Loodus ja täppisteaduste valdkonnas tuleb kõikidel kandidaatidel esitada koos avaldusega SAIS-is motivatsioonikiri ja CV. Kandidaate hinnatakse motivatsioonikirja ja sisseastumisintervjuu alusel. (välja arvatud loodusteadusliku hariduse eriala, kus motivatsioonikirja asemel tuleb esitada doktoritöö kavand)
Kandideeritakse väljakuulutatud projektidele.
Kandidaatide hindamine toimub kahes etapis:
Motivatsioonikirja ja intervjuu põhjal on võimalik saada maksimaalselt 100 punkti. Õppekohta pakutakse pingerea alusel parimatele kandidaatidele lähtuvalt õppekohtade arvust.
SAISis avaldust esitades tuleb valida projekt, millele soovitakse kandideerida. Kandideerida saab ainult ühele projektile. Kandidaatidel tuleb koostada lühike motivatsioonikiri (eesti või inglise keeles, maksimaalselt 6000 tähemärki koos tühikutega), tuginedes järgmistele punktidele:
Motivatsioonikirja puhul hinnatakse:
Intervjuu
Kandidaat peab komisjoni poolt läbi viidud sisseastumisvestluse käigus kirjeldama doktoriprojekti laiemat teaduslikku tausta ja tulemuste võimalikku rakendatavust ning oma motivatsiooni asuda doktoriõppesse valitud projektiga. Intervjuule kutsutakse kandidaadid, kelle motivatsioonikirja on hinnatud positiivselt (vähemalt 35 punkti 50st).
Intervjuu käigus hinnatakse:
Intervjuud ja motivatsioonikirja hinnatakse 50-punkti skaalal, minimaalne positiivne tulemus mõlema vastuvõtutingimuse eest on 35 punkti. Kokku on võimalik saada maksimaalselt 100 punkti. Vastuvõtutingimused täidab üliõpilaskandidaat, kelle kummagi vastuvõtutingimuse hindamise tulemus on vähemalt 70 protsenti võimalikust punktide hulgast. Vastuvõtt toimub paremusjärjestuse alusel.
Juhendaja: Arun Kumar Singh
Mitmerootorsed droonid on kujunenud üheks olulisemaks robootika vahendiks kaardistamisel, otsingu- ja päästetöödel, ülevaatustel, filminduses ja meelelahutuses. Seega on tugeva autonoomse süsteemi arendamine nende droonide jaoks väga vajalik. Põhiliseks väljakutseks on aga see, et nelja rootoriga droonid on väikesemõõtmelised ja saavad seetõttu kanda vaid piiratud koguses sensoreid ja arvutusseadmeid. Isegi paljud maapinnal liikuvad robotid eelistavad energiakulu minimeerimiseks Lidari asemel mürarikkaid sügavusandureid.
Doktoriprojekti üldine eesmärk on arendada vastupidavaid navigatsioonialgoritme mitmerootorsetele ja teistele mobiilsetele robotitele, mis tuginevad ainult väikese võimsusega visuaalsetele sensoritele ning suudavad töötada reaalajas madala võimsusega sisseehitatud seadmetel nagu Jetson TX2. Kavandatav doktoriprojekt püüab leida kesktee klassikalise ja andmepõhise süsteemi vahel. Täpsemalt uuritakse järgmisi põhiideid: (i) visuaalpõhiste maailmamudelite õppimine Gaussi splattingu või Nerfi kaudu, (ii) õpitud mudelitel põhinev riskiteadlik planeerimine, võttes arvesse mudeli määramatust, ja (iii) otsast-lõpuni kinnitusõppe või imiteeriva õppe algoritmid.
Juhendaja: Arun Kumar Singh
Süvanärvivõrgud on revolutsiooniliselt muutnud keelemodelleerimist ja arvutinägemist. Siiski on nende mõju liikumisplaneerijate ja kontrollerite arendamisel robotrakendustes olnud üsna piiratud. Olemasolevad tööd on raskustes üleminekul laborimastaabi eksperimentidelt reaalmaailma rakendatavusele, eriti ohutuse seisukohast kriitilistes rakendustes. Põhiprobleem seisneb selles, et puhtalt süvanärvivõrkude kujul esitatud planeerimis- ja juhtimispoliitika ei suuda järjepidevalt arvestada ülesande piirangutega (nt sõiduki stabiilsus keerulisel maastikul, kokkupõrgete vältimine jne). Ohutusgarantiide puudumine on silmatorkavalt ilmne isegi siis, kui ülesande või keskkonna varieeruvus on väga väike.
Selle projekti põhieesmärk on parandada andmepõhiste närvivõrkudel baseeruvate planeerijate ja kontrollerite rakendatavust. Projekt keskendub eriti kasutusaladele (maastikusõit, rahvahulgas navigeerimine, droonipõhine konstruktsioonide ülevaatus), kus suuremahuline andmekogumine on keelatud ja ohutus on kriitilise tähtsusega. Esimene piirang tähendab sisuliselt, et nende rakenduste juurutamise kitsaskohta ei saa ületada lihtsalt andmete ja võrgu suuruse skaleerimisega.
Selle projekti aluseks olev hüpotees on, et andmepõhine otsast-lõpuni kohanemine on oma paindlikkuse tõttu väga paljulubav. Kuid selle täieliku potentsiaali realiseerimiseks tuleb närvivõrkude poliitikasse juba disaini käigus juurutada teatav ohutuse ja selgitatavuse mõiste. Projekt püüab seda saavutada struktureeritud eelteadmiste sisseehitamisega, mis tulenevad füüsikast, optimeerimisest, juhtimisteooriast ja klassikalisest otsingust närvivõrkude tööprotsessidesse.
Juhendaja: Imre Taal
Läänemere litoraali kalakooslusi on siiani võrdlemisi vähe uuritud. Nimelt ei ole paljudel litoraali asustavatel väikesemõõtmelistel liikidel otsest majanduslikku väärtust. Samas on litoraalialad mitmetele rannakalanduslikult tähtsatele liikidele oluliseks kude-, kasvu- ja toitumisalaks. Paraku on nimetatud piirkond mõjutatud erinevate antropogeensete tegurite poolt, mille haare ulatub, näiteks toiduvõrgustiku kaudu, ka litoraalist kaugemale (nt vooluveekogud, avameri). Üheks sellistest mõjutajatest on võõrliigid. Soome lahest leiti 2020. aastal Läänemerele uus litoraalialasid asustav kalaliik – Ponto-Kaspia päritolu ida-lontmudil (Proterorhinus semipellucidus (Kessler, 1877)), mis on kiire levimisvõimega ning paindlik toidu- ja elupaiga valikul. Sarnane introduktsioon toimus ka 2010ndatel, kui ümarmudil (Neogobius melanostomus (Pallas, 1814)) jõudis Soome lahte. Tänaseks on ilmnenud, et ümarmudila arvukuse kiire kasv Läänemeres on olnud viimastel kümnenditel üks olulisemaid rannikumere kalastiku koosluste struktuuri mõjutavaid tegureid. Kui ümarmudila mõju nii Soome lahes kui ka Läänemeres üldisemalt on käsitletud paljudes teadusartiklites, siis ida-lontmudila kohta vastavasisulised publikatsioonid puuduvad. Käesoleva doktoritöö raames selgitatakse välja idalontmudila leviku ulatus Soome lahes ning roll toitumisvõrgustikes. Lisaks analüüsitakse võõrliikide mõju kohalikule litoraali kalastikule, võrreldes andmestikke enne ümarmudila (2008), ida-lontmudila (2015) ning pärast mõlema liigi invasiooni. Kuna ida-lontmudil ja ümarmudil hõlmavad erinevaid nišše, võib eeldada, et nimetatud liikide koosmõju on suurem kui mõlemal liigil eraldi. Eelnevast tulenevalt on antud teema põhjalikum uurimine aktuaalne. Kui üldiselt alustatakse võõrliigi uuringutega pärast uue liigi naturaliseerumist, siis antud töö hõlmab ka invasiooni eelset perioodi. Seega on tegu unikaalse uuringuga Läänemeremaades.
Juhendaja: Jonne Kotta
Doktoritöö käsitleb sinise majanduse keskondlike mõjude hindamise väljakutseid Läänemeres, ühendades in situ katsed, elupaikade kaardistamise ja ruumilis-dünaamilise modelleerimise, et analüüsida ökosüsteemi reaktsioone erinevatele meremajandamise stsenaariumidele. Andmepõhise algoritmi abil määratletakse uute meremajanduse algatuste kogumõju ning nende tähtsus juba olemasolevate survetegurite taustal. Tulemused avaldatakse eelretsenseeritavates ajakirjades, keskendudes tehissubstraatide koloniseerumisele, tuuleparkide ja vesiviljelusrajatiste ökoloogilisele jalajäljele ning taastuvenergia ja vesiviljeluse kumulatiivsetele keskkonnamõjudele Läänemere kirdeosas.
Juhendajad: Anu Albert, Lauri Saks, Markus Vetemaa
Doktoriprojekti raames: 1. koostatakse Läänemere alal läbi viidud kormoranide toitumisuuringute tulemuste põhjal ülevaateartikkel; 2. selgitatakse välja kaladele olulisel kudemisalal asuva kormoranikoloonia toidu koosseis ja toitumise selektiivsus; toitumisproove analüüsitakse võrdluses teostatud kalastiku seirepüükide tulemustega; 3. uuritakse kahekümne aasta jooksul toimunud muutusi kormoranide toitumises ning kalakooslustes Väinameres; 4. selgitatakse kudealal paikneva koloonia mõju sealsele kalastikule; 5. Selgitatakse välja kormoranide toitumise seos isendite väikese-ja suureskaalaliste liikumistega. Toidu koosseis tuvastatakse räppetompudest ja väljaheidetest DNA alusel ning see seostatakse indiviidi liikumistega, mis tehakse kindlaks raadiotelemeetria abil.
Juhendajad: Georg Martin, Kristjan Herkül
Elurikkus mängib olulist rolli ökosüsteemi protsesside säilitamisel muutuvates keskkondades. Inimtegevus on põhjustanud merelise elurikkuse languse kogu maailmas. Selle languse vastu võitlemiseks on hädavajalik mõista, kuidas elurikkuse mustrid ja ökosüsteemi funktsioonid on mehhanistlikult ja ruumiliselt seotud keskkonnateguritega, sealhulgas inimsurvega. Tänapäevane teadustöö keskendub peamiselt asukohaspetsiifilistele uuringutele, samas kui looduslikud elurikkuse mustrid toimivad palju suurematel, pidevamatel ruumilistel skaaladel. Nende suure mastaabiga elurikkuse mustrite kaardistamine on kulukas, mis nõuab alternatiivsete proovivõtustrateegiate ja teadusuuringute meetodite väljatöötamist, et hõlbustada laiemat ökoloogilist arusaamist. Selline lähenemine võimaldab teadlastel käsitleda elurikkuse kirjeldamisega seotud küsimusi erinevates ruumilistes mõõtkavades.
Peamised uuringu küsimused:
• Kas seos keskkonnamuutujate ja bentilise elurikkuse vahel sõltub skaalast?
• Kas saab tuvastada võtmeruumilisi skaalasid, kus bentilise mitmekesisuse ja keskkonna mõju variatsioon on kõige tugevam?
• Kas tarbimismustrid kattuvad esmase produktsiooni mustritega?
• Kas esmase produktsiooni ja tarbijate α-, β- ja γ-diversiteedil on sarnased ruumilised mustrid?
• Kuidas on seotud elurikkus, keskkonna niširuum ja koosluste biomass? Uuringutel kasutatakse olemasolevaid andmeid Eesti Mereinstituudi benthilisest andmebaasist.
Täiendav bioloogiline proovivõtt hõlmab allvee videovaatlusi, fotoülesvõtete analüüsi ja kvantitatiivset proovivõttu (kasutades sukeldumist ja põhjaammutajatega proovivõttu). Ruumi stratificeeritud proovivõtukavad katavad erinevaid ruumilisi skaalasid ning välitulemusi analüüsitakse georefereeritud keskkonnamuutujate kihtide abil, kasutades statistilisi ja masinõppetehnikaid, et tuvastada mitmekesisuse mustreid ja nende seoseid skaalast sõltuvate keskkonnateguritega.
Uuringutelt oodatakse vähemalt kolme artikli avaldamist kõrge tasemega teadusajakirjades, käsitledes:
• Skaalast sõltuvad keskkonna varieerumise mõjud ranniku bentilise elurikkuse osas Läänemeres.
• Ruumilised seosed elurikkuse mustrite, koosluste biomassi ja tootlikkuse vahel rannikuökosüsteemides.
• Ruumilised seosed bentiliste tootjate ja tarbijate α-, β- ja γ-diversiteedi vahel mere rannikuökosüsteemides ning nende mõjud mereökosüsteemi toimimisele.
Juhendajad: Tuul Sepp, Richard Meitern, Krista Fischer
Linnakeskkonnas tegutsevate looduslike liikide arvukuse vähenemise, kehva tervisliku seisundi ja vigastuste põhjusteks olevate tegurite parem mõistmine on oluline, et toetada linnades mitmekesiste koosluste kaitset. Väikesed imetajad on maismaaökosüsteemide olulisteks osadeks, omades rolli seemnete levikus ning taimedest, putukatest ja pisematest selgroogsetest loomadest toiduobjektide arvukuse reguleerimisel. Doktoritöö keskendub kahele linna ökosüsteemide võtmeliigile: harilikule siilile (Erinaceus europaeus) ja oravale (Sciurus vulgaris). Mõlemad liigid on levinud ja armastatud linnaaedade elanikud ning neid võib pidada metsloomade saadikuteks, pakkudes võimalusi vabatahtlike kaasamiseks ja harrastusteaduse meetodite kasutamiseks nende liikide uurimisel ning teadlikkuse tõstmisel linnalooduse kohta. Viimase kümnendi jooksul on siilide ja oravate arvukus mitmes Euroopa riigis järsult langenud. Mõlema liigi vähenemine on tõenäoliselt tingitud mitmete tegurite koosmõjust, sealhulgas elupaikade kadumisest ja killustumisest, keskkonnareostusest, rodentitsiidide ja teiste pestitsiidide kasutamisest, liiklusõnnetustest, kliimamuutustest ja muudest ohtudest. Nende liikide arvukuse languse põhjused on keerulised, kuid süstemaatilisi seireandmeid Eestist ei ole. Doktoritöö eesmärk on luua vigastatud ja orvuks jäänud metsloomade andmebaas, kasutades Eesti Metsloomaühingu andmeid, ning töötada välja seireprogramm (sh mõlema liigi märgistamisprogramm), et hinnata Eesti siilide ja oravate surma ja vigastuste põhjuseid.
Juhendajad: Urmas Saarma, Ants Tull
Zoonootilised patogeenid moodustavad nn patobioomi, mis kujutab endast patogeensete organismide (eukarüoodid, prokarüoodid, viirused ja bakteriofaagid) kogumit ja põhjustab peremeesorganismile terviseprobleeme. Haiguse üheks põhjuseks võib olla mingi konkreetne patogeenne organism või on see tingitud mitme patogeense taksoni koosmõjust. Patobioomi uuringud on üliolulised, sest katsed selgitada haigusseisundeid ühe patogeense organismi mõjuga on sageli puudulikud. Et inimeste tervis on tihedalt seotud teiste elusorganismide ja keskkonnaga tervikuna, siis on kodu- ja metsloomade kaasamine patobioomi uuringutesse ülioluline, kuna paljud loomi nakatavad patogeensed organismid võivad nakatada ka inimesi. Koerad ja inimesed jagavad sageli sama keskkonda. Kuigi koertel on inimese tervisele mitmeid positiivseid mõjusid, siis kannavad nad ka paljusid zoonootilisi patogeene, mis võivad inimestel põhjustada tervet rida haigusi, osa neist eluohtlikud (nt ehhinokokoos, marutõbi). Kodu- ja metsloomadega seotud uuringud on enamasti keskendunud ühe kindla patogeense organismi uuringule või teatud patogeenide rühmale. Samuti on vähe teavet evolutsiooniliselt lähedaste kodu- ja metsloomaliikide, nagu koer ja hunt, sarnasustest ja erinevustest zoonootiliste patogeenide osas. Meie eesmärk on viia läbi soolestiku patogeensete ja mittepatogeensete organismide kompleksne uuring. Analüüsitavate organismide hulka kuuluvad eukarüoodid (helmindid, algloomad, seened), prokarüoodid (bakterid, arhead) ja viirused ning bakteriofaagid. Samuti on meie eesmärk uurida patogeensete ja mittepatogeensete organismide taksonite siseseid ja taksonite vahelisi koosmõjusid, mis on ülioluline patogeensete organismide dünaamika mõistmiseks. Selleks kogume koertelt ja huntidelt värskeid ekskremente, kuid kasutame ka koerte ja huntide vanu ekskremente ehk koproliite. Eri organismirühmade analüüsimiseks kasutatakse metatriipkoodimist ja metagenoomi sekveneerimist.
Juhendaja: Tiit Teder
Kliimasoojenemise kontekstis sõltub bioloogilise mitmekesisuse tulevik liikide võimest muutuvate keskkonnatingimustega kohastuda. Määrava tähtsusega on organismide temperatuuriseoselised omadused; käesoleva projekti fookuses on hinnata selliste omaduste evolutsioneerumise kiirust putukatel. Temperatuuriseoseliste omaduste evolutsioonikiiruse hindamiseks kasutame võimalusi, mida pakuvad erinevused populatsioonide vahel, emaste ja isaste vahel ning sugulasliikide vahel. Tänaseks on kogunenud küllaldane hulk empiirilisi üksikuurimusi, et kasutades meta-analüütilisi meetodeid fülogeneetilises võtmes teha laiemaid üldistusi ning uurida, mis tingib liikidevahelisi erinevusi. Projekti eesmärgiks on aru saada, kuivõrd suudavad putukad kliimamuutustega toime tulla.
Juhendajad: Ivika Ostonen-Märtin, Priit Kupper, Marili Sell
Taimede juured ja nende kasv, juurtega seotud mükoriisaseened, aga ka seened mullas on seotud orgaanilise aine viimise ja salvestamisega mulda. Taimejuured võivad kasvada aastaringselt, ent metoodiliste raskuste tõttu juurte kasvudünaamika uurimisel on paljud aspektid (näiteks kasvupiigid, nende liigispetsiifilisus) seni teadmata. Samuti ei võimalda praegused meetodid analüüsida meie metsade keskkonnamuutustele kohanemist juurtoitumise kontekstis. Hiljutised tehnoloogilised edusammud (maa-alused skannerid, automaatsed minirisotronikaamerad) võimaldavad meil jälgida juurte ja hüüfide ajalist ja ruumilist kasvudünaamikat, mõõta juurte arengut, vananemist, arhitektuuri ja hinnata käivet. Samas on välja töötamata masinõppe jaoks vajalikud pildipõhised indikaatorid erinevate taimeliikide eristamiseks või juurte eluea hindamiseks. Puudulikud on teadmised ka juurte ja seenehüüfide kasvudünaamika ja taime teiste ökofüsioloogiliste parameetrite vahelistest seostest. Samuti pole uuritud juurte ja hüüfide aastatevahelist ning sesoonset kasvudünaamikat hemiboreaalsetes okas- ja lehtpuumetsades piki mullaviljakus ja -niiskus gradiente. Kasvudünaamika ning selle seos keskkonnatingimustega on aluseks muutustele mulla vee ja toitaineteringes. Ekstreemsed ilmaolud sh üha sagenevad suvised kuumalained vähendavad oluliselt mulla vee kättesaadavust, mõjutades nii puude maapealset kui ka maa-alust osa. Puujuurtega assotsieerunud seenehüüfid pääsevad vett omastama ka väiksematest pooridest ja suuremate vahemaade tagant, mis võib aidata puudel veestressiga toime tulla. Selgitamaks kliimamuutustest tingitud muutusi metsa veevoos, mis mõjutavad ökosüsteemi maa-alust talitlemist, ühendab see projekt ökofüsioloogilised mõõtmised maapeal (veevood, juurdekasv jne) kui maa-all (juurte ja mullaseente hüüfide kasv, vananemine jne).
Juhendajad: John Davison, Tanel Vahter, Martti Vasar
Muld on koduks enamusele Maa elurikkusest ning mullaelustik pakub olulisi ökosüsteemi funktsioone. Siiski puuduvad mulla elurikkuse uuringutes sageli taksonoomia kõrval detailsed teadmised liikide funktsioonide kohta. Eriti kehvasti tuntakse mikroobide, sealhulgas nende realiseerunud niššide, omadusi. Käesoleva doktoritöö eesmärk on hinnata seente realiseerunud nišše mitmes funktsionaalses grupis, sealhulgas mükoriisaseened, saprotroofid ja patogeenid. Kasutades ülemaailmseid seente esinemisandmeid, rakendatakse hüperruumide modelleerimist, et klassifitseerida seente taksonid bioindikaatoritena (kasutades niši optimume), generalistide või spetsialistidena (kasutades niši mahtu) ning tegemaks järeldusi koosluste moodustumise mehhanismide kohta (kasutades hinnanguid taksonite vahelisest niši eristumisest). Seente, prokarüootide ja mulla loomade koosluste ruumilist ja ajalist varieeruvust hinnatakse Eesti agroökosüsteemide andmestiku abil. Kasutatakse ajaloolisi maakasutusandmeid ja metakoosluste teooriat, et uurida väljasuremisvõla ja päästeefekti esinemist mulla mikroobikooslustes. Lisaks hinnatakse projektis mikroobikoosluste muutuste mõjusid dünaamilistes keskkonnatingimustes. Töö eksperimentaalses osas seostatakse olulisi ökosüsteemi protsesse mikroobide taksonite ja konsortsiumidega ning nende nišiomadustega. See projekt edendab ökoloogilist teooriat ja annab rakenduslikke teadmisi mullaelustiku ja ökosüsteemide paremaks majandamiseks.
Juhendajad: Inga Hiiesalu, Sten Anslan
Kuigi mulla bioloogiline mitmekesisus on ökosüsteemi stabiilsuse võtmetegur, on mikroorganismide ja mullafauna omavahelisi seoseid seni vähe uuritud. Teadmised mullafauna interaktsioonidest mikroorganismidega võimaldaksid meil paremini mõista mulla funktsioone. Käesolev projekt uurib, kuidas mullalülijalgsete liigirikkus mõjutab mikroobikooslusi ja vastupidi, keskendudes top-down (röövluse) ja bottom-up (ressursside kättesaadavuse) mehhanismidele. Samuti vaadatakse abiootiliste tegurite ja maakasutuse intensiivsuse mõju nendele koostoimetele. Antud doktoritööl on kolm peamist eesmärki (1) DNA-põhise meta-triipkoodistamise töövoo väljatöötamine mullalülijalgsete jaoks, et vähendada töömahuka traditsioonilise meetodi kasutamist; (2) mullalülijalgsete ja mikroobide koostoimete uurimine kontrollitud tingimustega mesokosmose katsetes; (3) maakasutuse intensiivsuse mõju hindamine mulla lülijalgsete elurikkusele, kasutades maakasutuse gradienti rohumaadest kuni intensiivselt haritavate põldudeni Eestis. Katsed viiakse läbi mesokosmostes erineva häiringutasemega aladel, kasutatakse selleks eelnevalt töödeldud mulda, millesse on uuesti asustatud mullalülijalgsed. Mullaloomade analüüsimiseks kasutatakse DNA meta-triipkoodistamist ja mikroskopeerimist, mikroobse biomassi hindamiseks aga fosfolipiidsete rasvhapete analüüsi. Käesolev uurimus ühendab ökoloogilisi, molekulaarseid ja taksonoomilisi lähenemisviise, et anda uusi teadmisi mulla bioloogilise mitmekesisuse teguritest ja koostoimetest. Selle töö tulemused aitavad kaasa jätkusuutlikule maakasutusele ja toetavad Euroopa Liidu mullakokkulepet (Soil Deal for Europe).
Juhendajad: : Leho Tedersoo, Saad Alkahtani
Käesoleva projekti eesmärk on selgitada kõrbes elevate seente ja bakterite kooslusi mõjutavad biootilised ja abiootilised tegurid, kasutades kaasaegseid molekulaarse analüüsi, bioinformaatika ja statistika meetodeid. Projekti käigus selgitatakse välja ka mikrobioomi mõju kserofiilsete puude istutamiseks kõrbetesse. Uuritakse isoleeritud mikroobide sobivust inokuleerimiseks. Doktoritöö otsib võimalusi kliimamuutuste ja inimmõju vähendamiseks kõrbepiirkondades.
Juhendajad: Triin Kaasiku, Riinu Rannap
Piiratud ressursside tingimustes on prioriteetide seadmine looduskaitses hädavajalik, ent väga keeruline ülesanne. Niidurüdi (Calidris alpina schinzii) Läänemere asurkond on viimase 25 aasta jooksul vähenenud 1400-lt 450 pesitseva paarini, kusjuures umbes pooled neist pesitsevad Eesti märgaladel. Selle asurkonna kohta püsivad olulised teadmislüngad, eriti seoses arvukuse ja elupaikade sobivusega. Käesolev doktoritöö hindab, kas selle asurkonna kaitse on õigustatud, analüüsides varasemaid looduskaitselisi meetmeid, elupaikade taastamise tõhusust, rabades pesitseva populatsiooni elujõulisust ning rannaniitude ja rabade sobivust pesitsusaladena. Selleks, et mõista asurkonna kahanemise põhjuseid, koondab uurimus ajaloolisi ja kaasaegseid andmeid populatsioonitrendide, elupaikade seisundi ja varasemate kaitsemeetmete kohta kogu levilas. Selline ülevaade aitab selgitada, kas varasemad meetmed on olnud tõhusad või kas tuleks kaaluda alternatiivseid strateegiaid. Üks põhilisi uurimissuundi on rannaniitude taastamine, kus üle kahe aastakümne kogutud seireandmed aitavad selgitada, kas need elupaigad pakuvad lindudele stabiilset pesitsuskeskkonda või kujutavad endast ökoloogilist lõksu. Samuti analüüsitakse rabade rolli, kuna seal pesitseb väike, kuid näiliselt stabiilne niidurüdi asurkond. Hinnatakse populatsiooni suurust, elupaiga kasutust, toiduressursse ja pesitsusedukust, kusjuures värvimärgistamine annab esialgseid teadmisi lindude ellujäämise ja liikumise kohta. Kui rabad osutuvad stabiilseks ja sobivaks elupaigaks, tuleks nende kaitset prioriseerida; kui aga pikaajaline elujõulisus on kaheldav, võib olla mõistlik ressursse mujale suunata. Rannaniitude ja rabade pesitsusedukuse, elupaigaeelistuste ja toidu kättesaadavuse otsene võrdlus võimaldab selgitada, milline keskkond tagab populatsiooni püsimise pikemas perspektiivis. Kliimamudelid ja elupaikade prognoosid annavad täiendavat teavet tulevikuväljavaadete kohta. Kui üks elupaikadest osutub selgelt sobivamaks, tuleks looduskaitses sellele keskenduda; kui kumbki ei taga populatsiooni säilimist, tuleb kaaluda sekkumise otstarbekust. Kasutades niidurüdi mudelina, pakub see uurimus olulisi teadmisi ohustatud (serva)populatsioonide kaitse kohta, aidates suunata tulevasi looduskaitselisi otsuseid.
Juhendajad: Toomas Esperk, Toomas Tammaru
Kliimamuutused on fundamentaalne globaalprobleem, kuid meie teadmine liikide võimest kohastuda muutuvate temperatuuridega on endiselt puudulik. „Temperatuuritunnuseid“ ehk tunnused, mis kirjeldavad organismide reaktsioone keskkonnatemperatuuri muutustele arvatakse sageli evolutsioneeruvat aeglaselt, kuigi seda kinnitavaid empiirilisi tõendeid on üllatavalt vähe. Osana laiemast putukate temperatuuritunnuste evolutsioonile keskenduvast uurimisprojektist kogub kavandatav doktoritöö katselisi andmeid umbes 200 ööliblikaliigi kohta eesmärgiga läbi viia temperatuuritunnuste võrdlev-fülogeneetiline analüüs. Kavandatav uurimus on ainulaadne oma ambitsioonis saada ja kasutada võrreldavaid empiirilisi andmeid nii suure hulga liikide jaoks. Uuring keskendub (1) vastkoorunud liblikaröövikute temperatuuritunnuste fülogeneetilisele analüüsile; (2) röövikute temperatuuritunnuste geograafilisele varieeruvusele Euroopas piki laiuskraadigradienti; (3) liblikavalmikute temperatuuritunnuste fülogeneetilisele konservatiivsusele; ning (4) temperatuuritunnuste võrdlusele ööliblikate populatsioonide vahel. Kavandatavad uuringud loovad uut olulist teadmist temperatuuritunnuste evolutsioonist ja seeläbi liikide võimest kohastuda keskkonnamuutustega.
Juhendajad: Raivo Jaaniso, Valter Kiisk, Madis Einasto
Pooljuhtgaasisensorid on populaarsed tänu oma suurele tundlikkusele ja väikestele mõõtmetele, kuid nende selektiivsus ja stabiilsus on jäänud võrdlemisi madalaks. Doktoriprojekti eesmärk on välja arendada täiustatud meetodid, mis märgatavalt parendaks selliste gaasisensorite stabiilsust ja laiendaks tuvastatavate lenduvate ühendite valikut. TÜ Füüsika Instituudi ja Evikon MCI OÜ koostöös võrreldakse ja integreeritakse kahte erinevat lähenemisviisi: sensori vanandumise füüsikalist mudelit ning masinõpet sensormassiividel. Eriti huvipakkuvad on inimese väljahingatavas õhus esinevad lenduvad ühendid. Töötatakse välja e-nina platvorm, mis võimaldaks neurodegeneratiivsete haiguste personaalset diagnoosimist.
Juhendajad: Marco Kirm, Vitali Nagirnõi
Stsintillaatorid on materjalid, mis muudavad ioniseeriva kiirguse ja osakeste energia pikalaineliseks kiirguseks, mis sobib registreerimiseks fotodetektoritega. Meie uuringu eesmärgiks on leida tahkistes sellised protsessid, mis võimaldaksid luua uue põlvkonna ülikiireid stsintillaatoreid ajalise lahutusega pikosekundite piirkonnas. Selleks rakendame meie poolt arendatud „materjalide tsoonistruktuuri inseneeria“ kontseptsiooni keerulisele valentstsooniga ternaarsetele ühenditele, kus võiks luua soodsaid tingimusi sub-ns kustumisaegadega omakiirguste tekkeks. Sobilikud materjalid valitakse välja avatud juurdepääsuga andmebaaside (AFLOW) alusel, kus on esitatud teoreetiliste ja eksperimentaaluuringute tulemused. Valitud materjalid sünteesitakse, nende omadusi modelleeritakse ning uuritakse eksperimentaalselt kodulaboris ja suurtes uurimiskeskustes (MAX IV Labor, DESY Photon Science) tipptasemel sub-ns ajalise lahutusega spektroskoopia meetoditel. Samuti selgitame välja nende stsintillaatorite rakendusvõimalused. Neid kasutatakse väga erinevates tehnoloogiavaldkondades: kõrge energia füüsikas (CERN), julgeoleku seadmetes, kontrollitud tuumasünteesi uuringutel, aga eriti meditsiinilises diagnostikas. Märgatavalt parem ajaline lahutus tekitab arenguhüppe positronemissioontomograafias, luues võimalused rasedate, imikute ja laste madala doosiga uuringuteks, mis võimaldavad varajast kasvajate ja muude haiguste kuluefektiivset diagnoosimist igas suuremas haiglas.
Juhendajad: Piia Post, Hannes Keernik
Viimastel aastakümnetel on Läänemere piirkond soojenenud kiiremini kui maailm keskmiselt ning see suundumus jätkub ka 21. sajandil. Siiski on piirkonna kliimaprojektsioonid väga erinevad ja suure määramatusega. Kuigi kõik mudelid prognoosivad soojenemist, varieeruvad selle ulatus ja sellega kaasnevad muutused teistes kliimaparameetrites märkimisväärselt. Käesolev projekt püüab selgitada nende lahknevuste põhjuseid, analüüsides, kuidas Läänemere piirkonna regionaalne kliimamuutus sõltub suuremastaabilistest atmosfääriprotsessidest. Nende ebakindluste parem mõistmine aitab täpsemalt tõlgendada kliimamuutusi piirkonnas. Täpsema vaatluse alla on võetud tuulterežiim, sest tuleviku tuultekliima parem mõistmine toetab ka kliimamuutustega kohanemise planeerimist nii taastuvenergeetikas (nõrga tuule juhud) kui valmisolekuks tugevateks tormideks.
Juhendajad: Margus Saal, Manuel Hohmann
Vaatamata väga heale kooskõlale mitmete vaatlustulemustega, on üldrelatiivsusteoorias (ÜRT) ilmnenud ka märkimisväärseid probleeme. Hetkel on kosmoloogia standardmudeli, mis tugineb ÜRTle, suurimaks probleemiks nn Hubble’i pinge, mis seisneb universumi paisumist kirjeldava Hubble’i parameetri väärtuse suures erinevuses, tuginedes erinevatele vaatlusandmetele. Teooria sisemiseks probleemiks tuleb lugeda ka tema ühildamatust kvantteooriaga (kalibratsiooniteooriaga), mille abil kirjeldatakse teisi fundamentaalseid interaktsioone. Teleparalleelne gravitatsiooniteooria on oluline kandidaat, mille raames eelpool nimetatud probleeme uurida, sest universumi dünaamika on erinev ja lisaks on teooria formuleeritav sarnaselt kalibratsiooniteooriatega. Teleparalleelsetes teooriates ilmneb nn „tugeva seostuse“ probleem: häiritusarvutuslikult arendatud väljavõrrandid suure sümmeetriaga aegruumi foonil (milleks on ka homogeenne ja isotroopne aegruum) on mittekooskõlalised. Projekti eesmärk on uurida neid probleeme käsitledes vähendatud sümmeetriaga aegruume, mudelite teoreetilist kooskõla ja kooskõla vaatlusandmetega. Võimalusel teostada konkreetse mudeli parameetritele piirangute seadmine kooskõlas vaatlustulemustega läbi Markovi ahelate Monte Carlo analüüsi. Enamasti tehakse kosmoloogias eeldus, et ruum on homogeenne ja isotroopne - seega suure sümmeetriaga. Nimetatud eeldustest on võimalik loobuda ja uurida väiksema sümmeetriaga aegruume - näiteks homogeenseid Bianchi aegruume, millest kolm säilitavad ühe pöördsümmeetria. Anisotroopseid mudeleid motiveerib käsitlema ka kosmilise foonkiirguse anomaalia, mis on tuntud nn „kurjuse teljena“. Käesolevas projektis uurime teleparalleelsete Bianchi aegruumide dünaamikat, et leida eelkõige lahendeid, mis arenevad nii, et algselt anisotroopne ruum muutub isotroopseks hilises universumis. Samuti on plaanis uurida kosmoloogilisi häiritusi - nii gravitatsioonilaineid kirjeldavaid tensorhäiritusi kui ka skalaarseid tihedushäiritusi. Projektis uurime ka nn „uut ÜRT-t“ ja skalaar-väände tüüpi gravitatsiooniteooriat. Neist esimene on lihtne teooriate klass, mis võimaldab arendada kasutatavaid meetodeid ja teine on lai teooriate klass, mis võimaldab konstrueerida fenomenoloogilisi mudeleid. Saadud tulemusi on võimalik võrrelda juba varem põhjalikult uuritud skalaar-tensor tüüpi teooriatega ja rakendada nende kontekstis saadud tulemusi.
Juhendajad: Laur Järv, Tomi Sebastian Koivisto
Üldrelatiivsusteooria, mis kodeerib aegruumi geomeetrilises kirjelduses nii gravitatsiooni kui ka inertsi, on olnud eksperimentaalselt väga edukas. Samas teoreetilisest küljest on gravitatsioonilise energia kooskõlalise määratluse puudumine olnud algusest peale häiriv probleem. Hilisemad uuringud mustade aukude kontekstis on näidanud, et parimal juhul on võimalik anda globaalsed gravitatsioonilise energia, impulsi ja impulsimomendi definitsioonid integraalidena üle kogu aegruumi, ning ühendada need suurused nelja väitesse, mis on analoogilised termodünaamika seadustega. Hiljuti toimus selles küsimuses aga märkimisväärne teoreetiline läbimurre, mida autorid nimetavad “üldiseks paralleelseks relatiivsusteooriaks”. Selgub, et teooria aluseks oleva geomeetrilise raamistiku teleparalleelsel laiendamisel on võimalik gravitatsiooni ja inertsi kontseptuaalne eristamine nõnda, et gravitatsioonilise energia kooskõlaline lokaalne definitsiooni osutub võimalikuks, samas kui väljavõrrandid ja klassikaline dünaamika jäävad samaks üldrelatiivsusteooriaga. Doktoritöö eesmärk on testida neid ideid mittetriviaalsete pöörlevate (Kerri-Newmani) lahendite korral: esmalt arvutada antud juhule vastav lokaalne gravitatsiooniline energia, seejärel defineerida üldavaldisena ja rehkendada nende lahendite jaoks välja lokaalne impulss ja lokaalne impulsimoment ning lõpuks formuleerida ja antud juhu korral kontrollida aegruumi termodünaamika täielikud lokaalsed seadused. Käesolev doktoriprojekt täidab rühmagrandi PRG2608 eesmärke.
Juhendajad: Tomi Sebastian Koivisto, Manuel Hohmann, Ville Vaskonen
Gravitatsioonilained on gravitatsiooni kaasaegse fenomenoloogia oluline osa. Hiljutised ja praegused vaatlused uurivad gravitatsioonilainete polarisatsiooni ja kiirust, ning nende allikate dünaamikat. Need andmed on saanud suurepäraseks ja veel arenevaks tööriistaks gravitatsiooniteooriate kooskõla testimiseks, mis on kaasaegse teoreetilise füüsika oluline ülesanne.
Käesoleva projekti eesmärk on uurida gravitatsioonilaineid uutes gravitatsiooniteooriates, mida motiveerivad üldrelatiivsusteooria fundamentaalsed teoreetilised probleemid ning praeguse kosmoloogia standardmudeli probleemid. Uus paradigma kirjeldab gravitatsiooni samadel alustel osakeste füüsika Yang-Mills teoriaatega ning kirjeldab isegi metrilise aegruumi tekkimist uut tüüpi kiraalise struktuuriga. Erinevaid laiendused selles raamistikus ennustavad gravitatsiooni dünaamika muutused, mis võivad olla omistatud seni seletamatutele kosmoloogistele vaatlustele. Teooriaid saab testida praeguste ja tulevaste gravitatsioonilainetäpsusandemetega, eriti uurides lainete polarisatsioone ja nende levimiskiirused. Projektis uuritakse gravitatsioonilaineid uutes teooriates erinevate vaatenurkade alt, sealhulgas potentsiaalselt nende päritolu varajase universumi faasisiirdetes.
Käesolev doktoriprojekt täidab rühmagrandi PRG2608 eesmärke. Töö toimub tippkeskuse TK202 WG4 (Gravitatsiooniteooria) raames, ja selle tulemused on aluseks edaspidisele koostööle WG1-ga (Kosmoloogia ja astrofüüsika) ning WG2-ga (Gravitatsioonilainete fenomenoloogia).
Juhendajad: Erik Abner, Prof. Elin Org
Selle doktoritöö eesmärk on selgitada välja krooniliste hingamisteede haiguste geneetiline taust, keskendudes hingamisteede viirusinfektsioonide ja peremeesorganismi geneetika vastastikmõjule. Kasutades Eesti geenivaramu tervise- ja geneetikaandmeid ning ninaneelu-kaapeproove, tuvastatakse selles uuringus viirusnakkuste geneetilisi riskitegureid ja nende rolli haiguste tekkes. Esmased analüüsid on tuvastanud paljulubavaid geneetilisi variante, mis on seotud kopsude põletikureaktsioonide regulatsiooniga ja võivad soodustada RSV bronhioliidi ning krooniliste kopsuhaiguste teket. Projekt rakendab bioinformaatilisi meetodeid, et kaardistada krooniliste kopsuhaiguste geneetilised mehhanismid ning nende seosed viirusnakkustega. Analüüs keskendub geneetiliste eelsoodumustegurite ja keskkonnamõjude, eelkõige viirusnakkuste, vastastikmõjule haiguse kujunemisel. Lisaks tuvastatakse krooniliste kopsuhaiguste geneetilised ja fenotüübilised kattuvused, et eristada haiguse aluseks olevaid molekulaarseid mehhanisme ning määratleda patogeneesi ühised ja spetsiifilised tegurid.. Mõistmaks peremeesorganismi geneetika ja viirusinfektsioonide vastastikmõju, integreeritakse projektis viirusinfektsioonide andmestike fenotüübilised ja geneetilised andmed, analüüsides geneetilise eelsoodumuse ja nakkusmustrite vahelisi korrelatsioone. Viiruste tüvede täpseks tuvastamiseks ninakaapeproovidest kasutatakse RNA sekveneerimist, mis võimaldab detailseid analüüse konkreetsete viirustüvede ja peremeesorganismi geneetika vastastiktoimete kohta. Need lähenemised annavad ülevaate geneetilistest ja keskkonnateguritest, mis soodustavad krooniliste hingamisteede haiguste arengut ja progresseerumist viirusinfektsioonide kontekstis. Uurimistöö tulemused aitavad paremini mõista nakkushaiguste ja krooniliste seisundite vahelisi seoseid, luues eeldused personaliseeritud ennetusstrateegiate ja sihipäraste ravimeetodite väljatöötamiseks.
Juhendajad: Jaanika Kronberg, Oliver Aasmets
Selle doktoriõppeprojekti eesmärk on uurida eksposoomi, metaboliitide ja geneetilise riski rolli kõrgvererõhktõve arenemisel. Doktoriõppeprojekt kasutab andmestikke, teadmisi ja koostöid käimasolevatest eksposoomiprojektidest Genoomika Instituudis, keskendudes kõrgvererõhktõvele, mis on oluline riskitegur mitmetele mittenakkuslikele haigustele. Doktoriprojekt tugineb ka käimasolevatele metaboloomika ja haigustevaheliste seoste analüüsidele PRG1291 projektis. Doktoriõppeprojekt on jaotatud 3 artikliks.
Artikkel 1 rakendab eksposoomianalüüsi, et mõista keskkonnategurite rolli kõrgvererõhktõve tekkel. Tudeng kasutab eksposoomiandmeid EXPANSE projektist, fenotüübidefinitsioone PRG1291 projektist ja 210,000 Eesti Geenivaramu geenidoonori diagnoosiandmeid elulemusanalüüsiks.
Artikkel 2 kombineerib geneetilise riski ja eksposoomiandmed. Tudeng klasterdab eksposoomiandmed, kasutades nii õhukvaliteedi- kui elukeskkonna tüübi andmeid ning lisaks sotsiaalse keskkonna andmeid. Geneetilised riskiskoorid arendatakse avalike andmete põhjal GWAS kataloogist. Uuritakse PRS-de ja eksposoomiklastrite üksikuid ja kombineeritud efekte.
Artikkel 3 kasutab artiklite 1 ja 2 tulemusi, ja analüüsib kõrgvererõhktõve mediatsioonianalüüsi meetoditega, kus kombineeritakse geneetiline risk ja eksposoom (exposures) ja metaboliidid kui potentsiaalsed vahendajad (mediators).
Juhendajad: Mait Metspalu, Reedik Mägi, Luca Pagani, Vasili Pankratov
Genoomi järjendamine võimaldab tuvastada haruldasi monogeenseid haigusi, mis mõjutavad 5-7% inimestest. Polügeensed riskiskoorid (PRS) kombineerivad kombineerivad aga väga paljude geneenivariantide mõju suhtelise geneetilise riski hindamiseks enamuste haiguste puhul. Selliste haiguste põhjused on tavaliselt kombinatsioon keskkonnamõjust ja väga paljude geenivariantide mõjust nii, et iga üksiku geenivariandi mõju on imepisike. PRSe saab kasutada a) tõhustamaks rahvastiku stratifikatsiooni sõeluuringuteprogrammides, b) terviseotsuste langetamisel, tuvastamaks kaasuvaid haigusi ja rühmitades inimesi bioloogiliste radade järgi. Väljakutsed hõlmavad PRS-i ülekantavust erinevatele populatsioonidele, hindamise ebakindlust, polügeense ja monogeense riski integreerimist ning demograafiliste tegurite arvesse võtmist. Päritoluspetsiifilise PRS-i täpsus varieerub homogeensetes rühmades, innustades uurimistööd päritoluinformeeritud PRS-i täiustamiseks ja ennustamistäpsuse hindamist konkreetsetes andmekogudes, nagu Eesti Geenivaramu. Doktoriprojekti eesmärgid hõlmavad päritolu spetsiifilise PRS-i täpsustamist, ennustamistäpsuse hindamist mitmekesistes kogudes, LD-skooride võrdlemist ja meetodite uurimist PRS-i ülekantavuse probleemide leevendamiseks.
Juhendajad: Teele Palumaa, Priit Palta
Selle doktoriõppe teadusprojekti eesmärk on uurida silmahaiguste geneetilisi ja metaboolseid mehhanisme ning nende seoseid eluviiside ja süsteemsete haigustega. Projekti aluseks on integreeritud lähenemine, mis ühendab epidemioloogia, geneetika ja metaboloomika. Doktorant osaleb praktikal Ida-Tallinna Keskhaigla Silmakliinikus, et omandada teadmisi Eesti tervishoiusüsteemi toimimisest, mis võimaldab täpset fenotüpiseerimist ja keerukamate analüüside läbiviimist. Esiteks keskendub projekt silmahaiguste geneetiliste ja metaboolsete alustalade iseloomustamisele, kasutades täpset fenotüpiseerimist olemasolevatest tervishoiuandmetest. Geneetiliste assotsiatsiooniuuringute (GWAS) ja metaboloomiliste analüüside abil tuvastatakse silmahaiguste levimuse ja progresseerumisega seotud geneetilised variandid ja metaboolsed profiilid ning tulemusi valideeritakse välistes andmestikes, nagu UK Biobank ja FinnGen. Teiseks uurib projekt, kuidas eluviisid, näiteks kehaline aktiivsus, toitumine, suitsetamine, uni ja ööpäevarütmid mõjutavad silmahaiguste riski. Kasutades fenoomi assotsiatsiooniuuringuid, GWAS-analüüse ning polügeenseid riskiskoore, tehakse kindlaks eluviiside ja silmahaiguste vahelised ühised bioloogilised rajad, pakkudes teadmisi ennetus- ja rahvatervise strateegiate väljatöötamiseks. Viimaks uurib projekt kahepoolseid seoseid silmahaiguste ja süsteemsete seisundite, sealhulgas südame-veresoonkonna, diabeedi ja kõrgvererõhktõve vahel. Keerukad järelanalüüsid aitavad tuvastada silmahaiguste ja süsteemse tervise probleemide vahelisi ühiseid mehhanisme ja põhjuslikke seoseid. Kokkuvõttes annab projekt doktorandile kõrgtasemel teadustööoskused ja põhjalikud teadmised Eesti Geenivaramu tervishoiuandmetest, võimaldades tal anda märkimisväärne panus nii akadeemilisse uurimistöösse kui personaalmeditsiini arengusse.
Juhendajad: Lehti Saag, Kristiina Tambets, Alena Kushniarevich
Käesolev projekt keskendub meie arusaamise edendamisele Läänemere idaosa geneetilisest ajaloost vana DNA analüüsi ja uudsete bioinformaatiliste meetodite integreerimise kaudu. Vana DNA võimaldab saada rikkalikke teadmisi inimeste minevikurännetest, kohastumisest ja sotsiaalsest struktuurist, kuid pakub väljakutseid DNA degradeerumise ja saastuse tõttu. Traditsioonilised vana DNA uuringud tuginevad peamiselt alleelisageduste erinevustele, kuid hiljutised arengud imputeerimismeetodites ja haplotüübipõhistes analüüsides pakuvad uusi võimalusi mineviku populatsioonide täpsemaks geneetiliseks rekonstrueerimiseks. Projekti eesmärk on parandada Läänemere idaosa geneetilise ajaloo mõistmist, kasutades nii traditsioonilisi alleelisageduste analüüse kui ka keerukamaid haplotüübipõhiseid lähenemisviise. Esimene eesmärk on ammuste Läänemere idaosa elanike genoomiandmete töötlemine ja analüüsimine alleelisagedustel põhinevate meetodite abil. See annab laia ülevaate geneetilisest lähedusest ja populatsiooni ajaloost. Teine eesmärk keskendub haplotüübipõhistele analüüsidele, mis rikastatud võrdluspaneeli abil genotüüpide imputeerimise järel võimaldavad saada täpsemat ülevaadet piirkonna segunemisprotsessidest ja sugulussüsteemidest. Viimase eesmärgina püüab projekt tuua selgustinimpopulatsioonide ja keskkonna vahelisi suhteid puudutavasse teemadesse, kogudes selleks materiaalse kultuuri, kliima ja taimestiku kohta ajalisruumilisi andmeid. Neid andmeid kasutades mudeldab projekt, kuidas aja jooksul toimuvad muutused geneetilises päritolus suhestuvad keskkonna- ja kultuurimuutustega. Kokkuvõtvalt on projekti eesmärk aidata kaasa Läänemere idakalda geneetilise ajaloo ning selle laiemate mõjude inimpopulatsiooni dünaamikale ja minevikuühiskondadele sügavamale ja üksikasjalikumale mõistmisele.
Juhendajad: Triin Laisk, Reedik Mägi
Naissuguhormoonide, nagu östrogeen ja progesteroon, tsüklilised kõikumised mõjutavad naiste füüsilist, emotsionaalset ja kognitiivset tervist. Tundlikkus nende hormoonide suhtes on levinud, kuid tihti alahinnatud ja alaraporteeritud. Individuaalset hormoontundlikkust peegeldavad näiteks premenstruaalne sündroom (PMS), reaktsioon hormonaalsetele ravimitele, teatud rasedusega seotud seisundid ja (peri)menopausaalsed sümptomid. Kuigi hormonaalset tundlikkust peegeldavad seisundud on osaliselt pärilikud, on nende geneetilised tegurid suures osas kirjeldamata. Projekt põhineb Eesti Geenivaramu 210 000 osaleja andmetel, kellest 136 000 on naised. Uurimuse eesmärk on kaardistada hormonaalse tundlikkuse geneetiline arhitektuur ja selle bioloogilised alused.
Juhendajad: Ene Reimann, Reedik Mägi
Antud projektis soovime kaardistada geneetiliste faktorite rolli krooniliste põletikuliste haiguste, nagu osteoartriit (OA), reumatoidartriit (RA) ja spondülartriit (SpA) väljakujunemisel ja progresseerumisel. Reumaatilised haigused on väga levinud, mõjutades enam kui 40% Euroopa elanikkonnast ja põhjustades märkimisväärset haigestumust, valu ja eluea lühenemist. Projekti käigus uurime Eesti Biopanga andmete põhjal haiguse tekkeni viivaid sündmusi. Kasutame standardiseeritud GWAS-analüüsi töövoogu, et hinnata seoseid geneetiliste variatsioonide ning reumaatiliste haiguste ja põletiku vahel, et tuvastada potentsiaalseid geneetilisi biomarkereid. Samuti analüüsime seoseid metaboliitide profiiliga, kasutades Eesti Biopangas saadaolevaid NMR metaboloomika andmeid. Neid andmeid koos teiste saadaolevate omika andmekogumite ja riskiskooridega kasutame reumaatiliste haiguste uute riskiennustusmudelite koostamiseks. Selle projekti raames soovime kaardistada ka erinevate luu- ja lihaskonna haiguste jagatud geneetilist profiili.
Juhendajad: Raivo Aunap, Alexander Kmoch, Meelis Kull
Täpsed ja usaldusväärsed keskkonnanäitajate ruumiandmed (kasvuhoonegaaside vood, mullaomadused ja bioloogiline mitmekesisus), on hädavajalikud tõhusaks keskkonna seireks ja otsuste tegemiseks. Masinõppe meetodid on kujunenud headeks tööriistadeks ennustava ruumilise modelleerimise jaoks, pakkudes paindlikkust ja võimet tuvastada keerukaid seoseid keskkonnaandmetes. Paljude masinõppemudelite kriitiliseks piiranguks on nende ebamäärasus. Käesolev projekti eesmärgiks on: 1) süstemaatiliselt hinnata ebamäärasust, mis tuleneb mudeli piiratusest, mis on omakorda tingitud ebapiisavatest treeningandmetest või piiratud ühismuutujatest; ja 2) arendada ja hinnata uuenduslikke kartograafilisi meetodeid selle ebamäärasuse tõhusaks edastamiseks erinevatele sihtrühmadele. Selgesõnaliselt tunnustades ja kvantifitseerides mudeli ebakindlust, Töö tulemused aitavad selgemini hinnata ruumilise masinõppe mudelite ebamäärasust ning seda selgemini otsuste tegijatele kommunikeerida, mis omakorda aitab paremini mudelite tulemusi kasutada keskkonnaalaste otsuste tegemisel.
Juhendajad: Mikk Espenberg, Ülo Mander
Süsiniku (C) ja lämmastiku (N) tsüklid hõlmavad palju keerulisi protsesse, kuid eri tingimustes kasvuhoonegaaside heitkoguseid mõjutavad mikroobid on suures osas teadmata. Metsades muudab puude olemasolu need tsüklid veelgi keerukamaks, kui füllosfääri ja võramulla roll mikroobide ja kasvuhoonegaaside dünaamikas on vähe teada. Kuna metsad mängivad kliima reguleerimisel otsustavat rolli, on nende kasvuhoonegaaside allikate ja tarbijate mõistmine tulevaste kliimasuundumuste ennustamiseks hädavajalik. Inimtegevus ja kliimamuutused mõjutavad jätkuvalt C- ja N-tsükli protsesse, mistõttu on veelgi olulisem uurida nende mõju metsaökosüsteemidele. Kuigi mõnes ökosüsteemis on tuvastatud kasvuhoonegaaside voogudesse kaasaaitavaid mikroobseid tegureid, on nende rolli kohta metsades tehtud uuringud piiratud. Nende mikrobioomiga seotud protsesside sügavam mõistmine on kriitilise tähtsusega, et ennustada metsade reageerimist keskkonnamuutustele ja nende mõju globaalsele kliimasoojenemisele. Selle doktoriõppe projekti eesmärk on (1) töötada välja metoodika ja bioinformaatilised vahendid taimede ja taimedega seotud materjalide mikrobioomi uurimiseks ning (2) hinnata metsa võrastiku mõju mikrobioomile ja sellega seotud kasvuhoonegaaside voogudega.
Juhendajad: Siiri Silm, Keiu Telve
Uurimisprojekti eesmärk on süvendada teadmisi igapäevastest liikumisharjumustest ning disainida koosloome kaudu sekkumisi sotsiaalsetes gruppides, et suunata inimesi kestlike liikumisviiside poole. Käsitletakse sotsiaalsete, kultuuriliste ja struktuursete tegurite mõju liikumiskäitumisele ning kuidas sekkumised sotsiaalsetes gruppides saavad edendada kestlikku liikumist. Kui varasemad sekkumised on keskendunud peamiselt üksikisikutele, siis selles uurimisprojektis analüüsitakse grupipõhiste lähenemiste potentsiaali pikaajaliste muutuste loomiseks.
Tuginedes sotsiaalsete praktikate ja kogukondade teooriatele, toob projekt esile, kuidas liikumisvalikuid mõjutavad lisaks infrastruktuurile ja kliimatingimustele ka sotsiaalsed suhted peredes, organisatsioonides ja kogukondades.
Kasutades kvalitatiivseid ja kombineeritud meetodeid, analüüsitakse igapäevaseid liikumistavasid ning luuakse koosloomes kestlikku liikumist toetavaid sekkumisi. Sekkumised töötatakse välja koos Tartu organisatsioonide ja elamupiirkondadega, et uurida, kuidas organisatsioonikultuur ja sotsiaalsed sidemed kujundavad käitumist.
Uurimisprojekt annab süvitsi mineva ülevaate liikumisvalikutega seotud kogemustest ja tähendustest, aidates paremini mõista, kuidas individuaalsed praktikad ja otsused põimuvad grupi mõjudega igapäevastes liikumisharjumustes. Ühendades etnograafilised teadmised koosloomeliste ja sekkumispõhiste lähenemistega, edendab projekt kestliku liikumise uurimissuunda ning testib, kas grupitasandi sekkumised on tõhusamad kui individuaalsetele muutustele keskenduvad strateegiad.
Juhendajad: Kadri Leetmaa, Pille Metspalu
Selle doktoritöö eesmärk on välja töötada keskkonnakvaliteedi muutuste monitoorimise metoodika, mis on rakendatav üldisema tasandi planeeringute (nt riigi tasandi ja regionaalsed planeeringud või omavalitsuste üldplaneeringud) rakendamise käigus ruumiliste sekkumiste ja ruumimuutuste hindamiseks. Projekti käigus läbi viidav uurimistöö keskendub uurimislünkadele ruumilise planeerimise alases teaduskirjanduses, mis ei ole seni andnud konsensuslikke uurimistulemusi erinevate mõõtmismetoodikate kohta keskkonnakvaliteedi hindamisel, pole keskkonnatingimuste mõju heaolule käsitlenud tegevusruumi ja elukaare eksponeerituse kaudu ning on süsteemse monitooringuraamistiku asemel piirdunud läbilõikeliste hinnangutega ruumikvaliteedile. PhD projekti raames väljatöötatav monitooringumetoodika arvestab eri tüüpi asulate ja regioonide eripära ning on ühtlasi valideeritud olulisemate heaolu ja vaimse tervise mõõdikutega. Doktoriprojekt kujundatakse teadmussiirde printsiipe järgides. See eeldab doktorandilt head koostööoskust ja -valmidust suhelda planeerijate kogukonnaga Eestis ja väljaspool. Projekti raames tehtav uurimistöö eeldab varasemat kogemust eritüübiliste ruumiandmetega töötamisel ning eksperimentaalset hoiakut metoodika arendamise protsessis.
Juhendajad: Evelin Pihlap, Ivika Ostonen-Märtin, Ain Kull
Euroopa Liidu üks kesksetest eesmärkidest on välja töötada kliimamuutusega kohanemise poliitikaid, mis rakendavad erinevad atmosfäärist süsihappegaasi eemaldamise (carbon dioxide removal (CDR)) tehnoloogiaid. Metsad ja rohumaad on looduses suured süsiniku neelajad, sidudes atmosfäärist süsihappegaasi fotosünteesi käigus ning talletades seda biomassi ja mulda. Süsiniku talletamise suur potentsiaal on seadnud fookuse uusmetsastamisele, taasmetsastamisele ja rohumaade taastamisele kui looduslikule CDR tehnoloogiale. Eesti kontekstis tähendab loodusliku CDR tehnoloogia rakendamine suuremat survet meie põllumajandusmaadele ja looduslikele ökosüsteemidele, mis hakkavad kannatama maakasutuse muutuse tõttu. Selline maakasutuse muutus avaldab mõju nii maastiku kui ökosüsteemi tasandil mulla biokeemilistele reaktsioonidele, mis muudavad muldaded süsiniku salvestamise võimet ja varu ning mille mõju ulatust me tänasel hetkel ei tea. Enne, kui üldse CDR tehnoloogiaid rakendada ja ökosüsteeme häirida, on vaja uurida, kuidas muutuvad mulla omadused ja kui suur on tegelik süsiniku talletamise määr maakasutuse muutusel. Doktoritöö eesmärk on võtta uurimise alla Eesti maakasutuse muutused ning välja selgitada võimalusi ja kitsaskohti CDR tehnoloogia rakendamiseks Eestis.
Juhendajad: Kaido Soosaar, Ülo Mander
Maailma maismaast on märgaladega kaetud 5-8%. Looduslikud märgalad akumuleerivad tõhusalt süsinikku, kuna liigniiskus soodustab stabiilse süsiniku (C) salvestumist. Hetkel valitseb määramatus taastatavate märgalade ruumilise ja C talletamise ulatuse suhtes, aga ka kasvuhoonegaaside allikate hinnangute ja jätkusuutlike taastamisalternatiivide suhtes. Lisaks sellele ei ole kindlaid seisukohti kliimamuutuste mõju osas kasvuhoonegaasidele, eriti äärmuslike ilmastikunähtuste puhul. Samuti puuduvad hetkel täpsed riiklikud kasvuhoonegaaside voogude heitekoefitsiendid. Kõik need aspektid on takistuseks, et märgalasid tõhusalt kasutada süsinikuheite ja kasvuhoonegaaside voogude vähendamiseks ja kohandada neid teistes LULUCFi leevendamisvõimalustes.
Doktoritöö eesmärk on suurendada georuumilist teadmust Euroopa märgalade ning nende kasutamise ja seisundi halvenemise kohta. Töö raames kogutakse uusi katseandmeid märgalade erinevate majandamise ja taastamise režiimide kohta ning neid andmeid seotakse bioloogilise mitmekesisuse ja muude pakutavate ökosüsteemi teenustega.
Doktoritöö raames kasutatakse andmeid ALFAwetlands projekti ühisest andmebaasist (kokku 27 ala Euroopas) and RestPeat (6 ala): CO2, CH4 ja N2O vood, erinevad keskkonnaparameetrid. Hindamaks mulla CO2-bilanssi, kvantifitseeritakse C ja N salvestumine varisesse, C ja N varud maapealses ja -aluses biomassis ning C ja N käive varise lagunemisel. Andmebaasist saadud kasvuhoonegaaside voogude andmeid analüüsitakse põhjalikult koos turba koostisega ning mulla- ja vee biogeokeemiliste andmetega, et täiustada turvasmuldade kasvuhoonegaaside heitkoguste protsessipõhist modelleerimist.
Juhendaja: Argo Jõeleht
Maasoojuse laiem kasutamine on väga oluline meede, et saavutada Eesti ja Euroopa Liidu võetud kliimaneutraalsuse eesmärke, sealhulgas et täita hoonete energiatõhususe miinimumnõudeid. Eramute ja üksikhoonete energialahenduste jaoks kasutatakse üha enam maapinnalähedast või kuni mõnesaja meetri sügavust maapõue, kuid suuremate lahenduste nagu näiteks linna(osa)de kaugkütte jaoks tuleb kasutusele võtta oluliselt sügavam (2–8 km) maapõu. Doktoriprojekti peamine eesmärk on hinnata kas ja kus on Eesti kristalne aluskord piisavalt soe suurte maasoojuslahenduste arendamiseks. Eesti sügavaim puurauk ulatub ainult 800 meetrini ning temperatuuri mitmete kilomeetrite sügavusel ei saa hinnata lihtsalt temperatuuri andmete ekstrapoleerimise teel, sest temperatuuri kasvukiirust mõjutavad asukoha soojusvoo tihedus, kivimite soojusjuhtivus, kliimamuutustest tulevad häired jne. Projekti käigus täiendatakse Eesti soojusvoo tiheduse andmestiku uute mõõtmistega ning vaadatakse üle olemasolev andmestik võttes arvesse uuemaid andmeid settekivimite soojusjuhtivusest ning kliimamuutuste mõjudest. Oluline osa maasisesest soojusvoost on tekitatud radioaktiivsete elementide lagunemise tulemusena. Kristalse aluskorra kivimite radiogeense soojustootlikkuse uurimine ning selle petrofüüsikaliste parameetrite kaudu magnetvälja ja gravitatsioonivälja anomaaliatega sidumine võimaldab detailiseerida soojusvoo andmestikku ka nendes piirkondades, kus soojusvoo tiheduse määramiseks sobilikke puurauke ei ole. Neid andmeid koondades koostatakse temperatuurikaardid erinevate sügavuste jaoks ning analüüsitakse, millised Eesti piirkonnad on pespektiivikamad geotermaalenergia kasutuselevõtuks ning kui sügavalt millistes tootmismahtudes saaks soojust ammutada.
Juhendaja: Marko Kohv
Vooluveed on väga tähtsad toitaine, bioloogilise mitmekesisuse ja ühiskonna jaoks. Samal ajal on selge, et toimuvad või toimunud kliima ja maakasutuse muutustel on neile tugev mõju. Käesolev projekt analüüsib nende survetegurite mõju Eesti jõgede veerežiimile ja setete transpordile. Selleks kasutame kõrgtehnoloogilisi mõõteseadmeid, analüüsime olemasolevat pikaajalist seireandmestikku ning kasutame erinevaid ruumilise modelleerimise meetodeid nii valgala kui sängi skaalas. Lisaks analüüsitakse ka looduslähendaste lahenduste, nagu lammide taastamine ja sängisiseste elupaikade rikastamise mõju setete transpordile ning veerežiimile. Üheks põhiliseks uuringualaks on Pudisoo jõgi, kus jälgitakse juba mitu aastat setete liikumist ning taastamismeetmete mõju. Lisaks kasutatakse projektis juba kogutud veerežiimi andmeid 10 erinevalt muudetud maakasutusega märgalade paarist üle Eesti. Pikaajaliste muutuste seostamiseks maakasutuse ning kliimamuutustega kasutame Eestis riikliku seire käigus kogutud hüdroloogilised andmed. Setete kui hüdrodünaamika detailseks seireks kasutame nii traditsioonilisi settelõkse kui ka õhu- ja pealveedroone koos sonarite ja ADCP vooluhulgamõõtjatega. Projekt on jagatud kolmeks faasiks: esimene faas (aastad 1–2) uurib kliimamuutuste ja maakasutuse muudatuste ajaloolisi mõjusid ning katsetab uusi välitöö tehnoloogiaid; teine faas (aastad 2–3) keskendub setete transpordile voolukanalites ning kanalisiseste taastamismeetmete mõjule nende liikumisele; kolmandas faasis (aastad 3–4) keskendume modelleerimisele, et üldistada saadud tulemusi ja prognoosida tulevikus meie veekogudes kujunevat veerežiimi.
Juhendajad: Kaarel Lumiste, Peeter Paaver
Eesti põlevkivitööstuses on aastakümnete jooksul kuhjunud suures koguses kaevandus- ja põlevkivi töötlemise jääke millest suurima osa moodustab erineva päritolu ja koostisega hüdratiseerunud põlevkivituha setted. Tuhajäätmete taaskasutus on olnud madal ning ladestatud tuhajäätmete väärindamisega ei ole siiani praktiliselt üldse tegeletud. Käesoleva projekti peamiseks eesmärgiks on leida viise ladestatud põlevkivitööstuse jääkmaterjalide kasutamiseks sekundaarse toormena kõrge lisandväärtusega sideainete-ehitusmaterjalide tootmiseks. Enamik põlevkivitööstuse jäätmetest on keemiliselt aktiiveeritavad, mis võimaldab nende väärindamist keemilis-mehaanilise aktiviseerimise ning ekstraheerimisprotsesside abil. Projekti uurimistöö keskendub ladestatud tuha- ja aheraine jäätmete mehaanilis-keemilisele reaktivatsioonile, võimaldades jäätmete taaskasutust alternatiivsete leelisaktiveeritud sideainetena, et vähendada nii uute maavarade kaevandamise vajadust kui ka meie üldist keskkonna jalajälge.
Juhendajad: Riho Mõtlep, Peeter Somelar
Ida-Virumaal on kontsentreerunud enam kui miljard tonni erinevaid põlevkivitööstuse jäätmeid, mida praktiliselt ei kasutada, aga mis kujutab endast potentsiaalselt väärtuslikku sekundaarset tooret erinevatele tööstusharudele. Sellised jäätmeladestud on mitmekesise päritolu, koostise ja arengulooga, mis raskendab nende kasutuselevõttu. Jäätmete koostise ja heterogeensuse süsteemsed uuringud võimaldavad tuvastada erinevaid kasutusvõimalusi keemiatööstuses, ehitusmaterjalide tööstuses, väetisetööstuses ning täitematerjalidena. Projekti üldiseks eesmärgiks on süsteemse lähenemise kaudu selgitada Ida-Virumaa tahkete jäätmete koostis ning hinnata parimaid võimalusi nende väärindamiseks. Selleks koostatakse ülevaade Ida-Virumaa tahketest jäätmetest, koostöös ettevõtetega viiakse läbi tahkete jäätmete koostise ja heterogeensuse uuringud ning leitakse võimalikud olemasolevad kasutuslahendused jäätmete väärindamiseks nii keemiatööstuses kui ka ehitusmaterjalide tööstuses.
Juhendaja: Huber Raul Flores Macario
Liikumine on hea enesetunde jaoks hädavajalik ja kontaktspordialad soodustavad pikaajalist füüsilist aktiivsust. Kuid nende intensiivsus võib põhjustada terviseriske, sealhulgas lihaskahjustusi ja ajurabandusest tingitud kognitiivseid probleeme. Olemasolevad kantavad seadmed jälgivad üldist aktiivsust, kuid ei suuda anda rakendatavaid teadmisi kontaktspordi kohta. Käesolevas projektis kavandatakse kantavaid seadmeid, mis jälgivad spetsiaalselt kontaktspordi mõju tervisele, jälgides treeningu käigus toimuvat järkjärgulist halvenemist. Samuti uurime strateegiaid, kuidas parandada kantavate seadmete kasutuselevõttu, integreerides mitme seadme andmeid. Meie lähenemisviis parandab kasutajate kaasatust, pakkudes reaalajas tagasisidet terviseprobleemide ennetamiseks ja treeningu optimeerimiseks, arendades kontekstipõhiseid põhjendusi, mis annavad rikkalikumaid teadmisi.
Juhendajad: Abbas Cheddad, Kallol Roy, Victor Henrique Cabral Pinheiro
Käesolev "Võltsitud meedia kohtuekspertiisi" uurimisprojekt käsitleb digitaalajastul meediavõltsingute tuvastamise kriitilist väljakutset, keskendudes intelligentse automaatse süsteemi väljatöötamisele võitlemaks deepfake-tehnoloogiatega. Kuna võltsitud pildid ja videod levivad, potentsiaalselt vallandades ühiskondlikke rahutusi ja poliitilist ebastabiilsust, on selle projekti eesmärk luua praktilisi uurimistulemusi, mis parandavad meedia kohtuekspertiisi võimekusi. Metoodika hõlmab võltsitud meedias statistiliste moonutuste analüüsimist, generatiivsete vastandvõrkude (GAN) arhitektuuride uurimist ja Halide programmeerimiskeele kasutamist optimeeritud rakendamiseks. Praegu tegelevad vähesed uurimisrühmad tõhusalt meediavõltsingute tuvastamisega, kusjuures olemasolevad meetodid on ebausaldusväärsed ja ebastabiilsed. Eraldades olulisi sõrmejälgi keerukatest generatiivsetest mudelitest nagu StyleGAN, võime olla võimelised looma keerukamaid tuvastamismehhanisme, mis suudavad tuvastada kunstlikult genereeritud sisu. Meie uurimistöö lubab märkimisväärseid ühiskondlikke hüvesid, sealhulgas avalikkuse teadlikkuse tõstmist digitaalse väärinfo kohta, kvaliteetsete akadeemiliste publikatsioonide loomist ja potentsiaalselt leidude integreerimist ülikoolide (UT) õppeprogrammidesse. Kuna deepfake-tehnoloogiad muutuvad üha keerukamaks, esindab see projekt olulist teaduslikku vastust digitaalselt manipuleeritud meedia kasvavale ohule, pakkudes tugevat lähenemisviisi digitaalse teabe terviklikkuse kaitsmiseks ja kaotatud usalduse taastamiseks digitaalse meedia vastu.
Juhendajad: Somnath Banerjee, Kallol Roy
Valeinformatsioon on olnud pikaajaline ja tõsine mure generatiivse tehisintellekti areneval maastikul. Sotsiaalmeedia tõus on oluliselt lihtsustanud sisuloomet ja -jagamist, mis on omakorda soodustanud võltsveebisisu kiiret levikut ning võimendanud selle mõju. Suured keelemudelid (LLM-id), näiteks ChatGPT ja GPT-4, on näidanud tähelepanuväärset oskust loomulike keeletöötlusülesannete osas, valmistades teksti, mis sarnaneb lähedalt inimese kirjutamisega. Kuigi need mudelid pakuvad potentsiaali väärinfo avastamiseks, võimendades oma ulatuslikke teadmistebaase, kujutavad nad endast ka riske. LLM-e saab ära kasutada, et tekitada eksitavat sisu, mida on veenvam ja raskem avastada kui inimtekkelist väärinformatsiooni. Selle projekti eesmärk on välja töötada asjatundjate (MoE) masinõppe tehnikate segu väärinfo leevendamiseks. MoE koosneb mitmest spetsialiseeritud närvivõrgu mudelist (ekspertidest), millest igaüks on spetsialiseerunud keele erinevatele aspektidele (nt süntaks, kõneosad, semantika), mis on ühendatud väravavõrguga. Väravavõrk suunab sisendteksti vastavasse asjatundlikku alavõrku, et lahendada väärinfo ülesandeid. Teeme ettepaneku ehitada välja ametlik tõendaja ekspert, kes töötab tandemis koos teiste meie väljapakutud MoE arhitektuuri statistiliste/neutraalsete ekspertidega. Vormiline tõendaja hindab süstemaatiliselt teksti loogilist struktuuri, et tuvastada ja kontrollida võimalikku väärinformatsiooni. Kombineerides statistiliste ja formaalsete kontrollimeetodite tugevusi, on ansambli eesmärgiks efektiivselt avastada ja leevendada valeinfo levikut. Kavandatav MoE arhitektuur pakub paljutõotavat teed nende ohtude tõrjumiseks ja infoökosüsteemide terviklikkuse toetamiseks. See kahetahuline strateegia käsitleb nii väärinfo probleemi sotsiaalseid kui ka tehnilisi mõõtmeid.
Juhendaja: Marina Lepp
Hiljutised edusammud tehisintellekti valdkonnas on loonud võimalusi hariduse personaliseerimiseks ja skaleerimiseks viisil, mis varem polnud võimalik. Kaasaegsed õppijad kasutavad juba praegu suuri keelemudeleid (LLM-e), nagu ChatGPT, Gemini või DeepSeek, et keerulisi mõisteid kiiresti selgeks saada ja asjakohast teavet leida. Siiski kipuvad need üldkasutatavad vahendid olema ebatäpsed ja tootma "hallutsinatsioone", mis võivad õppija segadusse ajada. Neil puudub ka metoodika, mis suunaks õppija samm-sammult õige vastuseni. Tõhus tehisintellektil põhinev õppevahend peaks rõhutama nii täpsust kui ka pedagoogilisi õpetamismeetodeid, mitte lihtsalt vastama küsimustele.
Välistoelise genereerimise (RAG) tehnoloogia võimaldab tehisintellekti süsteemidel integreerida kursusespetsiifilist materjali LLM-i võimekusega, kuid nende tehnoloogiate kohandamine pedagoogiliste metoodikatega on endiselt keeruline. Kavandatav doktoritöö hõlmab tehisintellektil põhineva õppeassistendi (AITA) prototüübi loomist, integreerimist ja hindamist. AITA pakub personaliseeritud lähenemist, kontekstiteadlikku tagasisidet ning toestatud õppimiskogemust. AITA arhitektuuris kasutatakse kureeritud vastuste jaoks RAG-i, mis kasutab Tartu Ülikooli kursuste või MOOC-ide sisu. Mudelit ajendatakse õppijaid juhendama ja suunama, mitte lihtsalt küsimustele vastama. Suurt tähelepanu pööratakse parima mudeli leidmisele, mis suudaks anda kvaliteetseid vastuseid nii inglise kui ka eesti keeles.
Uurimisetapid hõlmavad kirjanduse ülevaadet LLM-idest, RAG-meetoditest ja hariduslike viipade koostamisest, millele järgneb prototüübi loomine ja rakendamine ühel informaatika kursusel. Hindamine toimub tulemusmõõdikute, küsitluste ja intervjuude kaudu, et mõõta õppijate õpitulemuste paranemist ja õppejõudude töökoormuse vähenemist. Käesoleva doktoritöö eesmärk on parandada STEM-hariduse kvaliteeti ning luua tõhusaid praktikaid tehisintellekti kasutavaks õppetööks.
Juhendaja: Hina Anwar
Kasvav nõudlus tehisintellekti lahenduste järele toob kaasa olulisi energiatarbimise väljakutseid, kuid olemasolevad tööriistad pakuvad piiratud tuge energiatõhususe hindamiseks ja optimeerimiseks varajases arendusetapis. Selle doktoritöö eesmärk on pakkuda luua ECOMod, ennustus- ja soovitussüsteemi, mis on loodud tehisintellekti lahenduste energiatarbimise varaseks hindamiseks. Kasutades tehisintellekti energia mõõtlusalust saab ECOMod ennustada energiakasutust erinevatel kasutusjuhtudel ja anda praktilisi soovitusi tehisintellekti mudelite optimeerimiseks, et tasakaalustada energiatõhusust ja käiguaja jõudlust. Rakendatavuse tagamiseks reaalse maailma kontekstis süsteem täiustatakse ja keskendutakse mobiilsuse ja tervishoiu valdkondadele. Lisaks toetab see lähenemisviis ülemaailmseid jätkusuutlikkuse eesmärke ja on kooskõlas regulatiivse raamistikuga, nagu Euroopa Liidu tehisintellekti akt, edendades vastutustundlikku ja energiatõhusat tehisintellekti arendamist.
Juhendaja: Helger Lipmaa
Võrespõhine krüptograafia üks kõige robustsematest lähenemisviisidest postkvantturvalisuse saavutamiseks. Selle doktoritöö eesmärk on konstrueerida uusi võre-eeldustel (näiteks SIS või LWE) põhinevaid lakoonilisi nullteadmustõestusi (zkSNARKe), kasutades võre-eeldusi. Kuna sellised võreprobleemid on turvalised nii klassikaliste kui ka kvantründajate vastu, on seda ka nendel põhinevad zk-SNARKid. Doktorant uurib uusi polünoomide kinnistusskeeme ja aritmeetiliste skeemide aritmetiseerimisi, mida saaks efektiivselt seondada võrestruktuuridega. Tähelepanu pööratakse tõestuse suuruse, tõendaja tööaja ja verifitseerija keerukuse optimeerimisele, säilitades samas tugeva teoreetilise usaldusväärsuse. Rangete redutseerimiste ja formaalsete turvatõendite abil seotakse need zk-SNARKid hästi uuritud võre-eeldustega. Lisaks sellele mõõdetakse prototüübi rakenduste abil tegelikku rakendatavust erinevates valdkondades, alates detsentraliseeritud rahandusest (DeFi) kuni privaatsust säilitava andmeanalüütikani. Esimised uurimisülesanded hõlmavad olemasolevate võrega seotud zk-SNARKide analüüsi ja peamiste efektiivsuspuudujääkide tuvastamist. Edasine töö keskendub uute meetodite väljatöötamisele, mis kasutavad ära võrede spetsiifilisi algebralisi omadusi. Üliõpilane integreerib need meetodid terviklikuks süsteemiks, mis tagab kokkuvõtliku kommunikatsioonikulu ja tugeva turvalisuse. Lõppkokkuvõttes luuakse selle projektiga tugev raamistik praktiliste, võrepõhiste zk-SNARKide jaoks, mis on turvalised ka kvantohtude suhtes. Doktorant ja kaastöötajad avaldavad tippkrüptograafia ja kodeerimisteooria kohtades.
Juhendaja: Miika Hannula
Loogika on arvutiteaduse alusvahend, mis toetab päringukeeli nagu SQL ning pakub masinast sõltumatuid ülevaateid keerukusklassidest kirjeldava keerukusteooria kaudu. Kavandatav doktoritöö eesmärk on laiendada seda alustavat rolli, töötades välja vahendeid arvutuslikuks ja kirjeldavaks analüüsiks probleemide lahendamiseks erinevates poolrõngaste klassides. Poolrõngaid, nagu Boole’i poolrõngas ja troopiline poolrõngas, kasutatakse tänapäeval andmebaaside päringute hindamisel. Idee seisneb selles, et andmebaasi fakte märgistatakse poolrõnga väärtustega ja neid väärtusi levitatakse päringute kaudu, et näidata vastuste usaldusväärsust, maksumust või päritolu. Näiteks võib sama päring anda kas graafi transitiivse sulundi või lühimad teepikkused sõlmede vahel, sõltuvalt valitud poolrõngast.
Poolrõngassemantika on kasvav huvivaldkond, eriti andmebaasiteoorias ja arvutiteaduse loogikas. See doktoritöö uurib, kuidas loogika, andmebaaside ja arvutuste põhimõtted laienevad Boole’i kontekstist üldiste poolrõngaste konteksti. Võimalikud uurimissuundad hõlmavad märgistatud andmebaaside normaliseerimise üldistamist, poolrõngaste arvutuse kirjeldava keerukusteooria arendamist, mis põhineb Blum-Shub-Smale’i arvutusmudelil, ning lõplike mudelite teooria uurimist loogikatele, millel on poolrõngassemantika.
Üliõpilane saab kasu ettevalmistavatest kursustest Tartu Ülikoolis ning kavandatavast kuuekuulisest õpinguperioodist Helsingi Ülikoolis, kus toimub loogika edasiõpe. Koostööpõhised lugemisrühmad ja teaduslikud arutelud parandavad samuti üliõpilase õppimiskogemust. Projekt hõlmab rahvusvahelist koostööd Soome, Ühendkuningriigi ja Saksamaa partneritega. Selle uurimistöö eesmärk on anda oluline panus poolrõngassemantika kasvavasse teadmistepagasisse, pakkudes paljulubavaid võimalusi uurimiseks ja innovatsiooniks.
Juhendaja: Vesal Vojdani
Selle doktoritöö eesmärk on parandada tarkvara automaatverifitseerimise tööriistade usaldusväärsust ja kasutatavust, arendades uusi algoritme programmide korrektseks staatiliseks analüüsiks, luues masinkontrollitavaid tunnistusi ja pakkudes inimloetavaid selgitusi analüüsi tulemustele. Uurimistöö keskendub andmejooksusid selgitatavatele tunnistustele, teoreetilistele tulemustele selgitatavas abstraktses interpretatsioonis ja verifitseerimisalgoritmide järjest hindamisele nende praktilise tõhususe tagamiseks.
Juhendaja: Prof Kuldar Taveter
Inimekeskse tehisaru (TA) süsteemid on TA süsteemid, mis vastavad inimese eesmärkidele, kontekstile ja muredele. Oluline on, et inimkesksed TA süsteemid vastaksid inimväärtustele, mida on põhjalikult uuritud psühholoogias ja sotsioloogias. Kuna TA lõppkasutajate emotsioonid annavad märku inimväärtuste järgimisest või rikkumisest, puudutab oluline osa doktoriprojektist empaatiliste TA süsteemide kavandamist.
Praegused lähenemisviisid inimkesksete TA süsteemide kavandamiseks on valdavalt juhtumipõhised ja ei arvesta TA süsteemide suurema määramatuse ega riskidega. Vastavas teaduskirjanduses on juhitud tähelepanu sellele, et ainult vähesed teadustööd käsitlevad inimkesksete TA süsteemide nõuete analüüsi.
Käesoleva doktoriprojekti põhieesmärgiks on välja töötada korduvkasutatav raamistik inimkesksete TA süsteemide kavandamiseks. Selle eesmärgi saavutamiseks töötame esmalt välja inimväärtuste taksonoomia TA süsteemide jaoks. Seejärel uurime inimeste vajadusi emuleeritud emotsioonidega AI järele ning uurime ja kombineerime emotsioonide äratundmise meetodeid. Võttes aluseks väljatöötatud inimväärtuste taksonoomia TA süsteemide jaoks, inimeste vajadused emuleeritud emotsioonidega TA järele ja emotsioonide äratundmise meetodid, töötame välja raamistiku empaatiliste inimväärtusi arvestavate tehisarusüsteemide kavandamiseks, mis koosneb meetoditest inimväärtusi ja emotsioone esitavate nõuete leidmiseks, modelleerimiseks ja valideerimiseks.
Juhendajad: Janno Siim, Helger Lipmaa
FRI-põhised STARKid kasutavad kodeerimisteoorial põhinevaid interaktiivseid oraaklitõestusi (IOP), et saavutada skaleeritavaid, läbipaistvaid nullteadmustõestusi ilma usaldatava seadistuseta. STARKid implementeerivad hulkliikmete madala järgu testimist kasutades efektiivset „Fast Reed-Solomon Interactive“ protokolli, mis võimaldab peaaegu lineaarset tõestusaega ja kiiret verifitseerimist. Hiljutistes teadusuuringutes on välja pakutud optimeeritud FRI variante, mis veelgi vähendavad tõestaja ja verifitseerija keerukust ja tõenduste suurust. Meie Arvutiteaduse Instituudis töötab kodeerimisteooria rühm, kellel on pikaldane kogemus veaparanduskoodidega töötamise osas. Tehes nendega tihedat koostööd, kohandab doktorant klassikalisi ja töötab välja uusi veaparanduskoode, mis optimeerivad IOP-protokolle STARK-stiilis tõestuste jaoks. Kasutame seda sünergiat, et saavutada paremaid kaugusomadusi, kiiremat interpolatsiooni ja uudseid läheduskatseid, mis kõik on olulised usaldusväärsete zk-SNARKide jaoks. Empiiriliseks valideerimiseks implementeerib tudeng prototüübi, et hinnata efektiivsuse kasvu plokiahela ja jaotatud pearaamatu kontekstis. Lõppkokkuvõttes on meie eesmärk luua tulevikukindel, kvantkindel alus zk-SNARKidele, kasutades selleks kaasaegseid koodipõhiseid IOP raamistikke. Koostöö meie kodeerimisteooria ja krüptograafia rühmade vahel tagab antud uurimistöö tipptaseme, mis tähendab pikaajalist mõju STARK-põhistele protokollidele. Doktorant ja kaastöötajad avaldavad tippkrüptograafia ja kodeerimisteooria kohtades.
Juhendajad: Amnir Hadachi, Salijona Dyrmishi
Linnastumine on oluliselt suurendanud teedeliikluse heitkoguseid, halvendades õhukvaliteeti ja linnakeskkonna elamiskõlblikkust. Selle väljakutse lahendamine nõuab täiustatud seire-, analüüsi- ja leevendusstrateegiaid. Seetõttu uurib see doktoritöö asjade interneti (IoT) ja masinõppe (ML) tehnoloogiate integreerimist, et täiustada reaalajas heitkoguste jälgimist, optimeerida liiklusvoogu ja edendada jätkusuutlikke linnalahendusi. Lisaks analüüsib projekt, kuidas need tehnoloogiad saavad toetada süsiniku sidumise jõupingutusi nutika linnarohelise taristu abil. Kasutades tehisintellektipõhist automatiseerimist, püüab see uurimus kaasa aidata jätkusuutlikele nutikatele linnadele, kus on puhtam õhk, parem linnaplaneerimine ja keskkonnasõbralikumad liikuvuslahendused.
Juhendaja: Dmytro Fishman
See doktoritöö projekt keskendub uuenduslike, tõhusate ja väga täpsete instancetundlike segmentatsioonimudelite arendamisele biomeditsiinilistes rakendustes, eriti mikroskoopiapiltidelt tervete rakkude segmentatsioonile. Instance-segmentatsioon on oluline, et täpselt tuvastada ja eraldada üksikud objektid pildil. Biomeditsiinilistes valdkondades, nagu rakkude segmentatsioon, on see täpsus väga oluline, kuna rakkude arv ja omadused on olulised näitajad proovi tervisest. Praegused mudelid nagu Mask-RCNN ja MaskDINO toimivad hästi looduspiltide puhul, kuid neil on raskusi biomeditsiiniliste piltidega, kus rakud on heterogeensed, segunevad taustaga, kattuvad ja mõnikord on osaliselt läbipaistvad.
Ettepaneku lahendus on uus instance-segmentatsiooni arhitektuur nimega Instance Aware U-Net (IAUnet). See arhitektuur integreerib instance-tundlikkuse U-Net mudelisse, kasutades päringupõhiseid mehhanisme täpseks pikseli-ja-instance klastriks jagamiseks. IAUnet on loodud kattuvate rakkude käsitlemiseks ning on täpne ja kergekaaluline, muutes selle praktiliseks biomeditsiiniliste piltide analüüsiks. Mudeli üleolekuse valideerimiseks avaldab projekt spetsiaalselt selleks uurimistööks kogutud ja märgistatud kattuvate vähirakkude kohandatud andmekogumi.
Doktoritöö algab IAUneti töö lõpetamisega, mis on peaaegu esitamisel. Aktsepteerimisel tehakse kattuvate lahtrite kohandatud andmestik avalikult kättesaadavaks. Järgmises etapis testitakse mudeli võimet tuvastada ja segmentida kattuvaid rakupiirkondi, kasutades nii kohandatud andmekogumit kui ka avalikult kättesaadavaid andmekogumeid. Lõpuks uuritakse projektis täiendavaid optimeerimisi, et laiendada IAUneti rakendatavust muudele biomeditsiinilise pildistamise ülesannetele peale raku segmenteerimise.
Juhendajad: Mubashar Iqbal, Raimundas Matulevičius
Nutikad taristud seisavad silmitsi paljude väljakutsetega nagu suuremahuliste asjade internetiseadmete andmete haldamine ja salvestamine, reaalajas suhtluse võimaldamine, turvalisuse tagamine ja kasutajate privaatsuse kaitsmine. Need raskused rõhutavad vajadust integreerida plokiahela tehnoloogia ja tehisintellekti nutika taristu alla. Seega on selle projekti eesmärk luua terviklik raamistik nutika taristu turvalisuse jaoks, võimendades plokiahelat ja tehisintellekti. Plokiahel tutvustab detsentraliseeritud, hajutatud ja võltsimiskindlat süsteemi, mis hõlbustab turvalist ja läbipaistvat andmete jagamist erinevate komponentide ja sidusrühmade vahel. See integratsioon suurendab nutikate taristute üldist turvalisust, tõhusust ja töökindlust. Samuti võimaldab tehisintellekti nutikas taristu anomaaliate reaalajas tuvastamist, ennustavaks hoolduseks ja intelligentseks otsuste tegemiseks, et tugevdada nutikat taristut võimalike turvariskide eest.
Juhendaja: Victor Henrique Cabral Pinheiro
Tasude häkkimine (reward hacking, RH) on nähtus, kus stiimulõppe (reinforcement learning, RL) agendid kasutavad ära tasustamisfunktsioonide ebatäiuslikkust. See probleem muutub eriti kriitiliseks suurte keelemudelite (large language models, LLM) koolitamisel inimtagasisidega stiimulõppe (reinforcement learning with human feedback, RLHF) abil, kuna eesmärkide mittevastavus võib viia ootamatute ja potentsiaalselt ohtlike käitumismustriteni. Seetõttu võivad piisavalt võimekad RL-agendid, mis on treenitud saavutama kõrgeid tasusid erinevates keskkondades, kujuneda hoopis tasustamise häkkeriteks.
Soovimatud tasude häkkimise juhtumid ilmnevad näiteks siis, kui masinõppemudelid õpivad muutma koodiülesannete testimiseks mõeldud ühikteste või looma kallutatust sisaldavaid vastuseid, mis matkivad kasutaja eelistusi. Sellised juhtumid on tõsised takistused nende mudelite kasutuselevõtuks reaalses maailmas. Tasude häkkimine võib avaldada ühiskonnale olulist mõju, kuna halvasti joondatud LLM-id võivad kahjustada usaldust kriitiliste valdkondade vastu, nagu tervishoid ja autonoomsed süsteemid.
Tänased tasude häkkimise leevendamise meetodid keskenduvad spetsiifiliste tasustamisfunktsioonide ümberkujundamisele või loogikapõhiste piirangute rakendamisele, mis pakuvad vaid ajutisi lahendusi. Antud projekt käsitleb tasude häkkimise probleemi, tutvustades informatsiooniteoreetilist raamistikku tasustamismudelite loomiseks, mis aitab seda nähtust vähendada LLM-i koolitamisel RLHF-i abil. Informatsiooniteooriast pärit entroopia ja vastastikuse info (mutual information) kontseptsioonide abil kavandatakse uued tasustamismudelid, mis motiveerivad RL-agente eelistama mõtestatud ja üldistatavaid käitumismustreid tasude häkkimise asemel, aidates seeläbi LLM-e joondada inimlike kavatsustega.
Selles töös sõnastatakse tasustamise modelleerimine esmalt variatsioonilise optimeerimise probleemina (variational optimization problem), kasutades informatsioonilise kitsenduse (information bottleneck, IB) eesmärkfunktsiooni. IB optimeerimine võimaldab juhtida varjatud esitust (latent representation), mis vahendab mudeli väljundeid ja inimlikke eelistusi. Optimeerimise käigus eemaldatakse varjatud esituse kaudu informatsioon, mis ei ole inimlike eelistustega seotud ja võib põhjustada eelarvamusi (bias). Teine meetod, mida esitleme, on sujuva müra (smooth noise) kasutamine RL-agendi tasustamisfunktsioonides. Väike juhuslik häire (mis jääb RL-agendi kontrolli alt välja) tasustamisel takistab agentidel seostamast sujuva müra parameetreid (keskmine ja dispersioon) tasuga. See nõrgendab RL-agente ja vähendab tasude häkkimise käitumise esinemist.
Juhendaja: Hedi Peterson
Tehisintellekti (TI) areng muudab eluteadusi, eriti pilditöötluse valdkonda. Doktoritöö eesmärk on arendada innovaatilisi AI-põhiseid tööriistu ja raamistikke, et lahendada eluteaduse pilditöötluse väljakutseid, parandades andmeanalüüsi täpsust ja efektiivsust. Uurimistöö pakub skaleeritavaid lahendusi teadlastele, kes töötavad keeruliste kujutiste andmetega, edendades seeläbi meie arusaamist raku- ja organismitasandi protsessidest.
Esimene eesmärk on arendada edasi veebirakendust FiBar, mis mõõdab skaneeriva elektronmikroskoopia (SEM) kujutistelt kiudude läbimõõtu. Erinevalt praegustest meetoditest kasutab FiBar TI-põhiseid algoritme, et parandada mõõtmise täpsust ja kohandatavust.
Teine eesmärk on täiustada suure läbilaskevõimega rakusisest mudelit, integreerides TI-põhiseid tunnuste eraldamise tehnikaid. Selle töö käigus uuritakse bakteriaalsete infektsioonide mõju eukarüootsete rakkude morfoloogiale ja dünaamikale, lahendades probleeme, mis jäävad selliste tööriistade nagu CellProfiler võimekusest väljapoole, tuvastades väikeseid, sageli tähelepanuta jäävaid morfoloogilisi muutusi.
Lisaks uuritakse doktoritöös AI-meetodite rakendatavust erinevate rakutüüpide ja liikide vahel, pöörates erilist tähelepanu rakkude ja/või teiste bioloogiliste süsteemide jälgimisele pikaajalistes uuringutes. Teadvustades, et paljudel teadlastel puuduvad tõhusad tööriistad või ressursid pildiandmete analüüsimiseks, püütakse selle tööga arendada sihipäraseid TI-lahendusi, et ületada need lüngad.
Töö keskendub järgmistele probleemidele: (1) FiBari arendus ja valideerimine, (2) rakusisese mudeli täiustamine ja (3) jälgimise ning erinevate rakutüüpide rakendatavuse uurimine TI abil. Uuringu tulemused jagatakse teaduspublikatsioonide, konverentside ja avatud lähtekoodiga veebitööriistade kaudu, tagades juurdepääsetavuse ja maksimaalse mõju eluteaduste kogukonnas.
Juhendaja: Dmytro Fishman
See doktoritöö eesmärk on uurida täpset objekti klassifitseerimist kaasaegsete segmentatsioonimudelite abil meditsiinipiltide töötlemises. Traditsioonilised objekti klassifitseerimise meetodid ennustavad iga pildi kohta ühe klassi märki, näiteks banaani pildi tuvastamist. See lähenemine töötab hästi siis, kui on saadaval ainult piltide tasemel märgendid, kuid meditsiinipiltides, kus täpsus on ülioluline, esineb mitmeid väljakutseid. Üks suur probleem on see, et sellised mudelid ei suuda tuvastada, millised konkreetsed pikslid pildil objekti esindavad, mis viib taustamüra ja ülemäärase kohandamiseni, eriti siis, kui andmed on piiratud ja taustamüra on silmapaistev.
Käesolev projekt pakub alternatiivset lähenemist, kasutades segmentatsioonimaski, mis pakub objekti kohta rohkem üksikasjalikku teavet. Pakendades piksli taseme ülevaateid, aitavad segmentatsioonimaskid mudelitel paremini eristada olulisi omadusi taustamürast. Eelnevad uuringud on näidanud, et segmentatsiooniga juhitud klassifitseerimise lähenemine võib mudeli täpsust parandada. Kuigi piksli taseme maske on keerulisem hankida, vähendavad need oluliselt ülemäärast kohandamist ja parandavad mudeli täpsust, mis on oluline tegelike meditsiiniliste väljakutsete lahendamiseks.
Projekt alustab x magistritöö lõpuleviimisega, mis keskendub segmentatsiooni kasutamisele rakkude tsükli klassifitseerimiseks mikroskoopiliste piltide põhjal. Seda võrreldakse traditsiooniliste piltide tasemel klassifitseerimisvõtete ja omadustel põhinevate masinõppe mudelitega. Edasine töö laiendab seda lähenemist teistele meditsiinipiltide ülesannetele, et parandada klassifitseerimise täpsust ja vastupidavust erinevates rakendustes.
Juhendaja: Dmytro Fishman
Siinne doktoriõppe projekt keskendub mäluefektiivsete süvendiõppe mudelite uurimisele täisfunktsionaalsete 3D meditsiinipiltide genereerimiseks, keskendudes eelkõige 3D mikroskoopia piltide täpsustamisele. Hiljutised mikroskoopia edusammud võimaldavad bioloogiliste komponentide, näiteks rakkude, detailset 3D kujutamist, kuid väljakutseks on ikka veel uduseid pilte, mis tekivad valguse leviku tõttu sügavamates struktuurides. Klassikalised meetodid ei ole olnud efektiivsed, samas kui süvendiõppe lähenemised on osutunud paljulubavaks, sealhulgas meie varasemad tööd.
Kavandame kasutada tipptasemel generatiivseid mudeleid, nagu GAN-id ja difusioonimudelid, 3D mikroskoopia piltide udususe vähendamiseks. Oluline uuendus seisneb nende mudelite optimeerimises mäluefektiivsuse saavutamiseks, võimaldades nende kasutamist tavalistes arvutites, muutes need kergesti kergesti kergesti ligipääsetavaks laiemale bioloogide ja teadlaste ringile.
Doktoriõppe plaan hõlmab praeguste tööde lõppviimistlust GAN-idega 3D mikroskoopia piltide udususe vähendamiseks, mudeli suuruse ja mälukasutuse vähendamiseks proovide optiliste omaduste kaudu ning kasutusjuhtude uuringute läbiviimist, et näidata tehnoloogia rakendatavust bioloogilistes katsetes.
Juhendaja: Radwa El Shawi
Andmemahukate rakenduste kasvav levik on viinud voogandmete esilekerkimiseni kui masinõppe (ML) olulise valdkonnani. Erinevalt paketipõhisest õppimisest nõuavad voogülesanded, et mudelid kohaneksid pidevalt muutuvate andmejaotustega ilma staatiliste andmekogumite uuesti treenimise võimaluseta. Automaatne masinõpe (AutoML) on revolutsiooniliselt muutnud mudelivalikut ja hüperparameetrite optimeerimist pakettrežiimis, kuid selle rakendamine voogülesannetes on jätkuvalt märkimisväärne väljakutse. Käesolev ettepanek keskendub uute AutoML-tehnikate arendamisele, mis on kohandatud voogkeskkondadele, tagades reaalajas kohanemisvõime, efektiivsuse ja töökindluse dünaamilistes andmestsenaariumides.
Juhendaja: Meelis Kull
Kuna tehisintellektisüsteeme integreeritakse üha enam kriitilise tähtsusega rakendustesse, siis on nende hübriidsete süsteemide töökindluse tagamine järjest tähtsam. Traditsiooniline tarkvaratehnika võimaldab struktuurset ja prognoositavat käitumist, samas kui masinõpe võimaldab paindlikkust ja kohanemisvõimet. Hübriidsed tehisintellektisüsteemid ühendavad mõlemi tugevused, kuid toovad kaasa ka uusi väljakutseid. Närvivõrgud suudavad tuvastada keerulisi mustreid, kuid võivad tundmatute sisendite puhul anda eksitavalt enesekindlaid ja valesid vastuseid. Selline ettearvamatus toob kaasa suured riskid kõrgete panustega valdkondades nagu tervishoid ja automatiseerimine, kus vead võivad õõnestada usaldust ja ohutust.
Käesolev uurimistöö keskendub hübriidsete tehisintellektisüsteemide töökindluse parandamisele, töötades välja meetodeid masinõppemudelite ebakindluse tuvastamiseks ja haldamiseks. Närvivõrkude integreerimine struktureeritud ja kontrollitava tarkvaraga aitab tagada, et tehisintellekt tegutseb selgelt määratletud pädevuspiirides. Eesmärk on arendada hübriidsüsteemide otsustusprotsesse nii, et need muutuksid vastupidavamaks, läbipaistvamaks ja usaldusväärsemaks.
Juhendaja: Huber Raul Flores Macario
Hajutatud masinõpe (DML) täiustab tehisintellekti detsentraliseeritud süsteemides, mida rakendatakse keskkonnaseire ja droonide jälgimise valdkonnas. Koolituse föderatsiooni abil parandavad meetodid, nagu jagatud ja föderatiivne õppimine, mudeli jõudlust, kuid andmete jaotamine tekitab turvariske, eriti mürgitatud andmete tõttu. Kuna DML laieneb seadmetesse, nagu autonoomsed sõidukid, droonid ja nutiseadmed, suureneb mürgistusrünnakute oht, mis võib häirida kriitilisi funktsioone ja tekitada kahju. Praegused mürgituse tuvastamise meetodid on ebatõhusad suuremahuliste, erinevaid seadmeid hõlmavate DML-rakenduste puhul. Enamik lahendusi tuginevad pilvepõhisele anomaaliate tuvastamisele, mis on detsentraliseeritud süsteemide puhul ebapraktiline, samas kui XAI-meetodid on aeganõudvad ja nõuavad füüsilist tagasikutsumist. Teised meetodid, mis analüüsivad kohalikke mudeluuendusi, vajavad privilegeeritud juurdepääsu, mis muudab nende rakendamise keeruliseks. Käesolevas projektis pakutakse välja uudne lähenemisviis mürgistusrünnakute tuvastamiseks ilma serverile või mudelile juurdepääsuta, jälgides seadme I/Ooperatsioone, mida mõjutavad mudeli jõudlus ja sisemised parameetrid. Analüüsides jõudluse muutusi aja jooksul ja seadmete lõikes, saab tuvastada ebanormaalset käitumist, isoleerides mõjutatud seadmed. See meetod parandab DML-i turvalisust, mis on oluline suuremahuliste, julgeolekukriitiliste seadmete, näiteks droonide, autonoomsete sõidukite ja asjade interneti seadmete puhul, kus mürgitusrünnakutel võivad olla tõsised tagajärjed.
Juhendajad: Anna Aljanaki, Kallol Roy, Raivo Jaaniso, Heikki Junninen
Projekti peamiseks eesmärgiks on masinõppe meetodite arendamine digitehnoloogiale, mis tänu mitteinvasiivsele kasutusviisile võimaldab krooniliste ajuhaiguste laiaulatuslikku skriinimist ning seeläbi suurendab oluliselt nende avastamist varases presümptomaatilises staadiumis. Tehnoloogia põhineb inimese organismist lenduvate, eelkõige väljahingatavas õhus sisalduvate haiguse biomarkerite analüüsil elektroonilise ninaga, mille eduka rakendamise eelduseks on eelnev detailne massispektromeetriline uuring ja uute masinõppe mudelite väljatöötamine. Töös analüüsitakse massspektromeetrilisi andmeid hingeõhu proovide võtmise metoodika väljatöötamiseks ning arendatakse masinõppe mudeleid biomarkerite tuvastamiseks massispektromeetria andmetest. Lisades lenduvate ühendite sensorite andmed, leitakse optimaalne mudel elektroonilise nina prototüübile.
Juhendajad: Liis Siinor, Heigo Ers
Energiaseadmete areng sõltub uudsetest elektrolüütidest ja materjalidest. Suure hulga erinevate elektroodi ja elektrolüütide süsteemide testimine on aga pikaajaline ja kulukas. Samal ajal võimaldab adsorptsiooni- ja laenguülekandeprotsesside tundmine süsteemset lähenemist piirpinna omaduste kujundamiseks rakendustele vastavaks.
Käesolev doktoriprojekt keskendub elektroodi ja ioonvedeliku piirpinna omaduste muutmisele kasutades elektroodi pinnale adsorbeerunud porfüriini molekulide kihte. Projekti eesmärk on iseloomustada erinevate adsorbeerunud porfüriini kihtide füsikokeemilisi omadusi valitud elektroodiioonvedeliku piirpindadel. Seeläbi selgitatakse porfüriini adsorptsioonikihtide mõju piirpinna omadustele ning hinnatakse metalli sadestumise ja tekkinud pinnastruktuuride pöörduvust. Kogutud teadmise abil luuakse innovatiivseid energiasalvestussüsteeme, suurendatakse ioonvedelikel põhinevate elektrolüütide kokkusobivust elektroodimaterjalidega, takistades elektroodi pinna või elektrolüüdi lagunemist ning arendades fundamentaalset arusaama, mis suunab elektroodide ja elektrolüütide valikut konkreetsete rakenduste jaoks.
Juhendajad: Ester Oras, Koit Herodes
Projekti eesmärk on arendada orgaaniliste jäägianalüüsi kõrgresolutsiooni analüüsimetoodikat arheoloogilisest keraamikast, võimaldades a) esmakordselt täpsustada keraamiliste savinõude erinevaid kasutusetappe ja b) suurendada erinevate toiduainete tuvastamise ja identifitseerimise efektiivsust komplekssetes proovitüüpides. Kasutades nii eksperimentaalselt valmistatud kui ka arheoloogilist keraamikat, rakendab üliõpilane kombineeritud massispektromeetria meetodeid, sh nii skaneerivas kui sihtmärgistatud režiimides (GC-MS (ka SIM-režiimis), LC-MS) ning komponentide põhiseid stabiilsete isotoopide mõõtmisi (GC-C-IRMS), et tuvastada erinevaid toidukomponente komplekssetes toidusegudes. Eesmärk on arendada spetsiaalseid arheoloogilise keraamika mikroproovistamise metoodikaid, mis võimaldavad analüüsida minimaalseid proovikoguseid, ning täiustada erinevaid massispektromeetria meetodeid, et tuvastada erinevaid toidukomponente ka madalates kontsentratsioonides. Need metoodilised arendused aitavad täpsustada muistsete savinõude erinevaid kasutusetappe ja parandada erinevate toiduainete tuvastamise ja identifitseerimise meetodeid. Projekti käigus tehtud arendustöö panustab olulisel määral orgaaniliste jäägianalüüside meetodiarendustesse, mis on rakendatavad nii arheoloogilise kui paleokeskkonna rekonstruktsioonide kontekstis.
Juhendajad: Kaido Viht, Erki Enkvist
Proteiinkinaasid (PK-d) on ensüümid, mis omavad rolli kõigis raku eluks vajalikes aspektides. Paljude PK ülemäärane ja reguleerimata aktiivsus on seotud tõsiste haigustega, nagu näiteks vähktõve vormidega. Seetõttu on PK-d olulised ravimite sihtmärgid ja potentsiaalsed haiguste biomarkerid. Käesoleva doktoriprojekti eesmärk on arendada uusi pika elueaga fotoluminestsentsi (LLPL) mõõtmistel põhinevaid sonde proteiinkinaaside analüüsimiseks. Arendatavad sondid leiavad rakendust proteiinkinaaside-alases uurimistöös ja on aluseks diagnostiliste meetodite ja ravimikandidaatide arendamisele. Sihtmärk-indutseeritud LLPL on nähtus, mida kirjeldasime esmakordselt 2011. aastal. PK-de katalüütiliste alaühikutega seondunud LLPL-sondid kiirgavad pika elueaga fotoluminestsentsi, seondumata olekus on aga sondilahuste LLPL-signaal tühine. Seetõttu on LLPL-sondidel mitmeid eeliseid tavapäraste fluorestsentssondide ees, näiteks parem signaal/müra suhe, suurem LLPL-signaali selektiivsus ja kasutatavus eraldamist mitte vajavates katsesüsteemides kontsentratsioonidel, mis ületavad tunduvalt analüüdiks oleva PK kontsentratsiooni. Kuna sihtmärk-indutseeritud LLPL on vähe uuritud, puuduvad sondide ratsionaalseks disainiks vajalikud teadmised selle nähtuse struktuuraktiivsussõltuvuse kohta. Doktoriprojekt keskendub LLPL-proovide arendamisele, millel on kõrge afiinsus ja selektiivsus PIM-kinaasidedele, PKN3-le ja CK2-le. Välja töötatakse uued meetodid nii vajalike uute ainete valmistamiseks kui ka nimetatud PK-de analüüsimiseks homogeensetes lahustes ja elusrakkudes. Uute ühendite uurimine laiendab LLPL-sondide disaini põhimõtete-alaseid teadmisi.
Juhendajad: Koit Herodes, Ivari Kaljurand
Üleminek fossiilsetel ressurssidel baseeruvalt keemialt kohalikku ja taastuvat biomassi, näiteks väheväärtuslikku puitu, väärindavatele tehnoloogiatele on ajendatud keskkonnamuredest. See üleminek võib olla kohalikele ettevõtetele kasulik, suurendades nende loodavat väärtust ja tõstes konkurentsivõimet. Traditsioonilised puidu väärindamise meetodid, nagu Krafti protsess ja pürolüüs, on energiamahukad ja suure keskkonna jalajäljega.
Tem-TA 85 projekt keskendub puidu väärindamisele ning selle eesmärk on fraktsioneerida ligniini-tselluloosi segud hüdrolüüsi ligniiniks ja C6 suhkruteks, et nende ainete sünergiana luua uusi materjale nagu polümeerid, nanomaterjalid, liimid ja vahud. Tõhus biorafineerimine nõuab on-line keemilisi analüüse, mis on praegu keeruline biomassi koostise varieeruvuse ja pikkade analüüsiaegade tõttu. Selle probleemi lahendamiseks tehakse doktoritöö projektis ettepanek kasutada kiire on-line analüüsi jaoks lähis-infrapuna (NIR) ja Raman spektroskoopiat. Need meetodid pakuvad kiiremat alternatiivi traditsioonilistele off-line tehnikatele nagu HPLC ja NMR. Projekti käigus töötatakse välja ja rakendatakse NIR/Raman spektroskoopilised meetodid, mille abil tõhustada kaasaegsete biorafineerimistehaste efektiivsust.
Projekti tähtsus seisneb selle potentsiaalis edendada puidu väärindamist ja tõsta Eesti ettevõtete konkurentsivõimet. Plaan sisaldab NIR/Raman meetodite väljatöötamist ja valideerimist ulatusliku kalibreerimise teel off-line meetodite abil.
Juhendajad: Kaido Tammeveski, Jaana Lilloja
Madalatemperatuursed anioonivahetusmembraaniga kütuseelemendid (AEMFC), mis töötavad temperatuuril 60–80 °C, on paljulubav tehnoloogia transpordisektori dekarboniseerimiseks, kuna need võimaldavad kasutada väärismetallivabu katalüsaatoreid, olles seega jätkusuutlikumad ja kulutõhusamad kui juba turule toodud prootonivahetusmembraaniga kütuseelemendid. AEMFC jõudlust ja stabiilsust saab parandada tõstes töötemperatuuri üle 100 °C. Selle doktoritöö eesmärk on välja töötada uudsed biomassi baasil valmistatud kulutõhusad ja jätkusuutlikud hapniku redutseerumisreaktsiooni (ORR) elektrokatalüsaatorid nii madal- kui ka kõrgetemperatuurse AEMFC rakenduseks. Töö käigus valmistatakse kohandatud poorse struktuuriga katalüsaatorid ja uuritakse süstemaatiliselt, kuidas pooride suurus mõjutab AEMFC jõudlust. Uuritakse ka erinevate dopantide (Fe, N, S, P) ja sünteesitingimuste mõju katalüsaatorite ORR aktiivsusele ja stabiilsusele, eelkõige kõrgetel temperatuuridel.
Juhendajad: Nadežda Kongi
Metanoolil on oluline roll nii kütuse kui ka keemilise lähteainena, kuid selle tavapärane tootmine tugineb suuresti fossiilkütustele, põhjustades märkimisväärseid süsinikuheitmeid. Elektrokeemiline CO2 redutseerimine (eCO2R) pakub paljulubavat jätkusuutlikku alternatiivi, muundades püütud CO2 metanooliks, kasutades taastuvenergiat. See meetod võib vähendada süsinikuheitmeid ja edendada süsinikuringmajandust. Siiski piiravad tehnilised väljakutsed, nagu madal efektiivsus, halb selektiivsus ja konkureerivad kõrvalreaktsioonid, selle laiaulatuslikku rakendamist. Käesolev doktoriprojekt keskendub eCO2R tehnoloogia arendamisele kolmes põhivaldkonnas: katalüsaatorite süntees, elektrokeemilise protsessi optimeerimine ja reaktori disain. Töö eesmärk on välja töötada ülitõhusad ja selektiivsed katalüsaatorid, optimeerida reaktsioonitingimusi ning kavandada ja ehitada täiustatud elektrokeemiline süsteem, et suurendada metanooli tootmist, vähendada energiakulusid ja parandada üldist jätkusuutlikkust. Projekti tulemusena töötatakse välja prototüüpreaktor, mis ehitatakse ja testitakse reaalsetes tingimustes. Eesmärk on arendada välja skaleeritav ja kõrge efektiivsusega süsteem, mis aitab vähendada tööstuslikke CO2 heitmeid ning integreerida taastuvenergia keemiatootmisesse.
Juhendajad: Signe Vahur, Anu Teearu-Ojakäär, Ivo Leito
Kultuuriväärtuslike objektide ja nende materjalide koostise teadmine on oluline nii ajaloo (päritolu, vanuse, autentsuse tuvastamine) kui ka konserveerimise (sobilike konserveerimismaterjalide kasutamine) seisukohalt. Kultuuriväärtuslikud materjalid (nt värvid, lakid, liimid jne) on keerulise mitmekomponendilise koostisega, vananenud ja nende orgaaniliste materjalide tuvastamine olemasolevate kromatograafiliste ja massispektromeetriliste (MS) tehnikatega on komplitseeritud (enamus nõuavad proovitüki võtmist, proovi lahustamist, keerulist prooviettevalmistamist, spetsiifilisi mõõtmistingimusi). Lisaks, kultuuriväärtuslike objektide uurimusel järjest rohkem eelistatakse mittedestruktiivseid ja otse objekti pinnalt info saamise analüüsimeetodeid (samas enamus neist ei anna täit infot materjalis olevate orgaaniliste komponentide kohta).
Analüütilise keemia õppetooli all tegutseval kultuuriväärtuste töögrupil on väljatöötamisel laserilpõhinev MS seade, mis võimaldab teostada analüüsi ümbritseva keskkonna tingimustes, otse tahke objekti pinnalt, ilma proovi võtmata ja seda ettevalmistamata.
Doktoriprojekti eesmärgiks on välja töötada mõõtmismetoodikad uudsele laser ablatsioon (LA)- atmosfäärirõhulise keemilise ionisatsiooni-MS (LA-APCI-MS) meetodile erinevate kultuuriväärtuslike materjalide analüüsimiseks. Lisaks on eesmärgiks analüüsida laser ablatsiooni destruktiivsust ja APCI ionisatsiooniprotsessi tahke materjali analüüsimisel ja anda hinnang LA-APCI-MS tehnika võimekuse kohta.
Juhendajad: Heiki Erikson, Kaido Tammeveski
Rohepoliitika ja tehnoloogia arenguga kaasneva puhta vesiniku vajaduse kasvuga on hakatud üha enam uurima efektiivsemaid vesiniku tootmise tehnoloogiaid. Selle projekti eesmärgiks on arendada ja parendada anioonivahetusmembraaniga vee elektrolüüserite katalüsaatoreid. Peamine rõhk on arendada nende anoodkatalüsaatoreid, et kiirendada aeglast hapniku eraldumisreaktsiooni. Selle projekti raames valmistatakse erinevaid niklil ja raual põhinevaid katalüsaatoreid, et suurendada elektroaktiivsete tsentrite arvu, tõsta elektrokatalüütilist aktiivsust ja stabiilsust anioonivahetusmembraaniga vee elektrolüüserites kasutamiseks.
Juhendajad: Marek Mooste, Nadežda Kongi, Kaido Tammeveski
Arenenud riigid on viimasel ajal üha enam keskendunud jätkusuutlikule arengule, mis on tingitud suurenevatest keskkonnaprobleemidest ja energiatarbimisest. See on suunanud rohkem tähelepanu taastuvatele energiaallikatele nagu päikese-, tuule- ja hüdroenergia, mida peetakse väga oluliseks liikudes rohelisema ja säästvama tuleviku suunas. Taastuvate energiaallikate mittejuhitav tootlikkus muudab energia pakkumise ja nõudluse sobitamise keeruliseks, seda eelkõige tsentraliseeritud elektrivõrgu korral. Selle probleemi lahendamiseks on tarvis luua täiendavaid energiasalvestusvõimalusi. Üheks sobilikuks seadmeks on Znõhk aku (ZAB), mis on pälvinud märkimisväärset tähelepanu tänu kõrgele teoreetilisele energiatihedusele ja ohutusele. Zn-õhk akus, mis on võrreldes Li-ioon akudega ohutum ja keskkonnasõbralikum alternatiiv, kasutatakse hõlpsalt kättesaadavat ja laialt levinud metalli (Zn). Lisaks on need akud atraktiivsed mitmesuguste rakenduste jaoks alates olmeelektroonikast kuni elektrisõidukite ja elektrivõrgu energiasalvestussüsteemideni, kuna ZAB-d on odavad ja keskkonnasõbralikud.
Kavandatava doktoriprojekti raames kasutatakse mitmekülgset lähenemist energia salvestamise võimaluste uurimiseks taaslaetava ZAB puhul. Roheliste sünteesiviiside ja ressursisäästlike õhuelektroodi katalüsaatorite uurimise kõrval on projekti eesmärk suurendada akude stabiilsust, vastupidavust ja tühjenemise-laadimise tsükleerimise eluiga. Lisaks tegeletakse projektis ka sobiva elektrolüüdi koostise ja membraanimaterjali optimeerimisega, et veelgi parandada aku jõudlust. Planeeritud tegevused on vajalikud probleemide lahendamiseks, mis praegu piiravad ZAB laialdast kasutuselevõttu. Lisaks optimeeritakse projekti raames aku konfiguratsiooni, et tagada selle kompaktne ja võimalikult efektiivne ehitus, mis võiks laiendada ZAB kasutusvõimalusi erinevates seadetes. Seega peaks doktoriprojektis kavandatu aitama kaasa säästvate energiatehnoloogiate arendamisele, mis võimaldab liikuda keskkonnasõbralikuma ja energiatõhusama tuleviku suunas.
Juhendajad: Prof. Gunnar Nurk, Researcher Indrek Kivi
Käesoleva projekti eesmärk on välja töötada stabiilne kõrgtemperatuurse elektrolüüseri keraamilise La0.65Sr0.30Cr0.85Ni0.15O3-d (LSCN) elektroodi ja metalse Ni voolukollektori pindkiht. Selleks, et seda saavutada vähendatakse elektroodi pindkihis elektrolüüsi käigus katoodse polarisatsiooni tagajärjel tekkivate oksiidioonvakantside kontsentratsiooni. Oksiidioonvakantside kontsentratsiooni saab vähendada dopeerides pindkihti stabiilse oksüdatsiooniastmega katioonidega. Poorse LSCN elektroodi välispinnale sadestatakse magentronstolmustamise meetodil dopanti kiht (Al3+, Ga3+, Hf4+ või Mg2+) ning integreeritakse see termilise töötluse teel segajuhtelektroodi pindkihti. Temperatuuriprogramme muutes varieeritakse dopandi jaotust pindkihis. Saadud pindkihte ja pindkihtide ristlõikeid karakteriseeritakse fotoelektronspektroskoopiliselt (XPS) ja lennuaja massispektromeetriga (TOFSIMS) ja röntgenstruktuuranalüüsil (XRD) tuvastamaks valmistatud pindade keemilisi ja struktuurseid omadusi ja dopandi jaotust LSCN pindkihis. Lühiajaliste elektrokeemiliste testidega tuvastatakse piisava aktiivsusega elektroodid mida seejärel karakteriseeritakse elektrokeemiliselt pikaajalises testis erinevatel katoodsetel polarisatsioonidel. Pikaajalise testi järgselt viiakse läbi keemiline- ja struktuuri analüüs.
Juhendajad: Ebe Merilo, Hanna Hõrak, Liina Jakobson
Õhulõhedega seotud tunnused (õhupilu laius, õhulõhede tihedus ja jaotumine lehe üla- ja alakülgede vahel) määravad gaasivahetuse lehe ja teda ümbritseva atmosfääri vahel ning mõjutavad taimede produktsiooni, veekaotust ja stressitaluvust. Seega võib õhulõhetunnuste muutmisega aretada produktiivsemaid taimi erinevate keskkondade, näiteks hästi kastetud või põuaste, jaoks. Projekti eesmärk on uurida õhulõhede tunnuseid ühe- ja kaheiduleheliste taimede erinevates genotüüpides odra ja tomati näitel ning nende tunnuste seoseid saagiga. Projekti käigus mõõdetakse häiritud õhulõhede regulatsiooniga OST1-defektsete odraliinide üksik- ja topeltmutante õhulõhede tunnuste ning lehe füsioloogia osas. Lisaks mõõdetakse nende taimede fotosünteesi ja saagipotentsiaali kasvuhoonekatsetes. Tomatis uuritakse õhulõhede arenguga seotud peamiste geenide variantide seoseid õhulõhetunnustega ning viimaste seoseid saagiga, et leida märklaudu tomati sordiaretuseks. Projekti tulemuseks on parem arusaamine erinevate õhulõhetunnuste rollist taimede füsioloogias ning nende olulisusest saagiproduktide moodustumisel ühe- ja kaheidulehelistes kultuurtaimedes.
Juhendaja: Kuno Kasak
Pidevalt tõusvad CO2 ja CH4 kontsentratsioonid atmosfääris kiirendavad kliimamuutusi, ohustades täiendavalt turbaalasid, mis on olulised süsiniku talletajad, kuid mida kuivendatakse põllumajanduse ja metsanduse tarbeks. Kuivendamine kiirendab orgaanilise aine lagunemist, soodustades CO2 lendumist mullast. Jätkusuutlik majandamine nõuab aga täiendavat hüdroloogia, taimestiku ja mullaprotsesside vaheliste seoste uurimist ning nende mõju kasvuhoonegaaside voogudele. Käesolev doktoritöö keskendub kasvuhoonegaaside (CO2, CH4, N2O) voogude mõõtmisele Lääne maakonnas Rumba külas asuvas kõdusoo metsas. Voode mõõdetakse kuivenduskraavidest, maapinnalt ja puutüvedelt kasutades suletud kambri meetodit ning ökosüsteemi tasandilt turbulentsete kovariatsioonide meetodil. Ökosüsteemi tasandil viiakse läbi eksperimente, et muuhulgas hinnata veetaseme reguleerimise mõju ning lageraie vs valikraie mõju kasvuhoonegaaside voogudele ning veekvaliteedile (peamiselt lahustunud orgaanilise süsiniku kontsentratsioonile). Projekti eesmärk on leida jätkusuutlikud kõdusoometsade majandamisviisid süsiniku sidumise suurendamiseks seejuures parandades ka ümbritsevate veekogude seisundit.
Doktoritöö peamised eesmärgid on: a) näidata uudseid jätkusuutlikke kõdusoometsade majandamise võtteid; b) tuvastada peamised keskkonnategurid, mis reguleerivad süsiniku sidumist ja metaani emissioone; c) modelleerida ja hinnata erinevate majandamisstrateegiate eeliseid ja puudusi nii keskkonnahoiu kui ka majanduse seisukohtadest lähtuvalt.
Juhendajad: Margit Kõiv-Vainik ja Danielle Dagenais
Viimastel aastakümnetel on intensiivse linnastumise ja kliimamuutusega kaasnevate keskkonnaprobleemide tõttu muutunud üha olulisemaks looduspõhiste lahenduste (NBS) kasutamine linnade sademevee käitlemiseks. Sini-rohetaristud nagu näiteks vihmapeenrad, nõvad ja tehismärgalad on taimestatud vertikaalse läbivooluga süsteemid, mis rajatakse nii linnatänavatele äravooluhulkade puhverdamiseks kui ka nt sademeveekanalisatsiooniga kogutud vee lõppkäitlemiseks. Sini-rohetaristud on väga hästi kohaldatavad vastavalt asukohapõhistele tingimustele ja seatud eesmärkidele. Need lahendused vähendavad linnaruumis üleujutusi, aitavad puhastada sademevett, toetavad elurikkust ning pakuvad lisaks teisi looduse hüvesid. Sini-rohetaristute efektiivsus võib muutuda näiteks esialgsete disainivigade, ehitusprobleemide, mittesobiliku taimevaliku, aga ka vananemise ja hoolduse puudulikkuse tõttu. Külma kliima tingimused ja neli aastaaega lisavad hooajalist stressi ja spetsiifilisi saasteaineid, mis mõjutavad BGI-de taimekooslusi ja seeläbi ka nende lahenduste üldist toimimist ning välimust. Viimase halvenemine võib põhjustada rahulolematust nii kohalike elanike kui ka teiste huvigruppide seas. Taimestik on BGI-de tehnilise toimimise, efektiivsuse, esteetilise atraktiivsuse ja teiste ökosüsteemi teenuste tagamiseks ülioluline.
Sini-rohetaristute taimi mõjutavaid tegureid ja loomulikku kooslusjärgnevust on vähe uuritud. Selle doktoritöö eesmärk on kindlaks määrata taimede kooslusjärgnevus pikemaealistes sademeveelahendustes ning teha kindlaks tegurid nii kavandamises, rakendamises kui ka hoolduses, mis mõjutavad taimekooslusi ja üldist lahenduste efektiivsust. Töö tulemusena pannakse kokku soovitused vananenud ja defektsete taristute taastamismeetmeteks ning selliste probleemide vältimiseks uute lahenduste kavandamisel, rajamisel ja hooldusel.
Juhendajad: Elmo Tempel, Radu S. Stoica, Rien van de Weijgaert
Projekt keskendub galaktikate jaotuse ruumiliste seinte ja tühimike tuvastamisele ja
iseloomustamisele, kasutades stohhastilist geomeetriat ja topoloogiat. Esimene eesmärk on luua
stohhastiline geomeetriline mudel juhuslikult jaotunud kosmilise võrgustiku seinte mustri
kirjeldamiseks. See mudel jälgib suuri seinu galaktikate punanihke uuringutes ja iseloomustab nende
omadusi, nagu suurus, tihedus ja ühenduvus.
Teine eesmärk on laiendada seda raamistikku kosmiliste tühimike tuvastamiseks, mis on olulised
suureskaalalise aine jaotuse elemendid. Need tühimikud on tundlikud tumeda energia, tumeaine ja
gravitatsiooni suhtes. Projekti eesmärk on määratleda tühimikud täpselt, kasutades Bayesi stohhastilist
geomeetrilist formalismi, võimaldades nende mahu, kuju ja muude aspektide täpset statistilist
iseloomustamist.
Projekt kasutab Gibbs'i märgistatud punktiprotsesse seinte ja tühimike modelleerimiseks ruumilises
punktijaotuses, mis sobib mustrite tuvastamiseks galaktikate vaatlustes. Lisaks uuritakse kosmilise
võrgu filamentide, seinte ja tühimike ühenduvust, kasutades algebralist ja arvutuslikku topoloogiat.
Püsivusdiagrammide ja Betti numbrite analüüsi abil tuvastatakse kosmilise võrgu hierarhiline
topoloogia.
Kombineerides geomeetrilisi ja topoloogilisi aspekte statistilise iseloomustamisega, püüab projekt
välja töötada meetodeid kosmoloogiliste piirangute tuletamiseks galaktikate ruumilisest jaotusest.
Seda raamistikku rakendatakse reaalsetele galaktikate punanihke uuringutele, nagu DESI, 4MOST ja
Euclid.
Juhendaja: Krista Alikas, Riho Vendt, Viktor Vabson
Veest lähtuv kirkus on satelliitradiomeetria olulisim näitaja. Selle hindamise täpsus
määrab kõigi järgnevate produktide (nt klorofülli sisaldus) ja nende alusel tehtud
ajalis-ruumilis analüüside usaldusväärsuse. Satelliidi võrdlusandmeid kogutakse
valdavalt veepealsete radiomeetritega. Kuigi veesisesed mõõtmised on täpsemad, on
nende mõõteriistade karakteriseerimine ja määramatuste uurimine jäänud keerukuse
tõttu tahaplaanile. Projektis arendatakse välja veesiseste radiomeetrite kalibreerimisja
karakteriseerimisvõimekus, mis võimaldab laiapõhjalise uuringu hindamaks nende
mõõtmiste määramatust kontrollitud laboritingimustest kuni välitööde tingimusteni.
Enim kasutatud radiomeetrite omavaheline võrdlus, erinevate mõõtmis- ja
andmeanalüüsimetoodikate ning uue sensori prototüübi väljatöötamine, aitavad
kogukonnal optimeerida veesiseseid mõõtmisi. Antud töö panustab maapealsete
mõõtmiste jälgitavuse tagamisse, mis on esmatähtis iga satelliidi andmete õigsuse
kontrolliks ja parendamiseks.
Juhendaja: Tiina Liimets
Sümbiootilised kaksiktähed esindavad teatud väikese massiga tähtede evolutsiooni olulist, kuid lühiajalist hilist etappi. Need süsteemid sisaldavad kuuma komponenti (valge kääbus), mis kogub akretsiooni kaudu ainet teiselt komponendilt, punaselt hiidtähelt. See protsess võib viia Ia tüüpi supernoova plahvatuseni ja rikastada universumit raskete keemiliste elementidega. Akretsiooniketta episoodilised aine väljapursked, mida mõjutab mõlema komponendi tähetuul, tekitavad keerulise struktuuriga udukogusid koos jugadega. Need udukogud pakuvad ainulaadset võimalust uurida massikao ajalugu, erinevaid väljapurskeid tekitavaid jõude ja väljapursete morfoloogiat kujundavaid mehhanisme – sümbiootilise aktiivsuse põhiaspekte, mida seni halvasti mõistetakse. Selle doktoriõppe projekti eesmärk on nende küsimuste lahendamiseks uurida kogu sümbiootiliste kaksiktähtede populatsiooni meie Galaktikas. See hõlmab ulatuslikku pildiuuringut sümbiootiliste kaksiktähtede ümber olevate udukogude kohta, et paremini mõista nende kuju moodustumise mehhanisme. Lisaks hõlmab see valitud sümbiootiliste udukogude, näiteks R Aquarii, CH Cyg, HM Sge, V1016 Cyg põhjalikku analüüsi. Projekti jaoks kasutatakse nii Eestis kui ka välismaal asuvaid teleskoope.
Juhendajad: Lea Hallik, Erko Jakobson, Margit Aun
Märgalad pakuvad mitmeid ökosüsteemi teenuseid ja neil on oluline roll
kliimamuutuste mõjude, näiteks üleujutuste ja põudade leevendamisel. Mõistmine,
kuidas taastatud märgalad kliimamuutustele reageerivad, aitab parandata
kliimamuutustele kohanemise strateegiaid nii looduse kui ka ümbritsevate
kogukondade jaoks. Maa seire (EO) andmed satelliitidelt võimaldavad kiiresti ja
korduvalt katta suuri alasid, pakkudes kulutõhusat viisi jälgida ökosüsteemi
taastamistööde mõju terve maastiku skaalas standardiseeritud viisil. COPERNICUS
teenuste kaudu on tänapäeval saadaval enneolematult palju ajaliselt ja ruumiliselt
pidevaid andmeid. Seal hulgas kliimaprognoosid, mis ennustavad erinevas ajaskaalas
tuleviku kliimatingimusi ning ajaloolise kliima andmebaasid nagu ERA5, mis
pakuvad ruumiliselt pidevaid andmeid kliimatingimuste kohta minevikus. Satelliitidel
põhinevate kaugseire andmete kombineerimine varasema kliimateabega võimaldab
tuvastada peamisi märgala ökosüsteemi taastamisedukust mõjutavaid tegureid, nagu
sademete mustrid, temperatuurimuutused või inimtegevus. Kliimaprognooside
integreerimine kaugseire andmetega süvendab meie arusaama sellest, kuidas
märgalad reageerivad ökosüsteemi taastamistöödele kliimamuutuste kontekstis,
võimaldades prognoosida taastuvat ökosüsteemi ohustavaid probleeme ja kasutada
ennetavaid kohanemisstrateegiaid. Antud projekti eesmärgiks on töötada välja
standardiseeritud kaugseire-põhised mõõtmisprotokollid ökosüsteemi taastamistööde
edukuse pikaajaliseks monitooringuks märgaladel.
Juhendajad: Elmo Tempel, Pekka Heinämäki
See projekt uurib kõige heledamaid galaktikaparvede galaktikaid (BCG-sid), et mõista kosmilise
struktuuri kujunemist. BCG-d on äärmiselt heledad, võimaldades vaatlusi suurtel punanihetel.
4MOST uuring, mis algab 2026. aastal, vaatleb BCG-sid ja nende keskkonda kogu lõunataevas,
pakkudes uusi teadmisi nende moodustumisest kosmilises võrgustikus.
BCG-d asuvad tavaliselt massiivsete, relakseerunud galaktikaparvede keskmes. 4MOST uuringu
eesmärk on mõista parvede ja neid toitvate filamentide vahelist seost, mis on BCG-de evolutsiooni
jaoks ülioluline.
Galaktikaparved ja -grupid moodustavad pideva populatsiooni, millel pole selget piiri. BCG-de
mõistmine kogu selle massivahemiku ulatuses on oluline. Vaatlusandmestik koos simulatsioonidega
aitab uurida BCG-sid, nende peremeesparvesid ja nende seost kosmilise võrgustikuga.
4MOST uuring laiendab analüüsi vähem massiivsetele gruppidele. Eelseisev 4MOST WAVES uuring
suurendab oluliselt vaadeldud gruppide ja nende liikmesgalaktikate arvu. Hüdrodünaamilised
simulatsioonid annavad üksikasjalikke teadmisi BCG-de ja nende peremeessüsteemide koosarengust.
Selle doktoritöö peamine eesmärk on mõista, kuidas BCG-d ja nende peremeessüsteemid
moodustuvad ja arenevad erineva massiga galaktikagruppides ning kuidas need protsessid erinevad
galaktikaparvedes toimuvatest protsessidest.
Juhendajad: Shishir Sankhyayan, Elmo Tempel
See doktoritöö projekt keskendub Universumi suurimate struktuuride — superparvede ja tühimike —
dünaamika mõistmisele ning nende mõjule aine liikumisele suurtel skaaladel. Superparved on
Universumi suurimad ületiheduse piirkonnad, samas kui tühimikud on tohutud alatihendusega alad,
mille keskmed on peaaegu tühjad. Nende ulatuslike struktuuride ja nende ruumilise korrelatsiooni
uurimise kaudu püüame sügavamalt mõista fundamentaalseid struktuure, mis kujundavad
Universumit, sealhulgas tumeainet ja tumeenergiat.
Superparved ei ole gravitatsiooniliselt seotud süsteemid, kuid nende gravitatsioonipotentsiaal
mõjutab, kuidas aine nende sees liigub. Samuti laienevad tühimikud pidevalt, tõugates ainet
väljapoole ja kujundades kosmilist võrgustikku. Kasutame kosmoloogilisi simulatsioone ja
astronoomilisi andmeid nende liikumiste analüüsimiseks, töötades välja füüsikaliselt ja dünaamiliselt
põhjendatud uusi viise tühimike ja superparvede täpsemaks määratlemiseks ja mõõtmiseks.
Oluline eesmärk on uurida, kas superparvede ja tühimike vahelised kaugused jäävad aja jooksul
stabiilseks, muutes need potentsiaalseteks „standardjoonlauadeks“, mida saab kasutada
kosmoloogiliste mudelite testimiseks. Kui see lähenemine osutub edukaks, võib see pakkuda uut
meetodit Universumi paisumise mõõtmiseks ja tumeaine ning tumeenergia mõistmise täpsustamiseks.
Kombineerides tipptasemel arvutuslikke meetodeid ja uusimaid vaatlusandmeid, aitab see projekt
mõista superparvede ja tühimike rolli suurte struktuuride kujunemisel, pakkudes värsket vaatenurka
Universumi suurimatele ehituskividele.
Juhendajad: Rain Kipper, Indrek Vurm
Märkimisväärne osa meie teadmistest Universumi ehituse ning seda kontrollivate protsesside kohta toetub suuremastaabilistele kosmoloogilistele simulatisoonidele ning nende vaatluste abil valideerimisele. Üheks kriitilise tähtsusega ehituskiviks nimetatud simulatisoonides on täheline tagasiside, st. massiivsete tähtede ning supernoovade poolt tähtedevahelisse ruumi deponeeritud energia ning impulss, millel on muuhulgas oluline mõju galaktika evolutsioonile
tervikuna. Mitmes aspektis on tagasiside küsimus lõpuni lahendamata. Käesolevas doktoritöös keskendume neist kahele: supernoovade poolt välja paisatava aine ja ümbritseva keskkonna vahelise interaktsiooni detailne kirjeldamine, ning täheplahvatuste mitmekesisuse arvesse võtmine tagasiside arvutustes. Viimati nimetatu kontekstis on viimased aastad näinud märkimisväärseid arenguid mitmete senitundmatut tüüpi supernoovade avastamise näol, sh. niinimetatud üliheledad supernoovad, mille energiabilanss on harilikest supernoovadest 1-2 suurusjärgu võrra suurem. Metodoloogiliselt läheneme probleemile kolmel erineval teineteist täiendaval tasandil: analüütiliselt, numbriliselt (kasutades simulatsioone) ning vaatluslikult, eesmärgiga saavutada võimalikult terviklik ning vaatlustega kontrollitud kvantitatiivne pilt.
Juhendajad: Jan Pisek, Evelyn Uuemaa
Elurikkuse kadu on suur väljakutse. Elurikkuse hindamine välitööde käigus kogutud
andmete põhjal on keeruline, eriti kui seda teha suurtel alaldel.Seetõttu on vajadus
leida operatiivsemaid võimalusi kaugseire andmete kasutamiseks elurikkuse
hindamisel. Spektraalse varieeruvuse teooria kohaselt viitab spektraalne
mitmekesisus suuremale elurikkusele. Käesoleva projekti eesmärgiks on hinnata
elurikkuse ja spektraalsete indeksite vahelisi seoseid spektraalse varieeruvuse teooria
seisukohalt. Esmalt tuvastatakse ja võrreldakse töö käigus kaugseire meetodeid, mida
kasutatakse elurikkuse hindamiseks. Seejärel kasutatakse spektraalsete liikide
kontseptsiooni, mis viitab sellele, et maastikutasandil esinev spektraalne
heterogeensus vastab selgelt eristatavatele alamgruppidele sarnaste spektraalsete
näitajatega. Kasutades Eestit juhtumiuuringuna tuvastatakse projekti käigus
alamgrupid individuaalsete spektraalsete üksustena. Selle alusel luuakse masinõppe
mudel, mille abil saab prognoosida elurikkust kogu Eesti ulatuses.
Eriala kuulub haridusteaduste programmi alla, mida haldab sotsiaalteaduste valdkond. Seetõttu toimub sellele erialale vastuvõtt 1. - 15. juunil 2025 SAIS-is.
Juhendajad: Tapashi Binte Mahmud Chowdhury, Peeter Burk, Pedro Reis
Sotsaalteaduslikud küsimused (SSI-d) on keerukad, päriselulised probleemid, millel on nii teaduslikud kui ka ühiskondlikud mõõtmed. Käesolev uuring analüüsib, kuidas sotsiaal-kultuuriline kontekst mõjutab õpetajate arusaamu SSI-de integreerimisega seotud väljakutsetest ja strateegiatest loodusteaduste õpetamisel Eestis, Portugalis, Soomes ja Iirimaal. Uuringu eesmärk on töötada välja sotsio-teadusliku kirjaoskuse kontseptuaalne mudel, uurida teaduse käsitluse rolli SSI-de õpetamisel ning võrrelda kultuuridevahelisi perspektiive. Kvalitatiivsete meetodite, sealhulgas loodusteaduste õpetajatega tehtud intervjuude abil kogutud andmed aitavad kujundada õppekava arendust, õpetajakoolitust ning poliitikasoovitusi, et parandada SSI-põhist õpetamist ja edendada teadlikku ning vastutustundlikku kodanikkonda.
Doktoritöö kavandi ja intervjuu maksimaalne võimalik punktisumma on 100 punkti, millest kumbki vastuvõtutingimus annab kuni 50 punkti. Intervjuule lubatakse kandidaadid, kelle doktoritöö kavandit hinnati vähemalt 70 protsendiga võimalikust punktide hulgast (ehk 35 punktiga). Vastuvõtutingimusi ei täida üliõpilaskandidaat, kelle kummagi vastuvõtutingimuse hindamise tulemus on vähem kui 70 protsenti võimalikust punktide hulgast (ehk alla 35 punkti).
Nõuded doktoritöö kavandi sisule ja vormile. Siit leiad ka kontakti, kelle poole pöörduda küsimustega.
Doktoritöö kavandi pikkuseks on kuni viis A4 formaadis lehekülge (kirjanduse loeteluta).
Kavandis:
· esitatakse uurimisprobleem,
· selgitatakse selle innovaatilisust ja tähtust, tuginedes teaduskirjandusele,
· lahendamiseks kavandatud uurimismetoodikat ja vajalikke vahendeid
· kirjeldatakse, kuidas oodatavad tulemused on olulised praktikas ja rahvusvahelises teaduskogukonnas.
Kavandile lisatakse kandidaadi poolt info, mille põhjal saab ülevaate kandidaadi teaduspotentsiaalist:
· info senisest teaduslikust tegevusest (sh teadustöö ülesannet sisaldavatel ametikohtadel töötamine),
· loend avaldatud teaduspublikatsioonidest ja esinemisest konverentsidel.
Kavandi hindamisel arvestatakse teema aktuaalsust ning CV-d kasutatakse kandidaadi eelduste hindamiseks.
Doktoritöö kavandi ja selle teostatavuse hindamise kriteeriumid (vastuvõtutingimuse täitmiseks on vajalik vähemalt 35 punkti):
1. doktoritöö innovaatilisus ja tähtsus (kuni 10 p);
2. uurimisprobleemi põhjendatus (kuni 10 p);
3. uurimismetoodika adekvaatsus (kuni 10 p);
4. kavandi teostatavus (kuni 5 p);
5. kandidaadi teaduspotentsiaal kavandipõhise doktoritöö tegemiseks (kuni 15 p).:
Sisseastumisintervjuul :
mõtestab kandidaat 5 minuti vältel inglise keeles lahti oma doktoritöö kavandi ja seejärel toimub kuni 25-minutiline intervjuu komisjoniga.
Intervjuu hindamise kriteeriumid (vastuvõtutingimuse täitmiseks on vajalik vähemalt 35 punkti):
1. oskus lahti mõtestada doktoritöö kavand (sh uurimisprobleem, seonduv teaduskirjandus, metoodika) (kuni 15 p);
2. motiveeritus õppimiseks haridusteaduse doktoriõppes ja töötamiseks valdkonnas (kuni 5 p);
3. laiem analüüsi- ja üldistusoskus pedagoogilistel teemadel (kuni 10 p);
4. orienteerumine Eesti ja maailma hariduselu probleemides (kuni 10 p);
5. eneseväljendusoskus (kõigil kandidaatidel inglise keeles väljendumise oskus, eesti keelt emakeelena kõnelevatel kandidaatidel lisaks eesti keeles väljendumise oskus) (kuni 10 p).
Eriala esindaja kontakt: Miia Rannikmäe, [email protected], 737 5083
Juhendajad: Kerli Orav-Puurand, Kateryna Lipmaa, Helen Hint
Matemaatika keel on keerukas nähtus, millel on oma sõnavara, grammatika ja süntaks ning mis kasutab ka tavalisi keelelisi konstruktsioone, eriti tekstülesannetes. Matemaatiliste testide keelelise sisu ülevaatamise tähtsust on raske alahinnata. Paljud uuringud osutavad korrelatsioonile õpilase teksti mõistmise ja matemaatilise probleemilahendamisoskuse vahel, ent vähe on uuritud, millised keelelised faktorid täpsemalt ja mil määral seda seost eelkõige defineerivad. Üksnes matemaatilise kirjaoskuse õiglane hindamine näib keele kui suhtlusvahendi ja matemaatika keele sulandumise tõttu olevat keeruline ülesanne. On täheldatud, et kui tekstülesannete osas on õpilase sooritus kehvem kui puhtmatemaatiliselt esitatavates ülesannetes, siis on õpilased ülesandeid tagasisidestades osutanud sellele, et testides kasutatavad keelelised struktuurid on olnud keerukad. Selline lahknevus ja tagasiside osutavad vajadusele uurida, kuidas mõjutab tekstülesannete keeleline sõnastus õpilaste ülesannete mõistmist sooritust, kui ülesande matemaatiline sisu jääb samaks ning muudetakse vaid keelelisi parameetreid.
Siinse projekti eesmärk on välja selgitada, millised keelelised tegurid Eesti matemaatika riigieksamite ülesannete sõnastuses mõjutavad ülesandest arusaamist ja õpilase tulemuslikkust lahendamisel. Matemaatika õpetamise metoodika ning põhjaliku lingvistilise analüüsi käigus kavatseme tuvastada, millised muudatused mittematemaatilises sõnavaras ning millised spetsiifilised keelelist esitust iseloomustavad nüansid võiksid positiivselt mõjutada matemaatika testide sooritamist ja kuidas see saavutatakse. Kavatseme keelelise modifikatsiooni mõju praktiliselt testida nii 1) erineva keeleoskusega eesti keele kõnelejate seas kui ka 2) erineva matemaatika sooritustasemega õpilaste seas. Teoreetilisele tõlgendusele tuginedes plaanime teha järeldusi konkreetsete keeleliste tegurite mõju kohta matemaatiliste testide lahendamise protsessidele. Tulemuste hulgas on praktiliste katsenäidiste kogum vastavalt nendele teguritele ja analüütilise testi hindamise tööriist.
Kuna Eesti riik on võtnud suuna põhikooli lõpueksamite testimissüsteemi ajakohastamisele ja uuendamisele, selle automatiseerimisele ja arvutiseerimisele, nõuab taoline üleminek ka testide sisu ülevaatamist. Matemaatika riigieksamite keele uurimine eesti keele kontekstis ja seeläbi selle väljakutsete mõistmise süvendamine eelkõige Eesti hariduse kontekstis võimaldab täpsemalt hinnata eranditult õpilase matemaatilisi oskusi, muuta matemaatikatestid keelelises mõttes kaasavamaks. Matemaatika ja keeleteaduse lõimimine on eriti oluline Eesti üleminekul eestikeelsele õppele. Projekti tulemused võivad olla lähtepunktiks matemaatikaülesannete edasisele kirjeldavale ja empiirilisele raskusastme analüüsile ning olla aluseks matemaatikaõpikute täiendamisele.
Juhendajad: Tiina Kraav, Stanislav Nemeržitski, Maria Fahlgren
Matemaatikahariduse tähtsust õpilaste üldhariduse kontekstis on samavõrra raske ülehinnata kui tänapäeval tekkinud reaalainete õppimisega seotud probleemide tõsidust üldhariduskoolis.
Matemaatika õpetamise kontekstis räägitakse kasvavas tempos ka loovusest. Loovust loetakse üheks olulisemaks 21. sajandi oskuseks, mille arendamisele üldhariduses tuleks tähelepanu pöörata. Loovmõtlemise oskused aitavad kaasa õpilaste akadeemilisele võimekusele, samuti toimetulekul pidevalt muutuva maailmaga. Suurim rahvusvaheline õpilaste uuring PISA mõõtis 2022. aastal muuhulgas 15-aastaste õpilaste loovmõtlemise oskusi ning uuringu tulemused kinnitasid, et loovmõtlemise tulemused on seotud õpilaste matemaatikateadmistega. See annab alust arvata, et matemaatikahariduse kontekstis on võimalik loovmõtlemise arengut soodustavate tegevustega aidata kaasa nii matemaatika paremale ja sügavamale mõistmisele kui arendada loovmõtlemist kui ülekantavat oskust, mis leiab rakendust ka mujal.
Loova lähenemise arengut on võimalik toetada mitmel viisil. Ühelt poolt on mõjutajateks koolikeskkond, sh õpingukaaslaste ja õpetajapoolne tegevus. Seejuures näitavad senised uuringud õpilaste testide tulemustele õpetaja tegevusega seotud näitajate suurimat mõju. Teine suund, millega õppijaid õppetöös loovaid lähenemisi kasutama suunata, on õppeülesannete ja hindamisvahendite oskuslik disain. Viimasega Eesti haridusmaastikul tõenduspõhiselt veel tegeletud ei ole.
Antud uurimistöö eesmärk on välja selgitada, kuidas disainida matemaatikaülesanded toetama lisaks matemaatiliste teadmiste sügavamale omandamisele ka loovmõtlemise arengut ning mõõta selliste õppeülesannete kasutamise mõju õpilaste õppimisega seotud hoiakutele ning õpitulemustele. Õigesti disainitud õppeülesanded võiksid oluliselt täiendada toetava koolikeskkonna mõju. Töö praktiline kasu avaldub loodavas teaduspõhises metoodilises materjalis, mis annab panuse Eesti haridusmaastikule, aga ka laiemalt matemaatika õppimise positiivse kuvandi tõstmisele.
Juhendajad: Märt Möls, Maris Alver
Skisofreeniaspektri häirega patsientidel esineb metaboolne sündroom pea kolmandiku võrra sagedamini kui tavapopulatsioonis. Selle peamisteks põhjusteks peetakse antipsühhootilist ravi ja elustiili, samas geneetika roll on tänaseni põhjalikult hindamata. Hinnates haiguse progressiooni kirjeldavat trajektoori kas ühe konkreetse patsiendi jaoks või väikesearvulise patsientide alamrühma (näiteks uudset ravi saavate patsientide jaoks), muutub ülimalt oluliseks hinnatava mudeli optimaalne parametriseerimine – prognoositäpsuse jaoks on oluline, et andmete pealt hinnatavaid parameetreid oleks võimalikult vähe, samas peab mudel siiski võimaldama hinnata mistahes kujuga tegelikult esineda võivat mittelineaarset haiguse kulgu kirjeldavat trajektoori.
Üheks võimalikuks lahenduseks on mudeli koostamisel kasutada funktsionaalse andmeanalüüsi meetodite, näiteks funktsionaalse PCA, abi. Funktsionaalse andmeanalüüsi meetodite kasutamine biopankadesse kogutud andmete analüüsimisel on aga seni olnud mõnevõrra takistatud, sest tsenseeritud ja paremalt lõigatud andmete kasutamisel tekkivatele probleemidele pole piisavalt tähelepanu pööratud. Funktsionaalse andmeanalüüsi meetodite täiendamine biopankade vajadustele paremini vastavaks võimaldaks parandada prognoosimudelite täpsust ning paremini hinnata skisofreeniaspektri häire ja metaboolse sündroomi komorbiidsuse molekulaarseid ja geneetilisi tekkepõhjuseid.
Juhendaja: Ella Puman
Matemaatika baaskursustel on selliseid esmakursuslasi, kes jätavad kursuse pooleli semestri keskpaigaks või vaatamata pingutustele ei läbi ainet positiivse tulemusega. Loodus- ja täppisteaduste valdkonna arengukavas on välja toodud, et valdkonna prioriteediks on tagada tudengitele korralikud matemaatilised baasteadmised, mis on vajalikud edaspidistes erialaainetes. Sealjuures on eesmärgiks arendada digitaalsete vahendite kasutamist õppetööl.
Varasemad uuringud on tuvastanud, et ülikooli astuvatel tudengitel võivad olla ebapiisavad eelteadmised gümnaasiumiastme matemaatikas, mistõttu tekivad neil raskused aine omandamisel kõrgkoolis.
Töö eesmärk on selgitada välja esmakursuslaste kogemused, mis on seotud ülikoolis kõrgema matemaatika õppimisega, anda ülevaade põhilistest kohanemisraskustest ja tudengite poolt eelistatuimatest õppevahenditest (sh digivahendid, AI, kontakttunnid). Selleks on plaanis esmakursuslaste jaoks kõrgema matemaatika õppimisel tekkivate raskuste kategoriseerimine, just kohanemisel ülikooliga esimesel semestril, ja nende toetamise viiside väljaselgitamine. Planeeritud on läbi viia tagasiside küsitlusi mitme aasta jooksul, kasutades uurimisküsimustele vastamiseks konstruktivistlikku lähenemist ning kombineeritud uurimismeetodeid. Avatud küsimuste vastustest saadud andmete analüüsimiseks rakendatakse kvalitatiivset induktiivset sisuanalüüsi.
Uurimistöö käigus on plaanis selgitada välja:
• millised on tudengite jaoks õpitavatest teemadest kõige keerulisemad ja hinnata pakutavate õppematerjalide tõhusust;
• millised digivahendid on tudengite seas kõige populaarsemad, et integreerida neid rohkem õppeprotsessi;
• millised digivahendid on konkreetsete õpitulemuste ja teemade jaoks kõige sobivamad.
Töö tulemusena pakutakse välja vajalikud muudatused kõrgema matemaatika kursustel, võttes kasutusele erinevaid digivahendeid, sealhulgas kasutades ka AI võimalusi.
Juhendajad: : PhD Lauri Aarik, Prof. Kaupo Kukli
Doktoritöö eesmärgiks on uurida galliumoksiidil põhinevaid heterostruktuure, mis on valmistatud aatomkihtsadestamise meetodit kasutades. Selleks õpitakse tundma galliumoksiidi kihtide sünteesi võimalusi erinevate oksiidide (näiteks tina-, titaan-, alumiinium-, kroom- ja vaskoksiidi) ja nende segude pinnale, aga samuti teiste oksiidide kasvu galliumoksiidi pinnale. Saadud materjale ja mitmekihilisi kooslusi analüüsitakse ja nende valmistamise protsessid optimeeritakse erinevaid praktilisi rakendusi silmas pidades. Nelja-aastase projekti jooksul saab doktorant juurdepääsu kaasaegse sisustusega laboratooriumidele ja materjaliuuringuteks sobivale aparatuurile. Doktorant hakkab kasutama aatomkihtsadestamise meetodit ülalmainitud materjalikihtide sünteesiks ja erinevaid analüütilisi seadmeid uurimaks valmistatud tahkisekihtide elementkoostist, struktuuri ning optilisi ja elektrilisi omadusi. Töö eesmärgiks on tehnoloogiate ja metoodika väljatöötamine uue põlvkonna elektroonika- ja optikaseadiste jaoks sobivate materjalide valmistamiseks ja karakteriseerimiseks. Ühtlasi on eesmärgiks kõrgelt kvalifitseeritud noore doktori ettevalmistamine edasiseks edukaks tööks teaduses ja/või kõrgtehnoloogilises ettevõtluses.
Juhendajad: Alvo Aabloo, Longfei Chang
Pehmerobootika, mis on inspireeritud bioloogilisest paindlikkusest, omab suurt potentsiaali tervishoius, tööstuses ja keskkonnaseires. Kuid nende robotite käitumise täpne modelleerimine on keeruline, kuna see hõlmab erinevaid füüsikalisi protsesse, nagu elastsus, vedelike dünaamika, soojusülekanne ja difusioon.
See doktoritöö keskendub uuendusliku simulatsioonitööriista arendamisele, mis ühendab lõplike elementide meetodi (FEM) suurteformaatilise mehaanilise käitumise jaoks ja molekulaardünaamika (MD) mikrotasandi interaktsioonide jaoks, kasutades tehisintellektiga optimeeritud jõuvälju parema prognoositavuse saavutamiseks. Lisaks uuritakse, kuidas bakterite kasv mõjutab pehmerobootika materjale, mis on oluline biohübriidsete robotite arendamisel.
Simulatsioonides kasutatakse COMSOLi FEM-mudelite jaoks ja MD-mudelite jaoks. Modelleeritud tulemusi valideeritakse eksperimentaalselt, et tagada mudelite täpsus reaalsetes tingimustes.
Selle töö tulemused edendavad pehmerobootika, biohübriidrobootika ja meditsiiniliste rakenduste arendamist, võimaldades luua vastupidavamaid, kohanemisvõimelisemaid ja intelligentsemaid robotisüsteeme.
Juhendajad: Andreas Kyritsakis, Veronika Zadin, Ehsan Moradpur-Tari
Kõrged elektriväljad mõjutavad pindadel aatomite elektronsrtruktuuri ning aatomitevahelist dünaamikat, luues sellega pinnaatomite difusiooni eelissuunad ning mõjutades nii elektronide ja ioonide emissiooni kui füüsikalisi nähtusi nagu vaakumkaared. Kõrge elektrivälja põhjustatud efektid on paljudes rakendustes väga kasulikud aga teistes kontrollimatud ja äärmuslikult destruktiivsetd. Käesolev doktoritöö keskendub uudsete, masinõppel baseeruvate multiskaala ja multifüüsika arvutusmudelite arendamisele, ennustamaks kõrge elektrivälja poolt põhjustatud pinnamuutusi hübriidsete elektrodünaamika-molekulaardünaamika meetodi (ED-MD) simulatsioonide raamistikus.
Materjali pinna dünaamika mudelite loomisel lähtutakse tihedusfunktsionaali teooria (DFT) arvutustest. Need on täpsed, aga äärmisel ajamahukad analüüsid. Läbi viidud DFT arvutuste põhjal arendatakse välja masinõppe mudelid, millega saavutatakse DFT simulatsioonidega võrreldav täpsus märkimisväärse ajalise võiduga. Masinõppe mudelid avavad võimaluse materjali ja elektrivälja detailse interaktsiooni uurimiseks mastaapsetes, kombineeritud (ED-MD) multiskaala simulatsioonide raamistikus. ning võimaldavad ennustada atomistliku täpsusega elektrivälja ning materjali pinna interaktsioone.
Doktoritöö aitab kaasa läbimurretele kõrgete elektriväljade ja materjali vastastikmõju füüsika mõistmisel. Tulemustel on märkimisväärne mõju nii nanotehnoloogiale kui vaakumkaarte füüsikale olles kriitiline osakestekiirendite disainis kui ka uue generatsiooni elektronmikroskoopide ja röntgenkiirguse allikate loomisel või neuromorfse andmetöötluse ning kvantarvutite iooniallikate arenduses.
Juhendaja: Tarmo Tamm
Projekt eesmärk on uurida taastuvatest polümeerallikatest pärinevate, pöörduvate ristseondusmehhanismidega polümeervõrkude loomise võimalusi kiud-tugevdatud polümeerkomposiitide (FRP) jaoks. Tavapärased FRP-d, mida kasutatakse üha rohkem nõudlikes tööstusharudes nagu tuuleenergia, on tuntud oma puuduliku taaskasutatavuse poolest. Näiteks hiiglaslike FRPst tuugeni tiibade utiliseerimisel on siiani peamiseks meetodiks prügilatesse ladustamine või lihtsalt matmine. Projekti eesmärgiks on luua uudsed duromeersed polümeervõrgustikud, mis lähtuvad bio-põhistest lähteainetest ning on tänu dünaamilisele ristsidumisele kontrollitult lagundatavad, võimaldades materjali keemilist taaskasutust.
Projekt koosneb neljast põhilisest alamteemast. Esiteks uuritakse võimalusi jätkusuutlike duromeersete maatriksite sünteesiks, lähtudes bio-põhistest lähteainetest ja pöörduvatest ristsidumisprotsessidest, kasutades pöörduvat Diels-Alder reaktsiooni või RAFT polümerisatsiooni. Teiseks keskendutakse pöörduva ristsidumise optimeerimisele, et tagada stabiilsus eluea jooksul, kuid samas ka efektiivne taaskasutamine. Kolmandaks uuritakse ja optimeeritakse kiud-maatriks interaktsioone, kasutades ühilduvusaineid ja struktuuri optimeerimist, et saavutada FRPde jaoks vajalikud mehhaanilised omadused. Neljanda sammuna uuritakse polümeerkomposiitide lagunemismehhanisme realistlike termiliste ja mehaaniliste stresside toimel, kasutades kiirendatud vanandamist ja modelleerimist, et ennustada materjali käitumist elukaare jooksul ning võimaldades optimeerida polümeermatriksi ja armeeringu interaktsioone nõudlikele rakendustele vastavaks.
Juhendaja: Riho Teras
Töö fookus on tööstuses rakuvabrikuna kasutusel oleva Pseudomonas putida biofilmi kujunemise regulatsioonimehhanismide väljaselgitamisel ning uue reportersüsteemi väljaarendamisel ja kasutususelevõtus Uurimustöö keskendub biofilmiga seotud periplasmilise proteaasi LapG geeni ekspressiooni väljaselgitamisele. Analüüsitakse ekskludoni rolli biofilmiga seotud võtmegeenide ekspressioonis, milleks kasutatakse laboris välja töötatud reportersüsteemi. Lisaks käsitletakse globaalsete transkriptsiooniregulaatorite ja kahekomponentsete süsteemide mõju lapG ekspressioonile ning LapG ja LapA rolli biofilmi vesiikulite moodustumisel ja rakkudevahelises kommunikatsioonis. Uuring aitab kaasa biofilmi regulatsiooni, bakteriaalse suhtluse ja biotehnoloogiliste rakenduste paremale mõistmisele.
Juhendajad: Prof. Maido Remm, Dr. Epp Songisepp
Toiduainetööstuse peamine tähelepanu on suunatud toidupatogeenide tuvastamisele ja kontrollimisele, kuid sageli kujutavad suuremat ohtu toidu riknemisega seotud mikroorganismid. Need mikroobid satuvad tootmiskeskkonda tooraine, pakendite, personali ja teiste vektorite kaudu ning on võimelised moodustama biokilesid. Biokiled võivad tekkida erinevatel pindadel toidu töötlemise käigus, sealhulgas tootmisseadmetel, torustikes ja pakendimaterjalidel. Nende moodustumist mõjutavad mikroobide koosseis, kasvukeskkonna tingimused, toidumaatriks ning puhastus- ja desinfitseerimisprotseduurid. Tööstuslikes tingimustes võivad biokilesid moodustavad mikroorganismid kohaneda keskkonna stressoritega, sealhulgas biotsiididega, suurendades nende vastupidavust tavapärastele hügieenimeetmetele.
Käesoleva doktoritöö eesmärk on uurida, milline potentsiaal on metagenoomsel sekveneerimisel piimatööstuse töötlemiskeskkonnas esinevate mikroobikoosluste ja nende geneetilise potentsiaali iseloomustamiseks. Uuring keskendub biokile moodustumisega seotud geenide tuvastamisele ning biofilmi moodustavate mikroorganismide geneetilise mitmekesisuse analüüsile. Lisaks analüüsitakse antimikroobse resistentsuse (AMR) geene ja nende levikut mõjutavaid mobiilseid geneetilisi elemente, et mõista resistentsuse dünaamikat ja selle võimalikku mõju toiduohutusele ja tööstuslikele hügieenipraktikatele.
Juhendajad: Hedvig Tamman, Andres Ainelo
Pseudomonas putida on laialt levinud mullabakter, kes pakub teaduslikku huvi oma hea stressitaluvuse ja mitmekesiste ainevahetusradade tõttu. Tänu neile omadustele peetakse P. putida-t paljulubavaks sünteetilise bioloogia platvormiks. Kuigi mudelorganismina on teda palju uuritud, ei ole viimase ajani pööratud tähelepanu P. putida suhetele teda nakatavate viiruste ehk bakteriofaagidega. Biotehnoloogilistes rakendustes on bakteriofaagid nuhtluseks, kuna reaktorite nakatumisel faagidega tähendab kulukat toote kadu ja põhjalikku süsteemipuhastust. Oma olemuselt on uuringutes kasutatav P. putida tüvi ka faagide suhtes küllalt vastupidav tänu oma genoomis leiduvatele mitmetele faagikaitsesüsteemidele. Nende süsteemide tuvastamine on viimasel ajal jõudsalt arenenud, kuid üldistes andmebaasides on enamik faagivastaseid geene endiselt kirjas tundmatute geenidena. Ei ole üllatav, et kui bioreaktorites orgaaniliste molekulide sünteesi optimeerimiseks eemaldatakse bakteri genoomist ebavajalikeks peetavaid piirkondi, siis võivad ka faagikaitsesüsteemid kaduma minna. Seega on oluline kaardistada P. putida aktiivsed kaitsemehhanismid, et edaspidi tagada rakendusbioloogias kasutatavate tüvede optimaalne faagikindlus. Tänu meie instituudis kogutud P. putida-t nakatavate faagide kollektsioonile CEPEST on siin võimalik seda probleemi eksperimentaalselt uurida. Doktorantuuriprojekti raames tehakse kindlaks, millised ennustatud faagikaitsesüsteemid on aktiivsed, kasutades selleks süsteemide genoomist eemaldamist ja saadud tüvede faagitundlikkuse mõõtmist. Lisaks arendatakse sihikindlalt nõrgestatud tüve, milles puudub võimalikult suur hulk arvatavaid kaitsesüsteeme. Seda tüve kasutades laiendatakse ka CEPEST kollektsiooni uute faagidega, mida kaitsesuutlikku algtüve kasutades ei olnud võimalik isoleerida. Projekti raames analüüsime ka erinevate kaitsesüsteemide omavahelist sünergiat nii erinevaid deletsioone kombineerides kui ka molekulaarsel tasemel, mis kokkuvõttes võimaldab meil täpselt aru saada P. putida faagikaitsevõrgustikust.
Juhendajad: Osamu Shimmi, Tambet Tõnissoo
Korrektne kudede morfogeneesi kujunemine ja regulatsioon on kriitilise tähtsusega loomade arengus. Meie uurimisrühma hiljutised teadustööd äädikakärbse mudelis näitavad, et mikrotorukeste-vahendatud raku membraansete väljakasvude võrgustiku, tuntud kui interplanaarne Amida võrgustik (IPAN), dünaamika mängib olulist rolli areneva tiiva kudede kolmedimensionaalses (3D) morfogeneesis. IPAN nimelt vahendab koordineeritud mitoosi tiivaalge kahe erineva epiteliaalse kihi vahel. Kuidas IPAN dünaamika on seotud molekulaarsete signaalmolekulide regulatsiooniga ja organellide transpordiga 3D koe morfogeneesis on küsimus, mille välja selgitamine annaks olulist teavet IPAN molekulaarsetest mehhanismidest ja füsioloogilisest tähtsusest. Kasutades tänapäevaseid in vivo biokuvamise tehnoloogiaid ning geneetiliste manipulatsioonide võimalusi on käesoleva doktoriprojekti fookuses järgmised eesmärgid. Esiteks, välja selgitada kuidas kasvufaktor BMP (ingl Bone morphogenetic protein) kui pro-proliferatsioonifaktori signalisatsioon on reguleeritud IPAN-i poolt. Doktoritöö käigus on plaanis leida vastus küsimusele kuidas arenevas tiivaalges on BMP signalisatsioon koordineeritud kahe erineva epiteliaalse kihi vahel säilitades tiivaalge koordineeritud kasv. Teiseks, uurida IPAN vahendatud organellide transporti säilitamaks tiivaalge 3D morfogeneesi. Kavas on selgitada kuidas mitokondriaalne transport on reguleeritud läbi membraansete väljakasvude, mis on selle transpordi roll tiivaalge morfogeneesis ja millised molekulaarsed mehhanismid selles protsessis osalevad. Doktoritöö projekt on multidistsiplinaarne, kus on kaasatud nii äädikakärbse kui mudeli geneetilised metoodikad ja võimalused, rakubioloogia-, molekulaarbioloogia- ja arengubioloogia metodoloogiad kui ka biokuvamistehnikad ja mikroskoopia ning pildianalüüs. Antud projektist saadavad eeldatavad tulemused suurendavad meie teadmisi 3D koe morfogeneesi rakuliste- ja molekulaarsete mehhanismide kohta ning on olulised füsioloogiliste ja patoloogiliste protsesside mõistmisel loomade arengus.
Juhendaja: Professor Andres Merits
Alfaviirused (Togaviridae) on ümbrisega positiivse polaarsusega RNA-genoomsed viirused. Inimestel põhjustavad alfaviirused kas entsefaliiti või palavikku, löövet ja artriiti. Meditsiiniliselt kõige olulisem alfaviiruse on chikungunya viirus (CHIKV; >400 000 juhtu 2024. aastal) mille vastu puuduvad praegusel ajal spetsiifilised viirusevastased ravimid. Nakatunud rakkudes moodustavad alfaviirused membraaniga seotud replikaasikomplekse, mis koosnevad viiruslikest mittestruktuursetest valkudest (nsP-d), RNA-dest ja peremeesraku komponentidest. Selles projektis Uurime alfaviiruste infektsiooni varajasi etappe kasutades RNA-põhiseid meetodeid, sh. uudseid trans-amplifitseerivaid RNA-sid (taRNA-sid) ja uurime võimalusi taRNAde kasutamiseks RNAvaktsiinides, vähiravis ja geenitehnoloogias. Uurimisprojekti peamised suunad on (1) viirusliku RNA dünaamika jälgimine reaalajas SunTag markerite abil, (2) nsP-de funktsioonide ja viirusevastaste inhibiitorite toimemehhanismide analüüs, (3) viiruslike RNA-de evolutsiooni meetodi aredamine ja rakendamine optimeeritud replikatsiooni ja resistentsuse uurimiseks ning (4) uute taRNA-põhiste tööriistade väljatöötamine vaktsiinide ja rakuteraapia jaoks. Doktorant panustab ka töörühmas käimasolevatesse uuringutesse.
Juhendajad: Hannes Kollist, Dmitry Yarmolinsky
Taimede gaasivahetus ümbritseva keskkonnaga toimub valdavalt läbi mikroskoopiliste pooride, õhulõhede, mis moodustuvad kahest sulgrakust. Õhulõhe sulgurrakkude signaalimissüsteemid reguleerivad pooride suurust ning optimeerivad seeläbi kahte peamist taime kasvu parameetrit: fotosünteesi käigus omastatava atmosfääri CO2 sissepääsu taimelehte ja vee aurumist transpiratsiooni teel. Sulgrakud on võimelised reageerima nii taime seest kui ka keskkonnast lähtuvatele teguritele, sealhulgas CO₂ kontsentratsiooni muutustele, valgusele ja pimedusele, õhu niiskusele, hormonaalsetele signaalidele ning saasteainetele, näiteks osoonile. Hapniku reaktiivsed ühendid (ROS) ja Ca2+ on olulised signaalmolekulid sulgrakkudes, mis kontrollivad õhulõhede liikumist. Varasemalt läbiviidud geneetilises sõeluuringus tegime kindlaks mutantsed taimeliinid mille õhulõhede reaktsioon keskkonnateguritele ja abstsissiinhappele on tugevasti häiritud. Edasised analüüsid näitasid, et antud taimeliinides on mutatsioonid väikeste GTPaasi valkudes, mis mõjutavad tsütoskeleti organiseerumist ja ROS-ide moodustumist sulgrakkudes. Käesolev doktoritöö uurib väikeste GTPaaside rolli õhulõhede avanemisel ja sulgumisel erinevate keskkonastiimulite toimel. Uuritakse väikeste GTPaaside vastastikmõju õhulõhede tsütoskeleti organiseerumisel sulgrakkudes. Püstitatud uurimisküsimuste lahendamiseks koolitatakse doktoranti erinevates geneetika, biokeemia, molekulaar- ja rakubioloogia meetodite rakendamises. Loomisel on erinevad transgeensed liinid mille abil iseloomustada väikeste GTPaaside mõju õhulõhede regulatsioonile. Saadud liinidesse transformeeritud reportervalkude abil visualiseeritakse muutused ROS, Ca²⁺ kontsentratsioonides ja tsütoskeleti organiseerumises. Kavandatud doktoritöö aitab mõista, kuidas sulgrakud tajuvad keskkonna stiimuleid ning läbi selle reguleerivad taimede transpiratsiooni. See teave on vajalik aretusprogrammides mille eesmärk on kultuurtaimede veekasutuse optimeerimine pidevalt muutuvates keskkonna tingimustes.
Juhendajad: Tanel Tenson, Niilo Kaldalu. Kristiina Vind
Antibiootikumiresistentsus on üks suuremaid tervishoiuprobleeme tänapäeva maailmas. Resistentsuse leviku piiramine vajab sõltuvalt nakkuse iseloomust erinevaid lähenemisi.
Selles uurimisprojektis otsib doktorant võimalusi
- esisteks, kiiret sekkumist nõudvate nakkuste (sepsis) ohjeldamiseks,
- teiseks, aeglaselt kulgevate krooniliste nakkuste antibakteriaalseks raviks.
Doktorant testib uue antibiootikumitundlikkuse meetodi rakendamist resistentsuse kiireks määramiseks. See meetod võimaldab hinnata bakteri antibiootikumitundlikkust kahe tunni jooksul ning on seejuures lihtne ja odav, samas kui traditsioonilisel meetodil kulub vastuse saamiseks päevi. Doktorandikandidaat on juba näidanud, et meetodi tööpõhimõte on rakendatav. Nüüd on eesmärgiks vaadata, kas see sobib kliinikus laialdaseks kasutamiseks. Selleks testitakse läbi hulk erinevatel kliiniliste isolaatide ja antibiootikumide kombinatsioone. Kroonilistele bakterinakkustele ravimite leidmiseks lähtub doktorandikandidaat samuti oma varasematest uurimistulemustest ja testib nende praktilist rakendatavust. Ravimite taaskasutuse raamatukogu skriinides leidsime ravimid, mis on efektiivsed mittepaljunevate Gram-negatiivsete bakterite vastu. Doktoriprojekti käigus testitakse neid kliiniliste isolaatide kollektsioonidel, et näha, kas leitud aineid võiks edasi uurida ravimikandidaatidena. Lisaks viiakse läbi ravimite taaskasutuse skriin, et leida ravimikandidaate mittepaljunevate Gram-positiivsete ja mükobakterite vastu.
Juhendajad: Dr. Helena Sork, Assoc.Prof. Taavi Lehto
Geenide redigeerimine on märkimisväärselt arenenud läbi erinevate tehnoloogiate, mille hulgas uuenduslik CRISPR/Cas geenikääride süsteem on võrreldes oma eelkäijatega lihtsam, täpsem ja tõhusam. Siiski piirab piisava hulga tõhusate kandurite puudumine selliste tehnoloogiate laiemat rakendamist täppismeditsiinis. Praegu saadaval olevad kandurid seisavad silmitsi probleemidega, mis on seotud ohutuse, immunogeensuse ja stabiilsusega ning piirangutega toimekohale jõudmise osas. Üheks võimaluseks on kasutada rakuväliseid vesiikuleid (EV-d), mis suudavad transportida makromolekule ja sihtida konkreetseid rakke. Kuna farmatseutiliselt vastuvõetavate EV-põhiste kandurite tootmine pole praeguste teadmiste ja tehnoloogiate valguses saavutatav, arendab käesolev projekt alternatiivina välja minimaalse koostisega EVmimeetikume, mis säilitavad EV-de põhijooned ja tagavad geenikääride tõhusa kohaletoimetamise. Selles projektis tuvastatakse esmalt EV-de peamised lipiidkomponendid, et mõista tõhusate EV-mimeetikumide loomiseks vajalikke põhilisi koostisosi. Seejärel optimeeritakse EV-mimeetikumide formulatsioonitehnoloogia ja hinnatakse mimeetikumide efektiivsust rakukultuuri mudelites. Projektis rakendatakse ka molekulaarseid insenertehnilisi strateegiaid EVmimeetikumide stabiilsuse ja rakuspetsiifilise sihtimisvõimekuse parandamiseks. Lõpuks hinnatakse parimate EV-mimeetikumide kehasisest jagunemist, toimekohale jõudmist ja geenide redigeerimise potentsiaali katseloomades. Eelpool mainitu kaudu püüab projekt ületada olemasolevaid geeniteraapia molekulide toimekohale jõudmise väljakutseid ja panustada edusammudesse täppismeditsiinis.
Juhendajad: Kaspar Valgepea, Clara Carneiro
Eesti peab parandama plastijäätmete ringlussevõttu ning puidu- ja põllumajandusjäätmete väärindamist. Nimetatud jäätmeid on võimalik väärindada kombineerides gasifitseerimis ja gaasfermentatsiooni tehnoloogiaid kasutades mikroobseid rakuvabrikuid, et toota jäätmete gasifitseerimisest saadavast sünteesgaasist kemikaale ja kütuseid. Kuigi mõlemad tehnoloogiad on tööstusskaalas maailmas kasutusel, on vajalik kohalike jäätmetega (plast, puit, põhk) läbi viia laboriskaalas teste ja optimeerimist, et anda eelhinnang platvormi tööstusliku rakendatavuse kohta Eestis. Selle doktoriprojekti eesmärk on panustada integreeritud gasifitseerimis-gaasfermentatsiooni platvormi arendusse viies läbi gaasfermentatsiooni katseid erinevate gaasisegudega, inseneerides atsetogeenseid rakuvabrikuid ja optimeerides gaasfermentatsiooni protsessi.
Juhendajad: Lauri Vares, Livia Matt, Patric Jannasch
Praegune plastitööstus baseeub fossiilsel toormel ning lineaarsel majandusmudelil, millega kaasneb suur kogus erinevaid jäätmeid, saastet ja kõrged kasvuhoonegaaside emissioonid. Kliima- ning keskkonnaeesmärkide täitmiseks tuleb drastiliselt suurendada materjalide taaskasutust ning järk-järgult vähendada fossiilse toorme kasutamist.
Taaskasutuse mõttes on eriti problemaatilised nn termoreaktiivsed polümeerid, kus polümeeride ahelad on omavahel ristsidestatud. See muudab küll materjalid äärmiselt tugevaks, kuid kuumutades ei pehmene ja seetõttu ei võimalda mehhaanilist ümbertöötlemist. Sellised materjalid on aga kasutuses näiteks liimides, tugevates pinnakatetes, tuulikute labades, jm.
Käesolevas projektis disainitakse ja sünteesitakse biotoormest sellised termoreaktiivsed polümeerid, millel on võimalik ümbertöötlemiseks ristsidestused eemaldada ja seeläbi muuta polümeer mehhaaniliselt ümbertöödeldavaks. Pärast ümbertöötlemist on võimalik polümeeriahelad uuesti ristsidestada, muutes materjali taas tugevaks. Polümeerid baseeruvad peamiselt ligniinist saadavatel kemikaalidel ning pöörduvaks ristsidestuseks kasutatakse erineva pikkusega süsinikahelaid. Uurimistöö on osa äsja käivitunud "Strateegilise mineraalse- ja süsinikupõhise ressursi ringmajanduse tippkeskusest", 2024-2030.
Juhendajad: Kaspar Valgepea, Nilesh Sheshrao Kolhe
Gaasfermentatsioon on atraktiivne tehnoloogia võimaldades jäätmetest süsinikoksiidide (CO ja CO2+H2) ringlussevõttu läbi biotoodete tootmise kasutades atsetogeenseid mikroobe. Atsetogeensete rakuvabrikute metabolismi inseneerimine on aga raskendatud aeglastest ja töömahukatest metoodikatest tuleneva piiratud geneetiliste disainide testimise võimekuse tõttu. Hiljuti on edukalt kasutatud raku-vaba süsteemi atsetogeenide metabolismi inseneerimiseks võimaldades uurida suuremat geneetiliste disainide ruumi. Selle doktoriprojekti eesmärk on raku-vaba süsteemis testida geneetilisi konstrukte ja optimeerida üht rekombinantset metabolismirada, et parandada sihtprodukti autotroofset tootmist gaasi-fermenteerivas mudelorganismis Clostridium autoethanogenum.