Projektid

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.

Uuringu eesmärgiks on määrata Eesti erinevatest maakondadest kogutud 30-ne taruvaigu (propolis) proovi keemiline koostis ning uurida nende antioksüdatiivset ja antibakteriaalset toimet.

Projekt kontsentreerub asümmeetrilise keemilise sünteesi problemaatikale – uute multifunktsionaalsete konformatsiooniliselt paindlike katalüsaatorite väljatöötamisele, mis võimaldavad muuta keemilist sünteesi keskkonnasõbralikumaks. Kasutakse katalüütilisi reaktsioone, mis kulgevad selektiivsemalt, andes sellega vähem mittesoovitud kõrvalprodukte. Katalüsaatorite eesmärgipärane disain, süntees ja nende rakendamine bioaktiivsete ühendite, sh ka rinnapiima oluliste komponentide – oligosahhariidide – süntees, on antud projekti põhilised väljundid.

Supramolekulaarsete kohandatavate kiraalsuse sensorite välja töötamine on oluline orgaaniliste ainetega tegeleva tööstuse ja teadusarendus tegevuse juures. Käelised ehk kiraalsed molekulid on igapäevaselt kasutused ravimi-, toidu-, parfüümi-, kosmeetikatööstuses ja põllumajanduses. Bioloogilises ökosüsteemis metaboliseeruvad, imenduvad ja erituvad käelised molekulid stereoselektiivselt ja nende bioloogiline toime võib erineda oluliselt. Seetõttu võib erinevate stereoisomeeride mõju keskkonnalle olla radikaalselt erinev. Standardsete analüüsimeetoditega, mis ei erista molekulide käelisust, võib nende ühendite mõju alahinnata. Käesolevas projektis disainisime ja sünteesisime uusi retseptormolekule nii sopramolekulaarsete interaktsioonide kui ka kovalentse sidumise kaudu. Saadud retseptormolekulide struktuuri, optilisi ja supramolekulaarseid omadusi uurides jõudsime mitmete uute ühenditeni, millel on potentsiaali leida rakendus bioaktiivsete ning ka saasteainete lahutamise, eraldamise ja tuvastamise jaoks. Töötasime välja keskonnasõbralikke mehhanokeemilisi sünteesimeetodeid, mis võimaldavad vähendada jääkide teket orgaaniliste ühendite sünteesil. Lisaks uurisime ka oligomeersete makrotsükliliste retseptrite sünteesi ja arendasime sünteesimeetodeid nii mono- kui ka multifunktsionaalsete makrotsükliliste ühendite saamiseks. Alustasime uuringuid supramolekulaarsete materjalide loomiseks ning näitasime, et porfüriinide ja käeliste hemikukurbituriilide abil saab hõlpsalt valmistada materjali enantioselektiivsete elektroonsete ninade ehitamiseks. Uurisime ka kirooptilise signaali tekke korrellatsiooni kvantkeemiliselt modelleeritud molekularorbitaalide ja geomeetriatega ning näitasime et uuritud optiliselt aktiivselte sensormolekulide sigaali saab võimendada anorgaaliste ja kiraalsete materjalidega. Projekti tulemused avaldati mitmetes teadusjakirjades ning taotleti ka kahte patenti.

Projekt on osa TÜ rühmagrandist. Eesti energia- ja transpordisüsteemi toimimisviis põhineb lääne tööstusriikide kogemustel maailmasõdade vahelisest ajast. Hetkel iseloomustavad mõlemat süsteemi suured ja kahjulikud keskkonnamõjud: veel enam, keskkonnamõjude ebavõrdne jaotumine Eestis suurendab ühiskondlikku ebavõrdsust. Eesti edu infotehnoloogia vallas võiks aidata neid suundumusi leevendada. Samas näitab lääneriikide kogemus, et oskamatu rakendamise korral võib IKT hoopis keskkonna- ja ebavõrdsuse probleeme süvendada. Projekt keskendub kolmele Eesti sotsio-tehnilisele süsteemile – energia, transport, side – analüüsides nende ajalugu, otsides viise, kuidas suunata neid jätkusuutlikule ning õiglasele rajale, kordamata tööstusühiskondade vigu tehnoloogiate arendamisel, rakendamisel ja juhtimisel. Sellist uuringut võimaldab teha Suurte Siirete raamistik, mis analüüsib tööstusühiskondade kujunemislugu sotsio-tehniliste süsteemide vastastikuste mõjude kaudu. Eesmärk on pakkuda arendusettepanekuid kõigis kolmes süsteemis

"Eesti IT Tippkeskus EXCITE ühendab kõiki Eesti edukaid IT teadusgruppe ühtseks, sünergiat loovaks teaduskeskuseks, vähendades niimoodi Eesti teadusmaastiku killustatust ning luues sünergiat erinevate teadusteemade vahel. Konsortsium arendab edasi matemaatiliste mudelite verifitseerimise ning andmeanalüüsi teooriaid, millele toetudes töötatakse omakorda välja meetodid veakindlate ning turvaliste IT süsteemide ehitamiseks. Neid meetodeid rakendatakse küberfüüsiliste süsteemide, robotite, e-tervise teenuste ning biomeditsiiniteenuste näitel. EXCITE koosneb kümnest, täpse ülesandepüstitusega ning kindla metoodikaga alamteemast, mille fookust projekti eluea jooksul vastavalt vahetulemustele kohendatakse. EXCITE suurendab Eesti teaduse jätkusuutlikust, luues 20-30 doktorandile ning järeldoktorile toetava keskkonna ning pideva rahastuse.

EV teaduse tippkeskuse "IT Tippkeskus EXCITE" eesmärgiks on ühendada Eestis uurimiskompetentsid sellistes valdkondades nagu robootika, asjade internet, küberfüüsikalised süsteemid, turvalisus, tarkvaratehnika ja arvutiteaduse alused ning biomeditsiinitehnika rakendused. TK ühised uurimissuunad toetavad uurimissuundade vahelist ja -ülest koostööd ning aitavad tekitada uue IKT põlvkonna kriitilise massi ja tõsta selle võimekust. Riistvara-, tarkvara-, teenuste-, turvalisuse- ja suurandmete alane teadmus ning selle rakendamine tervisetehnoloogias jt rakendustes on ühiskonnale ja majandusele olulise mõjuga.