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

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

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

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

Miten tekoäly vaikuttaa elämäämme 2050-luvulla?

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. Kaikki nykyiset ratkaisut edustavat ns. heikkoa tekoälyä. Tämän kirjan tarkoituksena on antaa realistinen kuva tekoälystä, sen nykytilasta, mahdollisuuksista ja rajoituksista. Kirja täydentää ja on tulevaisuuteen suuntaavaa jatkoa vuoden 2021 lopulla julkaisemallemme kirjalle ”Tekoälyn haasteet — Konenoppimisesta ja konenäöstä tunnetekoälyyn”. Aluksi esitämme mitä tekoäly on ja miten se on kehittynyt, ja millaisiin sovelluksiin on päästy tähän mennessä. Tarkastelun kohteina ovat tekoälyn esitystavat, oppiminen ja konenäkö. Viime kuukausina on herättänyt suurta huomiota Open AI:n kehittämä helppokäyttöinen ChatGPT-ohjelma, jonka kanssa on kätevä käydä dialogia. Se osaa tiivistää pidempää tekstiä, vastata erilaisiin kysymyksiin tai laatia esimerkiksi syntymäpäivärunon. Ohjelman rajoitukset on kuitenkin helppo nähdä. ChatGPT:tä esitellään enemmän luvuissa 9 ja 10. Tarkastelemme kirjassa, miten tekoälytutkimuksessa on tartuttu uusiin haasteisiin, jotta päästäisiin lähemmäksi vahvaa, ihmisen älyä muistuttavaa tekoälyä. Tähän liittyen arvioimme, miten tekoälyyn liittyvä teknologia ja menetelmät muuttuvat lähivuosikymmeninä. Uskomme, että tekoäly on ihmisen avustaja — ei hallitsija. Uskaltaudumme varovasti ennustamaan, miten tekoäly muuttaa yhteiskuntaamme, ihmisten ammatteja ja harrastuksia 2050-luvulle mennessä. Tarkastelun kohteina ovat odotetut muutokset arkielämässä, harrastuksissa, työelämässä, opetuksessa ja oppimisessa sekä matkailussa. Suuri osa kirjan sisällöstä perustuu ryhmämme tutkimukseen ja useiden tutkijoittemme työhön viimeisten vuosikymmenien ajalta, kuten kirjallisuusviittaukset ja kuvitus osoittavat. Suuret kiitokset kaikille kirjan valmistumiseen vaikuttaneille heidän avustaan! Oulussa 3.5.2023 Matti Pietikäinen Olli Silvé

TTADF:power efficient dataflow-based multicore co-design flow

Abstract The era of mobile communications and the Internet of Things (IoT) has introduced numerous challenges for mobile processing platforms that are responsible for increasingly complex signal processing tasks from different application domains. In recent years, the power efficiency of computing has been improved by adding more parallelism and workload-specific computing resources to such platforms. However, programming of parallel systems can be time-consuming and challenging if only low-level programming methods are used. This work presents a dataflow-based co-design framework TTADF that reduces the design effort of both software and hardware design for mobile processing platforms. The paper presents three application examples from the fields of video coding, machine vision, and wireless communications. The application examples are mapped and profiled both on a pipelined and a shared-memory multicore platform that is generated by TTADF. The results of the TTADF co-design-based solutions are compared against previous manually created designs and recent dataflow-based design flow, showing that TTADF provides very high energy efficiency together with a high level of automation in software and hardware design

An embedded programmable processor for compressive sensing applications

Abstract An application specific programmable processor is designed based on the analysis of a set of greedy recovery Compressive Sensing (CS) algorithms. The solution is flexible and customizable for a wide range of problem dimensions, as well as algorithms. The versatility of the approach is demonstrated by implementing Orthogonal Matching Pursuits, Approximate Messaging Passing and Normalized Iterative Hard Thresholding algorithms, all using a high-level language. Transported Triggered Architecture (TTA) framework is employed for the efficient implementation of macro operations shared by the algorithms. The performance of the CS algorithms on ARM Cortex-A15 and NIOS II processors has also been investigated, and empirical comparisons are presented. The flexible hardware design implemented on an FPGA achieves up to 7.80Ksample/s recovery at a power dissipation of 42μJ/sample and beats both ARM and NIOS in total power consumption

Algorithm level error detection in low voltage systolic array

Abstract In this brief an approach is proposed to achieve energy savings from reduced voltage operation. The solution detects timing-errors by integrating Algorithm Based Fault Tolerance (ABFT) into a digital architecture. The approach has been studied with a systolic array matrix multiplier operating at reduced voltages, detecting errors on-the-fly to avoid energy demanding memory round-trips. The analysis of the solution has been done using analog-digital co-simulation to extract the transient behavior under different voltages and clock frequencies. HSPICE simulations using 90nm CMOS transistor models, and experiments by reducing operation voltage of an FPGA device were carried out. HSPICE simulations, showed possibility of 10x increase in energy-efficiency by approaching near-threshold region