Projektid

Andmed on kujunenud tähtsaimaks ressursiks majanduse ja avaliku halduse automatiseerimise ning lahenduste optimiseerimise jaoks. Projekti eesmärgiks on tõsta andmevaldkonna uurimistööde taset ja sünergiat, seeläbi oluliselt tugevdades Tehnikaülikooli võimekust koostööks eesti majanduse ja avaliku haldusega, nii ühisprojektide, konsultatsioonide kui täiendõppe ja tudengite ettevalmistamise kaudu. Sel eesmärgil fokuseerub projekt masinõppe kasutamisele andmevaldkonnas: masinõpe, seejuures eriti närvivõrgud, on tulevaste tarkvarasüsteemide võimekuse ja tarkvaraehituse peamine arengumootor. Konkreetne eesmärk on suurendada uute, tipptasemel spetsialistide arvu närvivõrkudel põhineva masinõppe valdkonnas, rakendades neid koostöösse olemasolevate andmeteaduse valdkondadega: andme- ja reeglikaevandamine, andmesemantika, inimkeelsed andmepäringud, teadmiste esitamine, andmeintegratsioon, statistika ja andmehaldus.

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.

Projekt uurib uusi sõltuvate tüüpidega tüübisüsteme, mis on sobilikud programmeerimiskeelte semantikate arendamiseks ja formaliseerimiseks tõestusassistentide abil. Eriline rõhk on keeltel, mis toetavad konkurentsust ja mittedetermiminismi, nt oleku-siirdesüsteemid ja protsessiarvutused. Populaarsed tüübiteoreetilised tõestusassistendid nagu Agda ja Coq ei sobi niisuguste keelte denotatsioonsemantika esitamiseks, kuna nende tüübisüsteemid ei ole piisavalt väljendusvõimsad. Me vastame sellele väljakutsele sel moel, et toome kaasaegsetesse tüübiteoreetilistesse raamistutesse nagu homotoopiline tüübiteooria sisse uue klassi koinduktiivseid tüüpe, mis esitavad saavutatavate funktorite terminaalseid koalgebraid. Denotatsioonsemantikas läheb protsesside mittedeteministliku ja interageeruva käitumise esitamiseks vaja tüüpe just sellest klassist. Loodavad väljendusvõimsamad tüübisüsteemid lubavad konkurentsuse ja mittedeterminismiga keelte formaalset semantikat adekvaatselt kodeerida.

Projekti eesmärgiks on arendada ja integreerida Tallinna Tehnikaülikooli (TalTech) õppekeskonda suurtel keelemudelitel (nt GPT) põhinev personaalne üliõpilasassistent. Assistent on ühendatud ülikooli õppekeskkonnaga Moodle ja suudab pakkuda kiiret ja personaliseeritud tagasisidet, abistades üliõpilasi kursuste läbimisel ja ülesannete lahendamisel.

ENACT (https://enact-eu.net/) tugevdab kuritegevuse ennetamist ja terrorismivastast võitlust, toetades tipptasemel tehnoloogiaid, nagu Drug Hunter Analyzer. TalTechi ja Eesti Politsei- ja Piirivalveameti poolt arendatud Drug Hunter võimaldab kiiret ja usaldusväärset uimastite tuvastamist süljeproovist vaid mõne minutiga. ENACTi rahastus aitab suurendada Drug Hunteri nähtavust, toetades pilootuuringuid, valideerimist ja levitustegevusi, et tagada selle edukas kasutuselevõtt õiguskaitses ja kohtuekspertiisis.

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.

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.

The central research focus of the technology and economics of trust in software theme will be certified software. Topics of research include: • methods and tools for certification of software; program analysis, transformation, generation; in particular for big data, cloud and IoT; • static analysis (model checkers, theorem provers), verification, systematic testing; • contract languages, languages with powerful type systems (refinement types, dependent types); domain-specific languages; • program synthesis and program learning, program understanding; • repositories of certified software, evolution of certified software; • trust in closed-source software, gradual trust-building; • trading trust, pricing of trust, game theory of trust.

IT Akadeemia programmi IKT teaduse toetusmeetme projekti täitmine vastavalt kolmele strateegilisele eesmärgile: 1. Eesti majanduse ja laiemalt kogu ühiskonna innovatsioonivõimekuse kasvatamine IKT targema kasutuse abil; 2. Prioriteetsetes teadussuundades ülikoolide IKT teadus- ja arendustegevuse võimekuse kasvatamine; 3. Teadus- ja arendustegevuse sidumine õppetegevusega kõigil kõrghariduse haridusastmetel.