An Experimental Case Study on Edge Computing based Cyber-Physical Digital Service Provisioning with Mobile Robotics

Digitalization of physical interaction and infrastructure intensive industries provides an opportunity for new kind of value co-creation via cyber-physical digital service provisioning. The rapid technological progress is enabling re-distribution of both physical and cognitive tasks and work between people and machines. The paper explores concept of cyber-physical digital service and presents an experimental case study on cyber-physical digital service provisioning for building diagnostics, utilizing a mobile robot as service actor and resource. The case study applies Design Science Research Methodology (DSRM) with an objective to identify insights on design challenges and digital technology infrastructure requirements of cyber-physical digital service provisioning. Based on evaluation of designed, developed and demonstrated trial system, insights on identified design challenges and related requirements for evolution of digital technology infrastructure are provided as result

Architecture for Enabling Edge Inference via Model Transfer from Cloud Domain in a Kubernetes Environment

The current approaches for energy consumption optimisation in buildings are mainly reactive or focus on scheduling of daily/weekly operation modes in heating. Machine Learning (ML)-based advanced control methods have been demonstrated to improve energy efficiency when compared to these traditional methods. However, placing of ML-based models close to the buildings is not straightforward. Firstly, edge-devices typically have lower capabilities in terms of processing power, memory, and storage, which may limit execution of ML-based inference at the edge. Secondly, associated building information should be kept private. Thirdly, network access may be limited for serving a large number of edge devices. The contribution of this paper is an architecture, which enables training of ML-based models for energy consumption prediction in private cloud domain, and transfer of the models to edge nodes for prediction in Kubernetes environment. Additionally, predictors at the edge nodes can be automatically updated without interrupting operation. Performance results with sensor-based devices (Raspberry Pi 4 and Jetson Nano) indicated that a satisfactory prediction latency (~7–9 s) can be achieved within the research context. However, model switching led to an increase in prediction latency (~9–13 s). Partial evaluation of a Reference Architecture for edge computing systems, which was used as a starting point for architecture design, may be considered as an additional contribution of the paper

Suomenlahden tilan muutokset – vaikutukset avomerialueen kalakantoihin ja kalastukseen

Hankkeessa arvioitiin ympäristötekijöiden ja niissä tapahtuvien muutosten vaikutuksia Suomenlahden avomerialueen kalojen alueelliseen runsaudenvaihteluun, kalojen ravinnonkäyttöön ja kalojen kuntoon. Tutkimuksessa havaittiin, että GAM-mallinnuksen (yleistetty additiivinen malli) avulla kalatiheyden vaihtelut avomerialueella voitiin selittää suureksi osaksi ympäristötekijöistä johtuviksi. Tutkimusajanjakson aikana Suomenlahden kalakannoissa tapahtui voimakkaita muutoksia. Sekä silakoiden että kilohailien osoitettiin vuonna 2003 kärsineen ravintopulasta. Kalat olivat laihoja ja suuri osa oli selvästi nälkiintyneitä. Nuorten kalojen kasvun havaittiin olevan erittäin vähäistä vuonna 2003. Kalojen nälkiintymisestä seurannut silakka- ja kilohailikantojen huono tila yhdessä samanaikaisesti voimaan tulleiden pyydysrajoitusten kanssa aiheutti Suomenlahden silakka- ja kilohailisaaliiden ennennäkemättömän voimakkaan romahduksen vuonna 2003. Hankkeessa myös arvioitiin, miten mahdolliset kalastuksessa tulevaisuudessa tapahtuvat muutokset vaikuttaisivat dioksiinien ja furaanien kertymiseen Suomenlahden ja Itämeren pääaltaan silakkaan ja kilohailiin. Hankkeessa kehitettiin mallit, joiden avulla osoitettiin olevan mahdollista kuvata kilohailin ja silakan kasvun riippuvuutta kalatiheydestä ja ympäristötekijöistä. Malleja käytettiin ennustettaessa kalastuksen vaikutuksia kalakantojen tilaan ja dioksiinien kertymiseen silakkaan ja kilohailiin. Kehitetyn mallin avulla kalastuskuolevuuden osoitettiin potentiaalisesti vaikuttavan erityisesti kilohailin kasvuun ja dioksiinien kertymiseen kilohailiin. Silakan kasvunmuutoksiin ja dioksiinien kerääntymiseen todennäköisesti vaikuttavat kalatiheyden ohella Itämeren suolapitoisuuden muutokset

Analyzing and Improving the Quality of a Historical News Collection using Language Technology and Statistical Machine Learning Methods

In this paper, we study how to analyze and improve the quality of a large historical newspaper collection. The National Library of Finland has digitized millions of newspaper pages. The quality of the outcome of the OCR process is limited especially with regard to the oldest parts of the collection. Approaches such as crowd-sourcing has been used in this field to improve the quality of the texts, but in this case the volume of the materials makes it impossible to edit manually any substantial proportion of the texts. Therefore, we experiment with quality evaluation and improvement methods based on corpus statistics, language technology and machine learning in order to find ways to automate analysis and improvement process. The final objective is to reach a clear reduction in the human effort needed in the post-processing of the texts. We present quantitative evaluations of the current quality of the corpus, describe challenges related to texts written in a morphologically complex language, and describe two different approaches to achieve quality improvements.Peer reviewe

Distribution and abundance of the American comb jelly (Mnemiopsis leidyi) - a rapid invasion to the northern Baltic Sea during 2007

Peer reviewe

Planet Hunters: New Kepler planet candidates from analysis of quarter 2

We present new planet candidates identified in NASA Kepler quarter two public release data by volunteers engaged in the Planet Hunters citizen science project. The two candidates presented here survive checks for false-positives, including examination of the pixel offset to constrain the possibility of a background eclipsing binary. The orbital periods of the planet candidates are 97.46 days (KIC 4552729) and 284.03 (KIC 10005758) days and the modeled planet radii are 5.3 and 3.8 R_Earth. The latter star has an additional known planet candidate with a radius of 5.05 R_Earth and a period of 134.49 which was detected by the Kepler pipeline. The discovery of these candidates illustrates the value of massively distributed volunteer review of the Kepler database to recover candidates which were otherwise uncatalogued.Comment: Accepted to A

Digitalisaation mahdollisuudet käytännön myyntityössä

Opinnäytetyön tarkoituksena on ymmärtää yrityksen digitalisoitumisen ja toimintaympäristön muutoksen vaikutukset, tunnistaa sen mahdollisuudet sekä hyödyntää mahdollisuuksia käytännössä. Lisäksi halutaan selvittää kainuulaisen asiakkaan ostokäyttäytymistä ja saada selville mistä lähteistä, ja kuinka paljon kyseisestä lähteestä etsitään tietoa. Samalla asiakkailta haluttiin saada mielipide mahdolliseen uuteen toimintamalliin, jonka tarkoituksena on pitää kivijalkamyymälässä vain esillä sovituskappaleita, ja asiakas voi tilata ja maksaa haluamansa tuotteen ja saada sen parin päivän jälkeen kotiovelleen. Teoriaosuudessa kuvataan, mitä digitalisaatio on tänä päivänä, käsitellään esteitä joiden takia sen hyödyntäminen epäonnistuu ja esitellään sen tuomia mahdollisuuksia sekä riskejä. Lisäksi teoriassa käsitellään digitaalista ostokäyttäytymistä; kuinka asiakkaat käyttäytyvät verkossa sekä vertaillaan kivijalkakaupan ja verkkokaupan eroja. Opinnäytetyön ensimmäinen tutkimusongelma on: mitkä ovat ne perinteiset ja digitaaliset tiedonhaun kanavat, joista asiakkaat etsivät tietoa. Toinen tutkimusongelma on: kuinka asiakkaat näkevät kivijalkakaupan tulevaisuuden ja toimintamallin muuttumisen. Empiirinen osuus toteutettiin kvantitatiivisena tutkimuksena, eli määrällisenä tutkimuksena. Kysely suunniteltiin hyvän kyselyn muotoon, minkä jälkeen aineisto kerättiin Intersport Kajaanin myymälässä iPad laitteen avulla. Kysely julkaistiin myös Intersport Kajaanin Facebook sivuilla. Aineisto analysoitiin ja sen pohjalta muodostettiin johtopäätökset sekä kehittämisehdotukset. Hakukoneet ovat selvästi suosituin digitaalinen tiedonhaun lähde. Suosituin perinteinen tiedonhaun kanava on hakea tieto suoraan myymälästä.The purpose of this thesis was to understand the impact of the digital shift and changes in the operating environment, identify the opportunities and to take advantage of these opportunities in practice. In addition, the thesis researched the customer buying behavior in Kainuu and discovered the information sources and how much customers used each source. At the same time, customers were asked about the possible new operating model, in which the brick and mortar store only displays the fitting pieces, and the customer can order and pay for the product they want and receive it after some days at their home door. The theoretical part presents the current features of digitalization, discusses the barriers making its utilization fail and describes the opportunities provided by it, as well as the risks. In addition, the theory covers digital buying behavior, such as how the customers behave online, and at the same time compares the differences in a regular store and an online store. The first research question is: what channels do the customers use when looking for information. The second research question is: how customers perceive the future of the brick and mortar shop and the changes in the operating model. The empirical part was conducted as a quantitative survey. The survey was designed to a good questionnaire, after which the data was collected at the Intersport store in Kajaani with an iPad device. The survey was also published in the Intersport Kajaani Facebook page. After this, the data was analyzed and the conclusions and development proposals were made. Search engines are by far the most popular source of information according to the survey. The most popular traditional source for information retrieval was directly at the store

Concept and Architecture for Applying Continuous Machine Learning in Multi-Access Routing at Underground Mining Vehicles

Autonomous moving vehicles facilitate mining of ore in underground mines. The vehicles are usually equipped with many sensor-based devices (e.g., Lidar, video camera, proximity sensor, etc.), which enable environmental monitoring, and remote control of the vehicles at the control center. Transfer of sensor-based data from the vehicles towards the control center is challenging due to limited connectivity enabled by the multi-access technologies of the communication infrastructure (e.g., 5G, Wi-Fi) within the underground mine, and the mobility of the vehicles. This paper presents design, development, and evaluation of a concept and architecture enabling continuous machine learning (ML) for optimizing route selection of real-time streaming data in a real and emulated underground mining environment. Continuous ML refers to training and inference based on the most recently available data. Experiments in the emulator indicated that utilization of a ML-based model (based on the RandomForestRegressor) in decision making achieved ~5–13% lower one-way delay in streaming data transfers, when compared to a simpler heuristic model