Koneoppivia järjestelmiä on viime vuosina opittu käyttämään vaativan tarkastusdatan analysoinnissa ja vikojen havaitsemisessa. Aihe on edelleen voimakkaan tutkimuksen kohteena. Viimeaikainen tutkimus on kohdistunut lähinnä aiemmin tunnettujen menetelmien data-analyysin automatisointiin. Koneoppivat järjestelmät mahdollitavat myös uudentyyppiset tarkastusmenetelmät, joissa yhdistetään eri menetelmistä saatua dataa (data fusion) joka on liian laajaa perinteisin keinoin analysoitavaksi. Tämä mahdollistaa kokonaan uudentyyppiset data-lähtöiset tarkastukset. Haettu tutkimus vastaa tähän haasteeseen kehittämällä rikkaita monia menetelmiä hyödyntäviä tietoaineistoja ja kehittämällä uusia koneoppimiseen perustuvia analyysitekniikoita. Tunnettuja malliarkkitehtuureja laajennetaa ja uusia tutkitaan yhdistävän analyysin (data fusion) mahdollistamiseksi.

2023

2027