​​​Evelin Halling​

Ukraina asub suures osas mustmullavööndis , hõlmates 25% kogu maailma mustmuldadest. Ukrainas kasutatava põllumajandusmaa suurus ulatub 41,5 miljoni hektarini, mis moodustab 70% kogu riigi pindalast. Ülemaailmselt saastab põllumajandus umbes 60% maaressurssidest ja ligikaudu 45–48% veevarudest, moodustades 18–24% ülemaailmsetest kasvuhoonegaaside heitkogustest. SmartAGRO eesmärgiks on välja töötada täppisväetamise lahendus, mis aitab Ukrainal saavutada kliimapoliitika eesmärke. SmartAGRO põhineb kapillaarelektorofeeri tehnoloogial, mis võimaldab määrata erinevaid makro- ja mikroelemente mullas. Eesmärgiks on välja töötada Ukrainas kasvavate põllumajanduskultuuride jaoks täppispõllumajanduse lahendus koos soovitustega väetamise jaoks, võttes arvesse mulla keemilist profiili, mulla tüüpi ja kasvatatavaid põllukultuure. Lahendus aitab vähendada väetiste kasutamist, suurendada/hoida samal tasemel saagikust ja vähendada KHG emisioone.

"Eesti IT Tippkeskus EXCITE ühendab kõiki Eesti edukaid IT teadusgruppe ühtseks, sünergiat loovaks teaduskeskuseks, vähendades niimoodi Eesti teadusmaastiku killustatust ning luues sünergiat erinevate teadusteemade vahel. Konsortsium arendab edasi matemaatiliste mudelite verifitseerimise ning andmeanalüüsi teooriaid, millele toetudes töötatakse omakorda välja meetodid veakindlate ning turvaliste IT süsteemide ehitamiseks. Neid meetodeid rakendatakse küberfüüsiliste süsteemide, robotite, e-tervise teenuste ning biomeditsiiniteenuste näitel. EXCITE koosneb kümnest, täpse ülesandepüstitusega ning kindla metoodikaga alamteemast, mille fookust projekti eluea jooksul vastavalt vahetulemustele kohendatakse. EXCITE suurendab Eesti teaduse jätkusuutlikust, luues 20-30 doktorandile ning järeldoktorile toetava keskkonna ning pideva rahastuse.

Drug Hunter on portatiivne analüsaator narkootiliste ainete tuvastamiseks süljes. Projekti eesmärgiks oli masinõppe meetodite integreerimine ainete tuvastamise ekspertsüsteemi, et vähendada analüsaatori kasutajalt nõutavat kompetentsi tulemuste tõlgendamiseks ja seeläbi vähendada vigu ainete tuvastamisel. Projekti jooksul testiti erinevaid juhitud õppimisel põhinevaid masinõppe meetodeid - tehisnärvivõrke. Närvivõrgu treenimiseks vajalike andmete ettevalmistamiseks (annoteerimiseks) loodi pilveteenus, kuhu salvestati kõikide analüüside tehnilised parameetrid ja saadud elektroferrogrammid, millel märgistati analüüsitavad ained. Parimaid tulemusi elektroforeetiliste mustrite tuvastamisel saadi kasutades konvolutsioonilist närvivõrku (CNN). Analüsaatorit testiti koostöös Eesti Politsei-ga narkoreidide käigus üle Eesti.