Neuroverkkojen saloja selvittämässä

Tutkija Miika Aittalantavoitteena on luoda visuaalisesti todenmukaisia maailmoja virtuaaliympäristöihin. Työkaluina ovat neuroverkot ja 3d-mallinnus, ja lopputulokset ovat haluttujaesimerkiksi elokuvatuotannoissa. Tutkimusala on maailmalla huimassa nousussa, ja kilpailu etevimmistä menetelmistä ja tutkijoista on kiivasta.

Ensimmäisen askeleen tutkijanuraa kohti Aittala otti jo teini-iässä 1990-luvun lopulla. Hän sai Tallinnan Musta­mäen torilla käsiinsä ammattilaistuotan­nossa käytetyn 3D Studio MAX -mallinnusohjelman. Muun muassa Jurassic Parkin ja Toy Storyn tehosteiden innoittamana Aittala teki ohjelmalla 3d-animaatioita ja -kuvia. Hän olisi voinut päätyä tehostetuottajaksi elokuvamaailmaan – mutta tutkimus vei mukanaan.

VTT:n ja Aallon kautta maailmalle

Aittala hankkiutui tekniikan opintojen pariin ja päätyi kesätöiden jälkimainingeissa tekemään myös diplomityönsä VTT:lle, aiheena grafiikka ja lisätty todellisuus. Kunnianhimoisesti suoritetut opinnot johtivat tohtoriopintoihin ja professori Jaakko Lehtisen tutkimusryhmään Aalto-yliopistossa.

”Kiinnostus grafiikkaan säilyi diplomityön jälkeen, ja oli luontevaa lähteä tutkimaan sitä, kun yliopistosta tarjottiin mahdollisuutta. Pääsin nopeasti työskentelemään ansioituneiden ja tunnettujen tutkijoiden kanssa.”

Aittala tutki väitöstyössään materiaalien 3d-mallinnusta ja toisintamista realistisen tietokonegrafiikan tuottamiseksi. Hän pyrki jo silloin luomaan mahdollisimman yksinkertaisia, elegantteja ja laskennallisesti kevyitä grafiikkatyökaluja.

Hieman ennen palkitun väitöskirjansa valmistumista, Aittala vieraili MIT:n professorin Frédo Durandin grafiikkatutkimuksen retriitissä Yhdysvalloissa kertomassa tutkimuksestaan. Tapaamisen aikana sovittiin tiiviistä tutkimus­yhteistyöstä.

Alkoi matka maailman parhaaseen tekniikan alan yliopistoon Bostoniin ja sen maineikkaaseen grafiikkalaboratorioon.

Datan määrä mahdollistaa neuroverkot

Monissa grafiikan tutkimusongelmissa perinteisten menetelmien rajat ovat ­tulleet vastaan, ja neuroverkot ovat tarjonneet ongelmiin uudenlaisia lähestymistapoja. Vaikka neuroverkkojen perusperi­aatteet on tunnettu jo pitkään, niiden mahdollisuudet on ymmärretty vasta viime vuosina.

”Toisin kuin vielä vuosikymmen tai pari sitten, dataa – esimerkiksi valokuvia – on verkossa tarjolla valtavasti, ja sitä voi käyttää neuroverkkojen opettamisessa. Myös laskentateho on aivan toista luokkaa kuin ennen.”

Nyt muutamassa päivässä tehdyt laskelmat olisivat vieneet vuosia 1990-luvulla, ja puhelimella otetun kuvan voi parhaimmillaan työstää alle sekunnissa. Aiemmin ei osattu edes aavistaa, että hyviä tuloksia saadaan aikaan vasta suuren laskentatehon myötä.

”Tällä hetkellä iso osa tutkimuksesta on ikään kuin tuntemattoman maaperän kartoittamista kokeilemalla erilaisia työkaluja eri tehtäviin”, Aittala kertoo.

”Oletan, että parinkymmenen vuoden päästä kokonaiskuva on paljon selkeämpi, ja nyt vallalla oleva käsitys näyttää haparoivilta, mutta tärkeiltä ensiaskeleilta. Tosin ala etenee niin nopeasti, että jo parin vuoden takainen viisaus on saattanut kääntyä päälaelleen useampaan ­kertaan.”

Visuaalisesti uskottavia maailmoja

Materiaalien mallintamista ja toisintamista hyödynnetään etenkin erilaisissa grafiikan sovelluksissa, kuten erikoistehostetuotannossa tai lisätyssä ja keino­todellisuudessa.

Neuroverkot ovat vahvoja suurpiirteisessä intuitiivisessa päättelyssä: jos esimerkiksi kuva itsessään ei sisällä tarpeeksi dataa, sitä voidaan täydentää laskennan avulla. Näin saadaan aikaan visuaalisesti uskottavaa virtuaalista pintaa, joka on peli- tai elokuvasovelluksissa merkittävämpää kuin täydellisen realistinen heijastus.

Neuroverkkojen tekemä päättely mukailee ihmisen intuitiota, ja se myös tuottaa arvion materiaalin luonteesta visuaalisten vihjeiden muodostaman ”sormenjäljen” perusteella. Jokainen materiaalin pintaa kuvaavista vihjeistä muodostaakin oman karttansa: korkeuskartassa näkyvät pinnan muodot, kiiltävyyskartta kuvailee kunkin pisteen kiiltoa materiaalin pinnassa, heijastavuus- ja pohjavärikartat taas kuvaavat pinnan muita ominaisuuksia.

Kuvan erilaisia komponentteja voidaan suoraan hyödyntää renderöinnissä eli uuden virtuaalisen kuvan luomisessa ruutu ruudulta.

”Yksi elokuvan kohtaus voi sisältää miljoona asiaa. Jokaisen yksityiskohdan on oltava ruudulla kunnossa, ettei mikään pistä poikkeavana silmään.
Katsojat ovat todella taitavia huomaamaan, jos toteutus on graafisesti pielessä. Siksi jokainen elokuvatuotanto työllistää valtavia määriä taiteilijoita. Jos voin yksinkertaistaa ja helpottaa heidän
työtään, he voivat keskittyä olennaisempiin taiteellisiin kysymyksiin”, Aittala sanoo.

Neuroverkkojen notkeus tekoälybuumin takana

Neuroverkoille kerätään dataa, josta ne oppivat tekemään itsenäisiä päätelmiä, ja saatuja tuloksia sovelletaan esimerkiksi virtuaalitodellisuuden luomisessa. Verkon suorittama päättelyprosessi on kuitenkin vielä mysteeri. Neuroverkolla on vapaus muodostaa joustava kuvaus tai tulos sille syötetystä tiedosta, mutta selitystä sille, miksi tai miten se ratkaisuun päätyi, ei saada.

Miika Aittala pitää tätä kehitysvaihetta välttämättömänä ja mielenkiintoisena.

”Tutkijan näkökulmasta asiat tapahtuvat nopeasti ja ihan uudella tavalla. Neuroverkkojen avulla päästään käsiksi ongelmiin, joista oli aikaisemmin vaikea saada mitään otetta. Myös toimintamalli alkaa kokonaisuudessaan selvitä, kun neuroverkkoja hyödynnetään riittävän kauan.”

Yleiskäyttöiseen ja itsenäisesti toimivaan tekoälyyn on kuitenkin vielä matkaa: nykyisellään neuroverkkoja opetetaan ratkaisemaan vain yhtä tarkkaan määriteltyä ongelmaa kerrallaan. Uusi tutkimusongelma vaatii aina uuden neuroverkoista koostuvan arkkitehtuurin.

Aittalan uudessa hankkeessa selvitetään, miten liikkeen aiheuttamaa epäterävyyttä voidaan poistaa valokuvista. Hän oli mukana NVIDIAn, Aalto-yliopiston ja MIT:n yhteistutkimuksessa, jossa puhdistettiin rakeisia kuvia neuroverkkojen avulla. Aiheesta uutisoitiin heinäkuussa 2018 ympäri maailmaa.

Yhdysvaltalainen grafiikkateknologia-­alan yhtiö NVIDIA on lisensoinut ja ­lähtenyt tuotteistamaan Aittalan väitöstutkimuksen tuloksia. Tästä voi seurata pelintekijöille hyödyllisiä ohjelmistoja virtuaalitodellisuuksien tuottamisessa. Sovellukset voivat päätyä myös kuluttajille asti, esimerkiksi laitteina, joilla voisi tehdä 3d-mallinnoksia mistä tahansa esineestä tai pinnasta.

”Neuroverkkojen avulla saadaan tuloksia, joista ei olisi voinut haaveillakaan vielä muutama vuosi sitten. Jää nähtäväksi, vakiintuuko tutkimusala vai jatkuuko nykyinen kehitys, jota leimaavat aina vain kasvava innostus ja uudet läpimurrot.”

Teksti: Tiina Aulanko-Jokirinne. Kuva: Mikko Raskinen.

Artikkeli on julkaistu Aalto University Magazinen numerossa 23 (issuu.com) lokakuussa 2018.