Projektid

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

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.

Lõhkeainete plastifikaatorite saamine põlevkivist

Eesti tingimustesse optimaalse ligniini sisaldusega asfaldi retsepti rakendusuuring.

Projekti eesmärk on luua Kagu-Aasia kõrgkoolide digimuutuse alane pädevus, töötades välja digitaalse strateegilise plaani, parandades õppe- ja õpetamismetoodika kvaliteeti ning pedagoogilisi lähenemisviise digitaalse õppimise jaoks.

SMART-PL on kolmeaastane projekt, mis keskendub intellektuaalse juhendamise virtuaalsel õpikeskkonnal "Learning with No Limits" põhineva personaalse õppemudeli juurutamisele. Intellektuaalne tuutorlus on õppevahendite kogum: SMART veebiplatvorm virtuaalseks personaliseeritud õppeks ja õpilaste kujundavaks hindamiseks; koos hübriidõppe korraldamiseks mõeldud seadmetega varustatud töökeskus, mis suurendab õppeprotsessi tõhusust ja annab nii õpetajatele kui ka õpilastele rohkem võimalusi.