Anna-Maria Raita-Hakola on tutkijatohtori, jonka erityisosaamista ovat hyperspektrikuvantaminen, konenäkökamerat ja koneoppimismenetelmät (tekoäly). Hänen kiinnostuksenkohteensa kattavat koko tutkimusprosessin - sensoritason ohjelmoinnista analyysimenetelmien kehittämiseen ja ohjelmistoihin. Hän on kehittänyt ja koodannut spektrikuvantamisen ohjelmistoja prototyyppikameroille sekä kehittänyt koneoppimismenetelmiä kaukokartoituksen ja lääketieteen sovelluksiin. Laitteiden lisäksi hän työskentelee aktiivisesti datan (ml. hyperspektri, ei poissulkien muita data tyyppejä) laskennallisen analysoinnin ja koneoppimisen parissa.
Anna-Maria väitteli tohtoriksi joulukuussa 2022 aiheenaan "From Sensors to Machine Vision Systems: Exploring Machine Vision, Computer Vision and Machine Learning with Hyperspectral Imaging Applications". Hän on ollut mukana useissa tutkimushankkeissa, kuten Suomen Akatemian rahoittamissa SICSURFIS- ja FireMan-projekteissa, työskennellen parhaillaan ML4Drone projektissa, joissa hänen vastuullaan on ollut tutkimuksen lisäksi työpakettien tuloksista vastaaminen sekä tutkimusavustajien ja väitöskirjatutkijoiden ohjaaminen. Suomen Akatemian ulkoinen arviointi, Nokian Säätiö ja kansainvälinen kaukokartoituksen- ja photogrammetrian yhdistys (ISPRS) ovat antaneet Raita-Hakolan tutkimustyölle tunnustusta. Henkilökohtaista rahoitusta Raita-Hakola on saavuttanut yli 108 000€, tuoreimpana onnistumisena optisen biopsian tutkimukseen saatu henkilökohtainen kahden vuoden rahoitus. ۳ٱٲössä haettua projektirahoitusta, jossa Raita-Hakola on ollut mukana konseptualisoimassa, kirjoittamassa ja rahoituksen myötä tutkijana, on 1.02Milj. euroa.
Opetustyössään Anna-Maria toimii vastuuopettajana useilla kursseilla, jotka käsittelevät laskennallista datatiedettä, anomalian tunnistamista, koneoppimista ja konenäköä. Lisäksi hän työskentelee tutkijana Teollisuuden Big Data -projektissa yhteistyössä Kokkolan yliopistokeskuksen kanssa. Hän on myös aktiivinen yliopistohallinnossa toimien tiedekuntaneuvoston jäsenenä sekä yliopistokollegion varajäsenenä.
Avainsanat: Tekoäly, koneoppiminen, laskennallinen datatiede, hyperspektrikuvantaminen, optinen biopsia, kaukokartoitus, softasensorit, spektrikuvantaminen, spektrikuvantamisen laboratorio, AI, optinen biopsia, tekoäly lääketieteen sovelluksissa, tekoäly kaukokartoituksessa, uusien teknologioiden tekoäly ja koneoppiminen.
Tutkimuksessani kehitän laskennallista data-analytiikkaa erilaisiin arkielämän sovelluksiin, eli työskentelen tutummin tekoälymallien parissa. Olen kehittänyt ja kehitän menetelmiä mm. ihosyöpätutkimukseen, metsäpalojen havainnointiin, kalliomaalausten tutkimiseen ja teollisuuslinjaston toiminnan tarkasteluun. Erityisosaamistani ovat hyperspektrikuvantaminen, konenäkö, tekoäly ja koneoppiminen.
