Suolakasan inventointiohje: suolakasan inventointi tekoälyn avulla

Abstract

Tässä opinnäytetyössä tarkasteltiin suolakasan inventointia tekoälyn avulla. Työssä käsiteltiin myös laajasti maanteiden hoitourakkaa, jonka keskeinen osa on talvihoito. Talvihoitoon kuuluvat muun muassa teiden auraus ja suolaus. Suolan käyttö on merkittävää maanteiden hoitourakoissa, sitä voidaan kuluttaa jopa yli kaksi miljoonaa kiloa urakassa. Suolan liiallisesta kulutuksesta sakotetaan hoitourakkaa, joten suolan määrä täytyy olla hyvin tiedossa. Varastossa olevan suolan määrää seurataan yleensä kirjaamalla varastoon tuodut määrät ja vähentämällä niistä levitetty suola. Seurannassa on kuitenkin useita muuttujia, joiden vuoksi todellinen suolamäärä voi vääristyä. Tekoälyllä on tässä opinnäytetyössä keskeinen rooli. Tekoälylle annettiin kuvia ja mittoja suolahallista sekä suolakasoista, minkä jälkeen tutkittiin, miten valitut tekoälysovellukset ne mittaavat. Tutkimukseen valittiin kolme eri tekoälysovellusta: ChatGPT, Grok ja Copilot. Tulosten avulla vertailtiin, tuottavatko eri sovellukset samanlaisia mittaustuloksia vai esiintyykö niiden välillä eroja. Varaston suolan määrä oli tutkimuksen tekijällä tiedossa, mikä mahdollisti tulosten luotettavuuden arvioinnin. Työn toimeksiantajana toimi maanteiden kunnossapidon yritys. Opinnäytetyön tuloksien perusteella pohditaan, voidaanko yrityksessä jalostaa oma ohjelma, jolla tällaisia suolakasan inventointeja voisi tehdä. Tekoälyn kanssa täytyy kuitenkin olla vielä varovainen: yrityksellä on tarkat säädökset, mitä tekoälylle voi kertoa ja mitä tiedostoja sille jakaa. Tekoäly on kuitenkin iso osa tulevaisuuden työtä varsinkin tietotekniikassa.