TTÜ Infotehnoloogia teaduskonna kaks uurimisprojekti on parimateks rakenduslikeks teadustöödeks

 

Vastavalt rakenduslike teadustööde konkursi statuudile (kinnitatud rektori 05.08.2011 käskkirjaga nr 138) on parimate teadustööde väljaselgitamise eesmärgiks väärtustada TTÜ liikmeskonna poolt teostatavaid rakendusliku suunitlusega uurimusi, tõsta TTÜ liikmeskonna motivatsiooni koostööks ettevõtlus- ja avaliku sektoriga ning teavitada avalikkust TTÜ oskusteabe rakendamisest majandustegevuses.

Kaks infotehnoloogia teaduskonna uurimisprojekti saavutasid konkursil tunnustusväärse koha:

 

  1. I koht - tervisetehnoloogia instituudi professor Ivo Fridolini uurimisrühm „Energiasäästlikumad ja täpsemad algoritmid kiirendussensorite tootjale Bosch Sensortec rakendamiseks aktiivsusmonitorides“, BOCH Sensortec GmbH;
  2. III koht – arvutisüsteemide instituudi dotsent Eduard Petlenkovi uurimisrühm „Tehisintellekti meetodil põhinev klientide klassifitseerimise ja riskigruppide määramise süsteem“, ERGO Insurance SE.

 

Konkursil I koha saavutanud projekti „Energiasäästlikumad ja täpsemad algoritmid kiirendussensorite tootjale Bosch Sensortec rakendamiseks aktiivsusmonitorides“ eesmärgiks oli välja töötada täpsemad ja energiasäästlikumad algoritmid ja mudelid kiirendussensoril põhineva mobiilse seadme jaoks, mis võimaldaksid klassifitseerida inimese poolt sooritatavat füüsilist tegevust ja hinnata nende käigus tarbitavat energiakulu.

TTÜ teadlaste ja ettevõtte rakendusliku koostööprojekti lõpptulemusena sai ettevõte integreeritud terviklahenduse, milles sisaldusid:

  1. optimaalsed seaded füsioloogiliste signaalide registreerimiseks kiirendussensoriga;
  2. täiendatud ja suurema täpsusega algoritmid ja mudelid, mis võimaldavad klassifitseerida inimese poolt sooritatavat füüsilist tegevust ja hinnata nende käigus tarbitavat energiakulu ettevõtte poolt juurutatavasse sensorisse mobiilsete nutikate tervisetehnoloogiate jaoks;
  3. võrdluskatsete tulemused erinevate aktiivsusmonitoride tootjate mõõtetäpsustega, mis andis infot turu hetkeolukorrast ja sisendi positsioneerumiseks.

Projekti partnerettevõtteks-tellijaks oli Bosch Sensortec GmbH Saksamaa Liitvabariigist. Tegemist on maailma juhtiva elektromehaaniliste mikrosüsteemide (MEMS - MicroElectroMechanical Systems) tootjaga – Bosch Sensorteci sensoreid kasutab kolm nutitelefoni neljast. Samuti võib nende toodangut leida nutikellade, aktiivsusmonitoride ja paljude teiste antud liiki sensoreid sisaldavate tehnoloogiate lahendustest. 

Projekti põhitäitjad:

  • Ivo Fridolin, tervisetehnoloogiate instituudi professor;
  • Kristjan Pilt, tervisetehnoloogiate instituudi dotsent;
  • Deniss Karai, tervisetehnoloogiate instituudi tehnik;
  • Gert Jervan, arvutisüsteemide instituudi professor;
  • Mairo Leier, arvutisüsteemide instituudi teadur;
  • Maksim Gorev, arvutisüsteemide instituudi teadur;
  • Magistrandid Ardo Allik, Karl Erlenheim, Siiri Mägi, Tahir Nish.

Lisaks ülalnimetatule valmisid ja kaitsti TTÜs 2016 aasta kevadsemestril projekti tulemusena kolm magistritööd. Lisaks esitati projekti tulemusena ettekanne rahvusvahelisel erialakonverentsil ja avaldatakse teaduspublikatsioon konverentsikogumikus.  

Konkursil III koha saavutanud projekti "Tehisintellekti meetoditel põhinev klientide klassifitseerimise ja riskigruppide määramise süsteem liikluskindlustuse jaoks" põhieesmärgiks oli tehisintellekti meetoditel põhineva süsteemi väljatöötamine liikluskindlustuse riskide efektiivseks hindamiseks kättesaadavate andmete alusel. Süsteemi väljatöötamisel kasutati nii projekti partneri käsutuses olevaid andmeid kui ka Eesti Liikluskindlustuse Fondi andmebaasi.

Projekti esimese osa eesmärgiks oli määrata millised andmed on kõige olulisemad liikluskindlustuse riskide määramiseks. Selleks sai väljatöötatud geneetilistel algoritmitel põhinev meetod. Järgmisteks etappideks oli klientide klassifitseerimine olemasolevate andmete alusel erinevatesse riskigruppidesse ning algoritm kindlustusjuhtumi tõenäosuse arvutamiseks.

Väljatöötatud meetod on võimeline kogu analüüsi teostama reaalajas. Algoritm on realiseeritud tarkvaraliselt ning on valmis integreerimiseks suuremasse riskide analüüsi süsteemisse. Funktsiooni sisenditeks on andmebaasidest saadaval olevad andmed ning väljundiks on kindlustuspoliisiga seotud kindlustusjuhtumi tõenäosus. Süsteemi katsetamine juhuslikult valitud poliiside peal näitas väga kõrget ennustuse täpsust.

Projekti partner ja rahastaja oli Ergo Insurance SE.
Projekti põhitäitjad:

  • Eduard Petlenkov, arvutisüsteemide instituudi dotsent, arukate süsteemide keskuse juht;
  • Aleksei Tepljakov, arvutisüsteemide instituudi arukate süsteemide keskuse teadur;
  • Kristina Vassiljeva, arvutisüsteemide instituudi arukate süsteemide keskuse dotsent.

 

Projekti täitis arukate juhtimissüsteemide uurimisgrupp, mille baasil sai 2017. aasta alguses loodud Arvutisüsteemide instituudi arukate süsteemide keskus.

Projektis osalenud tudengid on kaitsnud projekti teemal kaks lõputööd ning uurimistöö tulemused on avaldamisel teaduspublikatsioonina.