Maternal sensitivity in responding during play and children’s pre-mathematical skills: a longitudinal study from infancy to preschool age

This longitudinal study explored how mothers’ sensitivity in responding to their child’s cognitive and emotional needs in infancy and toddlerhood predicts children’s pre-mathematical skills at early preschool age. The sample consisted of 65 mother-child dyads (N = 130 individuals) videotaped during joint play at ages 1;0 and 2;0. The children’s pre-mathematical skills were tested at age 3;0. The path analyses showed that, in infancy, mothers’ autonomy support and scaffolding are more strongly related than emotional support to children’s later performance on spatial and numerical tasks. The findings are discussed in relation to how maternal sensitivity in responding fosters children’s pre-mathematical development in an optimal way.</p

Speech disfluencies in typically developing Finnish-speaking children - preliminary results

We investigated the speech disfluencies of 54 typically fluent Finnish-speaking children: 14 children randomly selected from a longitudinal study (age levels 2, 3, and 4 years), and 40 children from a cross-sectional study (age levels 6, 7, 8, and 9 years). Speech samples, collected during a semi-structured conversation, were analysed for disfluencies per 100 words and 100 syllables. No significant within-age effect was found for the total frequency of disfluencies or disfluency types among the 2- to 4-year-olds. Across the 6- to 9-year-olds, between-group differences were found for the total frequency and type of disfluencies. Clinically relevant was that the criterion to distinguish normally fluent children from those who stutter, i.e., <3 stuttering-like disfluencies (SLD) per 100 syllables, was applicable in all age groups whereas the criterion <3SLD per 100 words was not. Consequently, these preliminary results suggest that different guidelines are needed for defining normal disfluency from stuttering in different languages

Incidence and familial risk of premature ovarian insufficiency in the Finnish female population

STUDY QUESTION: What is the incidence of premature ovarian insufficiency (POI), has the incidence of POI changed over time, and what is the risk of POI among relatives of POI women? SUMMARY ANSWER: The incidence of POI increased among females aged 15-19 years from 2007 onwards and decreased in older age groups, and among relatives of women with POI the risk of POI is significantly increased. WHAT IS KNOWN ALREADY: So far, there has been no good quality, nationwide studies of the incidence of POI. Early menopause has been associated with the elevated risk of early menopause among relatives, but the knowledge of the familial risk of POI is scarce. Lower socioeconomic status has been associated with lower age at natural menopause. STUDY DESIGN, SIZE, DURATION: Population-based study with 5011 women diagnosed with POI in 1988-2017. The data were collected from national registries and covers POI subjects in entire Finland. PARTICIPANTS/MATERIALS, SETTING, METHODS: Women with hormone replacement therapy reimbursement for POI were identified from Social Insurance Institution (SII). We calculated POI incidence in different age groups and studied the changes in the incidence rate over time in 5-year segments. Four population-based controls were selected from the Digital and Population Data Services Agency (DVV) for each POI woman. Family members of the POI cases and controls were identified from the DVV and linked to SII reimbursement data to identify POI diagnoses among them. The familial risk of POI was estimated with a logistical regression model. MAIN RESULTS AND THE ROLE OF CHANCE: The incidence was highest in the 35-39 age group, ranging from 73.8/100 000 women-years in 1993-1997 to 39.9/100 000 women-years in 2013-2017. From 2007, the incidence among 15- to 19-year-olds rose from 7.0 to 10.0/100 000 women-years in 2015-2017. Cumulative incidence of POI for women under 40 years in 1988-2017 was 478/100 000 women. The relative risk of POI among relatives of women with POI was 4.6 (95% CI 3.3-6.5) compared to relatives of women without POI. POI women tended to have slightly lower socioeconomic status and level of education compared to controls. LIMITATIONS, REASONS FOR CAUTION: For some women with POI, diagnosis or reimbursement may be lacking. However, we presume that these women represent a minority due to the nature of the disease and the economic benefits of reimbursement. Some changes in the incidence of POI can reflect changes in clinical practice and changing treatments and reimbursement criteria. WIDER IMPLICATIONS OF THE FINDINGS: The risk of developing POI is significantly higher in women who have first-degree relatives diagnosed with POI. Raising awareness of the increased risk might lead to earlier diagnosis and initiation of hormonal replacement therapy, possibly preventing adverse effects of low oestrogen levels, such as osteoporosis. STUDY FUNDING/COMPETING INTEREST(S): This work was financially supported by the Oulu University Hospital. H.S. received a grant from Finnish Menopause Society. S.M.S. received a grant from the Finnish Menopause Society, the Finnish Medical Foundation and the Juho Vainio Foundation. The authors do not have any competing interests to declare.publishedVersionPeer reviewe

Previous cancers in women diagnosed with premature ovarian insufficiency : A nationwide population-based case-control study

INTRODUCTION: To investigate the occurrence of previous cancer diagnoses in women suffering from premature ovarian insufficiency (POI) and compare it with the general population, shedding light on the association between cancer, cancer treatments, and POI. MATERIAL AND METHODS: We conducted a nationwide case-control study based on registry data from various sources, including the Social Insurance Institution, Finnish Population Information System, and Finnish Cancer Registry spanning from 1953 to 2018. Our subjects comprised all women in Finland who, between 1988 and 2017, received hormone replacement therapy reimbursement for ovarian insufficiency before the age of 40 years (n = 5221). Controls, matched in terms of age and municipality of residence, were selected from the Finnish Population Information System (n = 20 822). Our main exposure variable was a history of cancer diagnosis preceding the diagnosis of POI. We analyzed odds ratios (OR) to compare the prevalence of previous cancers in women with POI with that in controls, stratifying results based on cancer type, age at cancer diagnosis, and the time interval between cancer diagnosis and POI. We also assessed changes in OR for previous cancer diagnoses over the follow-up period. RESULTS: Out of the women diagnosed with POI, 21.9% had previously been diagnosed with cancer, resulting in an elevated OR of 36.5 (95% confidence interval [CI] 30.9 to 43.3) compared with 0.8% of the controls. The risk of developing POI was most pronounced during the first 2 years following a cancer diagnosis, with an OR of 103 (95% CI 74.1 to 144). Importantly, this risk remained elevated even when the time interval between cancer and POI exceeded 10 years, with an OR of 5.40 (95% CI 3.54 to 8.23). CONCLUSIONS: This study reveals that 21.9% of women with POI have a history of cancer, making the prevalence of cancer among these women 27.5 times higher than age-matched controls in the Finnish population. The risk of developing POI is most substantial in the first 2 years following a cancer diagnosis. These findings underscore the role of cancer treatments as an etiological factor for POI and emphasize the importance of recognizing the risk of POI in cancer survivors for early diagnosis and intervention.Peer reviewe

Machine Vision Group:annual reports 1997–2015

Contents Machine vision and media processing 1997: Matti Pietikäinen, Olli Silvén Machine vision and media processing 1998: Matti Pietikäinen, Olli Silvén Machine vision and media processing 1999: Matti Pietikäinen, Olli Silvén Machine vision and intelligent systems 1999: Matti Pietikäinen, Juha Röning Machine vision and intelligent systems 1999: Matti Pietikäinen, Juha Röning Mediateam Oulu 1999: Jaakko Sauvola, Timo Ojala Machine vision and intelligent systems 2000: Matti Pietikäinen, Juha Röning Machine vision and intelligent systems 2001: Matti Pietikäinen, Juha Röning Machine vision and intelligent systems 2002: Matti Pietikäinen, Juha Röning Machine vision group (MVG) 2003: Matti Pietikäinen, Olli Silvén Machine vision group (MVG) 2004: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä, Olli Silvén Machine vision group (MVG) 2005: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä, Olli Silvén Machine vision group (MVG) 2006: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä, Olli Silvén Machine vision group (MVG) 2007: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä, Olli Silvén Machine vision group (MVG) 2008: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä, Olli Silvén Machine vision group (MVG) 2009: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä, Olli Silvén Machine vision group (MVG) 2010: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä, Olli Silvén Center for machine vision research (CMV) 2011: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä, Olli Silvén Center for machine vision research (CMV) 2012: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä Olli Silvén Center for Machine Vision Research (CMV) 2013: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä Olli Silvén Center for machine vision research (CMV) 2014: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä Olli Silvén Center for machine vision research (CMV) 2015: Matti Pietikäinen, Janne Heikkilä, Olli Silvén, Guoying Zha

Tekoälyn haasteet:koneoppimisesta ja konenäöstä tunnetekoälyyn

Kirjan tarkoitus Tekoäly on noussut osaksi jokapäiväistä keskustelua ja elämäämme. Sitä pidetään uutena sähkönä, joka on mullistamassa maailmaa. Tekoälyyn panostetaan runsaasti sekä teollisuudessa että tutkimuksessa. Tekoälyn teknologiajohtajat, kuten Google, Facebook ja Amazon, kasvavat kasvamistaan ja niiden dominoiva asema herättää jo huolestusta. Yhdysvallat on ollut johtava maa sekä tekoälyn tutkimuksessa että soveltamisessa, mutta valtavasti aihepiiriin panostavan Kiinan odotetaan nousevan sen ohi ehkä jo lähivuosina. Tekoälyn pelätään vievän runsaasti työpaikkoja ja sen uskotaan jopa tulevan lähivuosikymmeninä ihmistä älykkäämmäksi supertekoälyksi — ja ottavan sen myötä vallan ihmisiltä. Nykyisessä tekoälykeskustelussa on kuitenkin myös paljon hypeä. Monesti puhutaan tekoälystä myös sellaisessa yhteydessä, mikä ei edes välttämättä ole varsinaista tekoälyä, vaan normaalia digitaalisen teknologian evoluutiota aikaisempaa kehittyneempien toimintojen suuntaan. Eri teknologioiden yhdistäminen mahdollistaa aivan uudentyyppisten älykästä toimintaa matkivien sovellusten kehittämisen, futuristisena esimerkkinä ihmistä muistuttavat humanoidirobotit. Ns. syväoppimiseen perustuvalla tekoälyllä on saavutettu vaikuttavia tuloksia monissa ongelmissa, mutta senkin rajat ovat jo nähtävissä. Tekoälyyn liittyviä asioita on tutkittu jo 1940-luvulta lähtien, ja ala on nähnyt jo monta nousu- ja laskukautta ylisuurten odotusten ja niihin liittyvien pettymysten takia. Tämän kirjan tarkoituksena on antaa realistinen kuva tekoälystä, sen historiasta, mahdollisuuksista ja rajoituksista. Uskomme, että tekoäly on ihmisen avustaja — ei hallitsija. Aluksi esittelemme, mitä tekoäly sanan varsinaisessa merkityksessä on ja miten se on kehittynyt useiden vuosikymmenten aikana. Tekoälyn perusteiden ymmärtämiseksi luodaan johdatus nykyisen tekoälyn keskiössä olevan massiivisen datan merkitykseen sekä tekoälyn yleisimpiin esitystapoihin, menetelmiin ja koneoppimisen perusteisiin. Lisäksi esitellään tärkeimpiä sovellusalueita. Konenäkö on ollut keskeisessä asemassa tekoälyn kehittymisen kannalta. Kirjassa esitellään konenäköä sekä yleisellä tasolla että oman tutkimuksemme tuloksia ja sovelluksia. Tunteet ovat keskeisessä asemassa ihmisen älykkään toiminnan kannalta, mutta tekoälyssä niitä on hyödynnetty vielä vähän. Esittelemme kirjassa tunnetekoälyn perusteita sekä omaa aihepiiriin liittyvää tutkimustamme. Pohdimme ihmisen älyn ylittämiseen perustuvaan supertekoälyyn liittyviä kysymyksiä, miksi sellainen näyttää nykytiedon perusteella mahdottomalta, ja miten tekoälyä voitaisiin kehittää nykyistä paremmaksi. Lopuksi luodaan yhteenveto tekoälyn nykytilaan ja siihen mitä kannattaisi tehdä jatkossa. Suomessa tekoälyn kasvava merkitys on huomattu muutaman viime vuoden aikana. Kirjan liiteosassa tarkastelemme joitakin julkisen vallan aihepiiriin liittyviä toimenpiteitä sekä tekoälyn opetuksen kehittämistä etenkin oman yliopistomme antaman opetuksen näkökulmasta. Tämä kirja pohjautuu sen tekijöiden lähes 40 vuoden kokemukseen tekoälyn ja konenäön huipputasoa edustavasta tutkimuksesta, opetuksesta ja soveltamisesta erilaisiin ongelmiin. Kirja on tarkoitettu laajalle lukijajoukolle: lukiolaisille, yliopistoissa tai ammattikorkeakouluissa opiskeleville, tutkijoille, teollisuudessa tai muualla työskenteleville ammattilaisille, muille tekoälystä kiinnostuneille — sekä päätöksentekijöille. Suuri osa kirjan sisällöstä perustuu ryhmämme tutkimukseen ja useiden tutkijoittemme työhön viimeisten vuosikymmenien ajalta, kuten kirjallisuusviittaukset ja kuvitus osoittavat. Satu Räsänen on avustanut kirjan toimittamisessa ja kieliasun parantamisessa. Sisältöön liittyviä hyödyllisiä ehdotuksia olemme saaneet Janne Heikkilältä ja Tapio Seppäseltä. Kuvituksen tekemisessä ovat avustaneet Guoying Zhao, Li Liu, Janne Heikkilä, Tuomas Holmberg, Henglin Shi, Zitong Yu ja Jie Chen. Käsikirjoitukseen olemme saaneet hyödyllisiä kommentteja myös Pirkko Ekdahlilta, Tuomas Holmbergilta ja Tuukka Bogdanoffilta. Suuret kiitokset kaikille kirjan valmistumiseen vaikuttaneille heidän avustaan! Oulussa 20.11.2019, Matti Pietikäinen Olli Silvé

Challenges of artificial intelligence:from machine learning and computer vision to emotional intelligence

Foreword Artificial intelligence has become a part of everyday conversation and our lives. It is considered as the new electricity that is revolutionizing the world. Artificial intelligence is heavily invested in both industry and academy. Artificial intelligence technology leaders like Google, Facebook and Amazon are growing and their dominance is already causing concern. The United States has been a leading country in both research and application of artificial intelligence, but China, which is investing heavily in the topic, is expected to surpass it in the next few years. Artificial intelligence is feared to take a lot of jobs, and even in the next few decades, it is believed to become super-intelligent — and to take power from people. However, there is also a lot of hype in the current artificial intelligence debate. There is often talk of artificial intelligence even in a context that does not actually represent actual artificial intelligence, but rather the regular evolution of digital technology towards more advanced functionalities. The combination of different technologies enables the development of completely new types of applications that mimic intelligent operations, humanoid robots being futuristic examples. Artificial intelligence based on so-called deep learning has achieved impressive results in many problems, but its limits are already visible. Artificial intelligence has been under research since the 1940s, and the industry has seen many ups and downs due to over-expectations and related disappointments that have followed. The purpose of this book is to give a realistic picture of artificial intelligence, its history, its potential and limitations. We believe that artificial intelligence is a helper — not a ruler of humans. We begin by describing what artificial intelligence in the true sense of the word is and how it has evolved over the decades. After fundamentals, we explain the importance of massive data for the current mainstream of artificial intelligence. The most common representations for artificial intelligence, methods, and machine learning are covered. In addition, the main application areas are introduced. Computer vision has long been central to the development of artificial intelligence. The book provides a general introduction to computer vision, and includes an exposure to the results and applications of our own research. Emotions are central to human intelligence, but little use has been made in artificial intelligence. In this book we present the basics of emotional intelligence and our own research on the topic. We discuss super-intelligence that transcends human understanding, explaining why such achievement seems impossible on the basis of present knowledge, and how artificial intelligence could be improved. Finally, a summary is made of the current state of artificial intelligence and what to do in the future. In most countries, the growing importance of artificial intelligence skills has been noted over the last few years. In the appendix of the book, we look at the development of artificial intelligence education, especially from the perspective of contents at our own university. This book is based on the authors’ 40 years of experience in cut-ting-edge research, teaching and application of artificial intelligence and machine vision to a variety of problems. The book is intended for a wide range of readers: high school students, higher-education students, researchers, professionals working in industry or elsewhere, anyone interested in artificial intelligence — including the decision-makers. Much of the content of the book is based on the work of our research group over the past decades, as evidenced by literary references and artwork. The first edition in Finnish was published in November 2019. We received valuable content suggestions for it from Satu Räsänen, Janne Heikkilä, Guoying Zhao and Tapio Seppänen, Li Liu, Tuomas Holmberg and Jie Chen assisted with the illustration. We also got useful comments from Pirkko Ekdahl and Tuukka Bogdanoff. We are grateful to all those who supported us in the completion of the book! For this English edition Google Translate based on artificial intelligence was used to produce the first translated versions of the text for most of the chapters, and then edited by the authors. Additional material written for the second Finnish edition to be published in early 2022 is also included. Matti Pietikäinen Olli Silvé

How will artificial intelligence affect our lives in the 2050s?

The purpose of the book Artificial intelligence has become a part of everyday conversation and our lives. It is considered a new electricity that is revolutionizing the world. Artificial intelligence is heavily invested in both industry and research. Technology leaders in artificial intelligence, such as Google, Facebook and Amazon, are growing and their dominant position is already causing concern. The United States has been a leading country in both research and application of artificial intelligence, but China, which invests enormously in the topic, is expected to overtake it, perhaps in the next few years. It is feared that artificial intelligence will take a lot of jobs and it is even believed that in the next few years or ten it will turn into super artificial intelligence smarter than humans — taking the power from mankind. However, there is also a lot of hype in the current AI debate. Artificial intelligence is often talked about in a context that is not actual artificial intelligence, but regular evolution of digital technology towards more advanced functionalities. Combining different technologies enables the development of completely new types of applications that imitate intelligent activity, a futuristic example being humanoid robots that resemble humans. Artificial intelligence based on so-called deep learning has achieved impressive results in many problems, but its limits are already visible. Subjects related to artificial intelligence have been studied since the 1940s, and the field has already seen many ups and downs due to excessive expectations and related disappointments. All current solutions represent the so-called weak artificial intelligence. The purpose of this book is to give a realistic picture of artificial intelligence, its current state, possibilities and limitations. The book complements and is a forward-looking continuation of the book we published at the end of 2021 “The challenges of artificial intelligence — From machine learning and machine vision to emotional artificial intelligence”. At first, we present what artificial intelligence is and how it has developed, and what applications have been reached so far. The topics include the representation methods of artificial intelligence, learning and machine vision. In recent months, the easy-to-use ChatGPT developed by Open AI has attracted a lot of attention. It has capability to dialogue, summarizing longer texts, responding to questions, and is even able to creat a birthday poem. However, its limitations are easy to see. ChatGPT is addressed in Chapters 9–10. Next, we will look at how artificial intelligence research has tackled new challenges in order to get closer to strong artificial intelligence that resembles human intelligence. In this context we examine how the technology and approaches of artificial intelligence will change in the coming decades. We believe that AI is a human assistant — not a ruler. We predict how artificial intelligence will change our society, people’s professions and hobbies by the 2050s. The points of view of the treatment include the expected changes in everyday life, hobbies, working life, teaching and learning, and tourism. Much of the book’s content is based on our group’s research and the work of several of our researchers over the past decades, as the literature references and illustrations show. This book is published both in English and Finnish. We used AI program Google Translate for initial translations from Finnish to English and back. Many thanks to everyone who contributed to the completion of the book! The positive feedback received from Alli Huovinen, Erkki Oja, Heikki Ailisto, Guoying Zhao, Heikki Kälviäinen, Joni Kämäräinen, Juha-Pekka Rusanen, Jukka Riekki, Li Liu, Maria Peura, Pekka Neittaanmäki, Pekka Pietikäinen, Zhuo Su, Ville Wittenberg, and Pirkko Ekdahl is gratefully acknowledged. Oulu, May 9.5.2023 Matti Pietikäinen Olli Silvé

Tekoälyn haasteet:koneoppimisesta ja konenäöstä tunnetekoälyyn

Kirjan tarkoitus Tekoäly on noussut osaksi jokapäiväistä keskustelua ja elämäämme. Sitä pidetään uutena sähkönä, joka on mullistamassa maailmaa. Tekoälyyn panostetaan runsaasti sekä teollisuudessa että tutkimuksessa. Tekoälyn teknologiajohtajat, kuten Google, Facebook ja Amazon, kasvavat kasvamistaan ja niiden dominoiva asema herättää jo huolestusta. Yhdysvallat on ollut johtava maa sekä tekoälyn tutkimuksessa että soveltamisessa, mutta valtavasti aihepiiriin panostavan Kiinan odotetaan nousevan sen ohi ehkä jo lähivuosina. Tekoälyn pelätään vievän runsaasti työpaikkoja ja sen uskotaan jopa tulevan lähivuosikymmeninä ihmistä älykkäämmäksi supertekoälyksi — ja ottavan sen myötä vallan ihmisiltä. Nykyisessä tekoälykeskustelussa on kuitenkin myös paljon hypeä. Monesti puhutaan tekoälystä myös sellaisessa yhteydessä, mikä ei edes välttämättä ole varsinaista tekoälyä, vaan normaalia digitaalisen teknologian evoluutiota aikaisempaa kehittyneempien toimintojen suuntaan. Eri teknologioiden yhdistäminen mahdollistaa aivan uudentyyppisten älykästä toimintaa matkivien sovellusten kehittämisen, futuristisena esimerkkinä ihmistä muistuttavat humanoidirobotit. Ns. syväoppimiseen perustuvalla tekoälyllä on saavutettu vaikuttavia tuloksia monissa ongelmissa, mutta senkin rajat ovat jo nähtävissä. Tekoälyyn liittyviä asioita on tutkittu jo 1940-luvulta lähtien, ja ala on nähnyt jo monta nousu- ja laskukautta ylisuurten odotusten ja niihin liittyvien pettymysten takia. Tämän kirjan tarkoituksena on antaa realistinen kuva tekoälystä, sen historiasta, mahdollisuuksista ja rajoituksista. Uskomme, että tekoäly on ihmisen avustaja — ei hallitsija. Aluksi esittelemme, mitä tekoäly sanan varsinaisessa merkityksessä on ja miten se on kehittynyt useiden vuosikymmenten aikana. Tekoälyn perusteiden ymmärtämiseksi luodaan johdatus nykyisen tekoälyn keskiössä olevan massiivisen datan merkitykseen sekä tekoälyn yleisimpiin esitystapoihin, menetelmiin ja koneoppimisen perusteisiin. Lisäksi esitellään tärkeimpiä sovellusalueita. Konenäkö on ollut keskeisessä asemassa tekoälyn kehittymisen kannalta. Kirjassa esitellään konenäköä sekä yleisellä tasolla että oman tutkimuksemme tuloksia ja sovelluksia. Tunteet ovat keskeisessä asemassa ihmisen älykkään toiminnan kannalta, mutta tekoälyssä niitä on hyödynnetty vielä vähän. Esittelemme kirjassa tunnetekoälyn perusteita sekä omaa aihepiiriin liittyvää tutkimustamme. Pohdimme ihmisen älyn ylittämiseen perustuvaan supertekoälyyn liittyviä kysymyksiä, miksi sellainen näyttää nykytiedon perusteella mahdottomalta, ja miten tekoälyä voitaisiin kehittää nykyistä paremmaksi. Lopuksi luodaan yhteenveto tekoälyn nykytilaan ja siihen mitä kannattaisi tehdä jatkossa. Suomessa tekoälyn kasvava merkitys on huomattu muutaman viime vuoden aikana. Kirjan liiteosassa tarkastelemme joitakin julkisen vallan aihepiiriin liittyviä toimenpiteitä sekä tekoälyn opetuksen kehittämistä etenkin oman yliopistomme antaman opetuksen näkökulmasta. Tämä kirja pohjautuu sen tekijöiden 40 vuoden kokemukseen tekoälyn ja konenäön huipputasoa edustavasta tutkimuksesta, opetuksesta ja soveltamisesta erilaisiin ongelmiin. Kirja on tarkoitettu laajalle lukijajoukolle: lukiolaisille, yliopistoissa tai ammattikorkeakouluissa opiskeleville, tutkijoille, teollisuudessa tai muualla työskenteleville ammattilaisille, muille tekoälystä kiinnostuneille — sekä päätöksentekijöille. Tämä on sisällöltään päivitetty toinen painos marraskuussa 2019 julkaistusta ensimmäisestä painoksesta. Kirja on ollut menestys: sitä oli ladattu kirjastomme web-sivulta ennen vuoden 2021 loppua yli 50000 kertaa. Uusina osioina ovat gradienttitehostaminen (osio 4.4.5) ja generatiivinen kilpaileva verkosto (GAN) (osio 4.9). Tulevaisuuden haasteita tarkastellaan aikaisempaa laajemmin kirjan yhteenvedossa (luku 11). Lisäksi on päivitetty osiota 1.3 suosittelujärjestelmiin liittyvällä osuudella, osiota 5.6 liittyen lääketieteen sovelluksiin, Oulun yliopiston konenäön nykyisiä tutkimusaloja (osio 6.5) sekä opetukseen liittyvää liitettä L2. Myös monia muita pieniä tarkistuksia on tehty. Suuri osa kirjan sisällöstä perustuu ryhmämme tutkimukseen ja useiden tutkijoittemme työhön viimeisten vuosikymmenien ajalta, kuten kirjallisuusviittaukset ja kuvitus osoittavat. Sisältöön liittyviä hyödyllisiä ehdotuksia saimme alkuperäiseen painokseen Satu Räsäseltä, Janne Heikkilältä ja Tapio Seppäseltä. Kuvituksen tekemisessä avustivat Guoying Zhao, Li Liu, Janne Heikkilä, Tuomas Holmberg, Henglin Shi, Zitong Yu ja Jie Chen. Käsikirjoitukseen saimme hyödyllisiä kommentteja myös Pirkko Ekdahlilta, Tuomas Holmbergilta ja Tuukka Bogdanoffilta. Suuret kiitokset kaikille kirjan valmistumiseen vaikuttaneille heidän avustaan! Oulussa 28.12.2021 Matti Pietikäinen Olli Silvé

LoFFT:low-voltage FFT using lightweight fault detection for energy efficiency

Abstract Operating at reduced voltage is an effective technique for improving the energy efficiency of computing. However, the approach is constrained by its exacerbated sensitivity to Process, Voltage, and Temperature (PVT) variations, which under throughput constraints challenges finding the energy minimizing voltage-frequency operating point. Commonly utilized design approaches for adaptive voltage scaling are based on timing slack measurement or speculation techniques that require adding extra hardware, e.g., Error Detection Sequence (EDS) circuits, that substantially increase the design complexity, and are not applicable for already fabricated designs. In this paper, instead of circuit-level techniques, a low-cost algorithmic error detection method is proposed as the enabler for reduced voltage operation of Fast Fourier Transform (FFT) accelerators. Without requiring neither gate-level nor circuit-level modifications, the method works based on an intrinsic property of the Fourier transform, i.e., Parsevalfs identity. The method is demonstrated on a System-on-Chip (SoC) that integrates a Field-Programmable Gate Array (FPGA) made to operate at reduced voltages. The fault detection capability is profiled using the demonstration test bench, implemented both as software and as hardware. In the experiments, a.43% reduction in power consumption was achieved without sacrificing the throughput and reliability. The overheads of the proposed fault detection approach scale sub-linearly with respect to FFT size and are ≤10% for 1024-point FFT