Projektid

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.

Teledermatoskoopia on näidanud kõrget diagnostilist täpsust (tundlikkus üle 90,48% ja spetsiifilisus üle 92,57%) nahavähi varajaseks avastamiseks Eestis. Siiski ei ole kõiki selle varajaseks avastamiseks pakutavaid võimalusi seni täielikult kasutatud, mis on melanoomi kõrge suremuse üks põhjuseid. Eesmärk: Projekti eesmärk on hinnata teledermatoskoopiast alguse saanud patsiendi raviteekonna integreeritud käsitluse mõju melanoomi ravitulemustele, keskendudes kiiremale diagnoosi kinnitamisele ja ravile. Metoodika: Uuring hindab teledermatoskoopiaga alustatud patsienditeekonna sujuvust ja tõhusust, integreerides parandusi olemasolevate nõuete ja uuringu tulemuste põhjal. Peamine tulemusmõõdik on histoloogiliselt kinnitatud diagnoosi ja järgneva ravi kiirus. Tulemus-hüpotees: Hüpoteesiks on, et integreeritud teekond toob kaasa paremad melanoomi patsientide tulemused võrreldes varasemate uuringutega, tagades õigeaegse diagnoosi kinnitamise ja ravi."

Seoses COVID-19 pandeemia ning sellest tulenevate mõjudega ühiskonnale ja majandusele on märkimisväärselt suurenenud mure seoses võimalusega, et pahatahtlikud isikud võivad oma tulevastes plaanides naasta ohtlike ainete kasutamise juurde. Need mured on õigustatud Euroopas, kus CBRN Security Cycle mitmes aspektis on endiselt tehnoloogilisi lünki, eriti vähelenduvate keemiliste ründeainete (CWA-d) ja konkreetselt mittelenduvate bioloogiliste sõjaliste ainete (BWA-d) kiire avastamise, identifitseerimise ja seire seadmetes, peamiselt keerukates looduskeskkondades. Võrdlustehnoloogiad, sealhulgas IMS, GC-IMS ja Py-GC-IMS, suudavad võtta proovid ja identifitseerida kõige lenduvamad CWA-d sekunditega (IMS) või BWA-d mõne minutiga (Py-GC-IMS), isegi madalate ppbV kontsentratsioonide korral, kuid ei suuda tuvastada väga väikeseid doose vähelenduvaid toksilisi neljanda põlvkonna CWAsid (nt Novitšokid) ega eristada bioloogilisi fragmente kahjututest ainetest. Nende lünkade ületamiseks on vaja välja töötada uued väga selektiivsed ja tundlikud detektorid, mille tuvastuspiirid jäävad pptV vahemikku ja mis töötavad kõrgetel temperatuuridel (> 200 °C), et vältida vähelenduvate komponentide kondenseerumist, on kõrge 2D-lahutusvõimega ning töökindlad analüütilised meetodid. TeChBioT eesmärk on töötada välja universaalne tuvastustehnoloogia, mis põhineb kõrgtemperatuurilisel (HT) ioonmobiilsus-spektromeetrial (IMS) koos valikulise gaasikromatograafilise eellahutusega (GC) ja pürolüüsiga (Py), mis võimaldaks kiiresti detekteerida ja identifitseerida mittelenduvaid bioloogilisi ja vähelenduvaid keemilisi aineid. Uuenduslik tehnoloogia on kombineeritud tehisintellekti (AI) ja süvaõppe (DL) mudelitega, et vähendada 2D-spektriandmete mõõtmelisust ning võimaldada eristada baktereid, seeni, viirusi, vähelenduvaid keemilisi ründeaineid ja toksilisi tööstuslikke ühendeid pptV kontsentratsioonidel, mis põhinevad nende ainulaadsel sõrmejäljel keerulises keskkonnas.

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.

Projekti "Universaalse andmemudeli ja raviteekondade järjepidevuse standardi väljatöötamine lähtudes rahvusvahelisest uue põlvkonna terviseinfosüsteemide standarditest" eesmärk on leida sobiv mudel digitaalsetele terviseandmetele, mida saaks kasutada andmete kogumiseks ja säilitamiseks uue põlvkonna tervise infosüsteemis ja rakendada sama mudelit teistes suuremahulistes elektroonilistes terviselugudes. Andmemudel on aluseks tervishoiutöötajatele digitaalsete otsuste tugisüsteemide kasutamiseks elektroonilise terviseloo kontekstis. Andmemudeli määratlemine tooks kaasa elektrooniliste terviselugude protsesside väljatöötamise, kus iga eriala/terviseprobleemi kohta määratletakse minimaalne terviseseisundi andmete komplekt, et võimaldada tõenduspõhiste otsuste tegemist. Määratletud terviseseisundi andmeid on omakorda vaja ravi järjepidevuse protsesside arendamiseks ja tehisintellekti treenimiseks ning intuitiivsete elektrooniliste terviselugude arendamiseks.

STP15 "Töö, mis väärib tegemist? Platvormitöö väärtustamine Eestis" oli lühiajaline 20-kuuline projekt, mille eesmärk oli aidata naasval teadlasel rajada Eestis edukas uurimisvoog ja -võrgustik. Mul on hea meel teatada, et projekt on selle eesmärgi edukalt saavutanud. Projekti käigus juhendasin magistranti, kes jätkab nüüd doktorant-nooremteadurina minu juhendamisel. Koos osaleme ka platvormitöö teemalises granditaotluses koostöös Tallinna Ülikooli ja Tartu Ülikooli teadlastega. Seega projektis alustatud teadustöö jätkub ning ülikooli kaasfinantseerimise toel on sellel pikaajaline mõju jätkusuutliku platvormitöö tulevikule Eestis. Lisaks järgmise põlvkonna teadlaste ning teaduskoostöö arendamisele on projekt toonud kaasa märkimisväärseid tulemusi avaldamise, levitamise ja jätkuprojektide taotluste osas: (1) Magistritöö avaldamine: Toikka, A. (2023). "Platvormipõhise juhutöö väärtus töötajate ja ühiskonna seisukohast Bolti näitel", Majandusteaduskond, TalTech. (2) Arvamusartikkel Eesti meedias: Toikka, A. & Stein, M-K. (2023). "TTÜ teadlased: platvormitöötajate alaväärtustamine varjutab ükssarviku edulugu." Novaator. (3) Osalemine projektitaotluses: RITA-PLATV2 2024 "Platvormitöö mõjud ja tuleviku suunad Eestis." Need tulemused on peamiselt suunatud avaliku diskursuse kujundamisele platvormitöö ja selle osalejate ümber Eestis. Arvestades, et koos A. Toikkaga jätkame seda uurimistööd tema doktoritöö raames, oleme otsustanud koguda andmeid ka peale projekti lõppemist, et sihtida avaldamist tipp-ajakirjades. Projekti esialgseid tulemusi esitasime tagasiside saamiseks pre-ECIS (European Conference of Information Systems) Changing Nature of Work töötoas (2023) Kristiansandis, Norras.

Projekti eesmärk on täiustada Euroopa väiksemate kohtuvaidluste menetlusega seotud kohtuotsuste jõustamist, koostades juhise EL-i liikmesriikide jõustamiseeskirjade kohta ning lihtsustades ja digitaliseerides jõustamismenetlusi.

Projekti peamine eesmärk on plokiaela kasutamine tarkade lepingute valdkonnas.

Konvergents globaalsetes väärtusahelates: ärimudelid, mõjutegurid ja mõjud poliitikale neljanda tööstusrevolutsiooni ajastul“ on multidistsiplinaarsele ja sektoritevahelisele vahetusprogrammile tuginev projekt, mis keskendub konvergentsiprotsessi (catching-up) lahkamisele riigi tasandil erinevate sektorite perspektiivist. Projekt analüüsib ärimudelite rolli globaalsetesse väärtusahelatesse sisenemisel, nendest õppimisel ja nende täiustamisel, eesmärgiga mõista tegureid ja väljakutseid, mis mõjutavad väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete võimekust areneda ja ajakohastada oma tegevust globaliseerunud majanduse kontekstis. Projekti tulemusel töötatakse välja poliitikatööriistad ja -raamistikud, mis toetavad teaduse ja innovatsiooni nutika spetsialiseerumise strateegia (RIS3) tulemuslikku rakendamist uue Euroopa 2020 strateegia valguses, keskendudes eelkõige madalama sissetulekuga Euroopa riikidele.

BoostEuroTeQ uurib Euroopa tehnoloogiaülikoolide õppe, teaduse ja innovatsioonitegevuse koosloome praktikatid ning kuidas need toetavad vastutustundliku ja jätkusuutliku arengu põhimõtteid.

Õpetajate ja õpilaste digitaalse valmisoleku arendamine virtuaalsete laborite kaudu on selle projekti üks peamisi eesmärke. Projekti raames töötame välja platvormi kontseptsiooni, mille kaudu saavad koolitajad koos õpilastega Interneti kaudu kaugjuurdepääsu STEM laboritele. ReSTELA projekti täiendav eesmärk on tugevdada digioskusi kaugjuurdepääsetavate STEM-laborite kaudu haavatavatele rühmadele, nagu maapiirkondades elavad inimesed (üliõpilaste koolitajad) või muudele rühmadele, kellel puudub rahaline suutlikkus või teadmised selliste süsteemide seadistamiseks. Läbi selliste lahenduste, keskendub projekt nii õppijate-õpetajate aja säästmisele kui ka uute ja täiustatud õppemeetodite edendamisele.

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.

Üle kahekümne mageveekala liigi jaoks tehisintellektil põhineva ning täielikult automatiseeritud kalade loendussüsteemi väljatöötamine, katsetamine ja valideerimine, kaustades selleks üle 23 miljoni video kaladest ja kalaparvedest ning muutuvatest keskkonnatingimustest.