankulutuksen kannalta erittäin vaativaa. Kuvantunnistuksessa, tekoälyn haarassa, hyödynnettävät neuro- ja konvoluutioverkot vaativat kehityksen myötä jatkuvasti enemmän laskentatehoa ja sitä myötä myös kuluttavat enemmän energiaa. Digitaalisen tietokoneen tueksi on kehitetty analogisia teknologioita tehostamaan tekoälyn vaatimia laskennan ja muistin tarpeita. Tämä kandidaatintutkielma toteutettiin kirjallisuuskatsauksena. Tutkielman lähteinä toimivat pääasiallisesti vertaisarvioidut tieteelliset artikkelit sekä alalla toimivien yritysten verkkosivut ja julkaisut. Tutkielmassa käsitellään digitaalisen ja analogi- sen laskennan eroavaisuuksia, esitellään tekoälyyn liittyviä tekniikoita, jotka ovat kuvantunnistuksen toiminnan ymmärtämisen kannalta olennaisia ja perehdytään syvällisemmin yhteen kuvantunnistuksen saralla ansioituneeseen kuvantunnistusohjelmaan. Lopuksi esitellään teknologia, joka hyödyntää analogista laskentaa kuvan- tunnistuksen tehostamiseen ja pohditaan sen tulevaisuutta. Konvoluutioverkot, joilla pystyy suorittamaan huomattavan tarkkaa kuvantunnistusta, vaatii miljoonien parametrien tarkkaa säätämistä, joka vie valtavan määrän energiaa ja laskentatehoa. Analogisin menetelmin pystytään vähentämään energian- kulutusta ja tehostamaan laskentaa, mutta teknologia ei ole vielä valmis kuluttaja- markkinoille ja vaatii vielä valtavan määrän uutta tutkimusta.
Keywords: neuroni, konvoluutioneuroverkko, tekoäly, Analog In Memory Compu- ting, VGGNet-16