Big data on otsikoissa tänään, mutta myös Small data on tärkeää. Pienten datakoosteiden, kuten harvinaisten sairauksien kliinisten tutkimusten tai uhanalaisten lajien tutkimuksissa, luotettavien johtopäätösten tekeminen on edelleen yksi kaikkein vaikeimmista esteitä tilastoinnissa.
Epävarmuus, joka liittyy pieniin data-aineistoihin, on turhauttanut fyysikoita, kliinikoita ja jopa ekologeja vuosikymmeniä. Nyt Cold Spring Harbor Laboratoryn (CSHL) tutkijat ovat suunnitelleet laskennallisen lähestymistavan, joka saattaa ratkaista tämän varsin yleisen ongelman.
- Pienien datakoosteiden käsittely on olennainen osa tieteen tekemistä, selvittää CSHL:n apulaisprofessori Justin Kinney. Haasteena on, että hyvin vähästä datasta ei ole ainoastaan vaikea päätyä johtopäätöksiin. On myös vaikea määrittää, miten varmoja tietyt johtopäätökset ovat.
- On tärkeätä paitsi tuottaa paras arvaus siitä, mitä tapahtuu, mutta myös sanoa: Tämä arvaus on luultavasti oikea, sanoi Kinney.
Hyvä esimerkki ovat yksittäisten potilaiden kliiniset lääketutkimukset. Niissä on todella tärkeää, että päätökset tehdään mahdollisimman pienillä datakoosteilla.
Kinneyn laboratorion kehittämä laskennallisen lähestymistavan nimi on Density Estimation unsing Field Theory tai DEFT. Se on nyt vapaasti käytettävissä avoimen lähdekoodin pakettina nimellä SUFTware.
Tutkimusjulkaisussaan Kinneyn laboratorio demonstroi DEFT:ä kahdella datakoosteella: Maailman terveysjärjestön laatima kansallinen terveysstatistiikka sekä Large Hadron Colliderin fyysikkojen käyttämät subatomisten hiukkasten radat paljastamassa Higgsin bosonin hiukkasen olemassaoloa. Kinney toteaa, että kyvyt soveltaa DEFT:ä tällaisiin dramaattisesti erilaisiin todellisiin tilanteisiin tekee uuden lähestymistavan tehokkaaksi.
Veijo Hänninen
Nanobittejä 23.10.2018
Autoteollisuus on siirtymässä yhä monimutkaisempiin ohjelmistopohjaisiin järjestelmiin, joissa virheetön ohjelmisto on elintärkeää turvallisuuden ja suorituskyvyn varmistamiseksi. Ohjelmiston laatu ja luotettavuus eivät ole enää vain valinnaisia ominaisuuksia, vaan kriittisiä vaatimuksia erityisesti autonomisessa ajamisessa, kehittyneissä kuljettajaa avustavissa järjestelmissä (ADAS) ja yhdistetyissä ajoneuvojärjestelmissä.
Kestävä digitaalinen infrastruktuuri on kriittinen, jotta tietoliikenneverkot voidaan tehokkaasti valjastaa tekoälyinnovaatioiden ja pilvipohjaisten palveluiden tarpeisiin. Tekoälyyn liittyvien datarikkaiden sovellusten lisääntyvä kysyntä edellyttää tietoliikenneverkkoa, joka kykenee käsittelemään suuria tietomääriä alhaisella viiveellä, kirjoittaa Orange Businessin kumppaniratkaisuista vastaava Carl Hansson.
Euroopan unioni ottaa merkittävän askeleen avaruusteknologian kehittämisessä allekirjoittamalla sopimuksen uuden IRIS²-satelliittijärjestelmän toteuttamisesta. Tämä 290 satelliitin verkko on suunniteltu vahvistamaan Euroopan itsenäisyyttä ja turvallista yhteydenpitoa.
Jotta voidaan vastata uuden teknologian vaatimuksiin ja pitää järjestelmät toimimassa ”kellon tavoin”, on aika harkita ajoitusratkaisuja uudelleen. Tässä kaksiosaisessa "Precision Timing" -artikkelissa opit, miksi mikroelektromekaanisiin järjestelmiin eli MEMS-komponentteihin perustuvat piiajoituslaitteet päihittävät kvartsin elektroniikkasuunnittelun uudella aikakaudella. 
Matalatehoisten langattomien ratkaisujen asiantuntija Nordic Semiconductor ja eSIM-ratkaisuja kehittävä Kigen ovat julkistaneet yhteistyön, joka sujuvoittaa massiivisten IoT-verkkojen käyttöönottoa. Yhdessä he esittelevät CES 2025 -messuilla ratkaisun, joka yhdistää Nordic Semiconductorin nRF9151-moduulin ja Kigenin SGP.32 IoT eSIM-teknologian sekä laitteiden hallinta-alustan.
