Projektid

Eesti olulisest maavarast, turbast, toodetakse hetkel peamiselt kasvusubstraate, mida eksporditakse Euroopa põllumajandusele. Pakume lisaks tehnoloogilisi lahendusi turbatootmise kaas/jääkproduktidest kõrge lisandväärtusega materjalide tootmiseks. Uurime ja rakendame kahte erinevat eksperimentaalset keemilist turba väärindamissuunda. Esiteks, süsiniknanomaterjalide tootmine, mille lai kasutusvaldkond ulatub biomeditsiinitehnikast optika ja elektroonikakomponentideni. Teiseks, ligniinipõhiste polümeeride tootmine keemiatööstuse tooraineks, bioplastiks või filtermaterjaliks. Mõlemad saadavad tooted seovad pikemaajaliselt süsinikku ning aitavad vähendada turbatööstuse süsinikujalajälge.

Uuringu eesmärk on süvendada teadmisi Eesti mesilase õietolmu keemilisest koostisest ja selle varieeruvusest nii aastaaegade kui ka potentsiaalselt piirkondade lõikes. Uuring keskendub erinevate bioaktiivsete ühendite, sealhulgas antioksüdantide, aminohapete ja lenduvate ühendite sisalduse analüüsile, et hinnata õietolmu toiteväärtust ja potentsiaali funktsionaalse toiduna.

Jätkuvalt kasvava rahvastiku toitmine seab loodusressursid tohutu surve alla. Pidev põllumajandusmaa laiendamine ei ole jätkusuutlik, kuna kannatab looduslik mitmekesisus ja lõpuks meie endi elukeskkond. Alternatiiviks on viia toiduainete, sealhulgas valkude tootmine bioreaktoris kultiveeritavatesse mikroorganismidesse. See annab võimaluse toota toiduvalku ressursisäästlikult, järgides ringmajanduse põhimõtteid. Enamgi veel, mikroorganismides on võimalik toota nii taimset kui ka loomset päritolu valke. Uusimate molekulaarbioloogiliste tööriistade abil saab nende valkude ehitust ka täiustada, et parendada nende toiteväärtust ning toiduvalmistamisel olulisi omadusi nagu kleepuvus või vahu moodustamine. Projekti tulemusel arendatakse välja töövoog, mille käigus disainitakse parendatud omadustega toiduvalk ja viiakse läbi katseline tootmine bioreaktoris. Loodud oskusteave on oluliseks vahendiks toidutööstusele, et arendada uudseid loodussõbralikke tooteid.

Kasutades pinnaplasmonite resonantsi ja kalorimeetriat testiti hüpertriglütserideemia ravimikandidaatide seostumist lipoproteiinlipaasile

Antud projekti käigus loodi reaalsete 3D objektide varjujoone mõõtmise seadme kontseptsioon ning prototüüp ja toimus ja katsetamine test- ja reaalses tootmiskeskkonnas. Süsteemi kasutatakse kõnealuste objektide turvalise pakkimise jaoks sobivaima transpordi pakendi valmistamiseks. Käesoleval ajal sisaldab tootmisprotsess liialt käsitööd ja automatiseerituse tase vajab parandamist. Loodav süsteem võimaldab vähendada manuaalse töö mahtu ja samuti tõsta töö kvaliteeti (vältida vigu ja tõsta täpsust).

Maailma elanikkonna jätkusuutlik toiduga varustamine on inimkonna üheks suurimaks väljakutseks. Selleks, et aretada uusi kultivaare mis ebasoodsates tingimustes paremini toime tuleksid, tuleb mõista taimede kaitsemehhanisme molekulaarsel tasemel. Stressori tuvastamisel käivitatakse signalisatsioonirajad immuunsuse aktiveerimiseks. Vastavad mehhanismid on siiani suures osas kirjeldamata. Ma olen hiljuti identifitseerinud SHEERi (Stressi poolt indutseeritud Heemi Retseptor) Arabidopsisel, mis on esimene seni kirjeldatud heemi retseptor taimede immuunsignalisatsioonis. Heem on inimestel hästi tuntud immuunreaktsioonide aktiveerija, kuid taimedel on heemi funktsioon immuunsignalisatsioonis siiani kirjeldamata. Projekti eesmärgiks on kirjeldada SHEERi regulatsiooni molekulaarsel tasemel. Lisaks uurime SHEERi funktsiooni odras kasutades CRISPR meetodiga geneetiliselt muundatud odra liine. Projekti eesmärgiks on pakkuda väljavaateid parema stressitaluvusega kultuuride aretamisel tulevikus.

Projekti eesmärk on valideerida autoriõiguse infrastruktuuri töörühma (CITF) kavandatud eesmärgid ja toimimismudel, mis on seotud tehisintellekti ja autoriõiguse kasutusjuhtumi komponentidega, ning sillutada teed CITFile, et sellest võiks saada Europeum EDICi kasutusjuhtumi töörühm, mis keskendub õiguste valdajate ja kasutajate vahel ning õiguste valdajate vahel vahetatavate õiguste andmete koostalitlusvõimele ja usaldusväärsusele.

Üheks väljakutseks, mida antud demoprojekti käigus sooviti lahendada, oli akustiliste paneelide tootmise robotiseerimine, et lühendada nende valmistamisele kuluvat aega. Demoprojekti käigus testiti erineva konfiguratsiooniga akustiliste paneelide robot-kruvimise protsessi, arvestades paneelide erinevaid mõõte, paigaldatavate kruvide arvu ja nende paigaldust. Antud demoprojektis seoti omavahel robootika (koostöörobot UR10), automaatika (kruvide etteande seade, automaatne kruvikeeraja, intelligentne rakis), AI töövahendid (töökoha digikaksik, masinnägemise töövahendid, roboti töötrajektoori simulatsioon). Lahenduse juures arvestati ettevõtte spetsiifilisi tootmisprotsesse ja nõudeid akustiliste paneelide parameetritele ning ka võimalusi täisautomatiseeritud tootmise rakendamiseks ettevõttes või juurutusteks teistes antud valdkonna ettevõtetes. Demoprojekti tulemused: toote koostamisoperatsiooni teostus, koosterakise kontseptsiooni väljatöötamine, sobiliku roboti valik koostamisoperatsiooni teostamiseks, töövahendite valiku teostud, simulatsioonide koostamine ja testimine, andmete kogumine, analüüs ja tulemuste verifitseerimine.

Demoprojekti uudsuseks on vormi mittehoidvate tekstiilmaterjalide ja tahkete raamimaterjalide ühine käsitlemine intelligentsete ja paindlike roboti/koosteroboti jaamade poolt. Aktiivkontrolli meetodil tuvastatakse roboti tööorganite sooritus ja kontrollitakse kvaliteeti tagavaid andmeid tegelikega. Läbi kogutavate andmete analüüsi ja mustrituvastuse peab tehisintellekt olema võimeline tegema muudatused koostamisprotsessi. Testimise käigus kogutakse andmeid ja luuakse algoritmid tehisintellektile otsuste tegemiseks.

Projektiga võetakse kasutusele vabavaraline platvorm tootmisliinide jälgimiseks ja luua lahendus vahvliliini monitoorimiseks. Eesmärk on peale valideerimist projekti lahendust laiendada ka teistele tootmisliinidele. Luuakse integreeritud tootmismonitooringu lahendus, mis rakendab masinnägemise põhist kvaliteedi kontrolli koos anduritest saadava sisendiga. Masinnägemise abil toimub visuaalne kvaliteedikontroll ja toote tuvastamine. Toote tuvastamisega antakse süsteemile automaatselt ette normväärtused mida võrreldakse anduritest saadava sisendiga.

Projekt "Tehase digitaalse kaksiku baasil tootmisprotsesside optimeerimismudeli rakendatavuse testimine" keskendub tehase digitaalsete mudelite loomisele ning tehisintellekti abil tootmisprotsesside kitsaskohtade tuvastamisele ja vähendamisele. Kasutades Siemens Plant Simulation tarkvara, simuleeritakse tehase tegelikke protsessiaegu, et luua digitaalne kaksik, mis võimaldab teha tootmisoptimeerimist reaalset tootmist häirimata. Projekti käigus kasutatakse masinõppel ja andmeanalüüsil põhinevat AI optimeerimismudelit, mille eesmärk on parandada tootmise läbilaskevõimet ja ressursikasutust.

Projekti eesmärk on testida ja valideerida erinevaid tehisintellekti ja robootika lahendusi 5.0 ROBOTICS'i tootmisprotsessides, sealhulgas anomaalia tuvastamist, paralleelseid reaalajasimulatsioone, sügavustundlikke kaameraid ja liitreaalsuse (AR) visualiseerimist.

Projekti eesmärk: Arendada lahendus meditsiiniliste tekstide automaatseks töötlemiseks, kliiniliste terminite tuvastamiseks ja struktureerimiseks kasutades SNOMED CT koode ning FHIR standardit. Tööplaan: 1. Kliiniliste terminite tuvastamine - Eestikeelsete meditsiinitekstide eeltöötlus - Masintõppe/keelemudelite rakendamine terminite tuvastamiseks tekstist - Leitud terminite struktureerimine edasiseks töötluseks 2. Standardiseerimine ja kodeerimine - Tuvastatud terminite sidumine SNOMED CT koodidega - Andmete semantiline ühildamine standardiseeritud ontoloogiatega - Tulemuste teisendamine FHIR formaati Demolahendus ja oodatavad väljundid: - Praktiline näidislahendus täieliku töövoo demonstreerimiseks - Töötav süsteem kliiniliste terminite automaatseks tuvastamiseks eestikeelsetest tekstidest - Struktureeritud väljund SNOMED CT koodidega seotud terminitest - Andmete standardne esitlus FHIR formaadis edasikasutamiseks Võtmesõnad: meditsiinitekstid, SNOMED CT, FHIR, keeletöötlus, kliinilised terminid, automaatne annotatsioon, struktureeritud andmed