Tietokonepelien tekoälyn rajat

Tutkimuksessa selvitettiin, kuinka hyvä tekoäly tietokonepeliin on mahdollista toteuttaa nykytiedolla ja -tekniikalla. Tekoäly rajattiin tarkoittamaan tekoälyn ohjaamia pelihahmoja. Lisäksi yksinkertaisia tekoälytoteutuksia ei huomioitu. Työ toteutettiin tutustumalla aiheeseen liittyvään kirjallisuuteen sekä kehittäjäyhteisön web-sivustojen tietoon. Hyvän tekoälyn kriteereiksi valikoituivat viihdyttävyys ja uskottavuus. Katsaus suosituimpiin toteuttamistekniikoihin ja tekoälyn mahdollisuuksiin osoitti, että teoriassa hyvinkin edistynyt tekoäly on toteutettavissa. Käytännössä tietokoneen rajalliset resurssit, kehittäjien rajalliset taidot ja pelinkehitysprojektien asettamat vaatimukset näyttävät kuitenkin rajoittavan tekoälyn toteuttamista kaupallisessa tuotteessa.

Lomborg, Vanhanen ja Intelligent Design - kommentti Matti Kamppiselle

Kommentti Matti Kamppisen kirjoitukseen TT -lehdessä 1/2005

Evaluation of performance analysis software for Linux computing cluster

Tietokonejärjestelmän osien ja ohjelmistojen suorituskykymittauksista saadaan tietoa,jota voidaan käyttää suorituskyvyn parantamiseen ja laitteistohankintojen päätöksen tukena. Tässä työssä tutustutaan suorituskyvyn mittaamiseen ja mittausohjelmiin eli ns. benchmark-ohjelmistoihin. Työssä etsittiin ja arvioitiin eri tyyppisiä vapaasti saatavilla olevia benchmark-ohjelmia, jotka soveltuvat Linux-laskentaklusterin suorituskyvynanalysointiin. Benchmarkit ryhmiteltiin ja arvioitiin testaamalla niiden ominaisuuksia Linux-klusterissa. Työssä käsitellään myös mittausten tekemisen ja rinnakkaislaskennan haasteita. Benchmarkkeja löytyi moneen tarkoitukseen ja ne osoittautuivat laadultaan ja laajuudeltaan vaihteleviksi. Niitä on myös koottu ohjelmistopaketeiksi, jotta laitteiston suorituskyvystä saisi laajemman kuvan kuin mitä yhdellä ohjelmalla on mahdollista saada. Olennaista on ymmärtää nopeus, jolla dataa saadaan siirretyä prosessorille keskusmuistista, levyjärjestelmistä ja toisista laskentasolmuista. Tyypillinen benchmark-ohjelma sisältää paljon laskentaa tarvitsevan matemaattisen algoritmin, jota käytetään tieteellisissä ohjelmistoissa. Benchmarkista riippuen tulosten ymmärtäminen ja hyödyntäminen voi olla haasteellista.

Utilisation of Statistics in Intelligent Web Applications

Web-portaalien aiheenmukaista luokittelua voidaan hyödyntää tunnistamaan käyttäjän kiinnostuksen kohteet keräämällä tilastotietoa hänen selaustottumuksistaan eri kategorioissa. Tämä diplomityö käsittelee web-sovelluksien osa-alueita, joissa kerättyä tilastotietoa voidaan hyödyntää personalisoinnissa. Yleisperiaatteet sisällön personalisoinnista, Internet-mainostamisesta ja tiedonhausta selitetään matemaattisia malleja käyttäen. Lisäksi työssä kuvaillaan yleisluontoiset ominaisuudet web-portaaleista sekä tilastotiedon keräämiseen liittyvät seikat.

Development of Paperboard Forming Tools with a Focus on Intelligent Manufacturing

Tämä diplomityö käsittelee kartonginmuovaukseen käytettävien puristintyökalujen kehittämistä. Työntavoitteina oli kehittää työkalutekniikan suunnittelua ja valmistusta edullisemmaksi, nopeammaksi ja työkaluja toiminnoiltaan tehokkaammiksi. Työn tuli sisältää myös ohjeet työkalujen suunnittelemiseksi ja valmistamiseksi jatkoa ajatellen. Työn aikana selvitettiin mahdollisia työkalurakennevaihtoehtoja, valmistusmateriaaleja sekä niiden käsittelymenetelmiä ja lastuamista sekä sen tarjoamia mahdollisuuksia valmistusmenetelmänä. Työkalupari suunniteltiin modulaariseksi siten, että uusia työkaluja varten vain osa komponenteista täytyy valmistaa uudelleen, samalla työkalun osien lukumäärää pienennettiin merkittävästi. Valmistusmateriaaliksi valittiin hyvin lastuttava työkaluteräs ja sen koneistaminen tapahtui vaakakaraisessa koneistuskeskuksessa. Työn loppuvaiheessa työkalukokonaisuudelle tehtiin kustannuslaskelma jaoteltuna eri työvaiheille sekä komponenteittain. Työkalu asennettiin puristimeen ja sille suoritettiin käyttötestaus. Työn aikana karttuneen kokemuksen sekä koekäytön perusteella tehtiin jatkokehitysehdotuksia.

On the differential evolution algorithm and its appliation to training radial basis function networks

The parameter setting of a differential evolution algorithm must meet several requirements: efficiency, effectiveness, and reliability. Problems vary. The solution of a particular problem can be represented in different ways. An algorithm most efficient in dealing with a particular representation may be less efficient in dealing with other representations. The development of differential evolution-based methods contributes substantially to research on evolutionary computing and global optimization in general. The objective of this study is to investigatethe differential evolution algorithm, the intelligent adjustment of its controlparameters, and its application. In the thesis, the differential evolution algorithm is first examined using different parameter settings and test functions. Fuzzy control is then employed to make control parameters adaptive based on an optimization process and expert knowledge. The developed algorithms are applied to training radial basis function networks for function approximation with possible variables including centers, widths, and weights of basis functions and both having control parameters kept fixed and adjusted by fuzzy controller. After the influence of control variables on the performance of the differential evolution algorithm was explored, an adaptive version of the differential evolution algorithm was developed and the differential evolution-based radial basis function network training approaches were proposed. Experimental results showed that the performance of the differential evolution algorithm is sensitive to parameter setting, and the best setting was found to be problem dependent. The fuzzy adaptive differential evolution algorithm releases the user load of parameter setting and performs better than those using all fixedparameters. Differential evolution-based approaches are effective for training Gaussian radial basis function networks.

Artificially Intelligent and Adaptive Methods for Prediction and Analysis of Superheater Fireside Corrosion in Fluidized Bed Boilers

Superheater corrosion causes vast annual losses for the power companies. With a reliable corrosion prediction method, the plants can be designed accordingly, and knowledge of fuel selection and determination of process conditions may be utilized to minimize superheater corrosion. Growing interest to use recycled fuels creates additional demands for the prediction of corrosion potential. Models depending on corrosion theories will fail, if relations between the inputs and the output are poorly known. A prediction model based on fuzzy logic and an artificial neural network is able to improve its performance as the amount of data increases. The corrosion rate of a superheater material can most reliably be detected with a test done in a test combustor or in a commercial boiler. The steel samples can be located in a special, temperature-controlled probe, and exposed to the corrosive environment for a desired time. These tests give information about the average corrosion potential in that environment. Samples may also be cut from superheaters during shutdowns. The analysis ofsamples taken from probes or superheaters after exposure to corrosive environment is a demanding task: if the corrosive contaminants can be reliably analyzed, the corrosion chemistry can be determined, and an estimate of the material lifetime can be given. In cases where the reason for corrosion is not clear, the determination of the corrosion chemistry and the lifetime estimation is more demanding. In order to provide a laboratory tool for the analysis and prediction, a newapproach was chosen. During this study, the following tools were generated: · Amodel for the prediction of superheater fireside corrosion, based on fuzzy logic and an artificial neural network, build upon a corrosion database developed offuel and bed material analyses, and measured corrosion data. The developed model predicts superheater corrosion with high accuracy at the early stages of a project. · An adaptive corrosion analysis tool based on image analysis, constructedas an expert system. This system utilizes implementation of user-defined algorithms, which allows the development of an artificially intelligent system for thetask. According to the results of the analyses, several new rules were developed for the determination of the degree and type of corrosion. By combining these two tools, a user-friendly expert system for the prediction and analyses of superheater fireside corrosion was developed. This tool may also be used for the minimization of corrosion risks by the design of fluidized bed boilers.

Intelligent Internet Data Searching

In this thesis author approaches the problem of automated text classification, which is one of basic tasks for building Intelligent Internet Search Agent. The work discusses various approaches to solving sub-problems of automated text classification, such as feature extraction and machine learning on text sources. Author also describes her own multiword approach to feature extraction and pres-ents the results of testing this approach using linear discriminant analysis based classifier, and classifier combining unsupervised learning for etalon extraction with supervised learning using common backpropagation algorithm for multilevel perceptron.

Soft Computing Methods in Metallurgy

In metallurgic plants a high quality metal production is always required. Nowadays soft computing applications are more often used for automation of manufacturing process and quality control instead of mechanical techniques. In this thesis an overview of soft computing methods presents. As an example of soft computing application, an effective model of fuzzy expert system for the automotive quality control of steel degassing process was developed. The purpose of this work is to describe the fuzzy relations as quality hypersurfaces by varying number of linguistic variables and fuzzy sets.

Evolutionary computing in search-based software engineering

This master’s thesis aims to study and represent from literature how evolutionary algorithms are used to solve different search and optimisation problems in the area of software engineering. Evolutionary algorithms are methods, which imitate the natural evolution process. An artificial evolution process evaluates fitness of each individual, which are solution candidates. The next population of candidate solutions is formed by using the good properties of the current population by applying different mutation and crossover operations. Different kinds of evolutionary algorithm applications related to software engineering were searched in the literature. Applications were classified and represented. Also the necessary basics about evolutionary algorithms were presented. It was concluded, that majority of evolutionary algorithm applications related to software engineering were about software design or testing. For example, there were applications about classifying software production data, project scheduling, static task scheduling related to parallel computing, allocating modules to subsystems, N-version programming, test data generation and generating an integration test order. Many applications were experimental testing rather than ready for real production use. There were also some Computer Aided Software Engineering tools based on evolutionary algorithms.

Use of scenario analysis in studying emerging technology – Case Grid computing

Tutkimuksen selvitettiin miten skenaarioanalyysia voidaan käyttää uuden teknologian tutkimisessa. Työssä havaittiin, että skenaarioanalyysin soveltuvuuteen vaikuttaa eniten teknologisen muutoksen taso ja saatavilla olevan tiedon luonne. Skenaariomenetelmä soveltuu hyvin uusien teknologioiden tutkimukseen erityisesti radikaalien innovaatioiden kohdalla. Syynä tähän on niihin liittyvä suuri epävarmuus, kompleksisuus ja vallitsevan paradigman muuttuminen, joiden takia useat muut tulevaisuuden tutkimuksen menetelmät eivät ole tilanteessa käyttökelpoisia. Työn empiirisessä osiossa tutkittiin hilaverkkoteknologian tulevaisuutta skenaarioanalyysin avulla. Hilaverkot nähtiin mahdollisena disruptiivisena teknologiana, joka radikaalina innovaationa saattaa muuttaa tietokonelaskennan nykyisestä tuotepohjaisesta laskentakapasiteetin ostamisesta palvelupohjaiseksi. Tällä olisi suuri vaikutus koko nykyiseen ICT-toimialaan erityisesti tarvelaskennan hyödyntämisen ansiosta. Tutkimus tarkasteli kehitystä vuoteen 2010 asti. Teorian ja olemassa olevan tiedon perusteella muodostettiin vahvaan asiantuntijatietouteen nojautuen neljä mahdollista ympäristöskenaariota hilaverkoille. Skenaarioista huomattiin, että teknologian kaupallinen menestys on vielä monen haasteen takana. Erityisesti luottamus ja lisäarvon synnyttäminen nousivat tärkeimmiksi hilaverkkojen tulevaisuutta ohjaaviksi tekijöiksi.

Computing the diameter of Coxeter groups

This thesis addresses the problem of computing the minimal and maximal diameter of the Cayley graph of Coxeter groups. We first present and assert relevant parts of polytope theory and related Coxeter theory. After this, a method of contracting the orthogonal projections of a polytope from Rd onto R2 and R3, d ¸ 3 is presented. This method is the Equality Set Projection algorithm that requires a constant number of linearprogramming problems per facet of the projection in the absence of degeneracy. The ESP algorithm allows us to compute also projected geometric diameters of high-dimensional polytopes. A representation set of projected polytopes is presented to illustrate the methods adopted in this thesis.