Projektid

Kõrge efektiivsusega biopõhised funktsionaalsed kattematerjalid puit- ja dekoratiivrakenduste jaoks

Kestlik vesiviljelus-sööda tootmine puidutööstuse jääk-produktidest

Nutika tootmise tuumiktaristu ehk Smart Industry Centre (SmartIC) loodi Tallinna Tehnikaülikooli 2017. aastal, et koondada nutika tootmise teadus- ja arendustegevuse hajusstruktuurid (distributed infrastructure) Tallinna Tehnikaülikoolis ja Eesti Maaülikoolis mehaanika, masinaehituse, automaatika, mehhatroonika, materjaliteaduse ja -tehnoloogia ning infotehnoloogia vallas. 2018. aasta aprillis kaasati SmartIC koostöösse ka Tartu Ülikooli tehnoloogiainstituut. SmartIC on hajus teadustaristu üksus, et koostöö ja turunduse ning ühtselt määratletud teenuste kaudu suurendada märkimisväärselt nutika tootmise valdkonna teadustööd ja infrastruktuuride ristkasutamist nii Eestis (ülikoolid ja koostööpartnerid) kui ka rahvusvaheliselt (T&A koostööprojektid, rakendusuuringud rahvusvaheliste ettevõtetega nt lennunduse, autotööstuse, laevanduse jm vallas). Eesmärgiks on avada laborid võimalikult palju ka väljaspoole - era, avaliku ja kolmanda sektori koostööpartneritele.

Toidu, sööda, kütuse tarbimise kasvu ja ülemaailmsete toiduga kindlustatuse vajaduste rahuldamise tõttu on vaja aretada kõrge saagikusega põllukultuure, mis suudavad kohaneda tulevaste kliimamuutustega. Raihein (Lolium perenne) on Euroopas domineeriv söödarohuliik tänu oma suurele taastumisvõimele, kiirele juurdumisele, sallivusele sagedase raiumise ja karjatamise suhtes ning mäletsejaliste kariloomade kõrge toiteväärtuse tõttu. Raihein on ebasoodsates keskkonnatingimustes võrreldes teiste jahedate aastaaegsete söödarohuliikidega halb, seega on muutuv kliima raiheina kasvatamisele Põhjamaade / Läänemere piirkonnas olulise väljakutse. Selles projektis kavatseme kasutada ainulaadset aretusmaterjali, mille meie konsortsiumi liikmed on välja töötanud käimasolevas Põhja- / Baltimaade avaliku ja erasektori partnerlusprojektis, kus on kasutatud raiheina CRISPR-põhist täppisaretust. Siin me keskendume geenidele, mis on seotud veepuuduse korral külmumistaluvuse ja biomassi kasvu mehhanismidega. Veelgi enam, uurime muutusi abiootilistes stressiperioodides transkriptoomide tasandil, et paljastada geeniregulatsiooni teed ja võrgustikud. Selle projekti eesmärk on raiheina parandamine talvekindluse, püsivuse ja biomassi moodustumise suhtes piiratud veega tingimustes. See võimaldab meil saadud teavet kasutada tulevastes genoomivaliku programmides, et arendada parema külmumis- ja põuakindluse ning püsivusega raiheina sorte. Samuti aitab see Põhja- ja Baltimaade aretajatel ning põllumajandusel laiemalt valmistuda kliimamuutustest ja muutuvatest ühiskondlikest nõudmistest tulenevate uute nõudmiste rahuldamiseks. Oluline on see, et söödatootmise parandamise kaudu saavad piima- ja lihatööstus otsest kasu ning seetõttu ai

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.

Tarkvara modelleerimine

Uued või korduvad bakteriaalsed ohud on selle sajandi suureks väljakutseks tingituna välioludest. Ohtudele reageerimise piisavalt kiirete võimaluste puudumise tõttu on ohus inimelud ning võivad tekkida epideemiad. Tsütomeetrilised meetodid lubavad määrata rakkude parameetreid (rakkude arv, nende morfoloogia jmt). Kaasaegsed tsütomeetrid on suure läbilaskevõimega statsionaarsed ja kallid mõõtevahendid, mille kasutamine võib pōhjustada olulisi viivitusi bakterite testimisel kriisipiirkondades, kus tavaliselt on piiratud ligipääs infrastruktuurile. Käesoleva uurimis ja arendustöö eesmärk on luua kontseptsioon ja platvorm mobiilsete voolutsütomeeterite loomiseks, mis põhineb vedeliku tilkade voolumehaanikal ning optiliste mōōtesignaalide detekteerimisel ning töötlemisel koos tulemuste edastamisega operatiivkeskusesse. Tulemuseks on uudne bakteriaalse välianalüüsi automatiseeritud täistsükliga uuringute ning tulemuste töötlemise võimekuse teke, mis omab rakutasandile taandatud eraldusvõimet.

Uute sünapsite moodustamine ja eksisteerivate sünapsite tugevuse ja stabiilsuse muutmine on mälu ja pikaajaliste käitumuslike kohastumiste peamiseks rakuliseks aluseks. Neuraalse signaliseerimise poolt arenguga reguleeritud geeniekspressioon mängib olulist rolli sünapsite arengus ja toimimises ja selle regulatsiooni häired põhjustavad paljusid närvisüsteemi haiguseid. Neuraalsest aktiivsusest sõltuva geeniekspressiooni regulatsioonimehhanismide väljaselgitamine on oluline nii närvisüsteemi funktsioneerimise mõistmiseks kui ka uute märklaudade leidmiseks ravimiarenduses. Käesoleva projekti eesmärgiks on iseloomustada neuraalse aktiivsusega reguleeritud geenide avaldumise, k.a. transkriptsiooni, translatsiooni ja posttranslatsioonilise modifitseerimiste, molekulaarseid aluseid närvisüsteemis ja selle patoloogiates. Projekt keskendub kahele geenile, neurotrofiinile BDNF ja aluselisele heeliks-ling-heeliks transkriptsioonitegurile TCF4.

Isejuhtivad autod ei ole enam tuleviku tehnoloogia, vaid juba reaalne ülemaailmne tehniline trend. Isejuhtiva sõitmise edasiareng nõuab ka energiatõhususe optimeerimist. Sageli ei pöörata tähelepanu isejuhtivate elektrisõidukite veosüsteemide optimeerimisele autonoomsete ja seireandurite abil. Taotluse eesmärk on välja töötada testplatvorm energiasüsteemi hindamiseks ja optimeerimiseks. Eesmärgi saavutamine nõuab mitmete katseplatvormide ja digitaalsete kaksikute arendamist. Digitaalne kaksik koosneb kolmest komponendist - reaalse maailma füüsilistest üksustest, selle virtuaalsetest mudelitest ja ühendatud süsteemist, mis paneb kaks maailma kokku.

Programmi abil toetatakse toidu töötlemise ettevõtete rohepöördeks vajalike oskuste arendamist. Tegevuse käigus toetakse roheoskuste õpetamisega seotud õppesisu ajakohastamist kõrg- ja kutsehariduses, täiend- ja ümberõpet roheoskuste arendamiseks, et valmistada ette laiemate rohemajandust puudutavate teadmiste ja oskustega tööjõudu uute tehnoloogiate ja lähenemisviiside kasutuselevõtuks, samuti kutsestandartide ja oskusprofiilide ajakohastamist või vajadusel uute loomist ning kutseõpetajate-õppejõudude täienduskoolitust.

Olemasolevad tahkefaasilised fermentatsioonisüsteemid ei võimalda tagada protsessi optimaalset hapnikuvarustust ja temperatuuri, nendele on iseloomulikuks kõrge mikroobne saastumisoht. Antud projektis püüame välja arendada lihtsa ja odava seente kottkasvatuse süsteemi, kus need puudused on kõrvaldatud. Selle tulemusel kiireneb seeneniidistiku kasv ja paraneb saagis. Süsteem on universaalne, võimaldab lisaks seene mütseeli ja seente kasvatamisele viia läbi ka kõrge temperatuurilist komposteerimist. Kultiveerimissüsteem kasutab steriliseerimiseks ja kasvatamiseks 20 - 200 L polüpropüleenist kotti, mis varustatud multifunktsionaalse hermeetilise peaga, mis võimaldab: i) aseptilist inokuleerimist, ii) aereerimist ja jahutamist iii) mõõta ja reguleerida substraadi temperatuuri, hapniku sisaldust ja tarbimist iv) teostada vajadusel substraadi segamist. Protsessi juhtsüsteem: i) digitaliseerib andurite signaalid ja kommunikeerub arvutiga ii) võimaldab vähemalt 4 fermenteri juhtimist.

Projekti eesmärk on edendada rahvusvahelist koostööd teraviljataimi nakatavate viiruste diagonoosimise ja epidemioloogia-alastes uuringutes. Selgitame välja, millised teraviljaviirused on regioonis levinud ning millised on nende viiruste siirutajad ja reservuaarperemehed. Lähtuvalt uuringute tulemustest, kavatseme arendada diagnostilisi meetodeid olulisemate viiruspatogeenide tuvastamiseks.

Koostööprojekti eesmärk on võimaldada usaldusväärset AI riistvara selgitatavate ja efektiivsete süvanärvivõrkude (SNV) abil. Peamise panusena eesmärgi saavutamiseks luuakse projektiga EnTrustED raamistik SNV riistvara disaini analüüsi jaoks, mis järgib uudset disainivoogu. Esiteks pakutakse kavandamise etapis SNV järgi kohandatud lähendamistehnikate (AxC) kombinatsiooni, et suurendada SVN-i ennustusriistvara arvutustõhusust. Raamistik võimaldab simulatsioonipõhist analüüsi, et tuvastada neuronid, mis pole optimeerimiseks otstarbekad ja peavad säilitama oma esialgse täpse arvutamise (ExC), vastasel juhul tuleks lähendamist vähendada. Eesmärk on varustada tehisintellekti riistvara enesetestimismehhanismidega, et tuvastada riistvara rikkeid ja tõrketaluvuse mehhanisme tekkinud veast taastumiseks ja seeläbi AI-algoritmi katkestusteta jätkamiseks. Ühe uuendusena käsitleb see projekt selgitatavat AI-d (XAI) riistvara vaatenurgast. Kavatseme selgitada AxC-d ja seega tagada SNV tehtud otsuste õiget selgitust. Kui oleme garanteerinud riistvara õige käitumise ja oleme AxC-d korrektselt rakendanud, saame SNV implantatsiooni profileerimiseks SVN sisendispetsiifiliste oluliste neuronite tuvastamiseks ohutult käivitada. Projekti eksperimentaalne iseloom ning EC-Lyoni ja TalTechi panuste suur vastastikune sõltuvus muudavad kavandatud visiidid koostöö eesmärkide saavutamiseks hädavajalikuks.

Õppeaine EEV5040 Tööstusautomaatika ja ajamid tegevuse eesmärgiks on tutvustada üliõpilastele tööstusliku automatiseerimise ja elektriajamite olulisust ning nende valdkondade uusimaid suundumusi (sh ka IoT). Arendustegevuse tulemusena omandavad õppurid tulevikus põhjalikud teadmised elektriajamite juhtimisest, mudelipõhine disaini metoodikast ja IoT rakendustest tööstusautomaatikas. Nad suudavad luua, kohandada ja analüüsida elektrimootorite juhtimissüsteeme ning lahendada reaalseid probleeme selles valdkonnas. Need tulemused mõjutavad erialaspetsiifilise IKT õpetamise kvaliteeti, pakkudes õppuritele praktilisi oskusi ja teadmisi, mis on hädavajalikud tänapäeva tööstuslikus automatiseerimises. Arendusprojekti raames muudetakse ka õppeaine EEM0040 Masinnägemine, kus traditsioonilist masinanägemise õppekava, lisades sinna hüperspektraalse tehnoloogia komponendi. Arendustegevuse eesmärk on ühendada masinanägemise kontseptsioonid hüperspektraalse andmetöötlusega. Õppeaine raames arendavad üliõpilased praktilisi oskusi hüperspektraalsete kaamerate kasutamisel, alates kaamera seadistamisest kuni erinevate hüperspektraalsete piltide töötlemiseni. Nad omandavad teadmisi hüperspektraalsete andmete spetsiifikast, nagu lainepikkuse spekter ja selle seos materjalide omadustega. Lisaks õpivad nad masinanägemise meetodeid, mis võimaldavad tuvastada erinevaid objekte ja omadusi hüperspektraalsetest piltidest.