Helsinki haluaa olla maailman toimivin ja parhaiten digitalisaatiota hyödyntävä kaupunki. Tekoälyn hyödyntäminen voi auttaa kaupunkia tämän tavoitteen saavuttamisessa. Tekoälyn avulla voidaan rakentaa asukkaille parempia palveluita, jotka ovat myös nykyistä helpompia löytää.

Helsingin kaupungilla on menossa sisäinen kokeilukampanja, jossa haetaan kaupungin työntekijöiltä tekoälyä hyödyntäviä nopeasti toteutuskelpoisia ideoita. Tekoälykampanjan tavoitteena on oppia ymmärtämään tekoälyn mahdollisuuksia kaupungille. Lisäksi tavoitteena on oppia, miten kaupunki voi tukea työntekijöitä ketterässä ja digitalisaatiota hyödyntävässä kokeilujen maailmassa.

Tekoälykokeiluja on kehitetty kaupungin omassa Kokeilukiihdyttämössä, josta seitsemän ensimmäistä tekoälykokeilua etenee nyt toteutuksee. Jokaiselle toteutukseen valitulle ehdotukselle myönnetään rahoitusta Helsingin kaupungin digitalisaatio-ohjelmasta noin 10 000 euroa per kokeilu. Kokeilut käynnistyvät vielä tämän vuoden aikana ja ne tehdään pääosin tammi-helmikuun 2020 aikana.

Kokeiluehdotusten arviointikriteereinä olivat uutuusarvo ja vaikuttavuus, tulosten hyödynnettävyys ja kokeilun toteuttamiskelpoisuus. Suurin painoarvo arvostelussa oli kokeilun arvioidulla toteuttamiskelpoisuudella. Yhteistä kaikille valituille kokeilulle oli, että kaikissa niissä ratkottava ongelma, kokeilun oppimistavoitteet ja kokeilusuunnitelma on selkeästi kuvattu sekä riittävän hyvin rajattu ketterää ja nopeaa kokeilua ajatellen.

Rahoitettaviakokeiluja tapahtumien asiasanoituksista palotarkastusten kohdentamiseen

Seuraavat kokeilut valittiin toteutukseen:

  1. Automaattinenasiasanoitus tekstianalyysinja tekoälyn avulla. Tavoitteena on kehittää LinkedEvents-tapahutama-alustaa ja tarjota kaupungin asukkaita kiinnostavia tapahtumia heille entistä paremmin. Linked Events -tapahtumarajapinnassa kategorisoidaan tapahtumia asiasanoituksen avulla. Sen tueksi kehitetään hankkeessa automaatiota.

  2. Kaupunginpalautejärjestelmän sosiaali- ja terveystoimialan avoimen palautteentekstianalysointi ja luokittelu. Tavoitteena on selvittää, miten tekoälyä voidaan hyödyntää isojen datamassojen analysoinnissa. Tarkoituksena on hyödyntää laadullista asiakaspalautetta tavalla, jota ei ole aikaisemmin voitu hyödyntää palveluiden kehittämisessä tai esimerkiksi henkilöstön koulutuksessa. Lisäksi kehitetään avoimen datan tekstianalytiikkaa.

  3. Pikapalautejärjestelmänasiakaspalautteen analysointi tekoälyllä. Tavoitteena on analysoida tekoälyn avulla pikapalautejärjestelmän terveysasemien ja suun terveydenhuollon määrälliset palautteet sekä luokitella palautteet kellonajan, viikonpäivän ja vuodenajan mukaan. Hankkeessa opittavaa voidaan hyödyntää isojen datamassojen analysoinnissa. Lisäksi hankkeessa verrataan asiakkaiden antamaa palautetta palveluiden saatavuustietoihin.

  4. Suojateidentunnistaminen ilmakuvista koneoppimisen avulla. Kokeilun tarkoituksena on tunnistaa tiemerkintöjä vuosittain kuvatuista ortoilmakuvista koneoppimisen avulla. Samalla selvitetään, voiko koneoppimisella luoda työkalua, joka tunnistaa, käsittelee ja luokittelee data-aineistoja. Pidemmällä tähtäimellä ajantasainen tieto liikenteenohjauslaitteista voi mahdollistaa älyliikenteen toteutumisen sekä suunnittelua tukevat analyysit.

  5. Löytö- kulttuurin ja vapaa-ajan toimialan palvelujen älykäs suosittelija Tavoitteena on luoda kaupungin kulttuuripalveluille älykäs suosittelija, joka oppii vastaamaan käyttäjän tarpeisiin ja kiinnostuksen kohteisiin aiemman verkkokäyttäytymisen ja datalähteiden perusteella. Suosittelijapalvelun asiakasymmärrys, tarkkuus ja ”tunneäly” kasvavat myös käytön myötä.

  6. Tekstianalytiikkaavuksi selvittämään: Miten viestimme kaupunkistrategian toteutumisesta? Tavoitteena on saada tekstianalytiikan avulla parempi kokonaiskuva siitä, miten kaupunkina viestimme kaupunkistrategian toteutumisesta. Tekstianalytiikkaa voidaan hyödyntää kaupungin monissa eri kanavissa siten, että tekoäly tunnistaisi, mihin teemaan mikin sisältö liittyy. Tämä helpottaisi sisällöntuottajien työtä.

  7. Helsinginpelastuslaitoksen strateginen palotarkastusten riskiperustainen, käyttäjiltäoppiva ja palautetta antava palotarkastusten kohdentamisohjelma. Tavoitteena on luoda palotarkastuksille riskiperustainen ja itseoppiva kohdentamisohjelma Helsingin pelastuslaitoksen tarpeisiin. Kohteiden jakaminen palotarkastajille tekoälyn avulla tuo tehokkuutta, tavoitteellisuutta ja aitoa riskiperusteisuutta palotarkastuksien kohdentamiseen.

Lisätietoja kaupungin tekoälykokeiluista:

Ville Meloni, ville.meloni@hel.fi, puh. 0400 260 000
Pasi Rautio, pasi.rautio@hel.fi, puh. 040 833 2528.