TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL

Site logo

IT-teaduskonna korraldatud virtuaalsel IT innovatsioonifestivalil jõudsid suve alguses Eesti avalikkuse ette kõigi õppeastmete tudengite aasta jooksul valminud parimad lõputööd. Tudengitöid hinnati kolmes kategoorias: riistvara ja süsteemid, tarkvara, infoühiskond.

Karin Härmat

Lisaks parimate tudengitööde tutvustamisele rääkisid uurimisrühmade teadlased festivalil, milliste innovaatiliste lahenduste loomisega ülikoolis tegeletakse ning lõpuks andsid oma vaate IT-innovatsiooni täis päevale riigikantselei diginõunik Marten Kaevats ja riskikapitalist Gerri Kodres.

Toome siin ära kõikide kategooriate võidutööd. Loe lisa www.innovatsioonifestival.ee.

Lennuvälja teenindussõidukite digitaalse jälgimise tarkvara

sõidukid lennuväljal

Riistvara ja süsteemide kategooria bakalaureusetaseme võitja Jevgeni Družkovi töö eesmärgiks oli arendada ja testida lennuvälja teenindussõidukite jälgimise tarkvara, et tagada parem olukorrateadlikkus lennuvälja lennuliiklusalas.

Bakalaureusetöös analüüsiti probleemi, kus lennuvälja käitajal puudub võimekus lennuvälja maapealsete teenindussõidukite digitaalseks jälgimiseks. Paljudel lennuväljadel juhitakse lennuliiklust peamiselt raadioside abil ja nähtavuse piires kasutatakse optilisi seadmeid. Lennuvälja suure pindala tõttu on võimatu visuaalselt kontrollida liiklust täies ulatuses, mistõttu tuleb arvestada põhiliselt raadiosaatja teel edastatud informatsiooniga. Kirjeldatud olukord põhjustab lennujuhtidel suurt psühholoogilist ja intellektuaalset pinget, mis kasvatab tõenäosust, et lennujuht teeb oma töös vea.

Lennujuhi otsustusprotsessi üks kriitilisematest elementidest on olukorrateadlikkus ning statistika näitab, et paljud ohujuhtumid lennuväljal on tingitud ebapiisavast informatsioonist. Lennujuht peab alati teadma, kus asuvad teenindussõidukid, et vältida õhu- ja teenindussõiduki kokkupõrget.

Seetõttu vajavad lennuväljade haldajad tarkvara, mis on võimeline reaalajas edastama informatsiooni lennuvälja liiklusalas asuvate sõidukite kohta (nt asukoht, kiirus, kutsung, liikumissuund). See annab lennujuhile paremad tingimused teenindussõidukite jälgimiseks ja vähendab lennujuhtimise vea tõenäosust.

TalTechi Testlab tudengite mobiilirakenduste jaoks

testlab

Tarkvara kategoorias esimese koha sai Kevin Jansoni bakalaureusetöö, mis kirjeldab IT Kolledžis asuvat ja Jansoni arendatud Testlabi toimimist. Nimelt asub IT Kolledži neljandal korrusel väike kapiga nurgakene, mis on täidetud mobiilsete seadmetega. See on Testlab, kus täna on 19 Android ja 4 IOS seadet, mis on mõeldud tudengitele, et nad saaksid oma rakendusi eri seadmete peal katsetada.

Mobiilirakendused lähevad aina populaar­semaks, ka tudengite kirjutatud lõputööd sisaldavad üha rohkem rakendustega seotud teemasid. Kuna tarbijate käes on väga erinevaid nutiseadmeid, on oluline enne äpi avaldamist veenduda, et kirjutatud rakendus töötaks võimalikult paljudel seadmetel.

Kuigi tänapäeval on võimalik testida rakendusi ilma füüsilist seadet omamata, tõi Kevin Janson oma lõputöös välja teatud teemad, miks on ikka oluline testida rakendusi füüsiliselt seadmetel. Laborit on mitu aastat arendatud, aga päris valmis see veel ei ole, sest aina tuleb uusi seadmeid, igal oma erisused.

Täna pakub Testlab mitut sorti testimist. Võimalik on teha n-ö kaugtestimist, mis tähendab, et füüsilisi seadmeid saab kontrollida üle interneti. Labor on kasutuses ka õppeaines „Platvormipõhised mobiilirakendused“, kus tudengid saavad seadmeid laenutada või siis kirjutada oma rakendustele testid, mida käivitatakse laboris olevatel seadmetel. Tudeng saab seejärel e-postile tulemused, kas tema rakendus töötab kõigil seadmetel või vajab veel parandusi. Kuna varem pidid õppejõud ja assistendid kontrollima tudengite töid käsitsi, siis täna on ajaline võit juba ühe tudengi pealt 10–20 minutit.

Tehisintellekt magistritöös: esimene eestikeelne küsimus-vastus-süsteem

Anu Käver

Tarkvara kategoorias pälvis esimese koha Anu Käveri magistritöö, mille raames arendas autor välja esimese eestikeelse küsimus-vastus-süsteemi. See saab ette ühe lõigu eestikeelset teksti, ühe inimese poolt loomulikus keelepruugis esitatud küsimuse ning peab leidma tekstist lühima lõigu, mis sisaldab vastust sellele küsimusele.

Näiteks:

Tekstilõik: Politseinikud kontrollisid 29. mai õhtul Tallinna ringteel liiklusõnnetusse sattunud BMW sõiduautot. Sõidukijuht ja reisija õnnetuses viga ei saanud, kuid politseinikel oli alust arvata, et mõlemad mehed võisid olla narkojoobes.

Küsimus: Kus tegi narkouimas juht avarii?

Süsteemi leitud vastus: Tallinna ringteel.

Arvestades elektroonilise info üleküllust, on tegu väga päevakajalise valdkonnaga tehisintellekti arendamisel. Interneti otsimootorid, juturobotid ja dialoogisüsteemid püüavad pidevalt leida elektroonilistest andmemassiividest inimese jaoks hetkel vajalikku informatsiooni.

Infootsingu rakenduste aluseks on tihtipeale küsimus-vastus-süsteemid. Kui olete kunagi kasutanud virtuaalseid assistente, nagu Google Assistant, Bixby, Siri või Cortana, siis peavad nemadki kasutama samu süsteeme ja leidma kasutaja jaoks õige info. Edukamaid tänapäevaseid küsimus-vastus-süsteeme treenitakse masinõppe abil. See nõuab väga suuri treeningandmestikke. Näiteks kõige populaarsem ingliskeelne küsimus-vastus-andmestik SQuAD koosneb ligi 150 000 andmeühikust (tekstilõik+küsimus+vastus). Eesti keeles sellised andmestikud puudusid.

Käveri töö tulemusi saab katsetada veebilehel qa.akaver.com. Kuna parima mudeli aluseks on mitmekeelne keelemudel, töötab süsteem tegelikult paljudes keeltes, võib ka esitada tekstilõigu ühes ning küsimuse teises keeles. Täpsus on siiski suurim eesti ja inglise keeles.

Robotid saavad targaks tänu 3D- ja VR-keskkonnale

roboti käsi

Riistvara ja süsteemide kategooria magistritaseme võitis Yevhen Bondarenko, kes lisas robotite programmeerimise meetodile Learning from Demonstration ehk LfD simuleeritud 3D-keskkonna.

Kui robotid või tööstusrobotid vajavad ülesannete täitmiseks enamasti detailset programmeerimist, siis inimesel on võimalik neid õpetada ka demonstratsiooni abil (LfD), kus masina eesmärk on inimest jäljendada. See on tõhus viis keerukate robotirutiinide seadistamiseks ka programmeerimisoskusteta kasutajate jaoks. Enamik rakendusi põhineb robotiga liidestatud anduritel, mis analüüsivad ja salvestavad ümbritseva maailma olekut ja aitavad masinale ülesannet tutvustada.

Bondarenko töös esitletud alternatiivne LfD süsteem põhineb täies mahus simuleeritud 3D-keskkonnal. Simulatsioonil pole vajadust robotile paigaldatud füüsilise anduri järele ning see toimib ühtse keskkonnana LfD ülesannete salvestamiseks. Samuti jagatakse lahendused eri tüüpi robotisüsteemide vahel minimaalse lisaseadistamisega või lausa ilma. Lahendusel on ka virtuaalreaalsuse (VR) liides, mis võimaldab operaatoril ülesannete demonstratsioonide salvestamisel keskkonnaga loomulikul viisil suhelda tänu VR-prillidele. Süsteem on ehitatud laias kasutuses oleva tarkvara tööriistade baasil, nagu näiteks Unity mängumootor, robotite operatsioonisüsteem (ROS), ROS-Industrial ja MoveIt eriliikumise planeerimise teekaart.

Bondarenko magistritöö valmis inseneriteaduskonna tööstusliku virtuaalse ja täiendatud reaalsuse labori ja IT-teaduskonna arukate süsteemide keskuse koostöös.

Tarkvara tuvastab õppijate näoilme põhjal, kuidas nad on õpitust aru saanud

Ruslan Kononov

Nortali ja Helmese eriauhinnad ning infoühiskonna kategooria magistritaseme võitis Ruslan Kononovi magistritöö, kus käsitletakse COVID-19 pandeemiast tingitud distantsõppel ilmnenud probleemi: veebisessioonide ajal jäetakse kahe silma vahele õppijate näoilmed, mis on õpetajale väärtuslikuks allikaks õpikogemuse kohese tagasiside saamiseks.

Kononovi magistritöö pakub välja tugeva teooria- ja juhtumipõhise hindamisraamistiku, võimaldades näo tuvastamise (FER) mudeleid, mis annavad täpset ja usaldusväärset teavet õppimiskogemuse kohta veebitundides.

Erinevalt olemasolevatest hindamiskäsitlustest läheb kavandatav raamistik kaugemale tava­pärasest jõudluse mõõdikust (nt täpsus), suunates fookuse võimalike korduvate omaduste tuvastamisele, algoritmide üldistusvõime hindamisele ja mudelite tõlgendatavusele. Süvaõppe uurimismetoodika põhimõtteid järgides hõlmab Kononovi uuring ka katset kontrollitud keskkonnas, mis kinnitab pakutud hindamiskriteeriumid ja on sisendiks toote ehitamisele ja täiustamisele uue tsükli jaoks.

Kavandatav hindamisraamistik on vaieldamatult esimene dokumenteeritud teaduslik katse võimaldada FER-mudelite põhjalikku analüüsi ja hindamist nende võimaliku juurutamise jaoks veebipõhistes õpikeskkondades.

Loading...