Salibandykentältä LUMIn suurteholaskentaan
- Kirjoittanut
- Kati Kiljunen ja Elina Vainio
- Julkaistu
Salibandyn katselukokemuksesta syntynyt idea vei BC Bertenexin kehittämään mobiililaitteissa toimivia konenäkömalleja. LUMIn suurteholaskenta avasi startupille mahdollisuuden viedä kehitystyö aivan uudelle tasolle.
BC Bertenex Oy on satakuntalainen start-up, joka kehittää avoimen lähdekoodin konenäkömalleja mobiililaitteisiin. Yrityksen tavoitteena on tuoda vaativa tekoäly suoraan käyttäjän omaan mobiililaitteeseen ja rakentaa samalla tuotteita, joiden käyttö ei edellytä kallista kamera- tai pilvi-infrastruktuuria. Kehitystyön lähtökohtana oli urheilun katselukokemus, niin että katsoja voi suunnata puhelimensa kameran kentälle, tunnistaa pelaajan ja nähdä pelaajasta tai ottelusta ajantasaista tietoa. Ratkaisu yhdistää Ville-Matti Hakanpään 25 vuoden ohjelmistokehityskokemuksen ja yli 30 vuoden valmennustaustan salibandyssa.
Oma tekoälymalli vaatii laskentatehoa
Yrityksen seuraava kehitysaskel edellytti laskentakapasiteettia, jota omalla laitteistolla ei ollut käytettävissä. Kaupallisen pilven jatkuva käyttö olisi ollut pienelle yritykselle kallista, ja olemassa olevien konenäkömallien lisenssiehdot olisivat lisänneet tuotteistamisen riskiä. BC Bertenex tarvitsi oman tekoälyn perusmallin, joka toimii mobiililaitteissa ja jonka käyttöoikeudet ovat selkeät.
– Pk-yritykselle liiketoiminnan rakentaminen ulkopuolisen kaupallisen tekoälymallin varaan voi olla riski, jos mallin käyttöoikeudet ovat epäselvät tai ehdot muuttuvat. Siksi halusimme kehittää oman, mobiililaitteille optimoidun tekoälyn perusmallin. Haasteena oli kuitenkin laskentakapasiteetti: kaupallisen kapasiteetin käyttö olisi ollut meille liian kallista, eikä oman tietokoneen kuuden gigatavun näytönohjainmuisti riittänyt mallin kouluttamiseen, BC Bertenexin perustaja Ville-Matti Hakanpää kertoo.
LUMI avasi tien suurteholaskentaan
BC Bertenexille Digiyritysneuvonta-hankkeessa toteutettu digikartoitus DMA (Digital Maturity Assessment) auttoi jäsentämään yrityksen digitaalista nykytilaa ja jatkotoimia. Robocoast EDIH:iin syntyneen yhteyden kautta yritys sai mahdollisuuden testata mallien kouluttamista LUMIn suurteholaskentaympäristössä. LUMI AI Factory myönsi yritykselle 1 000 GPU-tunnin kokeilukapasiteetin.
– Käytimme tuhannen GPU-tunnin kokeilun kolmessa päivässä 10 miljoonan parametrin mallin kouluttamiseen. Käytännössä laskentakapasiteetti loppui heti kesken, Hakanpää toteaa.
Kokeilu osoitti samalla, että yrityksellä oli osaaminen ja tekninen valmius hyödyntää suurteholaskentaa tehokkaasti. LUMI-asiantuntijoiden ohjauksella BC Bertenex eteni EuroHPC AI Factory Fastlaneen. Sen kautta yritys sai käyttöönsä 50 000 GPU-tuntia. Kapasiteetti mahdollisti siirtymisen rajatusta kokeilusta useiden erikokoisten tekoälyperusmallien järjestelmälliseen kouluttamiseen.
Vaativaa tekoälyä ilman kallista laitteistoa
Yritys kouluttaa yli seitsemän miljoonan kuvan aineistolla 10, 25 ja 50 miljoonan parametrin malleja. Mallit suunnitellaan toimimaan mobiililaitteissa. Tämä vähentää tarvetta siirtää suuria datamääriä jatkuvasti pilveen ja mahdollistaa palvelun käyttöönoton myös pienissä seuroissa ja muissa organisaatioissa.
– Tavoitteena on tuoda tekoälyratkaisut suoraan asiakkaiden taskuun. Kun malli toimii katsojan omassa laitteessa, ratkaisu ei edellytä kallista stadionin kamerajärjestelmää. Se tekee teknologian saavutettavaksi myös ruohonjuuritason seuroille, Hakanpää toteaa.
Tavoitteena on tuoda tekoälyratkaisut suoraan asiakkaiden taskuun.
BC Bertenex julkaisee EuroHPC-resurssien avulla koulutettavat mobiilioptimoidut mallit, koulutusmateriaalin ja ohjelmistovaraston avoimena lähdekoodina GitHubissa. Julkaisut tukevat yrityksen omaa tuoteliiketoimintaa, mutta tarjoavat samalla tutkimukselle ja muille pk-yrityksille käyttökelpoisen teknisen perustan.
Kokeilusta skaalautuvaan ratkaisuun
LUMIn ensimmäinen kokeilu pienensi kehitystyön taloudellista riskiä. EuroHPC:n kapasiteetti puolestaan mahdollisti mallien skaalaamisen vaiheeseen, johon yritys ei olisi voinut edetä omilla resursseillaan.
BC Bertenexin tapaus osoittaa, että pk-yritys voi edetä omasta liiketoimintatarpeestaan eurooppalaisten tekoäly- ja suurteholaskentaresurssien hyödyntäjäksi, kun käyttötapaus, yrityksen oma osaaminen ja asiantuntijatuki kohtaavat. Digiyritysneuvonta-hanke, Robocoast EDIH, LUMI AI Factory ja EuroHPC ovat tukeneet yritystä eri vaiheissa kohti skaalautuvaa Edge AI -ratkaisua.
Kirjoittajasta
Kati Kiljunen ja Elina Vainio
Kati Kiljunen toimii Prizztech Oy:ssä projektipäällikkönä ja edistää työssään yritysten digitalisaatiota, tekoälyn hyödyntämistä ja liiketoiminnan kasvua. Robocoast EDIHissä hän arvioi yritysten digitaalista kypsyyttä ja ohjaa yrityksiä sopivien asiantuntijapalvelujen, testausympäristöjen, rahoituksen ja kumppaneiden pariin. Koulutukseltaan hän on diplomi-insinööri.
Elina Vainio toimii Prizztech Oyä asiantuntijana ja edistää työssään yritysten digitalisaatiota, tekoälyn ja datan hyödyntämistä sekä tuotteiden, palveluiden ja toimintatapojen kehittämistä. Robocoast EDIHissä hän arvioi yritysten digitaalista kypsyyttä ja ohjaa yrityksiä sopivien asiantuntijapalvelujen, testausympäristöjen, rahoituksen ja yhteistyökumppaneiden pariin. Koulutukseltaan hän on sairaanhoitaja (YAMK), erikoistumisalanaan hyvinvointianalytiikka ja tiedolla johtaminen. Lisäksi hänellä on tuotekehitystyön ja palvelumuotoilun erikoisammattitutkinnot.