Sven Nõmm

Publikatsioonid

PointExplainer: towards transparent Parkinson’s disease diagnosis
Väljaanne: Information Fusion
Autorid: Wang, Xuechao; Nõmm, Sven; Huang, Junqing; Medijainen, Kadri; Toomela, Aaro; Ruzhansky, Michael
Aasta: 2026
Comparative evaluation of XAI techniques for CNN interpretation in Parkinson’s drawing test classification
Väljaanne: HCist 2025 - International Conference on Health and Social Care Information Systems and Technologies, Abu Dhabi, United Arab Emirates, 26 - 28 November, 2025, proceedings
Autorid: Alawode, Oluwandabira Ohifeme; Valla, Elli; Toomela, Aaro; Nõmm, Sven
Aasta: 2026
Väljaanne: Proceedings of the 11th International Conference on Information Systems Security and Privacy
Autorid: Kalakoti, Rajesh; Vaarandi, Risto; Bahşi, Hayretdin; Nõmm, Sven
Aasta: 2025

Projektid

Aasta: 2024 - 2028
Käesoleva projekti eesmärk on töötada välja ja täiustada olemasolevaid seletatava tehisintellekti meetodeid inimese motoorsete funktsioonide analüüsimiseks. Pilootuuringud on näidanud paljulubavaid tulemusi neurodegeneratiivsete haiguste diagnoosimisel. Lisaks plaanime laiendada meetodite rakendusala meditsiinist kognitiivse arengu ja kognitiivse väsimuse analüüsile. Seletava komponendi integreerimine tagab meditsiinitöötajatele tehisintellekti tehtud otsuste vajaliku läbipaistvuse. Rakendus kognitiivse arengu valdkonnas koolihariduse protsessi toetamiseks. Kognitiivne väsimus põhjustab teadaolevalt raskeid vigastusi ja tõsist rahalist kahju. Selle nähtuse põhjalik mõistmine ja oskus väsimust ära tunda aitab muuta töökeskkond turvalisemaks ja vähendada rahalisi ja mitterahalisi kahjusid tööprotsessis.
Aasta: 2023 - 2024
LaineTeisik projekti eesmärk on edasi arendada digitaalset teisikut, et hinnata Läänemere lainetuse energia jaotust (spekter) satelliit tehisavaradari (SAR) andmete põhjal. Varasemalt välja töötatud meetodid SAR andmetele pole piisavalt edukad suletud veekogude puhul, kus domineerivaks on lühikesed ja järsud tuulelained. On ilmselge, et kogu Läänemere pindala ei saa katta lainepoidega, et lainetust mõõta. SAR andmete kasutamine võimaldab meil efektiivselt hinnata lainespektrit üle terve Läänemere jättes vahele suured lainemõõtjate veeskamise ja opereerimise kulud. Eesmärgi saavutamiseks kasutab meeskond oma teadmisi süvaõppe tehnikate rakendamisel, et hinnata SAR-piltide põhjal laine spektrit ehk laine energia jaotumist sageduste kaupa. Keskkonnakaitse ja navigatsioon merel (nt tuuleparkide ehitamise ja hooldamise jaoks) on kaks kõige peamisemat rakendusvaldkonda. Kasvav huvi selliste probleemide vastu ilmneb ka olukorrateadlikkuse süsteemide valdkonnas.
Aasta: 2023 - 2024
Projekti eesmärk näidata loodavate andmetekihtide kasulikkust ja lisandväärtust ning seeläbi tugevdada Eesti tööstuse suutlikkust EO andmete kasutamisel. Projekti teadus- ja arendustegevused on suunatud: (1) tehisintellektil põhineva tarkvaraarendusele laineparameetrite hindamiseks rannikutsoonis ja (2) InSAR-i töötlemisvõimaluste optimeerimisele.

Tunnustused

Parima poster ettekandega artikkel “17th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems” ACIIDS 2025, Kitakyushu, Jaapan
2025
Aasta 2024 tunnustatud õppejõud.
2025
Parima ICxS artikli auhind konverentsil “13th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems”, ACIIDS 2021
2021