Tutkimuksesta innovaatioiksi: Algoritmista robotiikan sovelluksiin
Aiemmat ratkaisumallit perustuivat esimerkiksi brownilaiseen liikkeeseen, jota käytetään kuvaamaan kaasussa ja nesteessä olevien hiukkasten sattumanvaraista liikettä. Robotille annettava algoritmi laskisi parhaan liikeradan sattumanvaraiseen, brownilaiseen siksak-liikkeeseen perustuen.
Aivan liian sattumanvaraista ja tehotonta, eikä taivu monimutkaisempaan käyttöön, on Steven jo pitkään pohtinut. On pakko olla jokin parempi keino. Auto jatkaa matkaansa katuvalojen alla, ja jossain mielen syövereissä idea jatkaa väreilyään. Yhtäkkiä ratin takana välähtää.
Käyttökohteita videopeleistä avaruusrobotteihin
”Sain ajatuksen puusta, joka kasvattaa nopeasti oksia kohti satunnaisia pisteitä tutkiakseen käytössä olevan vapaan tilan. Ohjatakseen robotin lähtöpisteestä tavoitepisteeseen, algoritmi kasvattaa puun kummastakin pisteestä. Kun nämä nopeasti kasvavat puut löytävät toisensa, yksi toimiva reitti on määritelty. Oksien muodostama reitti kertoo, miten robottia tulisi ohjata”, professori Steven LaValle selittää lähes kolmekymmentä vuotta myöhemmin työhuoneessaan Oulun yliopistossa.
LaValle muistelee, kuinka hän kiirehti sinä iltana kotiinsa ja koodasi idean simulaatioksi. ”Kikattelin keskiyöllä jännityksestä ja katselin, kuinka algoritmini rakensi kauniita fraktaalikuvioita.” Algoritmi sai nimen RRT, Rapidly exploring Random Tree, ja sen kehittäminen sysäsi robotiikan liikesuunnittelua harppauksittain eteenpäin. Samaa algoritmia hyödynnetään tällä hetkellä lukemattomilla aloilla myös varsinaisen robotiikan ulkopuolella. Vaikkapa itseohjautuvissa autoissa, videopelihahmojen älykkäässä liikkumisessa sekä viljelykasvien juurien kasvamissuuntien mallintamisessa.
Alkuvuodesta LaValle sai kollegaltaan sähköpostitse linkin huippuyliopisto MIT:n julkaisemaan videoon, jossa kuution muotoiset robotit väistelevät toisiaan kansainvälisellä avaruusasemalla. LaVallen RRT-algoritmi oli viety avaruuteen. Sen avulla robotit pystyivät esimerkiksi korjaamaan satelliitteja ja siivoamaan avaruusromua yhteistyössä.
”Jo 90-luvulla hahmottelin huvikseni erilaisia skenaarioita, joissa RRT:tä sovellettaisiin avaruusrobotiikkaan ja oli hienoa nähdä, että nyt se käytännössä toteutuu”, LaValle kertoo ja näyttää vanhoja havainnekuvia itsenäisesti liikkuvasta avaruusraketista.
Myös monelle videopelaajille tutut VR-lasit käyttävät liikkeen suunnittelussa LaVallen algoritmeja, ja hän olikin mukana kehittämässä alkuperäisiä Oculus Rift -VR-laseja. ”Ennen vanhaan vielä jaksoin seurata, missä kaikessa RRT löytyy. Oma suosikkini on algoritmin avulla tehty taide, ” LaValle hymyilee.
Ideat syntyvät tylsyydestä
”Parhaat ideani ovat syntyneet pieninä tylsyyden hetkinä, nykyisin etenkin talvisen työmatkapyöräilyn lomassa. Varsinainen tieteellinen työni tapahtuu muualla kuin toimistossa!” LaValle naurahtaa.
Monesti ideoita voi käsitellä ajatusleikkien kautta. LaValle kertoo esimerkin: hän oli työmatkalla vuokrannut manuaalivaihteisen auton eikä osannut vaihtaa parkkihallissa peruutusvaihteelle. Hänen piti pyöriskellä ympäri hallia, jotta sai auton parkkiruutuun ilman pakkia.
”Tämän kokemuksen myötä kuvittelin mielessäni auton, joka voi ajaa vain suoraan ja kääntyä vasemmalle. Jos sellainen laitetaan ympäristöön, jossa on useiden seinien ja esteiden takana parkkiruutu, miten sille voisi nopeasti määritellä toimivat ajolinjat?”
Vastauksena oli tietysti RRT, jonka avulla pyöreäkaariset ajolinjamahdollisuudet löytyivät. Ajatusleikki avasi algoritmin käytettävyyttä esimerkiksi vain spesifejä liikesarjoja tekevien robottien liikkeiden mallintamisessa. LaValle on juuri lopettelemassa Suomen Akatemian tutkimushanketta, jossa hän kehittelee eri menetelmiä, joilla virtuaalitodellisuuden käyttö olisi käyttäjäystävällisempää ja esimerkiksi vähentäisi VR-lasien käyttäjän kokemaa pahoinvointia.
”Kunhan käyttäjäkokemus saadaan jouhevaksi, on virtuaalitodellisuuden avulla mahdollista tehdä vaikka mitä. Asiantuntijat voivat esimerkiksi tarkastaa vaarallisia tehtaita ja kaivoksia robotin silmien läpi, ikään kuin olisivat itse robotin sisällä”, LaValle visioi.
Perustutkimus on arvokasta
LaVallen kehittämä RRT-algoritmi on esimerkki perustutkimuksesta, jossa tiedettä tehdään uuden tiedon tuottamisen ilosta ja puhtaasta uteliaisuudesta. Termin vastinparina voidaan pitää soveltavaa tutkimusta, jossa korostuu jo olemassa olevan tiedon hyödyntäminen vaikkapa jonkin tuotteen tai palvelun toteuttamiseksi.
Voidaan ajatella, että perustutkimus luo tieteelle rakennuspalikoita, joita luovasti käyttämällä voidaan ratkaista erilaisia ongelmia ja tehdä käytännön sovellutuksia. ”Perustutkimus on kaiken tutkimuksen lähtökohta”, summaa tieteen akateemikko, professori Heli Jantunen.
Jantunen on teknillisen fysiikan professori Oulun yliopiston Mikroelektroniikan tutkimusyksikössä, ja hänen pitkälle uralleen mahtuu kymmeniä patentteja, joiden taustalta löytyy tärkeää perustutkimusta. ” Ilmiöiden ja yhteyksien tutkimus ei välttämättä johda suoraan käytännön sovelluksiin kovin nopeasti. Mutta juuri siitä syntyy uutta perustavanlaatuista tietoa, jota voidaan ammentaa soveltavaan tutkimukseen ja tuotteiden kehittämiseen.”
”Mietitään vaikka Einsteinin tekemää perustutkimusta liittyen valosähköiseen ilmiöön yli sata vuotta sitten: monikaan ei varmaan tuolloin osannut aavistaa sen merkityksellisyyttä vaikkapa aurinkokennojen kehityksessä.”
Perustutkimuksen arvoa onkin Jantusen mukaan puolustettava määrätietoisesti kaikilla tieteenaloilla.
Teksti: Juho Karjalainen
Artikkeli on julkaistu alun perin Suomen Akatemian Tutkimuksesta innovaatioiksi teemassa, jossa esitellään Suomen Akatemian rahoittamia eri tieteenalojen tutkimuksia, joita ei olisi voinut tehdä ilman teoreettista tutkimusta.
Lisäksi suosittelemme lukemaan tästä tarinan, kuinka virtuaalilasien keksijänäkin tunnettu Steven LaValle valitsi Oulun.