Arvestatav osa Ida-Virumaa tööstusettevõtetest on vähedigitaliseeritud ja -robotiseeritud ning see tingib paratamatult ka konkurentidest madalama tööviljakuse. Tööstuse digitaliseerimise ja suurandmete uurimissuuna eesmärk on arendada tehnoloogiaid, mille toel kasutada ettevõtluses digilahendusi, suurandmeid ja masinõpet, valmistada keerukamaid tooteid ning edendada inimese ja roboti koostööd. Tööstusele sobivate digilahenduste arendamise vallas veab Tartu Ülikool eest kahte projekti.
Suurandmed ja masinõppe rakendused: uurimissuuna arendamine
Projekti raames töötatakse välja avatud lähtekoodiga lahenduse demoversioon, mis võimaldab andmeteaduse meetodite laiemat kasutamist erinevates valdkondades.
Platvorm toetub neljale sambale:
- automatiseerimine, mille eesmärk on minimeerida tööjõukulu töövoogude loomisel;
- privaatsuse säilitamine, mis tagab erinevate andmemassiivide omanike privaatsuse võimaldades samas isikustamata andmete jagamist;
- kohanemisvõime ja isehäälestus, mis tagab paindlikkuse kiire andmevoo käitlemisel;
- seletatavus, pakkudes töökindlaid isikupärastatud selgitustehnikaid kasutajate usalduse suurendamiseks.
Uurimisrühma juht: Radwa El Shawi, andmeteaduse kaasprofessor, radwa.elshawi@ut.ee
Tootmisettevõtete ning teiste asutuste andmehõive ja -analüüs: uurimissuuna arendamine
Andmed ja andmepõhised meetodid on vundamendiks uusimate teadustulemuste ja kaasaegse kõrgtehnoloogia (sh isejuhtivad platvormid, inimese-roboti koostöö, liitreaalsus jt) rakendamisele tööstuse digitransformeerimisel ja teistes sektorite võimestamisel. Nii lõikame kasu tehisintellekti-tehnoloogiatest, et hõlbustada keskset rolli kandva inimese tööd ja anda ettevõtetele paindlikkus muutlikul turul. Kuigi andmepõhistel lähenemistel on tohutu potentsiaal automatiseerimisel, kaasneb nende kasutuselevõtul mitmeid tehnoloogilisi takistusi. Seega tuleb arendada meetodeid, mis hõlbustavad andmete rakendamist, ja luua lahendusi, mis võimaldavad võtta kasutusele kõige paljulubavamaid mudeleid.
Projekti eesmärk on sillata andmepõhised meetodid rakenduskeskkondadega. Selleks tegeletakse ühelt poolt uudsete andmepõhiste lähenemistega kõrgtehnoloogia võimekuse tõstmisel. Teisalt luuakse tehnoloogilise lahenduse raamistik, mis aitab eelnimetatud võimekusi rakendada.
Uurimisrühma juht: Karl Kruusamäe, robootika kaasprofessor, karl.kruusamae@ut.ee