Muotoilijan työ on yhdistelmä luovuutta, teknistä osaamista ja käyttäjälähtöistä ongelmanratkaisua. Tekoälyn kehittyminen tuo tähän kenttään uusia mahdollisuuksia, jotka voivat merkittävästi nopeuttaa ja tehostaa suunnitteluprosesseja. Tekoälypohjaiset työkalut eivät korvaa muotoilijaa, mutta ne toimivat voimakkaana apuvälineenä. Ne nopeuttavat työskentelyä, vapauttavat aikaa luovaan ajatteluun ja tarjoavat uusia näkökulmia ongelmien ratkaisuun. Samalla ne mahdollistavat paremman yhteistyön: mallinnuksia voidaan jakaa ja parannella eri sidosryhmien välillä reaaliajassa, mikä parantaa projektien läpinäkyvyyttä ja vähentää kommunikointivirheitä. 

On kuitenkin tärkeää muistaa, että luovuuden, eettisen ajattelun ja käyttäjän tarpeiden ymmärtämisen merkitys säilyy muotoilutyön ytimessä, vaikka tekoälytyökalut tulevat osaksi muotoiluprosesseja. Tekoäly rikastaa ja nopeuttaa muotoilijan työtä, mutta sen käyttö vaatii myös osaamista ja harkintaa. 

Tässä oppaan osiossa keskitymme erityisesti tuotemuotoiluun ja siihen, miten tekoälyä voi hyödyntää muotoilijan työssä. Tavoitteena on tarjota inspiraatiota, jonka avulla pääset alkuun. Uskalla rohkeasti myös itse ideoida ja kokeilla uusia tapoja hyödyntää tekoälyä suunnitteluprosessissa! 

Materiaalit ovat tärkeä, ellei tärkein, osa jokaista suunnitteluprosessia. Jokaisen suunnittelijan sekä muotoilijan pitää ottaa materiaalit tarkasti huomioon projekteissaan, varsinkin nyt, kun kiertotalous ja vihreä siirtymä ovat hyvin tärkeässä roolissa. On siksi hyvä tietää, onko tietyillä materiaaleilla vahingollisia vaikutuksia niille suunnitelluissa ympäristöissä. Sekään ei riitä, sillä materiaalien käsittelyistä johtuvien päästöjen olisi hyvä loppua tai edes pienentyä, jotta voitaisiin olla mahdollisimman ekoystävällisiä jo suunnittelu- ja käsittelyprosessien alussa, parhaimmassa tapauksessa koko prosessin ajan. 

Tekoälyn käytön suosio saa pohtimaan sen mahdollisuuksia materiaalien analysoinnissa ja kehityksessä. Voisiko tekoäly muun muassa tutkia materiaalien sopivuutta tiettyihin käyttötarkoituksiin ja olosuhteisiin muotoilijan puolesta? Entä voisiko se analysoida materiaalien ympäristövaikutuksia?  

Materiaalikehitys 

Koneoppiminen materiaalitieteessä on noussut merkittäväksi tutkimussuuntaukseksi globaalisti. Patrick Rinke, teknillisen fysiikan laitoksen professori on ollut uraauurtava tekijä tekoälyn hyödyntämisessä materiaalitieteessä jo lähes kymmenen vuoden ajan. Materiaalitiede –sanan “materiaali” viittaa Rinken mukaan kaikkeen edes hieman kiinteään, kuten mineraaleihin, biomassoihin, kuituihin ja keraamisiin aineisiin. Atomitason rakenteiden ja yhdistelmien löytäminen ovat materiaalitieteen tutkijan tehtävä. Tehtävän tarkoitus olisi johtaa uusiin materiaaleihin sekä avata tutuissa materiaaleissa uusia ominaisuuksia. (Aalto 2023.) 

Analysoitavia materiaaleja ja niiden yhdistelmiä olisi lukematon määrä, jonka vuoksi tutkijat usein pysyvät tutuissa materiaaleissa. Laskutoimitusten ja analysoinnin antaminen tekoälyn hoidettavaksi helpottaisi suuresti. Rinken mukaan laskutoimitusten nopeuttaminen koneoppimismetodeilla on vallankumouksellista, koska se mahdollistaa uusien materiaalien tutkimisen. Tekoälyn avulla materiaalitiede voisi auttaa ihmisiä vastaamaan entistä nopeammin globaaleihin haasteisiin. Rinke sanoo tekoälyn olevan yksi avain yhteistyöhön, joka ylittää tieteen rajat. (Aalto 2023.) 

Uusien materiaalien löytäminen vaatii kehittyneen tekoälyalgoritmin sekä laajaa ymmärrystä fysiikasta ja kemiasta materiaaleihin liittyen. Tie tulee mitä todennäköisimmin olemaan yllätyksellinen ja täynnä töyssyjä. (Aalto 2023.) Tekoäly kuitenkin kehittyy hurjaa vauhtia, joten materiaalien tutkiminen ja analysointi tulee olemaan hyvin keskeistä sekä uraauurtavaa tulevaisuudessamme. 

Voit lukea lisää täältä: https://www.aalto.fi/fi/uutiset/patrick-rinke-kestavan-kehityksen-materiaaleja-tekoalyn-avulla 

Miten tekoäly voisi sitten auttaa kiertotalouden edistämisessä? Kiertotalous on jo tärkeä osa jokapäiväistä elämää, ja sitä pitää jatkuvasti kehittää. Olisiko mahdollista, että tekoäly tekisi kiertotalouden eri osa-alueista ja sen vaiheista helpompaa? Se voisi olla yksi avainelementeistä, jonka avulla kiertotalous saataisiin kukoistamaan.  

Vuonna 2007 Aalto-yliopiston tutkijat yllättyivät huomatessaan, miten vähän automatiikkaa hyödynnettiin jätteen lajittelussa. Jätteen lajittelun automatisoinnissa nähtiin suuri mahdollisuus, josta seurauksena syntyi ZenRobotics. Se käyttää tekoälyä ja muita tunnistusteknologioita varmistamaan teollisuus-, rakennus- ja kotitalousjätteen laadun, jonka avulla pystytään vähentämään hukkaan menevien raaka-aineiden määrää. (Sitra 2021.) ZenRobotics:in markkinointijohtaja Tuuli Mäkelä kertoo tekoälyn olevan tehokkaampi työkalu jätteen lajittelussa, sillä se myös antaa ihmisille mahdollisuuden keskittyä raskaan ja vaarallisen lajittelutyön sijaan muihin tehtäviin (Sitra 2021). 

On kolme eri tapaa, joiden avulla tekoäly voi tukea kiertotaloutta: optimoimalla infrastruktuuria, tukemalla tai mahdollistamalla kiertotalouden liiketoimintamallien toteutumista sekä suunnittelua tukemalla.  Tekoälyn avulla voi suunnitella kiertotaloutta tukevia tuotteita, jolloin prototyyppien tekeminen ja testaus nopeutuvat. Tekoäly voi tehostaa tuotteiden ja materiaalien kiertoa sekä uudelleenkäyttöä yhdistelemällä dataa, samalla moninkertaistaen kiertotalouden liiketoimintamalleja. McKinseyn raportin mukaan ruokatuotannon kiertotalouteen liittyvät säästöt olisivat vuonna 2030 mennessä jopa 127 miljardia dollareissa. (Harmaala 2020.) Tekoäly voi myös tehostaa hiilineutraalia jätelogistiikkaa muun muassa reitityksen parantamisessa, joka edesauttaa kokonaisuuden hallitsemisessa. (Wiik 2019.)  

Nämä mallit voivat toimia täysin itsenäisinä, tai toimia inspiraatioina, joita voi lähteä muokkaamaan oman maun ja vision mukaisiksi. Tuoteluonnos ideoita voi tuottaa niin paljon kuin haluaa, ja niiden seasta voi poimia sellaiset, jotka vastaavat eniten haluamaansa. Muotoilijan pitää kuitenkin osata viestiä tekoälylle haluamansa kriteerit eri prompteilla, jotta tekoäly osaa vastata tämän visioon. Jos muotoilija haluaa esimerkiksi suunnitella uuden kaiuttimen, joka on tehty kierrätysmateriaaleista ja on väriltään sininen, täytyy hänen sanoittaa tämä tekoälylle mahdollisimman tarkkaan. Promptin tulokset voivat myös vaihdella eri kuvageneraattorien välillä!