Doktoriõppe konkursid 2026

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:

1. Miks teid huvitab see doktoriprojekt, selgitage oma valikut.
2. Millised on teie varasemad kogemused selles valdkonnas? Selgitage, kuidas teie haridus- ja ametialane taust on seotud projektiga, kuhu kandideerite.
3. Millised on analüütilised/teaduslikud meetodid, mida te valdate?
4. Kirjeldage lühidalt oma magistritöö meetodeid ja peamisi tulemusi.
5. Esitage oma varasemad uurimistegevused, sealhulgas teaduspublikatsioonid ja konverentsiettekanded, kui need on olemas.

Motivatsioonikirja puhul hinnatakse:

• kandidaadi motivatsiooni ja oskuste argumenteerimist ning projekti valiku põhjendust
• asjakohast õppe- ja töökogemust ning teisi asjakohaseid tegevusi (artiklid, projektijuhtimine jne), nagu on nõutud motivatsioonikirja esitamisel.

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:

• teadmisi projekti laiemast teaduslikust taustast ja oodatavate tulemuste võimalikust rakendamisest
• kandidaadi motivatsiooni jätkata doktoriõpinguid vastavas teadusvaldkonnas ja sellel alal töötada
• laiemaid analüüsi- ja üldistamisoskusi õpingutes ja uurimisteemadel.

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.

Juhendajad: Arun Kumar Singh, Karl Kruusamäe

Robotisüsteemid, mis koosnevad mitmest robotkäest, võivad olla oluliseks abiliseks struktureerimata keskkondades, nagu logistika ja jaekaubandus, tõstes tooteid iseseisvalt riiulitele või käsitsedes koostöös raskeid laadungeid. Kuid need keerulised robotikäitumised jäävad endiselt kättesaamatuks klassikaliste juhtimissüsteemide jaoks, mis tuginevad jäigale koordineerimisele, ning praeguste generatiivsete tehisaru lähenemisviiside jaoks, mis jäävad hätta ohutuse tagamisega takistusterohketes keskkondades. Käesolev projekt pakub välja tervikliku planeerimis- ja juhtimisraamistiku, mis on loodud selle võimelünga täitmiseks, kaardistades mitmemodaalsed sisendid otse roboti juhtimisse.

Meie uurimistöö tutvustab kahte peamist uuendust: sisseehitatud ohutusega neuroarhitektuurid, mis integreerivad ohutuspiirangud (nt Control Barrier funktsioonid) otse generatiivse mudeli disaini, mitte tagantjärele optimeerimistena; ja näidiste efektiivne õppimise paradigma, mis kasutab hõredaid, kõrgetasemelisi alameesmärke ülesannete omandamiseks ilma tihedate inimeste demonstratsioonideta. Teadustöö kava kulgeb kõrge täpsusega simulatsiooni võrdlusaluste kehtestamisest (1. aasta) piirangutega arhitektuuride arendamiseni (2. aasta) ja lõpuks süsteemi valideerimiseni simulatsioonist reaalsusesse ülekandmise ja vähese õppimisega füüsilisel riistvaral (3.–4. aasta). Tulemuseks on töökindel, ohutuse seisukohast kriitiline süsteem koostööks manipuleerimisel ja avatud lähtekoodiga võrdlusaluste komplekt robootika kogukonnale.

Juhendaja: Indrek Must

Hoolimata tehisintellekti tempokast arengust on füüsilist puudutust nõudvad ülesanded endiselt laialdasele automatiseerimisele kättesaamatud. Seetõttu näiteks laovad täna kaupa poeriiulile inimesed, mitte aga robotid. Kuna füüsiliste treeningandmete kasutamine eri platvormide vahel on keeruline, on masinõppe abil treenitud robotkäed ebakindlaks ega sobi kriitilisteks operatsioonideks, nagu näiteks suurte taristute hoolduseks. Käesolev projekt rakendab roboti keha (eriti mõjurit), mis saavutab füüsilise seostatuse (grounding) läbi in-situ arengu. Õhuketrustehnoloogia võimaldab luua ja muuta mõjureid, mis on ainulaadsed igale interaktsioonitüübile või isegi üksikjuhtumile. Meie töövoog nõuab minimaalselt andmeid töökeskkonna kohta, kuna keha vormub vahetus füüsilises kokkupuutes pärast roboti tööle rakendamist. See lähenemine mõtestab ümber roboti keha: staatilisest, tehases fikseeritud vormist saab kohanduv ja järk-järgult arenev struktuur. Projekt viib kohapeal kedratud kehad esmasest teostatavusuuringu tasemest kuni kasutusjuhtude valideerimiseni, kehastades järgmise põlvkonna tehisintellekti, mis kaasab tõeliselt robotite füüsilist kohalolu.

Juhendajad: Tauno Tiirats, Veronika Zadin

Projekt uurib kõrge elektrivälja ja materjali interaktsioone CERN-i osakestekiirendite arendamisel. Kui metallpindadele rakendatakse tugevaid elektrivälju (~100 MV/m), toimuvad atomistlikus skaalas interaktsioonid mis viivad materjali pinna kahjustusteni vaakumläbilöökide tõttu. Just läbilöök on piirav faktor paljude kiirendite jõudluse tõstmisel. Hiljutised vaatlused CERNi FCC kiirendi arendusel näitavad kõrgenenud läbilöökide hulka kiire pööramisel detektorisse -sünkrotronkiirguse piirkonnas. Meie hüpotees on, et sünkrotronkiirgus tekitab mobiilseid pinnaatomeid, mis kogutakse elektrivälja mõjul suunatud difusiooni tõttu suuremateks defektideks kus algab läbilöök. Selle uurimiseks ühendame multiskaala modelleerimise ja eksperimentaalse valideerimise. Atomistlikud simulatsioonid kirjeldavad defektide teket, pinnadifusiooni mudel ennustab makroskoopilist karestumist, Monte Carlo mudel koos eksperimentaalse karakteriseerimisega annab läbilöökide statistika. Mudelid kalibreerime ja mudelites kajastamata jäänud või ebatäpsete füüsikaliste protsesside mõju kaasame masinõppe abil CERNi katseandmetest. Tulemuseks on füüsikal põhinev ning eksperimentaalselt valideeritud mudel läbilöögi mehhanismide hindamiseks ja läbilöökide sageduse leevendamiseks kõrge elektriväljaga süsteemides mis annab võimaluse nii uute kiirenditehnoloogiate kui ka muude kõrgeid elektrivälju rakendavate seadmete (röntgenseadmed, elektronkiirte allikad, vähiravi jpm) arendamiseks.

Juhendajad: Maria Põldma, Arno Põllumäe, Georg Martin

Mereökosüsteemid on pidevas muutumises, mida mõjutavad kliimamuutused, eutrofeerumine ning võõrliikide levik. Zooplankton annab võtmetähtsusega energia- ja toitainevoogude vahendajana ning tundliku ökosüsteemi indikaatorina olulist teavet ökosüsteemi seisundi ja dünaamika kohta. Käesolev doktoritöö projekt keskendub Läänemere zooplanktoni mitmekesisuse ja dünaamika uurimisele kaasaegsete molekulaarsete meetodite abil. Esiteks käsitletakse võõrliikide tuvastamist keskkonna-DNA (eDNA) abil, mis võimaldab varakult avastada vähearvukaid liike ja täiendada traditsioonilist planktoni seiret. Teiseks täiustatakse geneetilist referentsandmebaasi, mis on vajalik zooplanktoni täpseks liigitamiseks eDNAanalüüside kaudu, andes mitmekesisuse hindamisel tulemuseks parema taksonoomilise lahutusvõime ja usaldusväärsuse. Kolmandaks analüüsitakse zooplanktoni muutusi ja kogukonna dünaamikat Eesti rannikumeres viimase paari aastakümne jooksul, seostades neid kliima- ja keskkonnamuutustega. Lõpuks uuritakse mikrozooplanktoni mitmekesisust ja ruumilisi ning hooajalisi mustreid eDNA meetodite abil, tuues esile seniselt alahinnatud mikrotoiduahela komponendi rolli ökosüsteemis. Kokkuvõttes pakub töö terviklikku ja innovatiivset lähenemist Läänemere ökosüsteemi seisundi hindamiseks ning toetab teaduslikku mõistmist ja keskkonnapoliitika otsuste tegemist.

Juhendaja: Vallo Tilgar

Selgroogsete loomade mikrobioomis on mitmekesise struktuuri ja funktsiooniga bakterikooslused, mis on tundlikud välisteguritele ja samas mõjutavad peremehe füsioloogiat ja käitumist soolestik-peaaju telje ja immuunsüsteemi kaudu. See teadmine on viinud uue hüpoteesini, et loomad ja nende mikrobioom toimivad koos loodusliku valiku üksusena – holobiondina. Kuigi soolemikroobe on põhjalikult uuritud laborimudelites, on nende seoseid peremehega looduslikes populatsioonides endiselt vähe uuritud. Ka võib arvata, et soolestiku mikrobioom on looduslikes populatsioonides palju varieeruvam kui laboriloomadel, kuna sama liigi isendid on geneetiliselt varieeruvad ja asustavad heterogeenseid elupaiku. See teadmine avab uudse ja perspektiivse valdkonna mikrobioomi evolutsioonilise tähtsuse uurimiseks vabalt elavatel loomadel.

Käesolev projekt uurib kahepoolseid interaktsioone soolemikroobide ja rasvatihaste vahel erinevates keskkondades. Esiteks uurime soolestiku mikrobioomi (SM) geograafilist varieeruvust, eeldades, et muutused mikroobikooslustes peegeldavad keskkonnatingimusi laiuskraadide lõikes ja elupaikade heterogeensust. Samuti prognoosime, et SM koosseis ja liigirikkus korreleeruvad peremehe isiksuseomadustega. Teiseks uurime SM võimalikku rolli peremehe kohanemisel kestva keskkonnastressiga. Põhjuslike seoste tuvastamiseks manipuleerime isendite stressitaset, imiteerides käsklusega seotud stressorite mõju. Samuti uurime, kuidas eksperimentaalsed muutused mikrobioomis ja selle metaboliitides mõjutavad peremehe võimet kohaneda stressirohke keskkonnaga. Mikroobikoosluste ja nende metaboliitide analüüsimiseks kasutame kaasaegseid molekulaarseid ja biokeemilisi meetodeid. Projekti tulemused kirjeldavad isendite fenotüübilise varieeruvuse ja keskkonnamuutustega seotud kohastumuste evolutsioonilisi mehhanisme loomapopulatsioonides.

Juhendaja: Jeffrey Carbillet

Inimmõjulised keskkonnamuutused vähendavad oluliselt merelindude looduslikke sigimispaikade arvu, mis sunnib mitmeid liike ümberasuma liigitihedatesse sigimiskolooniatesse või linnakeskkonda. Tõusvad kolooniatihedused võivad võimendada konkurentsi kõrge kvaliteediga pesitsuspaikadele ja muuta energeetilisi lõivsuhteid, mis omakorda viivad valikusurvete ja populatsiooni dünaamika teisenemiseni. See-eest on merelindude seas pead tõstmas uus strateegia, liikumine linnaelupaikadesse. Ent linnaelupaikadega kaasnevad ökoloogilisi ja kohasuslikke tagajärgi on vähe uuritud. Eelmainitud kahe strateegia kooseksisteerimine näitlikustab, et merelindude, kes on üks ohustatumaid selgroogsete rühmi, reageerimist kiirenevatele inimtekkelistele muutustele vajab edasist uurimist. Seega projekt liidab üksteist täiendavad ülemaailmsed, regionaalsed ja lokaalsed lähenemised, et paremini mõista merelindude ökoloogiat kiiresti muutuvas maailmas. Ülemaailmsel tasandil plaanime luua esimese süstemaatilise kirjandusülevaate linnas pesitsevatest merelindudest, et mõista, kuidas linnakeskkond mõjutab merelindude käitumist, tervist ja sigimist. Regionaalsel tasandil plaanime hinnata, kas merelinde saaks kasutada sentinelliigina zoonootiliste haiguste levimisel kasutades Üks Tervis (ingl k One Health) lähenemist. Täpsemalt keskendutakse, kuidas kalakajakad (Larus canus) kannavad toksoplasmoosi põhjustavat Toxoplasma gondii maismaaliste ja mereliste ökosüsteemide vahel. Kasutades Matsalu rahvuspargis kalakajate koloonia 50. aastast andmebaasi, plaanime lokaalsel tasandil uurida, kuidas kasvav asustustihedus sigimiskoloonias muudab evolutsioonilisi arenguprotsesse. Põhjalikumalt plaanime vaadata, kuidas pikaajalised muutused mõjutavad kalakajakate valgete tiivatäppide pindala, mis on näide ausast signaalist indiviidi kvaliteedist. Üheskoos need kolm lähenemist annavad infot, kuidas elupaikade kadu, linnastumine ja kokkupuude inimestega muudavad merelindude ökoloogiat ja evolutsiooni. Projekt aitab mõista merelindude populatsiooni muutuste mehhanisme, mis omakorda annavad väärtuslikke lisateadmisi liigikaitselistel ja ühiskonna tervislikel eesmärkidel ning üleüldisemalt ülevaade eluslooduse vastustest inimtekkelistele keskkonnamuutustele.

Juhendajad: Asko Lõhmus, Marko Kohv

Projekt uurib sooökosüsteemide tänapäevase muutumise suundi ja kiirust. Raamistik selleks on soode ja kuivendatud turbamaade dünaamika ruumiline simulatsioonimudelit SooSim (Lõhmus jt 2024), mida täpsustatakse empiiriliste uuringute põhjal kontseptuaalselt, ruumilise struktuuri ning põhiparameetrite osas. Selliseid mudeleid vajatakse ruumiliste prognooside koostamiseks keskpikas perspektiivis, et paremini planeerida elurikkuse kaitset, ökosüsteemide taastamist, ökosüsteemiteenuste hindamist ja maakasutuse planeerimist. Uuringud keskenduvad kolmele soode taastamise järgsele protsessile Eestis: (i) sootaimestiku tüübimuutustele pärast kraavide sulgemist, (ii) puittaimestiku dünaamikale taastatud ja kuivendatud soodes ning (iii) passiivselt taastumisele hooldamata kuivendussüsteemides. Nende protsesside mõõtmine ja tingimuste täpsustamine aitavad paremini mõista taastumise ja degradeerumise trajektooride erinevusi (hüstereesi), seavad ruumimudelid tugevamale empiirilisele alusele ning aitavad leevendada ökosüsteemide taastamisega seotud võimalikke väärtuskonflikte. Uuringutes ühendatakse mõõtmised püsiseireruutudel, riiklikud puistustruktuuri andmestikud ja kaugseire andmed (LiDAR, ortofotod, Sentinel-2). Taimkatte üleminekukiirused ja puuliigispetsiifiline puistudünaamika modelleeritakse statistiliste mudelite abil; passiivset taastumist hinnatakse kalibreeritud kaugseireandmete analüüsil. Tulemused integreeritakse SooSim 2.0 versiooniks, kuhu on lisatud taastamisega seotud mooduleid ja täpsustatud taastumiskiirusi määravaid parameetreid. Täpsustatud mudeli abil tehakse uued üleriigilised prognoosid sootüüpide leviku, puistumise ja looduskaitselise väärtuse dünaamika kohta.

Juhendajad Toomas Tammaru, Erki Õunap, Robert Davis

Globaalsed kliimamuutused kujutavad endast suurt väljakutset elurikkusele, kuid meie arusaam liikide võimest kohastuda selliste muutustega on kahetsusväärselt piiratud. Sageli eeldatakse, et tunnused, mis on seotud kohastumustega keskkonna temperatuurile evolutsioneeruvad aeglaselt. Paraku rajaneb selline väide üllatavalt puudulikul empiirilisel baasil. Kavandatav doktoritöö saab osaks käimasolevast uurimisprojektist, mis käsitleb putukate temperatuuriseoseliste tunnuste evolutsioonilist konservatiivsust. Taotletav doktoriprojekt läheneb uurimisküsimusele läbi putukate geograafiliste areaalide analüüsi kasutades uusimaid fülogeneetilisi rekonstruktsioone ja kaasaegseid võrdlevfülogeneetilise analüüsi meetodeid. Uuring koosneb kolmest põhikomponendist: (1) võrdlevfülogeneetiline analüüs Euroopa liblikate laiuskraadilise leviku piiridest kvantifitseerimaks termilise niši parameetrite evolutsiooni kiirust; (2) samalaadne kõrgusvööndilise leviku analüüs, mis kasutab mudelsüsteemina Ecuadori Andide ööliblikaid; ning (3) analüüs, mis seab eesmärgiks uurida, kui sageli ja kiiresti on (üle kogu putukate klassi) toimunud üleminekud parasvöötmeliselt levikutüübilt troopilisele ja vastupidi.

Juhendaja:Kessy Abarenkov

Käesolev doktoritöö arendab tehisintellektil põhinevat riiklikku elurikkuse digikaksikut (EstBioDT) Eestis, integreerides portaali eElurikkus andmeid, keskkonnaDNA vaatlusi ja keskkonnamuutujaid. Arendatav süsteem viib riiklikud elurikkuse andmed dünaamilisele, pidevalt uuendatavale digikujule, võimaldades tõhusamalt toetada teadust, looduskaitset ja poliitikakujundamist.

Arendatakse masinõppemudeleid, mis põhinevad taksoni esinemiste kirjetel, keskkonna-DNA andmetel ja keskkonnamuutujatel ning mida saab tulevikus kasutada elurikkuse seisundi hindamiseks, muutuste tuvastamiseks ajas ning tulevikustsenaariumite simuleerimiseks maa kasutuse, kliima ja halduslike mõjude tingimustes.

Digikaksik hõlmab ka majandatavate maastike andmeid metsandusest ja põllumajandusest, sidudes DNA- ja pildipõhised vaatlused, et pakkuda varajase hoiatuse signaale, toetada stsenaariumipõhiste otsustamist ning rakendada uusi keskkonna-DNA tehnoloogiaid ja masinõppemeetodeid põllumajanduslike kahjurite tuvastamiseks.

Kokkuvõttes luuakse töö käigus iseõppiv elurikkuse digikaksik, mis pakub korduvkasutatavaid ja läbipaistvaid tööriistu elurikkuse hindamiseks, looduskaitse planeerimiseks ja maastike haldamiseks.

Juhendajad: John Davison, Marina Semtšenko

Põuad muutuvad kliimamuutuste tõttu üha sagedasemaks ja intensiivsemaks, avaldades olulist mõju rohumaade produktiivsusele ja bioloogilisele mitmekesisusele. Taimede ja mulla mikroobide reaktsioonid keskkonnastressile põhinevad keerukatel vastastikmõjude võrgustikel, mis on seni veel puudulikult mõistetud. Teadmiste parandamine taime–mulla seoste kohta on hädavajalik põua mõjude prognoosimiseks ning selliste majandamisvõtete väljatöötamiseks, mis vähendavad haavatavust põua suhtes. Käesoleva doktoriprojekti eesmärk on neid teadmislünki täita kombineerides välivaatlusi ja katseid sademete ja mullaniiskuse gradientidel. Esiteks hinnatakse laialdaselt kasutatavaid katsemeetodeid põua simuleerimiseks, uurides, kuidas mulla niiskusdünaamika erinevates kasvuhoonekatsetes mõjutavad taimede ja mikroobikoosluste reaktsioone põuale võrreldes looduslike välitingimustega. Neid tulemusi täiendatakse põhjaliku kirjanduse ülevaatega, et pakkuda suuniseid realistlikumaks põuatingimuste simuleerimiseks edasises uurimistöös.Teiseks kasutatakse ainulaadset uurimisalade võrgustikku Hispaania Püreneedes, mis hõlmab järsku ariidsuse gradienti (aastane sademete hulk alla 400 mm kuni üle 2000 mm) väikesel geograafilisel alal. Kasutades DNA-põhiseid meetodeid uuritakse, kuidas eri seenerühmad reageerivad suurenevale veedefitsiidile ning kuidas mikroobide nišiomadused sellel gradiendil muutuvad. Kasvuhoonekatsed võimaldavad täiendavalt testida mikroobikoosluste ja kohaliku taime–mulla kohastumise rolli taimede põuakindluse kujunemisel. Lõpuks uurib projekt, kuidas taimede liigirikkus ja lokaalne vee kättesaadavus kujundavad mikroobide strateegiaid, pöörates erilist tähelepanu biotroofsete ja saprotroofsete seente võrdlusele. Kokkuvõttes aitab see uurimus süvendada arusaama kliima, taimede ja mikroobide vastastikmõjudest ning toetab rohumaade majandamist tulevaste põuatingimuste kontekstis.

Juhendajad: Meelis Pärtel, Carlos P. Carmona

Käesoleva doktoritöö eesmärk on arendada raamistikku tumeda elurikkuse ja funktsionaalse elurikkuse mõõdikute määramatuse kvantifitseerimiseks. Kaasaegses ökoloogias võimaldavad tumeda elurikkuse ja funktsionaalse elurikkuse käsitlused liikuda lihtsast liigirikkuse kirjeldamisest edasi elurikkuse potentsiaali, koosluse täielikkuse ja ökosüsteemi toimimise analüüsimiseni. Need lähenemised põhinevad kaudsel järeldamisel, puudulikel tunnuseandmetel, ebaühtlasel valimil ja tõenäosuslikel eeldustel, mistõttu määramatuse arvesse võtmata jätmisel on keeruline hinnata, kas täheldatud mustrid peegeldavad tegelikke ökoloogilisi protsesse või tulenevad metoodilistest iseärasustest. Projekt keskendub elurikkuse potentsiaali, selle realiseerumise ning funktsionaalsete omaduste hinnanguid mõjutavate peamiste määramatuse allikate tuvastamisele ja kvantifitseerimisele ning tugineb tumeda elurikkuse kontseptsioonile ja nüüdisaegsetele funktsionaalse elurikkuse analüüsimeetoditele. Doktoritöö koosneb kolmest osast: (1) tumeda elurikkuse hinnangute määramatuse analüüs, sh valimi koostamise strateegia, liikide koosesinemisstruktuuri ja skaala mõju; (2) tunnuseandmete ja funktsionaalse ruumi konstrueerimise määramatuse mõju funktsionaalse elurikkuse näitajatele; ning (3) nende kahe määramatuse allika ühendamine ühtseks raamistikuks, et uurida, kuidas määramatus kandub edasi tuletatud mõõdikutesse, nagu liigifondi suurus ja koosluse täielikkus. Määramatuse süstemaatiline kvantifitseerimine ja selle mõju analüüs aitab nihutada elurikkuse uurimise rõhuasetust punkt-hinnangutelt usaldusvahemikke arvestavatele mõõdikutele ning tugevdab ökoloogiliste järelduste usaldusväärsust alus- ja rakendusökoloogias.

Juhendaja: Tuul Sepp

Läänemeri on üks maailma reostunumaid meresid. Laevaliiklusest ja tööstusest pärinevad kemikaalid ja plastireostus avaldavad mereelustikule tugevat survet. Inimeste põhjustatud keskkonnamuutuste üheks tulemuseks on mereloomade haigused. Hiljuti avastati karpidel uus haigus – karpide nakkav vähk (bivalve transmissible neoplasia, BTN).

BTN levib elusate vähirakkude liikumisel ühelt loomalt teisele. Kuigi haigus avastati alles kümme aastat tagasi, peetakse seda juba üheks tõsisemaks ja alahinnatumaks mereorganismide haiguseks. BTN-i on leitud balti lamekarbil Gdański lahes, kuid seni pole tehtud ulatuslikku uuringut, mis selgitaks, kas haigus on levinud üle kogu Läänemere. Samuti ei ole teada, kas see mõjutab teisi siinseid olulisi liike, liiva-uurikkarpi ja söödavat rannakarpi. Lisaks ei mõista me veel, kuidas mõjutavad nakkava vähi levikut inimtegevusest tingitud keskkonnamõjud — nagu reostus, tihe laevaliiklus või mikroplast.

Meie töörühma kogutud esialgsed andmed Eesti rannikult viitavad, et BTN võib juba siin esineda. Järgmise sammuna plaanime karpe koguda umbes 20 asukohast üle Läänemere, hõlmates erineva saastatuse ja laevaliikluse tasemega piirkondi. Igas kohas koguksime 100–300 isendit liigi kohta. Esmalt kontrollime neid mikroskoobi all vähitunnuste suhtes ning seejärel kasutame kaasaegseid geneetilisi (PCR-põhiseid) meetodeid, et kinnitada, kas tegemist on nakkava vähiga.

Kontrollitud laborikatsetes uurime, kas mikroplast ja saastunud setted suurendavad vähi levikut või muudavad karbid haigusele vastuvõtlikumaks. Selleks viime terved karbid kokku nakatunud isenditega erinevates keskkonnatingimustes ning mõõdame nakkuse leviku kiirust, haiguse kulgu ja immuunvastust.

Kokkuvõttes annab see uurimistöö esimese põhjaliku ülevaate nakkava vähi levikust Läänemeres ning aitab selgitada, kas reostus soodustab selle levikut. Tulemused parandavad arusaamist mereökosüsteemi tervisest ja võivad toetada tulevasi keskkonnakaitse strateegiaid.

Juhendajad: Georg Martin, Jonne Kotta

Doktoritöö käsitleb sinise majanduse keskkondlike mõjude hindamise väljakutseid Läänemeres, ühendades in situ katsed, vesiviljeluse projektide seire, 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 kunstlike substraatide koloniseerumisele, tuuleparkide ja vesiviljelusrajatiste ökoloogilisele jalajäljele ning taastuvenergia ja vesiviljeluse kumulatiivsetele keskkonnamõjudele Läänemere kirdeosas.

Juhendaja: Jonne Kotta

Euroopa riigid seisavad silmitsi vajadusega kaitsta 30% oma merest aastaks 2030 ja tagada, et kaitse meetmed tooksid kaasa soovitud ökoloogilise kasu, integreerides nende kavandamisse parimad olemasolevad ökoloogilised teadmised. Kuigi üha enam nõutakse teadusuuringutes, et kaitse meetmed peegeldaksid ökoloogilist keerukust, toetuvad rakendatavad meetmed endiselt suures osas struktuurilistele näitajatele, nagu liikide ja elupaikade esinemine, ning keskenduvad ainult ühele või mõnele liigile. Nii jäetakse tähelepanuta ökosüsteemi toimimiseks olulised troofilised koosmõjud ja biogeokeemilised protsessid, nõrgendades sellega kaitse tõhusust. Toiduvõrgustiku ja bioenergeetilise modelleerimise abil on võimalik hinnata kogu ökosüsteemi energia- ja ainete vooge ning koos ökoloogilise stoikiomeetriaga, luua usaldusväärsed ökosüsteemi toimimise näitajateks. Siiski muudab metoodiline keerukuse, suured andmenõuded ja terviklike töövoogude puudumine selliste näitajate kasutamise otsustusprotsessides keerukaks. Antud doktoritöö aitab täita seda lünk, edendades edasi hiljutisi edusamme bioenergeetilise toiduvõrgu ja liikide leviku modelleerimisel, kvantifitseerides ja kaardistades ökosüsteemi terviklikke toimimise näitajaid ning liites need olulistesse otsuste tegemist toetavatesse lähenemisviisidesse, eelkõige kumulatiivsete mõjude hindamisse ja looduskaitse meetmete prioritiseerimisse. Töö raames töötatakse välja otsuste tegemiseks kasutusvalmis töövoog ja digitaalsed tööriistad ning rakendatakse neid Läänemere kirdeosas, et vastata järgmistele küsimustele: (1) Millised alad toetavad ebaproportsionaalselt olulisi ökosüsteemi protsesse (nt toitainete ringlus, süsiniku sidumine)? (2) Kui hästi on need alad kaetud merekaitsealadega ja kui palju on need mõjutatud inimtegevusest? (3) Kuidas tuleks merekaitsealasid kohandada, et selliseid piirkondi kaitsta?

Juhendaja: Aveliina Helm

Luha- ehk lamminiidud on Läänemere piirkonna poollooduslikud süsteemid, mille ökoloogiline väärtus tuleneb nii kõrgest liigirikkusest kui ka nende väga olulisest rollist üleujutuste reguleerimisel, toitainete sidumisel ning maastike aineringe kujundamisel. Hoolimata nende prioriteetsest seisundist Euroopa Liidu looduskaitseraamistikus, on luhtade seisund Baltikumis jätkuvalt ebasoodne ning ökoloogiliselt tulemuslik majandamine hõlmab vaid osa olemasolevast pindalast. Luhtade majandamisel ja taastamisel on neid seni käsitletud pigem kui botaanilisi üksusi, kuigi nende struktuuri ja dünaamikat – ja seeläbi ka majandamist ning taastamist – mõjutavad selgelt mõõdetavad biofüüsikalised protsessid: üleujutuste kestvus ja ulatus, toitained mullas ja vees, mikroreljeef jne. Kui majandamis- ja maakasutusotsustes neid tegureid süsteemselt ei arvestata, jäävad luhtade taastamine ja hooldus, aga ka laiemad maakasutusotsused, suuresti praktikapõhiseks ning raskesti üldistatavaks. Doktoritöö eesmärk on töötada välja protsessipõhine ökoloogiline raamistik, mis seob luhaniitude hüdroloogilised ja füüsikalised omadused luhtade taime- ja linnukooslustega ning majandamisvõtetega. Töö keskseks hüpoteesiks on, et biofüüsikaliste gradientide analüüsimisega on võimalik määratleda funktsionaalselt eristuvaid piirkondi, mis omakorda võimaldavad kirjeldada majandamise ja aastatevahelise hüdroloogilise muutlikkuse mõju elurikkusele. Uurimuses kvantifitseeritakse Eesti luhaniitude peamised keskkonnagradiendid, kasutades kõrglahutusega kaugseireandmeid (sh LiDAR), välitöid ning pikaajalisi taimekoosluste ja linnustiku seireandmeid. Töö tulemusena on võimalik liikuda kirjeldavast ja staatilisest luhaniitude klassifikatsioonist keskkonnatingimuste ja elurikkuse seisundit dünaamiliselt kirjeldava üldistuseni. Saadud seosed loovad teaduslikult põhjendatud aluse luhaniitude taastamise ja majandamise hindamiseks ning pakuvad sisendit maastiku- ja maakasutusmudelite arendamiseks nii Eestis kui mujal Läänemere piirkonnas.

Juhendajad: Mehis Rohtla, Markus Vetemaa

Koha (Sander lucioperca) on oluline lüli veelistes toiduahelates ning üks aktiivseimalt majandatud röövkalaliike kogu oma levila piires. Ka Eestis on koha märkimisväärse püügisurve all nii siseveekogudes kui ka riimveelises rannikumeres. Seni on väljapüüki reguleeritud iga-aastaste seirepüükide ja kutseliste kalurite ametlike saakide alusel, kuid sellest hoolimata on koha seisund rannikumeres (selle töö kontekstis Pärnu lahes) halvas ja Peipsi järves keskpärases seisus. Kesise seisundi põhjused on nii biootilised (inimtekkeline ja looduslik suremus) kui ka abiootilised (ebasoodsad keskkonnatingimused), kuid probleemiks on ka vähesed teadmised liigi ökoloogia, eelkõige rännete, harrastuskalapüügi mõju ja tugeva põlvkonna moodustumise kohta. Selleks, et olukorda parandada uuritakse käesoleva projekti raames põhjalikult Peipsi järve ja Emajõe ning Pärnu lahe ja Pärnu jõe vahelisi kohade kude- ja toitumisrändeid. Rännete ulatust uuritakse akustilise telemeetria ja kalade välise märgistamise abil ning koelmuvalikut kirjeldatakse sonaritega veekogu põhja 3D kaardistamisel. Olulisemate koelmute kaardistamine annab võimaluse rakendada sihipärasemaid püügipiiranguid, mis on liigi arvukuse tõstmise seiskohalt oluline. Märgistatud kalade abil antakse hinnang kalandussuremuse kohta Emajões ja Pärnu jões, mis aitab paremini majandada seal toimuvat kalapüüki. Harrastuskalastajate abiga Pärnu jõest püütud kohadel määratakse otoliidi mikrokeemiliste analüüside abil isendite sünnibioom (jõgi või meri), et selgitada välja Pärnu jõe osatähtsus Pärnu lahe kohavaru kontekstis. Lisaks eelnevalt mainitule võib koha arvukust mõjutada ka harrastuspüügi populaarsuse ja püügiefektiivsuse järsk tõus viimastel aastatel. Hetkel on kalavarude majandamise seisukohast harrastuspüügi andmed pea olematud ning tegelik mõju kalavarudele on teadmata. Sestap on selle doktoritöö teiseks alateemaks harrastuspüügi mõju kohavarule Peipsi-Pihkva-Lämmijärve ning Pärnu lahe ja jõe süsteemis. Tegeliku olukorra kirjeldamiseks teostatakse mitmetasandilisi uuringuid, mis sisaldavad oluliselt määral ka kodanikuteaduse rakendamist. Saadud andmed annavad võimaluse statistiliste mudelite abil hinnata harrastajate kohasaake ühe püügihooaja jooksul. Täiendavalt hinnatakse ka harrastuskalastajate tagasiheite suremust, kuna ka see võib omada märkimisväärset mõju kalavarudele.

Juhendajad: Mehis Rohtla, Markus Vetemaa, Aleksander Klauson (TalTech)

Merealade üha intensiivsem kasutamine inimese poolt on kaasa toonud märkimisväärse veealuse mürataseme tõusu nii avamerel kui rannikualadel. Veealune müra ja allveeakustika on Eesti kontekstis muutunud üha aktuaalsemaks seoses avamere tuuleparkide ulatusliku arendusega. Heli on vees elavate organismide jaoks üks peamistest suhtlus- ja orientatsioonikanalitest. Sõltuvalt kalaliigist ja müra füüsikalistest omadustest võib inimtekkeline veealune müra põhjustada kaladel kuulmissüsteemi kahjustusi, stressi või muutusi käitumises. Tuuleparkidega kaasnev mürataseme tõus võib potentsiaalselt varjata bioloogiliselt olulisi akustilisi signaale, mis on olulised liigikaaslase, toidu ja sobivate elupaikade leidmisel, kiskjate tuvastamisel ning omavahelisel suhtlusel. Samuti võib kõrgem müratase põhjustada vältimiskäitumist kui piirkond on oluline toitumisala, koelmu või takistab isendite ligipääsu nimetatud aladele. Kõigel sellel võib olla lõppkokkuvõttes oluline negatiivne mõju kalaasurkondade arvukusele ja merekeskkonna üldisele seisundile.

Käesoleva doktoriprojekti eesmärk on hinnata madalasagedusliku müra mõju räimele (Clupea harengus membras) kasutades nii looduslikus kui kontrollitud poollooduslikus keskkonnas läbiviidud välikatseid ja akustilisi mõõtmisi. Kuna Eestis avamere tuuleparke veel ei ole, siis tekitatakse avamere tuulikutele sarnast müra tehislikult kasutades selleks kõrgtehnoloogilist veealust kõlarit. Projekti raames: (1) hinnatakse tuuleparkide töömüra imiteeriva madalasagedusliku heli mõju kuderändel olevale ja kudevale räimele; (2) hinnatakse tuuleparkide töömüra imiteeriva madalasagedusliku heli mõju toituvale räimele; (3) selgitatakse välja räime käitumusliku reageerimise lävend madalsagedusliku helirõhu suhtes; ning (4) määratakse käitumusliku reageerimise lävend veeosakeste liikumise suhtes, mis on kalade meeleelundkonna seisukohalt kriitilise tähtsusega, kuid seni vähe uuritud mürakomponent.

Juhendajad: Marina Semtšenko, Siim-Kaarel Sepp, Tsipe Aavik

Taim-muld tagasiside (plant-soil feedback, PSF) on protsess, kus taimed muudavad mulla mikroobikooslusi viisil, mis mõjutab järgnevate taimepõlvkondade ellujäämist ja kasvu. Need tagasisided võivad ulatuda positiivsetest (mutualism) kuni tugevalt negatiivseteni (patogeensus) ja PSF on oluline mehhanism võimaldamaks taimeliikide kooseksisteerimist. Samas varieeruvad taimmikroob interaktsioonid ka liigisiseselt ehk genotüüpide vahel, kuid PSF-i rolli taimepopulatsioonide dünaamikas ja kohalikus kohastumises on harva hinnatud. Liigisisene taim–muld tagasiside võib muutuda eriti oluliseks globaalsete muutuste tingimustes, kus geneetiline varieeruvus määrab kohastumisvõime. Käesoleva doktoritöö eesmärk on selgitada, kuidas globaalsed muutused mõjutavad liigisisest taim–muld tagasisidet, mis omakorda soodustab või pidurdab populatsioonide kohastumist muutuvate tingimustega. Projekt keskendub põllumajanduslikele ja poollooduslikele rohumaadele, mis on läbimas maakasutuse muutusi ning kogevad üha suuremat survet kliimamuutuste tõttu. Projekti käigus: i) uuritakse taim–muld tagasisidet piki maakasutuse hülgamise gradienti, kus rohumaaliikide populatsioonid vähenevad nii suuruse kui ka funktsionaalse mitmekesisuse poolest; ii) hinnatakse väetamise ja põua koosmõju taim–muld tagasisidele taimepopulatsioonides ja mikroobikooslustes, mis pärinevad ajalooliselt väetamata või intensiivselt majandatud, väetatud rohumaadelt; ning iii) selgitatakse mehhanisme, mis põhjustavad muutusi taim–muld tagasisides vastusena suvistele ja talvitumistingimustele olukorras, kus mullas domineerivad kas patogeensed või mükoriissed seened. Seostades taimepopulatsioonide dünaamika taim–muld interaktsioonidega maakasutuse ja kliimamuutuse kontekstis, aitab see projekt selgitada, kuidas mulla mikroorganismid mõjutavad taimede kohastumist ja ökosüsteemide stabiilsust. Projekti tulemused aitavad suunata looduskaitset ja võivad leida kasutust kestlikus põllumajanduses.

Juhendajad: Siim Pikker, Veikko Pentti Linko, Arvi Freiberg

Optilised Fabry-Perot´tüüpi (metall–dielektrik–peegel) resonaatorid on mikro- ja nanoptikas tähtsad süsteemid, mis on tänapäeval osutunud üliolulisteks tehniliseks abivahendiks aine ergastuste (eksitonid, foonodi, plasmonid) ja valguse vastasmõju uurimiseks tugevsidestatud režiimis. Sellises tugevsidestatud süsteemides tekivad uued hübriidseisundid nn. polaritonid, mis on olulised fundamentaalse aine ja valguse vastasmõju mõistmisel ja omavad ka praktilist väljundit nii uudsetes valgusallikates (nn. polaritonlaserid), sensorites, uut tüüpi fotokeemias (nn. polaritonkeemia, ing.k. polariton chemistry) ja muudes valdkondades. Üks peamisi takistusi antud valdkonna arenduses ja praktikasse viimisel on olnud seotud sellega, et selliste värvainetega dopeeritud resonaatorite valmistamine on suhteliselt aeglane protsess ja tüüpiliselt suudab üks teadlane valmistada maksimaalselt 2-10 objekti päevas, mida optimeerimisülesannete puhul on liiga vähe. Meie uurimisgrupp demonstreeris ja töötas 2025. aastal välja uue meetodi, mis võimaldab selliseid värvainega dopeeritud resonaatoreid, mida saab kasutada tugevsidestatud süsteemide uurimiseks, valmistada tuhandeid ühe päeva jooksul, kiirendades seeläbi märkimisväärselt eksperimentaalseid uuringuid.

See oluline saavutus on antud doktoriprojekti baasiks. Projekti raames arendame edasi halltoon meetodil põhinevat UV-litograafia tehnikat Fabry–Perot’ mikroresonaatorite kiireks ja paralleelseks valmistamiseks. Kavatseme katsetada, kas sellel meetodil valmistatud resonaatoritega saame uurida looduslikke fotosünteesis olulisi ja DNA origaami baseeruvate sünteetilisi kiirgureid, kromofoore ja neis toimuvaid kiirguslikke ja kiirgusetta energiaülekande protsesse. Projekti käigus planeerime demonstreerida neis fotosüsteemides toimuvate energiaülekandeprotsesside mõjutamist, kui need kiirgursüsteemid on paigutatud meie poolt valmistatud resonaatoritesse. Töö keskendub resonaatorite valmistustäpsuse ja defektikontrolli parandamisele, fotoresisti–kiirgurite kombinatsioonide optimeerimisele ning meetodi laiendamisele seest tühjade resonaatorite valmistamiseks vedelate proovide mõõtmisteks. Resonaatorite iseloomustamiseks, nende toimivuse hindamiseks ja neis toimuvate protsesside uurrimiseks kasutame meie poolt arendatud Fourier’ tasandi spektromeetrit. Antud doktoriprojekti tulemusena on kavas avaldada vähemalt kolm teaduspublikatsiooni. Käesolev doktoriprojekt on seotud kahe 2026. aastal alanud PRG projektiga.

Juhendajad: Veiko Palge, Juhan Matthias Kahk, Dirk Oliver Theis

Kvantarvutus on uudne arvutamise paradigma, mis võimaldab lahendada konventsionaalsete arvutite jaoks ületamatuid probleeme. Üheks oluliseks rakenduseks on suurte kvantsüsteemide simuleerimine. See on ülesanne, mida pole võimalik lahendada konventsionaalsete arvutite abil isegi ülivõimsate superarvutitega. Nimetatud kvantsüsteemid on olulised kvantkeemia ja materjaliteaduse jaoks, mis on aluseks farmaatsia- ja keemiatööstusele ning samuti uute materjalide arendamisele. Kui veatolerantsete kvantarvutite loomine võtab veel vähemalt dekaadi, siis lähiaja kvantarvutid, mis sisaldavad sadu kvantbitte, on saamas reaalsuseks juba nüüd. Antud projekt keskendub kvantkeemias ja tahkiseteoreetias kasutatavate kvantsüsteemide simuleerimisele, kasutades variatsioonilist kvantalgoritmide paradigmat, aga samuti kombineerides seda veatolerantsete algoritmidega. Projektis viiakse läbi simuleerimiseks vajalike algoritmide ja meetodite analüüs, testimine ja arendus, et arvutada elektronstruktuure ja energiapindu eesmärgiga teha edusamme kvantsimuleerimises lähiaja kvantarvutitel.

Juhendaja: Velle Toll

Kas inimtekkelised aerosoolid mõjutavad Maa kliimat, toimides jäätekke tuumadena? Meie hiljutine avastus näitas, et teatud tööstuslikud aerosoolid tekitavad veepilvedest jääpilvi. See viitab, et jäätekke tuumade näol võib eksisteerida seni arvesse võtmata inimtegevuse kliimamõju komponent. Käesolev töö loob esimese üleilmse andmebaasi inimtekkelistest jääpilvede teket põhjustavatest aerosooliallikatest ning arvutab nendega seotud kliimamõju. Selleks kombineeritakse pikaajalisi satelliitmõõtmisi, aerosoolide hajumismudeli abil tuvastatud veepilvede jääpilvedeks muutumise sündmusi ja laborikatseid. Aerosoolide leviku modelleerimine võimaldab automaatselt tuvastada jääpilvede teket ligi kolmekümne tuhande tööstusallika läheduses. Lokaalsete tööstusallikate lähedal esinevat jääpilvede teket võrreldakse jääpilvede tekkega suurlinnade ja laiaulatuslike tööstuspiirkondade ümbruses. See võimaldab analüüsida jäätekke tuumade mõju esinemist Maa kliimale olulistel ruumi- ja ajaskaaladel: mitme aastakümne jooksul ja sadade kilomeetrite ulatuses. Jäätekke tuumade globaalse kliimamõju hindamiseks võrreldakse jäätuumade mõju aerosooliosakestega, mis käituvad veepilvede tekke tuumadena. Sel moel käsitletakse üht olulisemat lahtist küsimust kliimateaduses: kas praegused kliimamudelid jätavad jäätekke tuumade näol arvestamata olulise inimtekkelise kliimamõju mehhanismi?

Juhendajad: Laur Järv, Mercè Guerrero Román

2019. aastal saadud esimene vahetu kujutis supermassiivsest mustast august on olnud üks muljetavaldavamaid teadussaavutusi mitte ainult gravitatsiooni eriteadlastele, vaid ka laiemale avalikkusele, ilmudes uudisena ajalehtedes ja televisioonis. Selle kujutise taga oleva füüsika mõistmine on ülioluline, et koguda rohkem teavet meie universumi ja selle aluseks olevate teooriate kohta.

Gravitatsiooni võrrandid kirjeldavad, kuidas aine kõverdab aegruumi ning kuidas osakesed selles ruumis liiguvad. Kui need võrrandid ei suuda vaatlusi täielikult seletada, siis võime kahtluse alla seada kas oma eeldused aine või hoopis gravitatsiooniteooria kohta. Näiteks otsese tõendusmaterjali puudumine tumeaine ja tumeenergia poolt kosmilise dünaamika kirjeldamisel motiveerib uurima teooriaid, mis laiendavad Einsteini üldrelatiivsusteooriat. Need viivad erinevate võrranditeni ja seega ka erinevate musta augu lahenditeni, mis mõjutab nii auku langeva aine dünaamikat kui aine poolt kiiratud footonite trajektoore. Nõnda pakuvad mustad augud oma kujutiste kaudu omamoodi looduslikku laborit ka gravitatsiooniteooriate testimiseks. Lihtsustatud mudelite kasutamine probleemi keerukuse vähendamiseks võib aga tekitada kokkusattumusi aegruumi geomeetria ning akretsiooniketta aine põhjustatud efektide vahel, mis seab ohtu tulemuste õige tõlgendamise.

Üldrelatiivsusteooria ning seda laiendavate teooriate rangeks testimiseks praeguste ja tulevaste mustade aukude vaatluste abil on vaja sügavat arusaamist sellest, kuidas gravitatsioon mõjutab kõiki kujutisse kodeeritud füüsikalisi protsesse. Käesoleva projekti eesmärk on astuda süstemaatilisi samme, et hinnata üldrelatiivsusteooriat laiendavate teooriate mõju (1) kujutise „varju“ näol avalduvale aegruumi geomeetriale, (2) aine dünaamikale ja akretsiooniketta poolanalüütiliste mudelitele ning (3) kiirguse polarisatsiooni karakteristikute võimalikele signatuuridele vaatlusandmetes.

Juhendaja: Mari Sepp

Autismispektri häired (ASD) on ühed levinumad närvisüsteemi arenguhäired. ASD riskigeene on teada sadu, kuid nende funktsionaalne tõlgendamine ootab lahendamist. Samuti on teada, et probleemid väikeaju arengus on oluline osa autism etioloogiast, kuid siiani pole autismiga seotud mehhanisme väikeaju arengus süstemaatiliselt iseloomustatud. Plaanitud doktoritöö projektide eesmärgiks on koostada põhjalik kaart, mis kirjeldab ASD fenotüüpe arenevas väikeajus rakutasandil, kasutades üheraku genoomikat, ruumilist rakutüüpide kaardistamist ja hajusat raku morfoloogia märgistamist. Me teeme kindlaks ASD molekulaarsed, rakulised, anatoomilised ja morfoloogilised fenotüüpid ASD hiiremudelite väikeajus ning kaardistame ASD riskigeenide allaregulaarimise poolt esile kutsutud fenotüübid inimese indutseeritud pluripotentsetest rakkudest kasvatatud väikeaju organoidides. Need lähenemised võimaldavad tuvastada fenotüüpide koonduvuspunkte, rühmitada ASD geenid fenotüübi järgi alagruppidesse ning parandada üldist arusaamist haiguse mehhanismidest.

Juhendajad: Kelli Lehto, Reedik Mägi, Jaanika Kronberg

See doktoritöö projekt on osa suuremast interdistsiplinaarsest ERC rahastatud programmist, mille eesmärk on mõista täiskasvanute aktiivsus- ja tähelepanuhäire (ATH) mehhanismide põhjuslikke seoseid. Kuigi ATH on lapseeas algav ning tugeva päriliku taustaga neuroarenguline häire, on viimastel aastatel just täiskasvanute diagnooside arv märgatavalt kasvanud, eriti pärast COVID-19 pandeemiat. Kuid täiskasvanute ATH tunnused — nagu hajameelsus, impulsiivsus ja emotsionaalne ebastabiilsus — võivad olla põhjustatud ka keskkonnategurite poolt, näiteks stress, unepuudus, ainete tarvitamine, liigne ekraanikasutus ja viirushaiguste põdemine. Praegune arusaam keskkonnamõjudest täiskasvanute ATH-le on piiratud, eeskätt raskuste tõttu eristada põhjuslikkust segavatest teguritest.

Käesolev projekt hindab süstemaatiliselt keskkonnategurite seoseid (nt lapsepõlve ebasoodne kogemus, elustress, ainete tarvitamine, ekraaniaeg, COVID-19 raskus) täiskasvanute ATH tunnustega ning geenide ja keskkonna koosmõju kasutades innovaatilisi genoomikapõhiseid meetodeid. Uurimistöös rakendatakse polügeenseid skoore ja longitudinaalseid analüüse ning lapse-vanema trio disaini, et lahutada geneetilised ja perekondlikud mõjud ning hinnata seeläbi tegelikke põhjuslikke seoseid keskkonnateguritega. Doktorant saab kasutada registritega lingitud TÜ Eesti geenivaramu andmestikku (üle 211 000 osaleja, sh 86 000 detailse vaimse tervise andmestikuga ning 11 500 lapse-vanema triot), UK Biopanga andmestikku (500 000 osalejat) ning koostöövõimalusi suurte rahvusvaheliste kohortide ja konsortsiumitega. Projektil on kolm põhiteemat: keskkonnariskide kaardistamine täiskasvanute ATH tunnuste avaldumisel erinevates vanustes ja sugude lõikes; geneetilise komponendi roll ja vahendavate mõjude kvantifitseerimine; ning perekondlike mõjude uurimine uudsete geneetilise epidemioloogia meetoditega. Selle töö eesmärk on selgitada geenide ja keskkonna koosmõju täiskasvanute ATH avaldumisel, pakkudes olulist panust nii teadusesse kui praktikasse.

Juhendajad: Burak Yelmen, Flora Jay

Vaatamata märkimisväärsetele edusammudele genoomiüleste seoseuuringute valdkonnas ja eri andmestike kasvavale kättesaadavusele, jäävad keerukate tunnuste geneetilised mehhanismid suures osas selgusetuks. Hiljutised süvaõppe rakendused võimaldavad kõrgdimensioonaalsete genoomiandmete ennustavat ja generatiivset modelleerimist, kuid nende mudelite „musta kasti” olemus piirab nende bioloogilist kasutusväärtust. Selles projektis pakume välja raamistiku, mis ühendab tõlgendatavuse ja generatiivsed närvivõrgud, et modelleerida komplekstunnuste geneetilist arhitektuuri. Arendades domeenispetsiifiliste mudelite ülesehitust ja nende tõlgendatavuse metoodikaid, on eesmärgiks kaardistada „mitme-lookuse ja mitmefenotüübi“ seoseid, genereerida realistlikke sünteetilisi kohorte ning tuvastada olulisemaid genoomseid lookuseid. See raamistik pakub terviklikku lähenemist komplekstunnuste geneetikale, edendades täppismeditsiini arengut.

Juhendajad: Urmo Võsa, Priit Palta

Eesti Geenivaramu (EstBB) sisaldab enam kui 200 000 geenidoonori geeni-, metaboloomika, elektrooniliste terviseandmete (EHR) ja ravimikasutuse andmed, kuid nende andmemodaalsuste täielik potentsiaal haiguste prognoosimisel on siiani olnud mõnevõrra limiteeritud. Antud doktoritöö parendab haiguste ja nende progresseerumise ennustamist, integreerides masinõppe ja kaasaegse tehisintellekti täiendavate andmekihtidega- molekulaarsete kvantitatiivse tunnuse lookuste (QTL), multi-oomika mõõtmiste ja pikaajaliste kliiniliste terviseandmetega. Töö kombineerib suuremahulised QTL andmestikud (eQTL, pQTL, metaboliitide ja splaissimise QTL) suure võimsusega ülekogenoomse assotsiatsiooniuuringu (GWAS) kokkuvõttestatistikutega, et prioriseerida tunnuse jaoks olulisi geene, valke ja metaboliite kolokalisatsiooni, Mendeli randomiseerimise ja geneetilise korrelatsiooni analüüside kaudu. Need funktsionaalsed signaalid on sisendiks parendatud polügeensetele riskiskooridele (PRS) mis kaasavad QTL-idest tuletatud ülekogenoomseid annotatsioone ja vahepealsete molekulaarsete tunnuste QTL-põhiseid polügeenseid skoore. Projekti viimases etapis arendatakse välja multimodaalne generatiivne tehisintellekti mudel, mis ühendab PRSi ja oomika andmed pikaajaliste terviseandmete sündmuste jadadega, et prognoosida tulevasi terviseseisundeid staatiliste riskihinnangute asemel tõenäosuslike trajektooridena. Mudelid implementeeritakse ja treenitakse EstBB andmetel ja valideeritakse väliselt UK biopanga andmestikul, võimaldades haiguse alguse, progresseerumise etappide, korduvravi ja prognoositavate tervishoiukulude personaalsemat ning kontekstiteadlikumat ennustamist.

Juhendajad: Alena Kushniarevich (TÜ genoomika instituut), Lehti Saag (TÜ genoomika instituut), Kristiina Tambets (TÜ genoomika instituut), Georgi Hudjashov (TÜ genoomika instituut)

Hiljutised arengud genoomika ja bioinformaatika valdkondades on võimaldanud ühendada suuremahuliste kaasaegsete biopankade ja erinevatest ajaperioodidest pärinevate iidsete inimgenoomide andmestike analüüse, pakkudes sellega uusi tööriistu inimpopulatsioonide evolutsioonilise ajaloo ja komplekstunnuste uurimiseks. Iidsete genoomide imputeerimine on oluliselt suurendanud nende uuringute täpsust ja analüütilist jõudu, võimaldades inimpopulatsioonide kaasaegse geneetilise mitmekesisuse ja haigusriskide evolutsioonilisele päritolule märksa põhjalikumalt valgust heita. Iidsete genoomide andmestike analüüs koos biopankade alusel tehtavate genoomiüleste assotsiatsiooniuuringute (GWAS) ja polügeensete skooride (PGS) määramisega võimaldab uurida, kuidas komplekstunnuste geneetiline arhitektuur on aja jooksul muutunud. Käesoleva projekti eesmärk on kirjeldada komplekstunnuste evolutsiooni Läänemere regioonis viimase kahe tuhande aasta jooksul, kasutades iidsete ja kaasaegsete inimgenoomide integreeritud analüüsi.

Juhendajad: Erik Abner; Prof. Elin Org

Selle doktoritöö eesmärgiks on uurida, kuidas mõjutavad inimese kokkupuude nakkushaigustega, immuunsüsteemi toimimine ja soolestiku mikrobioom, üheskoos peremeesorganismi geneetikaga, krooniliste haiguste riski. Kasutades Eesti geenivaramu geneetilisi andmeid, mikrobioomi DNA järjestusandmeid, geenidoonorite seroloogilisi profiile ning elektroonilisi terviseandmeid, on projekti eesmärk tuvastada bioloogilised seosed viroomi koostise, vere antikehade profiilide ja laia valiku krooniliste tervisetunnuste vahel.

Projekt kasutab bioinformaatilisi ja statistilise geneetika meetodeid soole viroomi iseloomustamiseks, tuginedes olemasolevatele mikrobioomi DNA järjestusandmete lugemitele. Viroomi tunnused, sealhulgas viiruste esinemine, arvukus ja mitmekesisus, kvantifitseeritakse ning analüüsitakse seoses bakterikoosluste struktuuri, peremeesorganismi geneetilise varieeruvuse ja elektroonilistest terviseandmetest tuletatud krooniliste haiguste fenotüüpidega. See võimaldab tuvastada viroomi mustreid, mis on seotud pikaajaliste tervisenäitajatega, ning ühiseid geneetilisi tegureid, mis mõjutavad peremees-mikrobioomi koostoimeid.

Paralleelselt kasutatakse faagipõhist immunopretsipitatsioon-järjestamist (PhIP-seq), et tuvastada antikehi erinevate nakkushaiguste vastu Eesti geenivaramu vereplasma proovidest. Need andmed võimaldavad hinnata varasemat nakkuslikku kokkupuudet ja immuunvastust populatsioonipõhiselt ning analüüsida seroprevalentsuse mustreid ja nende seoseid krooniliste tervisetunnustega. Seroloogiliste andmete integreerimine mikrobioomi ja viroomi tunnustega kattuvates valimites võimaldab hinnata, kuidas immuunajalugu, mikroobsed ökosüsteemid ja peremeesorganismi geneetika koos kujundavad komplekshaiguste riski.

Erinevate terviseandmete kihtide ühendamine loob populatsioonipõhise aluse nakkustega seotud haigusmehhanismide uurimiseks. Projekti tulemused aitavad paremini mõista nakkushaiguste kokkupuute ja krooniliste haiguste vahelisi bioloogilisi seoseid ning toetavad edasisi uuringuid riskihindamise, ennetuse ja personaalmeditsiini sihtmärkide määratlemise suunal.

Juhendaja: Anneli Kährik

Doktoritöö käsitleb elamufondi täisrenoveerimist, keskendudes küsimusele, kuidas saavutada elamute renoveerimise tempo oluline kiirenemine ilma eluasemete taskukohasust vähendamata. Eesti peab kasvuhoonegaaside heitkoguseid oluliselt vähendama. Hooned moodustavad 53% energia lõpptarbimisest ning nende heitkoguseid tuleb aastaks 2030 vähendada 60%. Samas suurenevad täisrenoveerimisega eluasemekulud, andes eelise hästi organiseeritud korteriühistutele, kus haavatavate leibkondade osakaal on väike. Doktoritöö tugineb Eesti eluaseme- ja rahvastikuandmete unikaalsele andmetaristule, mida pidevalt arendatakse ja täiustatakse Infotehnoloogilise Mobiilsusobservatooriumi raames. Doktoritöö tugineb ka läbiviidud küsitluse ja kvalitatiivandmetele. Eesmärk on hinnata elamufondi renoveerimisvajadust, tegelikku renoveerimist ning kuidas see seondub rahvastikumuutustega, analüüsida erinevate rahvastikurühmade renoveerimisvõimekust ja -valmidust, sh sotsiaal-psühholoogilisi tegureid, mis võimaldavad elanike ja kogukondade kaasatust renoveerimisprotsessi ning töötada välja innovaatilisi lahendusi, mis toetavad õiglast renoveerimise rahastamisega seotud poliitikameetmeid. Projekt panustab Eesti Hoonevaramu ja Eluaseme Taskukohasuse Andmebaasi loomisesse, pakkudes rakendatavaid lahendusi jätkusuutlike ja kaasavate renoveerimisstrateegiate kujundamiseks. ja Doktoritöö tulemused on ühtlasi sisenduks kliimaministeeriumi hoonete renoveerimise ja ka eluasemepoliitika kujundamise juhtrühmade tööle. Uuringu tulemusel valmib kolm teaduspublikatsiooni: (1) renoveerimistegevustega kaasnevate ruumiliste demograafiliste muutuste analüüs, (2) erinevate rahvastikurühmade renoveerimisvõimekuse ja -valmiduse analüüs ning (3) uuenduslikele renoveerimislahendustele keskenduv uurimus, mis aitab kiirendada renoveerimisprotsesse. Nende teemade käsitlemise kaudu aitab doktoritöö kujundada poliitikaid, mis tasakaalustavad keskkonnaeesmärke ja eluaseme taskukohasust Eestis.

Juhendaja(d): Kadri Leetmaa, Ingmar Pastak

Planeeritud doktoriprojekt uurib digitaalse ülemineku protsesse vananevate maapiirkondade vaatenurgast. Kuigi digitaliseerimise alane teaduskirjandus on keskendunud peamiselt linnalistele „targa linna“ väljakutsetele, on maapiirkondadele ja eakamatele elanike rühmadele pööratud märksa vähem tähelepanu. Projekt püüab seda lünka täita, analüüsides, kuidas digitaalne üleminek kujuneb kontekstides, mida iseloomustavad rahvastiku vananemine ja kahanemine ning ruumiline perifeersus. Töö raames arendatakse edasi „topeltkõrvalejäetuse“ kontseptsiooni, käsitledes kõrvalejäetuse ristuvaid tingimusi ning jäädes seejuures avatuks kohalike kogemuste ja arenguteede mitmekesisusele. Empiiriliselt keskendub uurimus sellele, kuidas eakad maapiirkondade elanikud digitaalseid muutusi kogevad, tõlgendavad ja nendega suhestuvad ning kuidas kohalik sotsiaalne taristu – näiteks raamatukogud ja teised kogukonnapõhised institutsioonid – neid protsesse vahendab. Erilist tähelepanu pööratakse digitaalse kaasatuse soolistele mõõtmetele. Nihutades analüütilise fookuse suurlinnade innovatsiooninarratiividelt perifeersetesse piirkondadesse, taotleb uurimistöö empiiriliselt põhjendatud arusaama digitaalse ülemineku erinevatest trajektooridest maapiirkondades.

Juhendajad: Taavi Pae, Raivo Aunap, Holger Virro

Eesti Rahvusarhiivi kaardikogu on erakordselt rikkalik, hõlmates üle 150 000 kaardi, millest ligikaudu kolmandik on digiteeritud. Eesti 17.–20. sajandi kartograafiline pärand – alates Rootsi suurest reduktsioonikaardistusest kuni mõisaplaanide ja riiklike topograafiliste kaartideni – pakub detailset pilti põldudest, metsadest, märgaladest, asustussüsteemist ja kohanimedest. Ajaloolised suuremõõtkavalised kaardid on oluline allikas mineviku maakasutuse, asustusmustri ja kultuurmaastike rekonstrueerimiseks; enamik arhiivimaterjale on siiski kättesaadavad vaid skaneeritud piltidena, mis piirab nende kasutamist kvantitatiivse ruumianalüüsi abil ja maastikumuutuste tuvastamisel. Süstemaatiline info väljalugemine ajaloolistelt kaartidelt on töömahukas ning nõuab eksperthinnangut. Viimastel aastatel on tehisaru ja masinõppe meetodid kiiresti arenenud, avades uusi võimalusi automatiseeritud analüüsiks. Doktoritöö eesmärk on välja töötada ja hinnata GeoAI-l põhinev automatiseeritud töövoog, mis võimaldab välja lugeda ajalooliste kaartide sisu, õppida nende hierarhilist kartograafilist struktuuri ning klassifitseerida kaardil kujutatud objektid masinloetavaks, georefereeritud ruumiandmestikuks. Saadud lahendus võimaldab integreerida ajaloolise teabe tänapäevaste ruumiandmebaasidega sisendina väga mitmesuguste GIS-analüüside, eelkõige maastikumuutuste ja paleogeograafiliste rekonstruktsioonide jaoks. Projektil on mitmeid metodoloogilisi väljakutseid, mis tulenevad kartograafiliste kujutusviiside varieeruvusest, keeruliste leppemärkide süntaktiliste kombinatsioonide äratundmisest ning ajalooliste allikmaterjalide füüsilisest kahjustumisest. Suurt tähelepanu pööratakse ka tuvastusmeetodite ebakindluse kvantifitseerimisele ja veamustrite analüüsile, et tagada teaduslik usaldusväärsus. Muutes keeruka ajaloolise kartograafilise pildimaterjali struktureeritud semantilisteks ruumiandmestikuks, suurendab taotletav projekt märkimisväärselt arhiivikaartide kasutatavust ning panustab maastiku- ja keskkonnamuutuste uuringutesse.

Juhendajad: Jaan Pärn, Ülo Mander

Orgaanilise mullaga märgalad talletavad suure osa maailma süsiniku‑ ja lämmastikuvarudest, kuid nende püsimine sõltub mulla orgaanika molekulaarsest koostisest ja selle muutumisest vastavalt ilma- ja veeoludele ning maakasutusele. Üleilmselt on siiani vähe teada, kuidas kuiv aastaaeg kujundab mulla orgaanika kvaliteeti, kuidas veeolud ja toitainete kättesaadavus mõjutavad keerulisi lämmastikku, fosforit ja väävlit sisaldavaid ühendeid ning millised molekulaarsed signaalid viitavad märgalade taastumise varajastele etappidele.

Doktoriprojekti materjaliks on ainulaadne ülemaailmne 80 orgaanilise mullaga troopilise, parasvöötme ja boreaalse uurimisala andmestik (2011–2024). Igas piirkonnas on proove kogutud nii looduslikult märgadest kui kuivendatud tingimustest ning esindatud peamised märgalatüübid alates lammi‑ ja allikasoodest rabadeni. Esialgse mullaproovide valimi (n=156) molekulaarne koostis on määratud Max Plancki Biogeokeemia Instituudis Orbitrap mass-spektromeetri abil. Uuringul on kolm eesmärki: (1) selgitada kuiva aastaaja veeolude mõju mulla orgaanilise süsiniku oksüdatsioonitasemele, aromaatsusele ja termodünaamilistele stabiilsusele; (2) tuvastada globaalsed seosed veeolude, toitainete kättesaadavuse ja mulla orgaaniliste ühendite vahel; ning (3) töötada välja märgalade taastumist operatiivselt peegeldavad molekulaarsed markerid.

Tulemused selgitavad orgaanika püsimist märgalades ning pakuvad tööriistu märgalade degradeerumise hindamiseks, taastamise juhisteks ja looduskaitse kavandamiseks.

Juhendajad: Kaido Soosaar, Alisa Krasnova

Maismaaökosüsteemid seovad ligikaudu veerandi kuni kolmandiku inimtegevusest tingitud CO₂ heitmetest, millest metsad moodustavad suurima osa. Samas on metsamajandamise kliimamõju endiselt ebapiisavalt määratletud. Kuigi majandatud metsad on LULUCF aruandluses keskse tähtsusega, tuginetakse metsa süsiniku hindamisel valdavalt varupõhistele inventuuridele ning teaduslikus kontekstis eraldi ka ökosüsteemi tasemel eddy covariance (EC) voomõõtmistele, mille metoodiline integreeritus on piiratud. Neid lähenemisviise võrreldakse harva süstemaatiliselt, mis põhjustab püsivaid lahknevusi ökosüsteemi netosüsinikubilansi (NECB) hinnangutes ning piirab protsessipõhiste emissioonitegurite täpsustamist ja kliimapoliitiliste hinnangute teaduslikku alusbaasi.

Käesoleva doktoritöö eesmärk on parandada arusaamist süsiniku ringest majandatud boreaalsetes ja hemiboreaalsetes metsades, integreerides mikrometeoroloogilisi ja biomeetrilisi lähenemisi ühtsesse NECB raamistikku. Jätkuvaid EC mõõtmisi CO₂ vahetuse (NEE, GPP, Reco) kohta analüüsitakse koos mullakambritega tehtavate CO₂, CH₄ ja N₂O voogude mõõtmiste ning üksikasjalike metsa inventuuride, varise ja mulla süsiniku analüüsidega, et kvantifitseerida nii maapealseid kui ka maaaluseid süsinikuvarusid. Sidudes süsteemselt voopõhised ja varupõhised hinnangud erinevate majandamisrežiimide puhul, püüab töö vähendada struktuurset ebakindlust ökosüsteemi süsinikueelarvestamisel.

Juhendajad: Evelyn Uuemaa, Triin Reitalu

Satelliitandmeid kasutatakse laialdaselt ökosüsteemide seireks nii regionaalsel kui ka riiklikul tasandil. Rohumaade puhul võimaldavad need hinnata taimkatte produktiivsust, elupaikade seisundit ning toetada maakasutuse planeerimist. Enamik praeguseid lähenemisi tugineb klassikalsitele taimkatte indeksitele, nagu NDVI ja statistilistele mudelitele, mis seovad satelliitandmed välitööde mõõtmistega. Kuigi need meetodid on kasulikud, taandavad need sageli keerukad ökoloogilised süsteemid mõnele üldnäitajale ega pruugi piisavalt hästi kajastada elurikkuse mustreid ega ökoloogilist dünaamikat, näiteks sesoonset muutlikkust või majandamise mõju.

Viimased arengud tehisaru valdkonnas on toonud kaasa uued satelliidipõhised alusmudelid, mis õpivad mustreid suurest hulgast satelliitandmete aegridadest. Analüüsides korduvaid vaatlusi ajas, suudavad need mudelid tuvastada ruumilist struktuuri ja sesoonsuse mustreid ilma ulatusliku märgendatud treeningandmestikuta. See teeb neist paljulubavad tööriistad laiaulatuslikuks keskkonnaseireks. Seni on aga teadustöö keskendunud peamiselt sellele, kui täpselt need mudelid suudavad ennustada konkreetseid elurikkuse või biomassi näitajaid, mitte sellele, millist ökoloogilist informatsiooni nende sisemised esitusruumid tegelikult sisaldavad.

Käesolev doktoritöö uurib, mida tänapäevased tehisarul põhinevad mudelid Eesti rohumaade ökosüsteemide kohta tegelikult „õpivad“. Fookus ei ole üksnes prognoositäpsusel, vaid sellel, kas mudelite loodud esitusruumid peegeldavad tähenduslikke ökoloogilisi gradiente. Lisaks analüüsitakse, kuidas need seosed muutuvad erinevates ruumilistes skaalades, alates üksikutest proovialadest kuni kogu maastikuni.

Juhendaja: Mikk Espenberg

Turbaalad on üks olulisemaid looduslikke süsinikuhoidlaid, kuid kuivendatud ja põllumajanduslikult kasutatavad turbaalad on samas märkimisväärsed kasvuhoonegaaside (KHG) allikad. Kuigi turbaalad katavad vaid umbes 3% maismaast, on ligi viiendik neist degradeerunud ning need panustavad üle 5-30% globaalsest antropogeensest KHG heitest. Mikroobsed protsessid, mis reguleerivad KHG (nt CH4 ja N2O) teket ja tarbimist, on aga endiselt ebapiisavalt kvantifitseeritud. Erilist tähelepanu vajab see, et mullas toimuvate protsesside kõrval mängivad olulist rolli ka taimestiku pinnal ehk fülosfääris tegutsevad mikroobikooslused, mida senised inventuurimeetodid ei arvesta. Praegu tuginevad riiklikud inventuurid valdavalt IPCC Tier 1 metoodikale, mis kasutab vaikimisi emissioonitegureid ning põhjustab suuri ebakindlusi. Kliimamuutuste tingimustes, kus mikroobide aktiivsus temperatuuri tõusu tõttu suureneb, muutub täpsem modelleerimine veelgi olulisemaks. Seetõttu on vaja rakendada kõrgema taseme IPCC lähenemisi: Tier 2 (riigi‑ või piirkonnaspetsiifilised emissioonitegurid) ja Tier 3 (protsessipõhised mudelid).

Käesolev doktoriprojekt arendab välja hübriidse modelleerimisraamistiku, mis ühendab ökoloogilisel mehhanismil põhineva mudeli ja masinõppe. Mehhanistlik komponent kirjeldab keskkonnatingimuste (nt temperatuur, niiskus) mõju, samas kui andmepõhine komponent õpib mikroobsete funktsionaalsete geenisuhete ja mikrobioomi struktuuri põhjal kompleksseid KHG dünaamikaid. Lõpptulemuseks valmib Tier 3 hübriidmudel ja selle põhjal tuletatud lihtsustatud Tier 2 võrrandid, mis on kasutatavad riiklikes KHG inventuurides.

Juhendajad: Ülo Mander, Jaan Pärn

Turbamaad katavad vaid 3% maismaa pindalast, kuid sisaldavad kuni 1/3 mulla süsinikust (C) ja 20% lämmastikust (N). Kuivendus ning kliima soojenemine põhjustavad olulise C ja N kao nii kasvuhoonegaaside (KGH) lendumisena kui ka leostumise teel. Süsihappegaasi (CO2) ja metaani (CH4) kõrval on oluline KHG naerugaas (N2O), mis on 273 korda suurema kiirgusliku toimega kui CO2 ning peamine stratosfäärse osoonikihi lõhkuja. Kuivendatud märgalad koos põllumajandusega on N2O peamisteks allikateks. Tänu N2O voogude keerukatele seostele keskkonnateguritega ning ebareeglipärasele ajalisele dünaamikale puuduvad seni adekvaatselt N2O lendumist kirjeldavad mudelid, mis võimaldaksid prognoosida selle gaasi lendumist ja kavandada abinõusid lendumise kahandamiseks. Tartu Ülikoolil on ainulaadne andmebaas, mis sisaldab töörühma poolt in-situ mõõdetud KHG (sh N2O) voogude ja mulla mikrobioomi andmeid ning olulisi keskkonnaparameetreid enam kui 68st piirkonnast üle maailma aastatest 2011-2025. Lisaks on seal andmed töörühma eksperimentaalaladel kogutud ja kogumisel analoogsed mõõtmisandmed parasvöötmest (15 ala Eestis) ning troopikast (Malaysia, Peruu, Congo, Uganda ja Réunion, kokku 14-lt alalt). Lisanduvad ka kirjandusandmed. Nende andmete integreerimise tulemusena luuakse empiiriline PeatN2O mudel, mille koostamisel arvestatakse sarnaste mudelitega CO2 ja CH4 voogude modelleerimiseks (Landscape-DNDC, Forest-DNDC; ECOSSE, JULES jt.) Eesmärk on tuvastada N2O tootmise ja tarbimise protsessiahelaid ühendades mikrobioloogilisi, isotoopanalüüsi ja reaktoomika meetodeid. Protsessipõhise PeatN2O mudeli ning MODIS ja SENTINEL satelliitandmete (GPP, LAI, soil N, soil water regime) integreerimisel koostatakse globaalne turbamaade N2O emisiooni mudel. Töö laiendab kontseptuaalselt arusaamu turbamaade N ringe biogeokeemiast, mis on aluseks nende kaitseks ja keskkonnasäästlikuks majandamiseks.

Juhendaja: Ain Kull

Suure süsinikuvaruga heas ökoloogilises seisundis sood on võtmetähtsusega ökosüsteemid nii kliimamuutustega kohanemise ja maakasutuse targa planeerimise, elupaikade, kasvuhoonegaaside voo kui ka riiklike eesmärkide (LULUCF, ökosüsteemide arvepidamine, looduse taastamine jm) seisukohalt. Märgaladena funktsioneerivate turbaalade täpne kaardistamine on võtmetähtsusega, kuna need ökosüsteemid panustavad oluliselt kasvuhoonegaaside voogude reguleerimisse, toitaineringlusse ning üleujutuste puhverdamisse. Turbaalade kaardistamine on traditsiooniliselt baseerunud koosluste välisilme põhjal maakatte kategoriseerimisel. Kuigi ka selle juures kasutatakse kaasaegseid kaugseire- ja masinõppemeetode, jääb sellise lähenemise puhul suur hulk tegelikult hüdroloogiliselt ja biogeokeemiliselt märgaladena talitlevaid turbaalasid tuvastamata. Kõige sagedamini jäävad märgaladena tuvastamata üleminekulised või suktsessioonilised kooslused. Sageli ka maakasutuse muutustest või kuivendusest mõjutatud alade puhul ei tuvastata neid turbaaladena ja seega on ekslik ka nende tegeliku leviku ja seisundi hinnang ning mõju nii kliimale kui ka maakasutuse planeerimisotsustele.

Doktoriprojekti eesmärk on tavapärasele koosluste välisilme põhisele maakatte kategoriseerimisele alternatiivina välja töötada kaugseirepõhine raamistik püsivalt liigniiskete turbaaladena funktsioneerivate ökosüsteemide tegeliku leviku ja nende seisundi kaardistamiseks. Staatiliste maakatte klasside asemel käsitleb doktoriprojekt turbaalasid dünaamiliste süsteemidena, mille ajalis-ruumiline reageerimine (nt. maapinna vertikaalse liikumise amplituudi ulatus, termiline režiim, neeldumisnäitajad jne) välistele surveteguritele (kuivendamine, maakasutuse muutmine, sademete režiim) väljendub nii ökosüsteemi ökoloogilise seisundi ja hüdroloogilise talitluse hinnanguna kui ka alusena eri tüüpi turbaalade eristamiseks. Doktoritöös hinnatakse turbaalade kaugseirepõhise tuvastamise võimalusi mullaniiskuse ja hüdroloogiliste näitajate ning taimkattemustrite kombinatsioonide kaudu ning selle tundlikkust klimaatilistele ja inimtekkelistele häiringutele (nt äärmuslikud sademetehulgad, põud, kuivendamine, hüdroloogilise režiimi taastamine).

Juhendaja: Kalle Kirsimäe

Doktoriprojekt käsitleb kriitiliste toormete varustuskindluse kasvavat probleemi, keskendudes kaevandus- ja tööstusjäätmetele kui koobalti (Co) ja haruldaste muldmetallide (REE) potentsiaalsele teiseseletoorme. Nõudlus kriitiliste toormete, eriti strateegiliste metallide, järele kasvab ennaktempos nii Euroopa Liidus kui ka ülemaailmselt. Palude nende toormete kaevandamine ja tootmine on geograafiliselt koondunud üksikutesse riikidesse, mis muudab toormete tarneahelad haavatavaks geopoliitiliste ja majanduslike riskide suhtes. Seetõttu on teiseste toormete ringlussevõtt ja väärindamine kujunenud strateegiliseks vahendiks kriitiliste metallide varustuskindluse tagamisel. Projekti fookuses on selgitada teiseste toormete, sealhulgas kaevandus- ja rikastamisjäätnete, tööstusprotsesside jäätmete, tuhkade ning muude tööstuslike kõrvalsaaduste potentsiaal Co ja REE allikatena. Erilist tähelepanu pööratakse mangaanimaakidega ning Fe–Mn oksühüdroksiidsete faasidega seotud koobaltile, samuti REE-de esinemisele tööstusjäätmetes, nagu lendtuhk ja väetistööstuse jäägid.

Juhendajad: Raul Paat, Andres Marandi

Eesti valglate hüdroloogiline toimimine on üha enam mõjutatud kliimatingimuste arengust ja inimtegevusest tulenevatest maakasutuspraktikatest. Need tegurid kujundavad veerežiimi, pinna- ja põhjavee vastastikmõjusid ning veebilanssi, kusjuures eriti haavatavad on turbaalad. Kuivendamise ja maakasutuse tagajärjel on nendel aladel oluliselt muutunud vee liikumise mustrid nii kohalikul kui ka valgla tasandil, samal ajal kui sademete jaotuse muutlikkus ning äärmuslike hüdroloogiliste sündmuste sagenemine mõjutavad kogu valgla toimimist.

Käesoleva doktoritöö eesmärk on parandada arusaamist pinnavee ja põhjavee vastastikmõjust pilootvalglates, mis esindavad Eesti erinevaid geoloogilisi ja hüdroloogilisi tingimusi ning maakasutust. Uuring keskendub veebilansi muutuste hindamisele kliima ja maakasutuse muutuste kontekstis, käsitledes turbaalasid kui valglate toimimise seisukohalt olulisi elemente, millel võib olla mõju kogu valgla hüdroloogilisele režiimile.

Töö käigus ehitatakse üles kolmele pilootvalglale erineva keerukusastmega protsessipõhised pinnaveemudelid ning neile paralleelselt arendatakse masinõppemudel veetasemete hindamiseks. Mudelite eesmärk on hinnata kliima- ja maakasutuse mõju valglate veerežiimile ning põhja- ja pinnavee vastastikmõjule. Erilist tähelepanu pööratakse erinevate mudelitüüpide võrdlusele ja nende rakendatavusele kliima ja maakasutuse muutuste mõju analüüsimisel.

Doktoritöö tulemused loovad teadusliku aluse veebilansi modelleerimise meetodite valikuks ning toetavad praktilisi otsuseid veemajanduse, kliimamuutustega kohanemise ja turbaalade taastamise planeerimisel. Uurimistöö panustab Eesti LULUCF eesmärkide täitmisse ning riiklike kliimamuutustega kohanemise ja veemajanduse strateegiate teaduspõhisesse rakendamisse.

Juhendaja: prof Alar Rosentau

Doktoriprojekti käigus kogutakse uudset andmestikku Holotseeni (viimane 11 700 aasta pikkune ajajärk) merevee taseme muutuste ja rannikumaastike paleokeskkonna kohta Pärnu lahe põhjast ja rannikualadelt ning täpsustuvad Läänemere transgressioonisündmuste vanused ja amplituud. Pärnu lahe põhjas paiknevad unikaalsed rannikumaastike (jõed, estuaarid, laguunid ja uppunud metsad) fragmendid võimaldavad uurida Holotseeni tänasest madalamaid veetasemeid ning nendele järgnenud Läänemere transgressioone. Projekti raames kogutavad meretaseme muutuste andmed kaasatakse HOLSEA meretaseme muutuste globaalsesse andmebaasi ja uppunud maastike andmed EMODnet Geology üleeuroopalisse andmestikku, mis võimaldavad teha regionaalsemaid üldistusi transgressioonide käigus uppunud rannikumaastike osas.

Juhendaja: Helger Lipmaa

Doktoritöö „Novel techniques in zk-SNARKs“ keskendub kaasaegsete nullteadmuse tõestussüsteemide (zk-SNARKide) uute meetodite uurimisele ja arendamisele. Töö eesmärk on analüüsida ja täiustada viimaseid zk-SNARKide konstruktsioone, mis on olulised nii teaduskonverentsidel (nt EUROCRYPT, CRYPTO, ZKProof) kui ka praktilistes tööstusrakendustes. Uurimus käsitleb tänapäevaseid SNARK-paradigmasid, sh Plonkish-protokolle ja polünoomsete kohustusskeemide (KZG, IPA, FRI jt) valikuid, samuti rekursiooni, tõestuste kompositsiooni ning teadmise-korrektsuse ja simuleeritava ekstraheeritavuse turvamõisteid. Töö toetub juhendaja Helger Lipmaa tugevale teaduslikule taustale nullteadmuse ja krüptograafia vallas, kuid uurimisteemad ei ole piiratud juhendaja varasemate suundadega. Oodatav tulemus on uute teoreetiliste ja praktiliste tehnikate väljatöötamine, mis parandavad zk-SNARKide turvalisust, efektiivsust ja skaleeritavust ning võimaldavad avaldada tulemusi tippkonverentsidel.

Juhendajad:Dirk Oliver Theis, Veiko Palge

Kvantandmetöötluse praktilist teostamist piiravad müra ja dekoherents. Käesolev doktoriprojekt tugineb kandidaadi olemasolevale süvatundmisele ulatuslike stabilisaatoripõhiste simulatsioonide valdkonnas, mis võimaldab alustada koheselt sisulise uurimistööga ja liikuda edasi teoreetilisest ettevalmistusetapist. Töö on jaotatud kolmeks peamiseks uurimissuunaks: loogilise kvantmälu eluea analüüs, QEC-protokollide stabiilsus ning lattice surgery meetodite mõju loogilistele veamääradele. Iga suuna tulemusena valmib rahvusvahelises ajakirjas avaldatav artikkel, tagades kolme publikatsiooni olemasolu enne väitekirja kaitsmist. Tulemused aitavad vähendada lõhet teoreetiliste veataluvusgarantiide ja nende praktilise rakendamise vahel.

Juhendaja: Kairit Sirts

Suuri keelemudeleid kasutatakse üha laiemalt tekstiloomega seotud rakendustes, näiteks küsimustele vastamisel, kokkuvõtete koostamisel, sisuloomes ja otsustustoes. Samas on endiselt keeruline hinnata, kui hästi keelemudelid toimivad vähesemate ressurssidega keeltes, nagu eesti keel, eriti piiranguteta (vaba) tekstiloomega seotud ülesannetes. Olemasolevad hindamismeetodid keskenduvad sageli kitsastele ülesandepõhistele või valikvastustega testidele, mis annavad vaid piiratud pildi mudelite käitumisest realistlikes kasutusolukordades. Käesolev doktoritöö keskendub vaba tekstiloome võimekuse süstemaatilise hindamisraamistiku väljatöötamisele suurte keelemudelite jaoks. Selle asemel, et käsitleda tekstiloomekvaliteeti üheainsa skoori või üksikute ülesannete tulemusena, vaadeldakse seda mitmemõõtmelise nähtusena, mis hõlmab nii keelelist kvaliteeti, ülesandepõhiseid võimekusi ning kontekstuaalset ja kultuurilist sobivust. Uurimistöö eesmärk on lisaks kontseptuaalse raamistiku väljapakkumisele arendada selle alusel konkreetsed hindamisvahendid ja metoodikad. Hindamisraamistiku väljatöötamisel ja empiirilisel valideerimisel kasutatakse eesti keelt tüüpilise vähesemate ressurssidega keele näitena. Töö hõlmab olemasolevate hindamisressursside kohandamist, uute testandmestike loomist ning struktureeritud inimhindamiste läbiviimist selgelt määratletud kriteeriumide alusel. Lisaks uuritakse, kuidas automaatsetel testidel ja inimhindamisel põhinevad tulemused seostuvad mudelite tegeliku kasutatavusega, näiteks mudelite võrdlemise, valiku ja rakendamise otsuste tegemisel. Kuigi töö empiiriline fookus on eesti keelel, on väljatöötatav raamistik kavandatud üldistatava ning rakendatavana ka teistes keeltes.

Juhendajad: Marek Oja ja Kerli Mooses

Ravijuhised aitavad parandada ravi kvaliteeti, suurendada patsiendiohutust ja tagada tervishoiuressursside tõhusama kasutamise. Samas on ravijuhised enamasti esitatud narratiivse või poolstruktureeritud tekstina, mis ei ole lihtsalt masinloetav ega sobi otseselt suuremahulisteks analüüsideks. Seetõttu põhineb ravijuhiste järgimise hindamine peamiselt agregeeritud statistikal, mis ei kajasta patsiendi tegeliku raviteekonna ajastust, järjestust ega keerukust. Käesoleva doktoritöö eesmärk on arendada ja hinnata tehisintellektil põhinevaid meetodeid ravijuhiste struktureerimiseks ning nende kasutamiseks ravijuhiste järgimise ja riskihindamise analüüsis. Selleks testitakse suuri keelemudeleid ja AI-agente, mis seovad ravijuhistes kirjeldatud teekonnad patsiendi tegelike raviteekondadega ning aitavad hinnata nende järgimust ja selgitavad kõrvalekaldeid. Lisaks hinnatakse polügeensete riskiskooride lisandväärtust raviteekondadel põhinevates riskimudelites.

Juhendaja: Dmytro Fishman

Doktoriprojekti eesmärk on arendada ja valideerida anatoomiateadlik CT alusmudel (foundation model), mis võimaldab oluliselt kiiremini luua mitmeorgani kasvajate tuvastamise mudeleid. Projekti tulemus on taaskasutatav “baasmudel”, mis on treenitud suurel ja mitmekesisel CT-andmestikul ning aitab vähendada nii treenimisaega kui ka eksperthinnangutega märgendatud andmete vajadust, säilitades samal ajal kliiniliselt olulise täpsuse.

Projekti innovaatilisus seisneb selles, et see liigub organipõhiselt arendamiselt ühtse alusmudeli suunas: kasutatakse CT-spetsiifilist eeltreeningut, mis kirjeldab 3D anatoomiat ja kasvajatele omaseid mustreid, rakendatakse tõhusaid kohandamisstrateegiaid (nt peenhäälestus ja “prompting”) ning hinnatakse tulemusi kliiniliselt mõtestatud mõõdikutega. Tööplaan hõlmab (1) olemasolevate alusmudelite võrdlust klassikaliste tugevalt juhendatud baaslahendustega, (2) COMPASS-i põhise anatoomiateadliku eeltreeningu strateegia rakendamist ja hindamist ning (3) tõendamist, et alusmudeli abil saab uusi organimudeleid luua kiiremini ja väiksema märgendamisvajadusega. Kandidaat Salme Ussanov töötab praegu magistritöö kallal juhendaja käe all ning on juba panustanud sarnase teemaga publikatsiooni, mis loob tugeva eelduste baasi projekti edukaks läbiviimiseks.

Juhendaja: Amnir Hadachi

Kestlikule linnalisele liikumisele üleminek ei eelda üksnes muutusi taristus, vaid ka sügavamat arusaamist sellest, kuidas kujundavad liikumisvalikuid igapäevased rutiinid, sotsiaalne kontekst ja käitumuslikud piirangud. Kuigi liikumisandmed on üha enam kättesaadavad, hindavad olemasolevad lähenemised liikumisviiside vahetuse potentsiaali sageli lihtsustatud eelduste alusel, jättes nimetatud tegurid tähelepanuta.

Käesolev doktoritöö arendab kontekstitundlikku masinõppe raamistikku, et modelleerida realistlikku potentsiaali liikuda autokeskselt liikumiselt kestlike liikumisviiside suunas. Tuginedes kõrglahutusega nutitelefoni trajektoorandmetele, küsitluspõhistele liikumisprofiilidele ja linna kontekstuaalsele andmestikule, modelleerib projekt üheaegselt nii struktuurset teostatavust kui ka käitumise omaksvõtu tõenäosust. See võimaldab andmepõhist ja sisulist kestliku liikumise potentsiaali hindamist üksikisikute ja sotsiaalsete gruppide lõikes.

Juhendajad: Naveed Muhammad, Arun Kumar Singh

Autonoomsed sõidukid ja robotid peavad suutma ennustada, kuidas ümbritsevad agendid—näiteks jalakäijad ja teised sõidukid—tõenäoliselt liiguvad, et planeerida ohutuid ja sujuvaid trajektoore. Siiski on üks keskne teaduslik küsimus endiselt lahendamata: kui täpsed peavad need ennustused tegelikult olema, et liikumisplaneerimine toimiks tõhusalt? Inimesed liiguvad keerukates keskkondades edukalt ilma täpseid trajektoore arvutamata; selle asemel tajuvad nad teiste üldist kavatsust ja reageerivad sujuvalt muutustele. See projekt uurib, kas autonoomsed süsteemid võiksid rakendada sarnast strateegiat—keskendudes pigem kavatsuse mõistmisele kui geomeetriliste ennustusevigade minimeerimisele—et parandada töökindlust, ohutust ja seletatavust.

Projekt uurib raamistikku, milles ennustusmudeleid optimeeritakse koos neid kasutava liikumisplaneerijaga. Uurimistöö mõõdab, kuidas ennustuse täpsus mõjutab planeerimise kvaliteeti, ning arendab intentsipõhiseid, lõpp lõppuni mudeleid, mis on loodud konkreetselt navigeerimisülesannete toetamiseks. Metoodika hõlmab kontrollitud simulatsioonikatseid, täpseid sisetingimustes läbiviidavaid robotkatseid ning reaalseid väljakatseid autonoomsel testsõidukil. Oodatavad tulemused on uued teoreetilised teadmised ennustamise ja planeerimise seostest, parem navigeerimisvõime nii robotitel kui autonoomsetel sõidukitel ning avatud-lähtekoodiga tarkvara, mis toovad kasu laiemale teadusringkonnale.

Juhendaja: Vesal Vojdani

Paljud tähtsad tarkvarasüsteemid on mitmekeelsed: kasutajapoolne loogika kirjutatakse sageli kõrgtasemelises keeles, kuid jõudluskriitilised osad (teegid, käituskeskkonnad ja liimkood) on realiseeritud C keeles. Aluseks oleva C-koodi korrektsusest sõltub kõrgema taseme keelte pakutav turvalisus. Näiteks OCaml-i ja C vahelise välisfunktsioonide liidese (FFI) kasutamisel peavad C-s kirjutatud osad rangelt järgima OCaml-i prügikoristuse reegleid. Väikesed rikkumised võivad põhjustada tõsiseid vigu, mis jäävad aastateks märkamatuks ning avalduvad alles spetsiifilises kasutuskontekstis või mitmelõimelises käituses.

Doktoritöö eesmärk on arendada tõendatult korrektseid staatilise analüüsi meetodeid kriitiliste C-tarkvaraosade kontrollimiseks sellises kontekstis, kus komponenti kasutav kliendikood võib olla osaliselt analüüsimata või kirjutatud teises keeles. Töös (1) täiendatakse OCaml-C liideste analüüsi, kasutades OCaml-i tüübiinformatsiooni ning modelleerides ka tundmatuid väljakutseid kõrgkeelsest koodist; (2) luuakse uued abstraktsed domeenid, mis võimaldavad sümboolset arutlust lõimede ning lõimepõhiste andmestruktuuride üle (nt lõimekogumid ja lõim-haaval andmed); (3) ühendatakse need tulemused mitmetuumalises keskkonnas, kus paralleelsed OCaml-i domeenid võivad C-koodi samaaegselt kutsuda ning põhjustada andmejookse.

Tulemuseks on uued teoreetilised arendused abstraktse interpretatsiooni teoorias ja avatud lähtekoodiga prototüüp, mida hinnatakse reaalsetel teekidel.

Juhendajad: Piret Luik, Marili Rõõm

Andmebaaside kursus on informaatika bakalaureuseõppes üks aluskursustest. Suure õppijate arvu tõttu on sellel kursusel hindamine õpetajatele ajamahukas ning õppijatele antav tagasiside sageli piiratud. Kuigi automaatseid hindamissüsteeme kasutatakse laialdaselt, keskenduvad need enamasti SQL päringute lõpptulemuse kontrollimisele, kuid ei toeta piisavalt keerukamate andmebaasiobjektide, nagu vaated, funktsioonid, protseduurid ja trigerid õppimist. Samuti eeldab automaatkontrolli loomine ja haldamine sageli programmeerimisoskusi, mis piirab nende laiemat kasutuselevõttu. Selle doktoriprojekti eesmärk on arendada ja empiiriliselt hinnata integreeritud automaatse hindamise süsteemi andmebaaside kursuste jaoks, mis ühendab formaalse korrektsuskontrolli, AI-põhise tagasiside ning struktureeritud murelahendajad ühtseks õppimist toetavaks tervikuks. Projekti aluseks on Tartu Ülikoolis kasutusel olev automaatkontrollisüsteem Silmused, mida laiendatakse AI-toega tagasisidemooduli ning loomuliku keele töötlusel põhineva õpetajaliidesega. AI-d kasutatakse tagasiside loomiseks, samas kui ülesannete korrektsuse hindamine põhineb jätkuvalt deterministlikul andmebaasi käitumisel. Uurimus viiakse läbi disainipõhise uurimismetoodika abil ning seda hinnatakse autentsetes õpikeskkondades. Projekti oodatavateks tulemusteks on paremini suunatud tagasiside õppijatele, õpetajate töökoormuse vähenemine ning üldistatavad disainipõhimõtted AI-toega automaatse hindamise rakendamiseks arvutiteaduse hariduses.

Juhendajad:Mubashar Iqbal, Raimundas Matulevičius

Käesolev uurimus pakub välja kognitiivse digitaalse kaksiku (CDT) raamistikku seletatavate ja põhjuslike anomaaliate tuvastamiseks keerukates, dünaamilistes ja ohutuskriitilistes süsteemides. Tavapärastel andmepõhistel anomaaliate tuvastamise meetoditel puudub sageli tõlgendatavus ja põhjuslik ülevaade. Seatud töö eesmärgiks on nendest piirangutest üle saada, integreerides kognitiivsed võimed ja valdkonnateadmised digitaalse kaksiku arhitektuuridesse. Kavandatud raamistik integreerib reaalajas süsteemiandmed tõlgendatavate süsteemi käitumismudelitega, võimaldades tuvastada anomaaliaid, pakkudes samal ajal läbipaistvaid selgitusi ebatavaliste tingimuste ja algpõhjuste kohta. Raamistik kasutab hübriidmetoodikat, mis ühendab masinõpet, sümboolset arutluskäiku ja põhjuslikku järeldust, et toetada nii ennustavat täpsust kui ka seletatavust. Süsteemikomponentide vaheliste põhjuslike seoste selgesõnalise modelleerimise abil võimaldab CDT raamistik algpõhjuste analüüsi, kontrafaktuaalset arutluskäiku ja tegutsemisvõimelist otsuste tuge. Uurimistöö oodatav panus hõlmab ühtse raamistiku põhjuslike ja seletatavate anomaaliate tuvastamist, lisaks uudset tehnikat anomaaliate omistamiseks ja arutlemiseks ning empiirilist representatiivsetes tööstus- või ohutuskriitilistes rakendusvaldkondades.

Juhendajad:Faiz Ali Shah, Kallol Roy, Vesal Vojdani

Tarkvara haavatavused on defektid, mis põhjustavad turvarikkeid, võimaldades rünnakuid konfidentsiaalsuse, terviklikkuse või käideldavuse vastu. Halb lähtekoodi kvaliteet on selliste haavatavuste peamine põhjustaja. Staatiliste analüüside tööriistu kasutatakse laialdaselt haavatavuste varajaseks avastamiseks, kuna need ei nõua koodi käivitamist, kuid kannatavad valepositiivsete ja -negatiivsete tulemuste all, mis piirab nende praktilist tõhusust. Nende piirangute lahendamiseks pakub töö välja autonoomse agentliku tehisintellekti kasutamise ja visandab peamised uurimisküsimused, võrreldes selle jõudlust staatiliste tööriistadega, selle võimet analüüsida tundmatut patenteeritud koodi ja selle tõhusust turvaliste, kontekstitundlike paranduste loomisel. Doktoriprojekt tutvustab uudset agentliku tehisintellekti torujuhet, mis põhineb hüpoteesil, et geomeetrilised tühimikud koodi manustamisruumides vastavad haavatavustele. Torujuhe teisendab koodi abstraktseks süntaksipuuks, genereerib manustamisruume, tuvastab topoloogilisi tühimikke ja kasutab nende leidmiseks tugevdusõppe agenti. Hõredate preemiate ja keerukate otsinguruumide käsitlemiseks kiirendab uurimist "superliigutuste" tehnika. Tuvastatud haavatavused kaardistatakse tagasi koodi ja selgitatakse käivitatavate testide abil.

Juhendaja: Anastasija Nikiforova

Tehisintellekt muudab kiiresti organisatsioonide ja avaliku sektori tavasid, kuid olemasolevad lähenemisviisid vastutustundlikule ja jätkusuutlikule tehisintellektile on endiselt suures osas püüdluslikud ja killustatud. Eetilised põhimõtted, jätkusuutlikkuse eesmärgid ja juhtimisnõuded on sageli sõnastatud kõrgel tasemel, samas kui nende integreerimine igapäevasesse tehisintellekti arendamise, juurutamise ja haldamise praktikasse on endiselt piiratud. Selle doktoriprojekti eesmärk on töötada välja ja valideerida vastutustundliku ja jätkusuutliku tehisintellekti juhtimis- ja organisatsioonilise võimekuse raamistik kogu tehisintellekti elutsükli vältel. Uuring käsitleb tehisintellekti vastutust ja jätkusuutlikkust mitte tehisintellekti süsteemide olemuslike omadustena, vaid organisatsioonilise võimekuse, juhtimisstruktuuride ja otsustuspraktikate tulemustena. Tehisintellekti elutsükkel on peamine analüütiline fookus, mis hõlmab andmete hankimist, mudeli väljatöötamist, juurutamist, jälgimist ja dekomisjoneerimist, samas kui laiemat tehisintellekti väärtusahelat kasutatakse keskkonna-, sotsiaalsete ja organisatsiooniliste mõjude jäädvustamiseks väljaspool üksikuid süsteeme.

Disainiteadusliku uurimistöö metoodikat kasutades ühendab projekt empiirilisi uuringuid juhtimisartefaktide, näiteks võimekuse mudelite ja otsustustugi raamistike kujundamisega. Nende artefaktide eesmärk on tõlkida tehnilised jätkusuutlikkuse ja vastutuse näitajad teostatavateks organisatsioonilisteks ja poliitilise taseme instrumentideks, mille empiirilist valideerimist saab läbi viia reaalsetes (organisatsioonilistes ja/või avaliku sektori) kontekstides.

Oodatavad tulemused hõlmavad teoreetilisi panuseid infosüsteemide ja tehisintellekti juhtimise uuringutesse ning praktilisi tööriistu, mis toetavad vastutustundlikku, jätkusuutlikku kasutuselevõttu.

Juhendaja: Orlenys López Pintado

Olemasolevad äriprotsesside simuleerimise meetodid keskenduvad suuresti üksikute protsesside eraldatud analüüsile. Simulatsioonide eesmärk on aidata analüütikutel hinnata protsessi jõudlust ja analüüsida parendusvõimalusi. Tegelikkuses toimivad äriprotsessid aga harva eraldiseisvalt. Nad sõltuvad teistest protsessidest ja välistest mõjutustest, mis põhjustab sageli viivitusi ning suurendab varieeruvust. Kuigi andmepõhine simuleerimine võimaldab sündmuslogide põhjal mudeleid automaatselt tuvastada, eeldatakse tavaliselt, et kõik vastastikmõjud on nähtavad ühes sündmuslogis. Praktikas aga protsessidevahelisi sõltuvusi ja väliseid interaktsioone sageli selgesõnaliselt ei salvestata, eriti kui need toimuvad organisatsioonide piire ületades. See tingib vajaduse simulatsioonimeetodite järele, mis arvestaksid otseselt protsessi kontekstiga.

Käesoleva doktoritöö raames arendatakse meetodeid sisutundlikuks äriprotsesside simuleerimiseks. Selle eesmärgi saavutamiseks on püstitatud kolm alaeesmärki: Esiteks tuvastada seostatud äriprotsesside simulatsioonimudelid, tuletades nende vahelised sõltuvused. Näiteks põhjuslikud seosed, sünkroniseerimispunktid ning ühiskasutatavad ressursid või objektid. Teine eesmärk on modelleerida interaktsioone väliste osapooltega, analüüsides sündmusandmetes esinevat vastuse varieeruvust ja selgitamata viivitusi. Viimane eesmärk on kasutada loodud mudeleid „mis-oleks-kui" (what-if ) analüüsiks, et hinnata äriprotsesside optimeerimise võimalusi.

Juhendajad: Sven Laur, Raivo Kolde

Suured keelemudelid (LLM-id) on loonud olulisi uusi võimalusi kliinilisteks teadusuuringuteks, võimaldades struktureerimata meditsiinilistest automaatselt tekstidest, eraldada informatsiooni nagu patsiendi kaebused, diagnostilised leiud ja ravitulemused. Siiski püsivad praktilised väljakutsed: meditsiiniliste andmekogude suurused ulatuvad sageli sadadesse gigabaitidesse ning tuhandete erinevate andmepunktide eraldamine nõuaks kogu andmebaasi pidevat läbi töötlemist kalliste mudelitega, muutes LLM-ide otsese rakendamise ebapraktiliseks.

Käesolev doktoriprojekt pakub välja mitmeetapilise lähenemise nende väljakutsete lahendamiseks. Esiteks, kõrge saagisega filtrid, mis kombineerivad märksõnaotsinguid LLM-i annoteeritud andmetel treenitud kergete klassifikaatoritega, võivad vähendada sisendi mahtu üle mitmete suurusjärkude võrra. Teiseks, mitmefaasiline eraldamise strateegia parandab tulemuse usaldusväärsust, lastes mudelil esmalt tuvastada asjakohased fraasid ja alles seejärel toota struktureeritud väljund, mis muudab verifitseerimise lihtsamaks. Kolmandaks, LLM-id suudavad eraldatud fakte kontekstualiseerida, määrates näiteks kindlaks, kas informatsioon kirjeldab patsiendi hetkeseisundit, haiguslugu või on seotud pereliikmetega.

Projekt arendab ja valideerib neid tööriistu väikesemahuliste uuringute kaudu, enne kui skaleerib need Eesti Geenivaramu ja EstHealth30 andmekogudele, mis hõlmavad üle 600 000 patsiendi. Koostöös Tartu Ülikooli meditsiinivaldkonna, Eesti Geenivaramu ja OHDSI võrgustikuga läbiviidav töö laiendab käimasolevat uurimistööd, mis kasutab masinõpet ravimite kõrvaltoimete ja ravimi kasutamise katkestamise sündmuste tuvastamiseks. Oodatavad tulemused hõlmavad skaleeritavaid eraldamislahendusi meditsiiniliste faktide jaoks, meetodeid LLM-i teadmiste destilleerimiseks lihtsamatesse mudelitesse ning standardiseeritud andmebaaside loomist struktureerimata eesti meditsiiniandmetest, et toetada põhjalikumaid kliinilisi teadusuuringuuid ja tervishoiurakendusi.

Juhendajad: Meelis Kull, Raul Vicente Zafra

Ruumiline tehisintellekt modelleerib, kus miski asub, kuidas see ajas muutub ja kuidas erinevad vaatlused kokku sobituvad. See on ohutuse tagamiseks kriitilise tähtsusega autonoomsetel sõidukitel, droonide navigeerimisel ja mujal robootikas. Mõõtmistulemused on mürased, informatsioon võib olla puudulik ja samad tõendid võivad vahel toetada mitut võimalikku seletust. Seetõttu ei peaks kasulik ruumiline mudel andma mitte ainult ennustust, vaid kajastama ka määramatust ja uuendama seda uute tõendite saabumisel.

Käesolev doktoriprojekt uurib usaldusväärse ruumilise määramatuse aluseid. Keskne idee seisneb selles, et määramatus ei ole lihtsalt üks reaalarvuline suurus, vaid sõltub sellest, kuidas mudel ruumi sisemiselt esitab. Projekt algab mudeli teadmuse esitusviiside ja uuendusreeglite uurimisega pidevas ruumis, sealhulgas neuroteadusest inspireeritud struktureeritud lahendustega. Eelkõige vaadeldakse võrerakke ehk neuroneid, millel on korrapärased korduvad ruumilised mustrid. Need on motivatsiooniks modulaarsete ja perioodiliste esituste loomiseks, ning eesmärk on uurida, millal aitab selline struktuur määramatust arvestada.

Seejärel arendatakse projektis meetodeid ruumilise määramatuse hindamiseks ja kalibreerimiseks, tagamaks, et tõenäosuslikud väited vastaksid hästi defineeritud viisil reaalsetele sagedustele, sealhulgas tõenäoliste asukohtade ennustatud piirkondade puhul. Lõpuks uuritakse, kuidas määramatus peaks muutuma konteksti nihkudes, näiteks geomeetria või mürataseme muutumisel, eesmärgiga luua meetodeid, mis püsivad usaldusväärsed ka siis, kui tingimused erinevad treeningu ajal kogetust. Kuigi ruum on peamine katsekeskkond, on eesmärgiks luua üldiseid kontseptsioone ja tööriistu, mis kohalduvad ka teistes struktureeritud ennustamise valdkondades.

Juhendaja: Raimundas Matulevičius

Uuringu eesmärk on töötada välja terviklik arhitektuur, et tagada turvalised ja privaatsust säilitavad tarneahela töövood. Lisaks, kuna tarneahela töövoog hõlmab mitme osapoole vahelist koostööd, peab arhitektuur lähtuma federeeritud lähenemisviisist. Uuring keskendub tarneahela töövoogude kaardistamisele, arvestades praeguseid regulatiivseid suundumusi, ning kasutusjuhtude ja nendega seotud riskide analüüsimisele. Kogutud sisendid on kriitilise tähtsusega federeeritud arhitektuuri kavandamisel, tagades privaatsuse, turvalisuse ja digikriminalistika valmiduse. Erilist tähelepanu pööratakse tarneahela töövoo tervikluse tagamisele nii andmete kui ka tegevuste vaatenurgast. Arhitektuuri üheks väljakutseks privaatsustkaitse tehnoloogiate (PET) kavandamisel ja kasutamisel on osapoolte privaatsuse tagamisel tasakaalu leidmine, et seejuures võimaldada digikriminalistika valmidus, vastutuste ning tarneahela rünnete uurimise võimekus.

Juhendajad: Dietmar Pfahl, Kristiina Rahkema

Turvaaugud kujutavad endast jätkuvalt suurt väljakutset kaasaegsete tarkvarasüsteemide turvalisusele ja töökindlusele. Isegi kui turvaaugud on tuvastatud ja turbepaik avaldatud, jääb sageli ebaselgeks, kas konkreetne tooteversioon on mõjutatud, kas paik on korrektselt rakendatud ja kas sarnased turvaaugud esinevad koodibaasis ka mujal. Need ebakindlused muudavad turvaaukude haldamise keeruliseks nii arendajate, turbeanalüütikute kui ka lõppkasutajate jaoks ning aitavad kaasa paranduste hilinemisele ja korduvatele turbeintsidentidele. Käesoleva doktoritöö eesmärk on neid probleeme lahendada, kasutades turbepaikasid automatiseeritud turbeanalüüsi peamise teabeallikana. Õppides sellest, kuidas tarvaauke reaalsetes tarkvaraprojektides parandatakse, on võimalik teha järeldusi mitte ainult teadaolevate turvaaukude olemasolu kohta, vaid ka paranduste korrektsuse ning seotud, varem avastamata puuduste võimaliku esinemise kohta. Kavandatav uurimistöö püüab välja töötada meetodeid, mis ühendavad turvaaukude avalikustamise, turbepaikade analüüsi ja automatiseeritud testimise.

Juhendajad: Anastasija Nikiforova, Piret Luik

Generatiivse tehisintellekti (TI), eriti suurte keelemudelite kiire levik muudab akadeemilise teadmise tootmist ülikoolides. Tudengid toetuvad üha enam tehisintellekti süsteemidele uurimistöös ja kirjutamises kaastöölistena, kuid institutsioonilised juhtimisstruktuurid pole sama tempoga arenenud. Praegused lähenemisviisid vastutustundlikule tehisintellektile hariduses on suures osas püüdluslikud, pakkudes piiratud juhiseid vastutuse, läbipaistvuse ja institutsioonilise vastutuse kohta.

See doktoriprojekt uurib, kuidas generatiivne tehisintellekt kinnistub akadeemilisse teadmiste loomisse ja kuidas ülikoolid saavad seda ümberkujundamist vastutustundlikult juhtida. Tuginedes infosüsteemide, tehisintellekti juhtimise ja digitaalse hariduse uuringutele, uurib uuring üliõpilaste ja tehisintellekti ühisloome praktikaid ja nende institutsionaliseerimist kõrghariduses. Empiiriliselt kasutab projekt digitaalset etnograafiat, kaasava uurimistöö ja mudeletnograafiat, et jälgida tehisintellekti vahendatud kirjutamispraktikaid, mida täiendab päritolu skaala väljatöötamine, mis jälgib tehisintellekti panust akadeemilise töö etappide lõikes. Projekt järgib disainteadusliku uurimistöö lähenemisviisi, et töötada välja ja hinnata juhtimisraamistikku tehisintellekti vastutustundlikuks kasutamiseks ülikoolides. Oodatavad tulemused hõlmavad kontseptuaalseid mudeleid, juhtimisjuhiseid ja poliitikaga seotud artefakte, mis toetavad läbipaistvust, usaldust ja vastutustundlikku tehisintellekti kasutuselevõttu teadmisasutustes. Teooriat ja praktikat ühendades pakub uuring teostatavaid lahendusi kõrghariduse juhtimiseks.

Juhendaja: Janno Siim

Nullteadmustõestused on krüptograafilised protokollid mille abil saab tõestada väiteid privaatsete andmete kohta nii, et midagi peale väite tõesuse ei leki. Nullteadmuse SNARKid on tõestused mille tõestuse pikkus on lühike ja verifitseerija on kiire. See teeb SNARKid huvitavaks isegi ilma privaatsuse omaduseta.

SNARKide ja muude nullteadmustõestuste turvalisus põhineb idealiseeritud mudelitel või vähe uuritud turvaeeldustel. Projekti eesmärgiks on taandada SNARKide turvalisus usaldusväärsematele eeldustele, tõestada, et nad rahuldavad tugevamaid turvaomadusi kui hetkel on teada ja otsida ründeid eksisteerivate skeemide vastu.

Eesti e-valimiste turvalisus põhineb nullteadmustõestustel ja paljude krüptorahade turvalisus põhineb SNARKidel. Antud projekt laiendab arusaama sellistest protokollidest.

Juhendaja: Maiara Francine Bollauf

See doktoriprojekt keskendub uute meetodite arendamisele, et tagada digitaalse info turvalisus ka tulevikus. Tänapäevased krüpteerimismeetodid kaitsevad näiteks internetipangandust, privaatsõnumeid ja digiallkirju, kuid paljud neist võivad muutuda haavatavaks, kui konstrueeritakse suuremahulised kvantarvutid. Selleks valmistumiseks arendavad teadlased kvantturvalist krüptograafiat, mille eesmärk on luua turvaprotokolle, mis peavad vastu ka kvantarvutite rünnakutele.

Üks (ja tõenäoliselt kõige) paljulubavam valdkond kvantkindlas krüptograafias on võredel põhinev krüptograafia. Võred on laialdase sümmeetriaga matemaatilised struktuurid, mille abil saab luua krüpteerimis- ja digiallkirjasüsteeme, mida peetakse kvantarvutite suhtes turvaliseks. Doktorant uurib uut ja keerukat matemaatilist probleemi, mida nimetatakse võrede isomorfismi probleemiks, ning selle rakendamist tõhusate ja rangete turvagarantiidega digiallkirjaskeemide loomisel. Uuritakse ka erilisi veaparanduskoode kasutades konstrueeritud võrdesid ning rakendatakse keerukaid meetodeid, et anda tugevad matemaatilised tõestused kavandatud süsteemide turvalisuse kohta. Projekt võib käsitleda ka seoseid privaatsust säilitavate tehnoloogiatega, näiteks nullteadmustõestustega, mis võimaldavad tõestada saladuse teadmist seda avaldamata.

Projekt paikneb krüptograafia ja kodeerimisteooria kokkupuutepunktis ning sobib hästi üliõpilastele, kellel on tugev taust või huvi matemaatika, krüptograafia või teoreetilise arvutiteaduse vastu.

Juhendajad: Helger Lipmaa ja Matteo Campanelli

Doktoritöö „Kaasaegne nullteadmus ja SNARKid: teooria ja rakendused“ käsitleb kiiresti arenevat krüptograafia valdkonda, mille eesmärk on võimaldada arvutuste õigsuse tõendamist ilma tundlikku infot avaldamata. Sellised meetodid on muutumas oluliseks infrastruktuuriks digitaalses ühiskonnas, võimaldades näiteks turvalist andmetöötlust, privaatsust säilitavaid teenuseid ning usaldusväärseid hajussüsteeme.

Projekti eesmärk on uurida ja arendada uusi nullteadmuse tõestussüsteemide (zk-SNARKide) tehnikaid, keskendudes nii nende matemaatilistele alustele kui ka praktilisele rakendatavusele. Uurimistöö hõlmab kaasaegseid lähenemisi, mis määravad valdkonna arengusuunad, ning püüab lahendada peamisi kitsaskohti, nagu arvutuslik efektiivsus, skaleeritavus ja turvalisuse formaalne tagamine.

Projekt tugineb juhendaja Helger Lipmaa tugevale ja rahvusvaheliselt tunnustatud teadustööle krüptograafia ja nullteadmuse alal, kuid samas on uurimissuund ambitsioonikas ja avatud uutele ideedele, mis ületavad olemasolevad raamid. Doktorant töötab välja uusi teoreetilisi mudeleid ja praktilisi lahendusi, mille eesmärk on viia zk-SNARKid laiemasse kasutusse ning tugevdada nende teaduslikku alust.

Töö tähtsus seisneb selles, et see aitab arendada tehnoloogiaid, mis on kriitilise tähtsusega turvalise ja privaatsust austava digikeskkonna jaoks. Projekti tulemused aitavad kaasa nii teaduse arengule kui ka praktilistele rakendustele erinevates valdkondades, kus on vaja usaldusväärset ja kontrollitavat andmetöötlust.

Juhendaja: Sedat Akleylek

Postkvantkrüptograafia on muutunud üha olulisemaks, sest laialdaselt kasutatavad avaliku võtmega süsteemid muutuvad ebaturvaliseks niipea, kui suuremahulised kvantarvutid muutuvad kättesaadavaks, peamiselt Peter Shor’i polünomiajalise algoritmi tõttu. Näiteks tuginevad praegused interneti turvaprotokollid, mis kaitsevad internetipangandust, e-kaubanduse tehinguid ja valitsuse sidet, traditsioonilisele avaliku võtmega krüptograafiale, mille turvalisus võib lähitulevikus kaduda. standardimisprojekti, et Selle riski asendada maandamiseks traditsioonilised käivitas avaliku NIST võtmega krüptosüsteemid kvantkindlate alternatiividega. Käesolev doktoritöö keskendub kahele olulisele uurimissuunale postkvant krüptograafias: võrepõhiste algoritmide täiustamisele arvutusliku keerukuse vähendamiseks ning tõhusate tarkvaraliste teostuste arendamisele, mis on vastupidavad teostus- ja külgkanalrünnetele. Need täiustused on ajendatud praktilistest rakendusvajadustest platvormidel nagu nutitelefonid, kiipkaardid, manussüsteemid ja pilveserverid, kus jõudlus, mälu ja energiatarve on kriitilise tähtsusega. Põhilised aritmeetilised operatsioonid, nagu polünoomide korrutamine, optimeeritakse konkreetsete parameetrite ja riistvarapiirangute jaoks, tagades samal ajal konstantse täitmisaja, et vältida infoleket. Uurides nii traditsioonilisi kui ka kvantkindlaid skeeme, töötatakse välja praktilised vastumeetmed ajastusrünnete ja vahemälupõhiste rünnete vastu, mis on varem mõjutanud reaalseid süsteeme. Oodatavad tulemused hõlmavad tõhusaid ja turvalisi võrepõhiseid krüptograafilisi primitiive, läveprotokolle hajutatud usalduse tagamiseks (näiteks võtmete kaitsmiseks finantssüsteemides või digitaalse identiteedi teenustes) ning avatud lähtekoodiga teostusi, mida saab integreerida reaalsetesse rakendustesse. Üldiselt on selle doktoritöö eesmärk vähendada lõhet teoreetiliste postkvantlahenduste ja turvaliste, rünnakukindlate teostuste vahel, pakkudes lahendusi, mis on praktiliselt kasutatavad ning vastupidavad tulevastele kvantohtudele.

Juhendajad: Kallol Roy, Hannes Keernik, Velle Toll

See doktoriprojekt pakub välja CSU-Net tehisnärvivõrgu masinõppe mudeli aerosoolidega saastunud pilvejälgede tuvastamiseks MODIS satelliidipiltidelt. Saastunud pilvejäljed – heledad joonjad pilvealad – on väärtuslikud loomulikud eksperimendid mõistmaks, kuidas inimtekkeline õhusaaste mõjutab Maa kliimat. Kuigi masinõppemudeleid on varem kasutatud laevade poolt saastatud pilvejälgede tuvastamiseks ookeanide kohal, on sarnaste jälgede tuvastamine maismaal osutunud keeruliseks pilvede omaduste ulatuslikuma varieeruvuse ja piiratud treeningandmete tõttu. Antud töös teisendatakse pilvejäljed nii, et õppimine toimub sümmeetrilises ruumis, mitte toorpildi abil. See parandab skaleeritavust ja vähendab vajadust treeningandmete manuaalseks loomiseks. CSU-Net kasutab selgroona U-Neti kahte kodeerijat ja ühte dekodeerijat, mis on treenitud käsitsi logitud laevade ja tööstuslike pilvejälgede andmekogumitel, et rekonstrueerida suur hulk saastunud pilvejälgi. Projekt loob avaliku andmebaasi, mis sisaldab umbes miljon saastunud pilvejälge, võimaldades täpsustada inimtekkeliste aerosoolide mõju pilvedele ja Maa kliimale. Töö toetab inimtegevuse kliimamõju tugevuse täpsustamist ja panustab ERC rahastatavasse CloudTrackeri projekti.

Juhendajad: prof. Jaak Nerut ja kaasprof. Rutha Jäger

Elektrokatalüüs on võtmeprotsess mitmetes energiamuundamise seadmetes, sh elektrolüüseris. Kasutades taastuvatest energiaallikatest pärinevat elektrit lagundatakse elektrolüüseris vesi vesinikuks ja hapnikuks. Praegu toodetakse enamik vesinikust endiselt fossiilkütustest, millega kaasneb suur süsinikdioksiidi heide.

Prootonvahetusmembraaniga elektrolüüserid on väga paljulubavad, sest need suudavad töötada suure võimsusega, toodavad kõrge puhtusastmega vesinikku ja reageerivad kiiresti taastuvelektri kõikumistele. Nende laiemat kasutuselevõttu piirab aga kõrge hind ja vajadus vastupidavate väärismetall-katalüsaatormaterjalide järele. Peamine väljakutse on elektrolüüseri anoodil toimuv aeglane hapniku eraldumisreaktsioon (OER), mille kiirendamiseks kasutatakse iriidiumi sisaldavaid katalüsaatormaterjale, mis on happelistes tingimustes aktiivsed ja vastupidavad. Iriidium on aga maakoores vähelevinud, ja seetõttu haruldane ja kallis metall ning see tingib vajaduse vähendada Ir kogust katalüsaatorites.

Doktoriprojekti eesmärk ongi välja arendada haruldaste muldmetallidega dopeeritud iriidiumoksiid-katalüsaatorimaterjalid, millel on väga hea aktiivsus ja vastupidavus väiksema iriidiumi kuluga. Töös on ühendatud materjali arendus ja põhjalik andmete analüüs, et mõista, kuidas muutused katalüsaatori koostises ja struktuuris mõjutavad selle elektrokeemilist aktiivsust, efektiivsust ja vastupidavust. Leides võtmetegurid, mis määravad katalüsaatori efektiivsuse ja vastupidavuse, ning testides parimaid materjale reaalsetes elektrolüüseri töötingimustes, aitab projekt kaasa taskukohasemate materjalide väljatöötamisele ja skaleeritavale rohevesiniku tootmisele ning vähendab sõltuvust kriitilistest toorainetest.

Juhendajad: Ivo Leito, Märt Lõkov

Orgaanilised lämmastikalused, nagu amiinid ja heterotsüklid, on laialt levinud ja nende kasutusalad ulatuvad ravimite ja agrokemikaalide arendamisest kuni sünteesi- ja eraldustehnoloogiateni. Nende aluselisus mängib nendes rakendustes olulist rolli. Vaatamata sellele on andmed lämmastikaluste aluselisuse (pKaH väärtused) kohta mittevesikeskkonnas endiselt kasinad ja sageli ebausaldusväärsed, kuigi paljud olulised protsessid toimuvad just mittevesilahustes. Lisaks puuduvad praegu täielikult eksperimentaalsed kahefaasilised pKaHow väärtused, vaatamata nende olulistele eelistele faasiülekande, membraantranspordi ja ekstraktsiooniprotsesside kirjeldamisel.

Käesolev doktoriprojekt täidab need lüngad, luues esimese tervikliku ja kooskõlalise lämmastikaluste aluselisuste andmestiku laialdaselt kasutatavates mittevesilahustites (nt atsetonitriil, DMSO, DMF, propüleenkarbonaat, etanool, äädikhape).

Esmalt tuvastatakse olemasoleva kirjanduse kriitilise analüüsi käigus ühendid ja lahustid, kus pKaH andmed on vastuolulised või puuduvad. Süstemaatiliseks uurimiseks valitakse mitmekesine kogum (umbes 50) aluseid ja 5–7 lahustit. Kasutades fundamentaalselt erinevaid tehnikaid – UV-Vis spektromeetriat, tuumamagnetresonantsspektromeetriat (TMR) ja potentsiomeetriat – viiakse läbi põhjalik eksperimentaalne aluselisuse uuring. Saadud andmed koos kriitiliselt hinnatud kirjandusväärtuste ja toetavate arvutustega moodustavad usaldusväärse „tugiandmestiku“ lämmastikaluste aluselisuse kohta mittevesikeskkonnas. Projekt annab lisaks esimesed eksperimentaalsed pKaHow väärtused valitud lämmastikaluste kohta oktanooli-vee kahefaasilises süsteemis, võimaldades kahefaasiliste protsesside täpsemat modelleerimist. Kogutud andmestiku põhjal arendatakse välja ennustusmudel pKaH väärtuste hindamiseks erinevates lahustites, tuginedes teadaolevatele pKaH väärtustele vähemalt ühes keskkonnas (sh vees). Töötatakse välja skeem eksperimentaalsete pKaH andmete esitamiseks, mis saab olema esimene laialdaselt kohaldatav standard happelisuse/aluselisuse andmete esitamiseks teaduskirjanduses.

Juhendajad: Koit Herodes, Ivo Leito

Sügaveutektilised lahustid moodustuvad kahe (või enama) tahke komponendi segamisel, kui intermolekulaarsete vastastikmõjude tulemusel alaneb segu sulamistemperatuur. Nii moodustunud sügaveutektiline süsteem võib olla toatemperatuuril vedel. Sellised segud on kujunemas keskkonnasõbralikumaks ja mitmekülgsemaks variandiks võrreldes analüütilises keemias tavakasutuses olevatele lahustitega. Need parendavad nii sihtanalüüside kui sihistamata analüüside töövooge, olles võimelised eraldama proovist kindlaid ühendigruppe, vähendades seeläbi teiste proovis olevate komponentide kaasaekstraheerumist ning lihtsustades suurte andmehulkade tõlgendamist. Siiski on selliste lahustite ekstraheerimisvõimet mõjutavad keemilised tegurid, näiteks komponentide pKa väärtuste roll lahustitele, vähe uuritud.

Selle doktoriprojekti eesmärk on süstemaatiliselt seostada sügaveutektilise lahusti koostis tema ekstraheerimisvõime ja analüütiliste omadustega ning näidata selle seose tundmise väärtust reaalse maailma analüütiliste rakenduste näitel. Sealhulgas uuritakse fenoolsete ühendite eraldamist bioloogilistest proovidest, määratakse pestitsiidide jääke tsitruselistest ning kaardistatakse Eesti turba ja puidutöötlemisjääkide keemilist ruumi. Lisaks uuritakse uusi strateegiaid nende lahustite praktiliste piirangute, näiteks nende kõrge viskoossuse, ületamiseks.

Juhendajad: Ave Sarapuu, Kaido Tammeveski

Madaltemperatuursed kütuseelemendid on paljutõotav tehnoloogia taastuvenergial põhineva majanduse jaoks. Anioonivahetusmembraaniga kütuseelemendid (AEMFC) on atraktiivne alternatiiv juba kasutuses olevatele prootonivahetusmembraaniga kütuseelementidele, kuna võimaldavad rakendada katoodil toimuva hapniku redutseerumisreaktsiooni katalüüsimiseks väärismetallivabu katalüsaatoreid. Eelkõige on lootustandvad siirdemetall–lämmastiksüsinik (M–N–C) katalüsaatorid, mis sisaldavad aatomdispergeeritud aktiivtsentreid (MNₓ), kuid nende jõudlus kütuseelementides jääb sageli madalaks aktiivtsentrite väikese tiheduse ning katalüsaatori ebasobiva poorse struktuuri tõttu.

Käesoleva projekti eesmärk on arendada tõhusaid ja stabiilseid M–N–C katalüsaatoreid AEMFC jaoks, kasutades biomassipõhiseid lähteaineid. Ionotermiline karboniseerimine sulasoolades võimaldab varieerida süsiniknanomaterjalide poorset struktuuri ning sellele järgnev ioonivahetus materjali pinnale moodustada MNₓ aktiivtsentrid. Projekti käigus optimeeritakse katalüsaatori poorset struktuuri ja püütakse saavutada võimalikult suurt aktiivtsentrite tihedust, muutes süstemaatiliselt sünteesiparameetreid, lähteaineid ja siirdemetalle. Püütakse leida seoseid katalüsaatorite struktuuri, elektrokatalüütiliste omaduste ja AEMFC jõudluse vahel, kasutades erinevaid füüsikalis-keemilisi ja elektrokeemilisi analüüsimeetodeid, sh pöörleva ketaselektroodi ja gaasidifusioonelektroodi mõõtmisi ning testimist AEMFC tingimustes.

Juhendajad: Enn Lust, Silvester Jürjo

Haruldased muldmetallid on kriitilise tähtsusega elemendid tänapäevases kõrgtehnoloogias. Senimaani kontrollib haruldaste muldmetallide tootmist Hiina, siis võimalike turutõrgete vältimiseks püütakse Euroopa Liidus välja arendada alternatiivseid haruldaste muldmetallide tootmise meetodeid. Eesti fosforiidimaak võiks väetise tootmise kõrval olla üks potentsiaalne haruldaste muldmetallide toorme allikas.

Selles projektis arendatakse välja haruldaste muldmetallide eraldamise meetod fosforiidist. Esimeses etapis eraldatakse vedelikekstraktsiooni teel üksteisest kerge ja raske aatommassiga haruldased muldmetallid. Samuti eemaldatakse esimeses etapis muud elemendid (nagu Ca ja Fe), mis mõjutavad haruldaste muldmetallide eraldamist. Teise etapi eesmärk on üksikute haruldase muldmetalli elementide eraldamine. Uurimistöö käigus selgitakse välja vedelikekstraktsiooni molekulaarsed mehhanismid, ekstraktsiooniks sobilikud tingimused, elektrokeemilise eraldamise seisukohast olulised redoksprotsessid ning elektrokeemilise redutseerimise tingimused (sadestuspotentsiaalid).

Juhendaja: Nadežda Kongi

Uurea elektrokeemiline süntees süsinikdioksiidist ja jäätmevoogudest pärinevast nitraadist pakub paljulubavat alternatiivi tavapärastele, energiamahukatele protsessidele, millega kaasneb märkimisväärne süsinikuheide. See lähenemine võimaldab samaaegselt süsiniku ja lämmastiku ringlussevõttu ning vähendab keskkonnamõju.

Käesolev doktoriprojekt põhineb hüpoteesil, et süsiniku- ja lämmastiku vaheproduktide optimaalne ruumiline paigutus dual-aatomtsentritega katalüsaatoritel, mida reguleeritakse aatomitevahelise kauguse varieerimisega, vähendab süsinik–lämmastik sideme moodustumise energiabarjääri. Selle hüpoteesi kontrollimiseks ühendab projekt simulatsioonid ja andmepõhise modelleerimise, eesmärgiga kiirendada tõhusate katalüsaatorite avastamist elektrokeemiliseks uurea sünteesiks.

Reaktsioonimehhanismide selgitamiseks, reaktsioonikiirust ja selektiivsust määravate etappide tuvastamiseks ning süsinik–lämmastik sideme teket mõjutavate geomeetriliste ja elektrooniliste tegurite kvantifitseerimiseks kasutatakse tihedusfunktsionaali teooria (DFT) arvutusi. Saadud andmestikku kasutatakse masinõppemudelite treenimiseks, mis võimaldavad läbi sõeluda ulatuslikku võimalike katalüsaatorite hulka ja tuvastada paljulubavaid katalüsaatorikandidaate. Ühendades atomistliku modelleerimise ja masinõppe, on projekti eesmärk luua ülekantavad katalüsaatorite disainiprintsiibid ning ennustusvahendid, mis toetavad suure jõudlusega elektrokatalüsaatorite eksperimentaalset arendamist. Oodatavad tulemused aitavad kaasa kestlikule keemiatööstusele ning edendavad arvutuslikke meetodeid ratsionaalseks katalüsaatoridisainiks.

Juhendaja: Nadežda Kongi

Käesolev doktoriprojekt keskendub dual-aatomtsentritega katalüsaatorite (DASC) arendamisele ja eksperimentaalsele uurimisele süsinikdioksiidi ja nitraadi elektrokeemiliseks muundamiseks uureaks. Töö käsitleb uurea elektrosünteesi peamisi kitsaskohti, eelkõige katalüsaatorite puudumist, mis võimaldaksid selektiivset süsinik–lämmastik (C–N) sidumist ning samal ajal pärsiksid konkureerivaid reaktsioone, eriti vesiniku eraldumist. Projekti keskne hüpotees on, et katalüütilist aktiivsust ja selektiivsust saab reguleerida, kontrollides DASC-de naabermetalltsentrite koostist, koordinatsioonikeskkonda ja ruumilist paigutust. Sellised materjalid võimaldavad eeldatavasti oluliste reaktsiooni vaheproduktide (nt *CO ja *NO2) stabiliseerimist, vähendades seeläbi C–N sideme moodustumise energiabarjääre. Uurimistöö hõlmab katalüsaatorite disaini, sünteesi, füüsikaliskeemilist karakteriseerimist ning elektrokeemilise jõudluse hindamist. Töös kasutatakse mitmeid sünteesistrateegiaid, sealhulgas nanoosakestel põhinevaid dual-aatomilisi tsentreid, metall–lämmastikdopeeritud süsinikmaterjale (M–N–C) ning binaarseid molekulaarseid komplekse. Katalüsaatorite struktuurseid ja elektroonilisi omadusi analüüsitakse meetoditega nagu XPS, SEM/TEM, XRD ja IR spektroskoopia. Elektrokeemilised mõõtmised viiakse läbi erinevates konfiguratsioonides (üherakuline süsteem, H-tüüpi rakk ja voolurakk), koos reaktsiooniproduktide kvantitatiivse analüüsi ja protsessi optimeerimisega. Projekti eesmärk on luua struktuuri–jõudluse seosed, mis kirjeldavad C–N sidumist dual-aatomtsentritega katalüsaatorites ning aitavad paremini mõista katalüsaatorite aktiivsust, selektiivsust ja stabiilsust. Oodatavad tulemused toetavad mitmereagendiliste elektrokatalüütiliste süsteemide ratsionaalset disaini, kestlikku süsiniku ja lämmastiku ringkasutust ning madala süsinikuheitega elektrokeemiliste tehnoloogiate arengut.

Juhendajad: Marek Mooste, Kaido Tammeveski

Kõrgtemperatuurne prootonivahetusmembraaniga kütuseelement (HT-PEMFC) on elektrokeemiline energia muundamise seade, mille arendustöö on vajalik rohevesiniku energeetika ja majanduse edendamiseks. HTPEMFC eelised juba kasutusvalmis madaltemperatuurse analoogi ees on selle sobivus madalama puhtusega kütusele, parem termoregulatsioon, vedela vee puudumine ja kineetiliselt soodsamad elektroodireaktsioonid. Need asjaolud teevad HT-PEMFC tehnoloogia paljulubavaks rasketranspordi ja lennunduse sektoritele.

Peamiseks probleemiks HT-PEMFC turule viimisel on sobiva katoodkatalüsaatori puudumine. Tarvis on kõrge vastupidavusega ja soodsa hinnaga katalüsaatormaterjali, et katalüüsida hapniku redutseerumist kütuseelelemendi katoodil. Siinkohal pakume selleks välja mitme siirdemetalli ja lämmastikuga dopeeritud nanosüsinikmaterjalid. Materjalide hapniku redutseerumise aktiivsuse tõstmiseks viiakse selle koostisesse lisa heteroaatomeid ja optimeeritakse süsinikkandjaid vastupidavamaks. Lisaks uuritakse madala Pt koguse lisamise võimalusi katalüsaatoritesse ning uudseid ja vastupidavaid katalüsaatori kandjamaterjale.

Juhendajad: Pilleriin Peets, Ivo Leito

Sihtmärgistatud analüüs hõlmab vaid väikest osa keerukate proovide keemilisest infost, piirates teadmisi bioloogiliste- ja keskkonnasüsteemide kohta. Sihtmärgistamata metaboloomika, mis arenes umbes kaks aastakümmet tagasi, pakub laiemat vaadet, kuid seisab silmitsi väljakutsetega, nagu struktuuri täpne määramine ja instrumentaalsest seadistusest ning andmetöötlusest tulenev varieeruvus.

Doktoritöö eesmärk on täiustada metaboloomikat, põimides metaboloomi iseloomustamisse arvutusliku massispektromeetria põhiseid keemilisi deskriptoreid, nagu ühendiklassid ja molekulaarsed sõrmejäljed. Need lähenemised võimaldavad keemilise ruumi iseloomustamist ilma täieliku struktuuri määramiseta, võimaldades uurida suuremat hulka ühendeid ning leida rohkem bioloogilisi seoseid. Töös on eesmärk kasutada sihtmärgistamata LC-HRMS meetodit MS2 katvuse laiendamiseks ning rakendatakse tipptasemel tööriistu (SIRIUS, MetFrag, MS2Quant), statistilisi meetodeid ja uuenduslikke lähenemisi (GNPS, CCV, MS2Tox). Arvutuslikud lähenemised vähendavad kulukaid eksperimente, võimaldavad retrospektiivset analüüsi ja annavad parema ülevaate metaboliitide mitmekesisusest ja seostest.

Juhendajad: Srinu Akula, Kaido Tammeveski

Prootonivahetusmembraaniga kütuseelemendid (PEMFC) ja anioonivahetusmembraaniga kütuseelemendid (AEMFC) on olulised elektrokeemilised energia muundamise seadmed nende kõrge efektiivsuse tõttu. Hapniku redutseerimisreaktsiooni (ORR) katalüüsimiseks kasutatakse tavaliselt plaatina-põhiseid katalüsaatoreid ja nende sulameid, mis on kantud nanosüsinikule. Väärismetalli nappus, kesine stabiilsus ja kõrge hind on peamised takistused kütuseelementide turule toomisel. Seetõttu kasutatakse mitteväärismetallkatalüsaatorite aktiivsuse ja jõudluse parandamiseks mitmeid lähenemisviise. Siirdemetall-lämmastik-süsinik (M-N-C) tüüpi (M = Fe, Co, Ni, Mn, Cu) üheaatomilised katalüsaatorid avavad uue lähenemise kütuseelementide elektrokatalüüsi valdkonnas tänu metalliaatomite maksimaalsele kasutamisele ja kõrgele elektrokatalüütilisele aktiivsusele. Seega mängivad sobivalt disainitud üheaatomilised katalüsaatorid ja poorsed metall-orgaanilised võrestikud otsustavat rolli nende materjalide jõudluse parandamisel heterogeense katalüsaatormaterjali tsentritevahelise sünergia kaudu. Süsiniknanomaterjalide dopeerimine heteroaatomitega (N, P, S) mõjutab nende elektroonilisi omadusi, mis on soodne ka ORR-i elektrokatalüüsi jaoks. Elektrokatalüütilist efekti saab veelgi suurendada, luues metalliaatomi lisanditega M-Nx tsentrid. Viiakse läbi katalüsaatormaterjalide põhjalik elektrokeemiline ja füüsikalis-keemiline iseloomustamine ning teostatakse kiirendatud vastupidavustestid, sealhulgas polümeer-elektrolüüdiga kütuseelemendi jõudluse hindamine.

Juhendajad: Signe Vahur, Anu Teearu-Ojakäär, Ivo Leito

Kultuuriväärtuslike objektide materjalide keemiline analüüs on vajalik ajaloolastele, arheoloogidele ja konservaatoritele, kes otsivad teavet artefaktide päritolu, autentsuse ja vanuse kohta või valivad sobivaid konserveerimismaterjale. Orgaanilisi pigmente sisaldavate värvide analüüs on keeruline nende komplekse koostise tõttu, mis võib vananemisel oksüdatsiooni, lagunemise ja muude protsesside tõttu märkimisväärselt muutuda. Kultuuriväärtuslike objektide puhul on eelistatud mitteinvasiivsed ning mitte- või minimaalselt destruktiivsed meetodid, mis võimaldavad analüüsida otse objekti pinnalt. Nende materjalide analüüsimine tavapäraste kromatograafiliste ja massispektromeetriliste (MS) tehnikatega on keeruline, kuna need nõuavad proovitükki, spetsiifilist prooviettevalmistust ja mõõtmistingimusi. Praegu puudub usaldusväärne laserablatsioonil ja massispektromeetril põhinev analüüsimeetod, mis võimaldaks orgaaniliste materjalide otsest analüüsi tahkelt artefakti pinnalt.

Analüütilise keemia õppetooli juures tegutsev kultuuriväärtuste uurimisrühm arendab praegu välja uudset laserablatsioonil põhinevat proovivõtuseadet (LASP), mida saab ühendada atmosfäärirõhulise keemilise ionisatsiooni (APCI) kõrglahutusliku (HR) massispektromeetriga. See kiire, kontrollitav ja täpne süsteem võimaldab orgaaniliste materjalide otsest MS-analüüsi artefakti pinnalt ümbritseva keskkonna tingimustes, ilma proovi eemaldamata ja minimaalse pinnakahjustusega.

Doktoriprojekti peamiseks eesmärgiks on välja töötada uudsele LASP-APCI-HRMS süsteemile mõõtmismetoodikad orgaanilisi pigmente sisaldavate värvide koostise analüüsimiseks ning hinnata uudse analüüsisüsteemi võimekust.

Doktorant hakkab kuuluma väga interdistsiplinaarsesse töörühma, kus töötavad keemikud, füüsikud, insenerid, konserveerimisteadlased ja IT-spetsialistid. Antud doktoriprojekti raames laiendatakse oluliselt kultuuriväärtuslike objektide analüüsimise võimalusi.

Juhendajad: Enn Lust, Thomas Thomberg, Andres Lust

Piisknakkused nagu SARS-CoV-2 ja inimese gripiviiruse erinevad tüved levivad valdavalt alla 10 μm läbimõõduga hingamisteedest pärinevate piiskadena ja otsese kontakti teel. Nende viiruste levikut saab oluliselt piirata erinevate filtermaterjalide kasutamisega, kuna need on võimelised kinni püüdma erineva suurusega õhus levivaid viirusosakesi. Sünteesitakse kõrgepinge elektriväljas kolm erinevat kahe metalli (Cu ja Zn, Zn ja Ag ning Cu ja Ag) nanoklastritega aktiveeritud nanokiud-filtermaterjali ning uuritakse nende virutsiidseid omadusi SARS-CoV-2 ja inimese gripi viiruse suhtes. Varieeritakse nanoklastreid moodustavate ühendite kontsentratsioone lähtelahustes ja tehakse kindlaks nende optimaalsed kontsentratsioonid ja määratakse nende kontsentratsioon sünteesitud fiibermaterjalides. Teostatakse gaasi sorptsiooni ja Hg porosimeetrilised mõõtmised. Lisaks metallide kontsentratsioonile lahuses varieeritakse polümeeri kontsentratsiooni, et muuta nanokiudude parameetreid ja eripinda. Sadetusmeetodi mõju uurimiseks kasutatakse ka nn elektromagnetron-kõrgvaakumsadestusmeetodit, mis annab tõenäoliselt väga poorsed nanoklastrid. Vajadusel varieeritakse polümeeri lahustamiseks solvente või solventide segusid. Erinevate nanoklastrite samaaegne viimine nanokiud-fiibermaterjali võimaldab sünteesida kahte viirust samaaegselt tapvaid materjale.

Juhendajad: Jaanus Harro, Mati Karelson, Margus Kanarik

Hiljutised edusammud epitranskriptoomika valdkonnas on näidanud, et RNA metüleerimine kujutab endast uut ja kriitilise tähtsusega neuronite talitluse ja käitumise regulatsioonimehhanisme. N6-metüüladenosiin (m⁶A), mis on kõige sagedasem eukarüootse RNA modifikatsioon, mõjutab RNA splaissingut, stabiilsust, eksporti tuumast ja translatsiooni ning on dünaamiliselt reguleeritud metüültransferaasidest koosnevate nn kirjutaja komplekside, demetülaaside ehk kustutaja ensüümide ning m⁶A-siduvate lugeja valkude poolt. Kasvav hulk tõendusmaterjali seostab RNA m⁶A metülatsiooni muutusi neurodegeneratiivsete ja psühhiaatriliste häiretega, sealhulgas ärevuse, depressiooni, sõltuvushäirete ja suitsidaalsusega. Lisaks viitavad hiljutised uuringud, et RNA metüleerimise modulatsioonil võib olla terapeutiline potentsiaal: RNA metüleerimise farmakoloogiline mõjutamine vähendab närilistel ärevus- ja depressioonilaadset käitumist, samas kui geneetiline varieeruvus RNA demetülaasides on seotud isiksuseomadustega, mis suurendavad psühhiaatrilist haavatavust.

Nende uudsete leidude põhjal on käesoleva doktoriprojekti eesmärk süstemaatiliselt ja innovaatiliselt hinnata RNA metüültransferaaside aktivaatoreid ning demetülaaside inhibiitoreid valideeritud ärevuse, depressiooni ja sõltuvuse loommudelites. Projektis iseloomustatakse nende ühendite käitumuslikke toimeid ning selgitatakse nende aluseks olevaid neurobioloogilisi ja molekulaarseid mehhanisme, pöörates tähelepanu monoamiinergilistele neurotransmittersüsteemidele. Soost ja annusest sõltuvaid käitumuslikke efekte hinnatakse koos monoamiinide neurokeemiliste mõõtmistega nii ajukoes kui ka ekstratsellulaarses vedelikus (analüüsitakse HPLC ja in vivo mikrodialüüsi meetodi abil).

Molekulaarsel tasandil uuritakse ravimite poolt indutseeritud muutusi globaalses ja ajupiirkonna spetsiifilises RNA m⁶A metüleerimises, metüültransferaaside ja demetülaaside ensümaatilises aktiivsuses, geeniekspressioonis ning transkriptispetsiifilises metüleerimises (analüüsitakse UHPLC, mass-spektromeetria, ELISA, RT-PCR, MeRIP-PCR, meetodite abil). Transkriptoomi- ja epitranskriptoomipõhiseid laiaulatuslikke analüüse kasutatakse uute molekulaarsete võrgustike tuvastamiseks, mis on seotud käitumuslike vastustega (analüüsitakse RNA-seq, MeRIP-seq abil). Lisaks hinnatakse ühendite mõju neuronite dendriitide morfoloogiale, et seostada molekulaarseid muutuseid struktuurse plastilisusega (analüüsitakse histokeemia abil). Eeldame, et RNA m⁶A metülatsiooni farmakoloogiline moduleerimine leevendab ärevuse ja depressiooni sarnast käitumist molekulaarsete ja struktuuriliste muutuste kaudu.

Juhendajad: Siim Salmar, Kaija Põhako-Esko

Käesoleva doktoriprojekti eesmärk on muuta ligniini-tselluloosi segud (LCM), mis on kasepuu biorafineerimise vaheprodukt, kontrollitavate omadustega platvormiks uuenduslike biopõhiste materjalide saamisel. Ligniini ja tselluloosi täieliku eraldamise asemel kasutatakse nende looduslikku sünergiat, et välja arendada nanostruktuursed hüdro- ja aerogeelid, millel on spetsiaalselt kohandatud omadused. Kontrollitud fraktsioneerimine vee-orgaaniliste lahustite ja iooniliste vedelike abil, kombineerituna ultraheli abil nanostruktureerimisega, võimaldab ligniini sisalduse selektiivset modifitseerimist ja CNF/CNC võrkude in situ moodustumist.

Integreerides põhjaliku keemilise iseloomustuse FT-IR-i, pooltahke NMR-i, reoloogilise analüüsi ja molekulaarse dünaamika simulatsioonidega, loob projekt kvantitatiivsed mitmemõõtmelised struktuuri ja omaduste seosed LCM-põhistes hüdro- ja aerogeelides. See kombineeritud eksperimentaal-arvutuslik lähenemine selgitab, kuidas ligniini sisaldus, võrgustiku arhitektuur ja molekulidevahelised interaktsioonid (nagu H-sidemed ja aromaatsed interaktsioonid) mõjutavad mehaanilisi, struktuurilisi ja transportomadusi. Saadud teadmised võimaldavad innovatiivsete LCM-nanokomposiitmaterjalide arukat disaini nt biomeditsiini või kosmeetika rakendustes ning nutikates materjalides (uudsed energia lahendused, funktsionaalsed pinnakatted, spetsiaalsed filtrid eraldustehnoloogiates). Projekt panustab paindlikumate, jätkusuutlikumate ja suuremat lisandväärtust loovate biorafineerimistehnoloogiate arendamisse.

Juhendajad: Veljo Kisand, Kadri Runnel

Doktoriprojekti eesmärgiks on arendada meetodeid vanade järvesetete DNA (sedimentary ancient DNA, sedaDNA) kasutamiseks metsade elurikkuse pikaajaliste muutuste hindamiseks. Projekti fookus on seentel – organismidel, mis toimivad metsades lagundajate, sümbiontide ja patogeenidena, kuid mille hõlmatus looduskaitses on veel algeline, mh seetõttu et napib teadmisi tänapäevaste liigirikkuse mustrite ajaloolisest taustast. Uued laboritehnikad võimaldavad DNA eraldamist sajandeid vanadest järvesetetest, ning sedakaudu rmineviku seenekoosluste rekonstrueerimist. Nende andmete operatiivseks kasutamiseks looduskaitses on aga vaja optimeerida laborimeetodeid ja testida andmete ökoloogilist esinduslikkust. Projekt täidab selle lünga: (1) arendades labori- ja bioinformaatika protokolle seente sedaDNA uurimiseks, (2) selgitades, kui usaldusväärselt võimldab sedaDNA tuvastada eri seenerühmi erinevate järvede setetes ja ajaperioodides, ning (3) hinnates, kuivõrd peegeldab setetest pärinev seente DNA kaasaegseid seenekooslusi proovivõtukohta ümbritsevates maastikes.

Projekt koosneb kolmest omavahel seotud osast. Esimene keskendub meetodiarendusele: DNA eraldamise, puhastamise ja järjendamise protokollid kohandatakse järvesetetele. Teine kasutab mitmeid tuhandeid aastaid vanu setteproove kolmest järvede klastrist (Lõuna-Eestis / Põhja-Lätis, Rootsis ja Leedus), et uurida kuivõrd erinevad andmed geograafiliselt lähedal ja kaugelasuvate setteproovide vahel, DNA proovi vanuse kasvades laguneb, ja proovid esindavad erinevaid taksonoomilis rühmasid seente hulgas ning andmed on võrreldavad erineva geoloogia, setterežiimi ja maastikutaustaga paikade vahel. Kolmas seob sedaDNA andmed tänapäevaste seenekoosluste andmetega metsamullast ja järvede pinnasetetest, eesmärgiga hinnata sedaDNA ruumilist ja ökoloogilist esinduslikkust ning selle sobivust metsade elurikkuse seires ja looduskaitses.

Juhendaja: Boris Zhivkov Deshev

Käesoleva doktoritöö eesmärk on arendada ja teaduslikult rakendada LEIDMA-t — masinõppel põhinevat tarkvararaamistikku, mis on loodud väga nõrkade signaalide tuvastamiseks raadioastronoomilistes vaatlusandmetes. Projekt ühendab metodoloogilise arendustöö ja astrofüüsikalise uurimistöö, käsitledes nii suurte andmemahtude analüüsi kaasaegseid väljakutseid kui ka üht galaktikate evolutsiooni põhiküsimust: kuidas galaktikad omandavad gaasi oma ümbritsevast keskkonnast.

Doktoritöö esimeses etapis keskendutakse närvivõrkudel põhinevate mudelite väljatöötamisele, treenimisele ja optimeerimisele eesmärgiga tuvastada nõrku spektraalseid signaale, mis jäävad traditsiooniliste meetoditega sageli avastamata. Kureeritud treeningandmestike ja arhiivvaatluste abil luuakse reprodutseeritavad töövood automaatseks signaalituvastuseks, panustades järgmise põlvkonna raadioobservatooriumide, sealhulgas Square Kilometre Array (SKA), andmeanalüüsi valmisolekusse.

Doktoritöö teises etapis rakendatakse arendatud meetodeid sügavatele raadiouuringutele, sh Arecibo teleskoobi arhiivandmetele ning teistele HI-vaatlustele, et uurida hajusa neutraalse vesiniku jaotust ja omadusi galaktikate ümbruses ja galaktikatevahelises keskkonnas. Statistilise signaalituvastuse ja spektraalse virnastamise abil seatakse uued piirangud gaasi akretsiooni protsessidele erinevates galaktilistes keskkondades.

Projekt viiakse läbi rahvusvahelises teaduskoostöös ning ühendab andmeteaduse ja vaatlusastrofüüsika meetodid. Tulemuseks on avalikult kättesaadav analüüsitarkvara ning uued teadustulemused galaktikate evolutsiooni kohta, pakkudes doktorandile samal ajal laiapõhjalist ja interdistsiplinaarset teaduslikku väljaõpet.

Juhendaja: Mait Lang, PhD

Metsatulekahjudega tegelemine koosneb mitmest omavahel seotud etapist. Esmalt hõlmab see valmisolekut (päästekomandode võrgustik, vajalik tehnika, väljaõpe) põlengule reageerida. Seejärel tuleb põleng tuvastada ja sellele operatiivselt reageerida. Viimaks on vajalik teostada kustutustööde järgset seiret, et vältida võimalikku uuesti süttimist. Metsatulekahjudega tegelemise efektiivsust on võimalik oluliselt suurendada kaugseire andmete süstemaatilise kasutamise kaudu. Kaugseire võimaldab toetada nii valmisolekut põlengutele reageerida (andmetele tuginedes saab näiteks kriitilistesse piirkondade meeskondi võimestada), põlengute varajast tuvastamist ja operatiivset reageerimist (et vältida põlengu arenemist suuremahuliseks tulekahjuks) kui ka kustutustööde järgset seiret uuesti süttimise vältimiseks. Eestis puudub praegu teaduslikult valideeritud ja dünaamiline süsteemne lähenemine, mis integreeriks kaugseire andmete aegread, ilmastikuinfo ja ruumiandmed ühtseks süsteemiks, mis võimaldades seeläbi metsatulekahjudega tegelemist märkimisväärselt tõhustada.

Juhendaja: Mihkel Pajusalu

Selle projekti eesmärgiks on uurida, katsetada ja võrrelda erinevaid masinõppe rakendamise strateegiaid, keskendudes FPGA (Field Programmable Gate Array) SoC-dele (System on a Chip) ja võttes arvesse nii maapealseid kui ka kosmoses kasutatavaid rakendusi. Töö oluliseks osaks saab olema arvutusplatvormi kaugelt ümberkonfigureerimine ja selleks vajalikud missioonijuhtimise võimekused.

Projekt põhiliseks sihtmärkplatvormiks saab olema Eesti Tudengisatelliidi Sihtasutuse poolt arendatav FPGA SoC-l põhinev juhtmooduli, mis on kavandatud ESTCube-3 kuupsatelliidile (arendus algas 2025. aastal ja start on plaanitud 2028. aastaks). Kuna see moodul ehitatakse kohandatavana mitme erineva valdkonna katsete jaoks, pakub see suurepärase võimaluse projekti teemat uurida ja arendatud raamistikku erinevates olukordades katsetada.

Lisaeesmärgiks on luua uus raamistik masinõppe algoritmide katsetamiseks, võrdlusanalüüsiks ja rakendamiseks sõltumatult sihtriistvarast ning kasutades erinevaid andureid ja instrumente vastavalt kasutusjuhtumile. Tulemuseks olev lahendus kiirendab masinõppealgoritmide arendamist satelliitide autonoomia rakenduste jaoks ning lihtsustab missioonijuhtimist.

Juhendajad: Heleri Ramler, Eike W. Günther

Selle doktoriõppe projekti eesmärk on uurida seoseid Galaktika evolutsiooni ja eksoplaneetide tekke ning esinemise vahel varajast tüüpi tähtede ümber. Galaktika erinevad piirkonnad ja dünaamilised struktuurid on kujunenud erinevate tähtede tekkimise ja keemilise rikastumise kaudu, mis võivad mõjutada planeetide tekke algtingimusi.

Projekt keskendub varajast tüüpi A tähtedele , mis on seni jäänud eksoplaneetide uuringutes suuresti tähelepanuta võrreldes Päikese-sarnaste tähtedega. Nende tähtede suurem mass, erinev sisemine struktuur ja tugevam kiirguskeskkond võimaldavad uurida planeetide tekkimist ja arengut füüsikalistes tingimustes, mis erinevad jahedamatest tähtedest.

Kasutades Gaia täpseid astromeetrilisi ja kineetilisi andmeid koos kõrglahutusega spektroskoopiaga, võrreldakse varajast tüüpi tähti, mille ümber on teadaolevaid planeete, ning tähti ilma planeetideta erinevates Galaktilistes keskkondades. Analüüs keskendub tähtede kineetikale, keemilisele koostisele ja nende seosele planeetide olemasolu ja omadustega.

Töö tulemused aitavad paremini mõista, kuidas Galaktiline keskkond ja tähtede keemiline areng mõjutavad planeetide teket ning laiendavad eksoplaneetide uuringud uude, seni vähe uuritud tähtede parameeterruumi.

Juhendajad: Antti Tamm, Rien van de Weygaert

Viimastel aastatel on kosmoloogias saavutatud suur täpsus universumi üldiste omaduste määramisel, kuid galaktikate tekke ja kujunemise täielikust mõistmisest oleme jätkuvalt kaugel. James Webbi kosmoseteleskoobi abil hiljuti avastatud ootamatult massiivsed galaktikad varajases universumis demonstreerivad meie teadmiste lünklikkust aine kuhjumise ja tähetekkeprotsesside osas. Kosmilised tühikud pakuvad ainulaadset võimalust uurida galaktikate teket ja kujunemist keskkonnas, kus suuremastaabiline aine tihedus on väga madal, galaktikate teke toimub suure hilinemisega (seega meile lähemal ning paremini vaadeldavalt) ning välised mõjutused on nõrgemad.

Doktoriprojekt uurib, millist rolli mängib tühikus asuvate galaktikate arengus nende lähim ümbrus - galaktikagrupp, ning millist rolli üldine suuremastaabiline keskkond - kosmoloogiline tühik. Tulemused aitavad paremini mõista galaktikate teket ja arengut mõjutavaid füüsikalisi protsesse, sh tumeaine ja tumeenergia omavahelist tasakaalu erinevates keskkondades ja erinevatel universumi arenguettappidel.

Uurimistöös on kesksel kohal käimasoleva vaatlusprojekti J-PAS abil saadav unikaalne andmestik miljonite galaktikate omaduste ning ruumjaotuse kohta. Tulemusi võrreldakse kosmoloogiliste simulatsioonidega, et kontrollida meetodite korrektsust ning testida kosmoloogiliste mudelite paikapidavust.

Juhendajad: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 kalibreerimis- ja 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.

Juhendajad: Miia Rannikmäe, Moonika Teppo

Gümnaasiumiharidus on pöördeline etapp, kus kujunevad õpilaste akadeemilised trajektoorid, karjääripüüdlused ja pikaajaline osalus STEM-valdkondades (loodusteadused, tehnoloogia, inseneeria ja matemaatika). Uuringud näitavad, et pelgalt kognitiivne sooritus ei ennusta piisavalt püsivat huvi STEMi vastu. Keskset rolli mängib loodusteaduslik identiteet, mis hõlmab enesekontseptsiooni, tajutud pädevust, kuuluvustunnet ja sotsiaalset tunnustust teaduslikes praktikates.

Longituuduuring käsitleb, kuidas STEMi-alane õpitulemus ja loodusteaduslik identiteet gümnaasiumis koos arenevad ning millised individuaalsed, sotsiaalsed ja õpetamisest tulenevad tegurid neid arenguid kujundavad. Uuring ühendab riiklike loodusainete e-hindamise andmete (2026) teisese analüüsi sama õpilaskonna 12. klassis (2029) kogutavate andmetega, võimaldades analüüsida arengumuutusi ajas.

Arendatakse ja valideeritakse mitmemõõtmeline loodusteadusliku identiteedi mõõtevahend ning testitakse selle mõõteinvariantsust ajas. Isikukesksete ja longitudinaalsete mudelite (nt latentne profiili- ja üleminekuanalüüs) abil tuvastatakse erinevad saavutuse–identiteedi profiilid ja arengurajad.

Projekt pakub teoreetilist raamistikku, mis seob kognitiivse arengu, sotsiaalsed kogemused ja õpetamispraktikad, ning annab tõenduspõhiseid soovitusi õiglasema ja kestlikuma STEM-osaluse toetamiseks ( sh kriisi ärevuse leevendamise valmisolekut ja teadlikkust, mille olulisus on tingitud poliitilisest olukorrast maailmas

Juhendajad: Katrin Vaino, Helin Semilarski, Konstantinos Korfiatis

Doktoriprojekti eesmärk on välja töötada ja valideerida teoreetiliselt põhjendatud hindamisraamistik süsteemmõtlemise arendamiseks ja hindamiseks III kooliastme disainipõhises STEAM-õppe kontekstis. Kuigi süsteemmõtlemist peetakse oluliseks pädevuseks globaalsete väljakutsete – nagu kliimamuutused, energiapööre ja linnade kestlikkus – mõistmisel ja lahendamisel, on selle käsitlus koolipraktikas sageli kontseptuaalselt killustatud ning metodoloogiliselt ebapiisavalt operatsionaliseeritud.

Uuring algab süstemaatilise kirjanduse ülevaatega, mille eesmärk on täpsustada süsteemmõtlemise kontseptuaalseid dimensioone ja hindamisviise loodusteaduslikus hariduses. Sellele tuginedes töötatakse välja mitmekihiline hindamisraamistik, mis ühendab iteratiivsete disainiartefaktide analüüsi, süsteemikeskseid ülesandeid ja õpilaste selgitavaid, metakognitiivseid refleksioone oma arutluskäikude ja disainiotsuste kohta. Raamistiku sobivust testitakse esmalt pilootuuringus, mille tulemuste põhjal täpsustatakse hindamisvahendeid ja kodeerimisskeemi.

Põhiuuringus viiakse läbi sekkumine, mis hõlmab õpetajakoolitust ning süsteemmõtlemist toetavate disainipõhiste õpistsenaariumide rakendamist klassiruumis. Õpiprotsessis kasutatakse muu hulgas anduripõhist andmekogumist ja arvutipõhist andmeanalüüsi, et toetada süsteemide dünaamika, tagasisideahelate ja mittelineaarsete seoste mõistmist interdistsiplinaarsetes disainikontekstides.

Lisaks uuritakse õpetajate pedagoogilisi arusaamu süsteemmõtlemisest ning nende rolli selle kujunemise. Seostades õpilaste arutlusviiside arengutrajektoore õpetamispraktikatega, annab projekt valideeritud mõõtmisraamistiku süsteemmõtlemise hindamiseks ning empiiriliselt põhjendatud aluse STEAM-õppe pedagoogilise kvaliteedi tugevdamiseks Eestis ja rahvusvaheliselt.

Juhendaja: Viktor Abramov

Selle projekti uurimistöö asub kahe matemaatika valdkonna, geomeetria ja algebra, ristumiskohas. Lisaks võivad projekti raames arendatavad struktuurid ja meetodid leida rakendusi teoreetilises füüsikas. Täpsemalt töötame selles projektis geomeetriliste struktuuride valdkonnas, mis tuginevad Lie ja Poissoni algebrate teooriale. See uurimisvaldkond areneb aktiivselt ning viimastel aastatel on selles tekkinud olulisi Lie ja Poissoni algebra mõistete üldistusi. Üks selline üldistus on transponeeritud Poissoni algebra. Käesolevas projektis pakume välja selle struktuuri laienduse superalgebratele ning viime sisse transponeeritud Poissoni superalgebra mõiste. Uurime selle struktuuri omadusi, leiame samasusi, pakume välja meetodeid sellise struktuuri konstrueerimiseks Jordani superalgebrate abil ja diferentsiaalgeomeetrias ning uurime ka võimalikke rakendusi teoreetilises füüsikas.

Juhendajad: Tiina Kraav, Meelis Käärik

Andmepõhises ühiskonnas on statistiline kirjaoskus hädavajalik nii igapäevaelus kui eri valdkondade kõrgkooliõpingutes ja teadustöös. Uuringud näitavad, et paljud tudengid – eriti need, kelle jaoks matemaatiline statistika ei ole peaeriala – kogevad raskusi statistiliste mõistete sisulisel mõistmisel. Probleemid puudutavad näiteks variatiivsuse, juhuslikkuse, põhjuslikkuse, p-väärtuse ja usaldusvahemike tõlgendamist. Viimased muutuvad eriti nähtavaks üleminekul gümnaasiumist kõrgharidusse.

Tehisintellekti tööriistad, sh suured keelemudelid, on jõudnud üldhariduskooli. Eestis toetab seda arengut riiklik TI-Hüppe algatus. Tehisintellekt võib pakkuda õppijale selgitusi, näiteid ja tagasisidet, kuid võib pakkuda ka näilist mõistmist – olukorda, kus õige vastusega sisulist arusaamist ei kaasne.

Doktoritöö eesmärk on uurida, kuidas kujundada gümnaasiumi statistikaõpet nii, et tehisintellekt toetaks sügavamat mõistmist ega asendaks õppija mõtlemist. Uurimistöö keskendub sellele, kuidas õpilased tehisintellekti kasutavad, millised kasutusviisid soodustavad sisulist arusaamist ning kuidas vähendada levinud väärarusaamu. Lisaks analüüsitakse, kuidas tehisintellekti toel kujundatud õpe saab toetada õpilaste valmisolekut kõrgkoolis ette tulevate statistikaga seotud ülesannetega toime tulla.

Töö tulemusena valmivad teaduspõhised soovitused tehisintellekti mõtestatud lõimimiseks statistikaõppesse ning panus arusaamisse, kuidas toetada sujuvat üleminekut üldharidusest kõrgharidusse andmepõhises maailmas.

Juhendajad: Sirje Pihlap, Bjarnheiður Kristinsdóttir

Käesoleva doktoritöö eesmärk on kavandada teoreetiliselt põhjendatud pedagoogiline mudel tehisaru (AI) ja digitehnoloogiate sihipäraseks lõimimiseks 7.-9.klasside matemaatikaõppesse, toetamaks matemaatilist mõtlemist tekstülesannete lahendamisel. Uurimistulemused näitavad, et õpilaste raskused tekstülesannete lahendamisel tulenevad enamasti probleemidest teksti mõistmisel, matemaatilise mudeli loomisel ja metakognitiivses regulatsioonis. Samal ajal pakuvad tehisintellektil põhinevad tööriistad, nagu ChatGPT, personaalseid selgitusi ja interaktiivset tagasisidet, kuid kätkevad endas ka riske, sealhulgas ebatäpseid lahenduskäike ning liigset sõltuvust tehnoloogiast, mis võib nõrgendada kriitilist mõtlemist. Lisaks on õpilaste hoiakud matemaatika suhtes on tihedalt seotud õpitulemustega, mistõttu on oluline toetada nii kognitiivset kui ka afektiivset arengut.

Uuring viiakse läbi disainipõhise uurimuse (design-based research) metoodikat rakendades III kooliastmes. Töös arendatakse ja täiustatakse iteratiivselt didaktilist mudelit, mis ühendab ümberpööratud klassiruumi struktuuri ja Liljedahli mõtleva klassiruumi põhimõtted. Tunnieelses faasis kasutatakse õpetaja loodud videoid, struktureeritud tehisaru-ülesandeid, GeoGebra-põhist modelleerimist ning digitaalset kujundavat hindamist. Klassiruumis keskendutakse koostöisele probleemilahendusele.

Doktoritöö koosneb kolmest omavahel seotud uuringust: (1) teoreetilise ja didaktilise disainiraamistiku väljatöötamine; (2) empiiriline analüüs selle kohta, kuidas struktureeritud tehisaru toel toimuv ettevalmistus mõjutab õpilaste modelleerimist, arutlusoskust, diskursust ja hoiakuid; (3) ülekantavate disainiprintsiipide sõnastamine tehisaru ja tehnoloogia vastutustundlikuks lõimimiseks matemaatikaõppesse.

Töö tulemusena valmib empiiriliselt põhjendatud pedagoogiline mudel. Uurimistöö uuenduslikkus seisneb tehnoloogia, tehisintellekti, Liljedahl’i mõtleva klassiruumi ja ümberpööratud klassiruumi integreerimises sidusasse didaktilisse disaini. Erinevalt varasematest uuringutest, mis uurivad neid elemente eraldi, uuritakse doktoritöös nende struktureeritud koostoimet.

Juhendajad: Vambola Kisand, Alexander Vanetsev, Angela Ivask, Wei Cao

Käesolev projekt keskendub nähtava valguse toimel aktiveeritavate fotokatalüütiliste nanostruktuursete materjalide arendamisele ja nende kasutamisele pinnakatetes, et luua antimikroobsete omadustega pinnakatted mikroobide leviku vähendamiseks tervishoiuasutustes ja avalikes ruumides. Sünteesitavate materjalide fotokatalüütiline antimikroobne toime tuleneb reaktiivsete hapnikuradikaalide (ROS) tekkest, mis oksüdeerivad ja lagundavad nii orgaanilisi saasteaineid kui ka mikroobsete rakkude komponente. Kuigi valgusaktiveeritavaid pinnakatteid on valmistatud ka varem, siis põhineb enamus neist UVA valguse poolt aktiveeritavatel materjalidel, nt titaandioksiidil (TiO₂) ja sellised pinnakatted ei ole kasutatavad siseoludes, kus domineerib nähtav valgus. Üheks peamiseks väljakutseks nähtava valguse poolt aktiveeritavate materjalide arendamisel on seni olnud piisava fotokatalüütilise efektiivsuse taseme saavutamine.

Antud doktoritöös on kavas sünteesida mitmeid teadaolevalt nähtava valguse poolt aktiveeritavaid materjale ja nende kombinatsioone, nagu WO₃, ZnIn₂S₄, ZnIn₂S₄/g-C₃N₄ ja ZnIn₂S₄/WO₃. Selliste materjalide fotokatalüütilist aktiivsust ning mikroobidevastaseid omadusi on kavas hinnata tavapäraste siseruumides kasutatavate LED lampide valguse all. Teiseks käesoleva töö oluliseks väljakutseks on tagada katete tugev ja püsiv nakkumine erinevate pindadega. Maatriksmaterjalidena uuritakse kommertsiaalseid akrüülvärve ja etüülmetakrülaat polümeere ning üheks projekti keskseks ülesandeks on sünteesitud fotokatalüütiliste osakeste ühtlase jaotuse saavutamine kasutatavates maatriksmaterjalides.

Projekti laiem eesmärk on laialdaselt levinud UVA poolt aktiveeritavate fotokatalüütiliste materjalide ja pindade kõrval välja pakkuda nähtava valguse poolt aktiveeritavad analoogid. Materjalide sünteesi, pindade valmistamise tehnoloogia ja antimikroobsete uuringute integreerimise kaudu luuakse antud projektis tugev teaduslik ja praktiline alus tõhusate, siseruumides kasutatavate antimikroobsete pindade arendamiseks.

Juhendaja: Tarmo Tamm

Hüdrogeelid on muutumas oluliseks biomaterjalide klassiks, kuna nende kõrge veesisaldus, biosobivus ning mehaaniliste ja keemiliste omaduste reguleeritavus võimaldavad valmistada pehmetele kudedele analoogilisi süsteeme. Nende avatud ja järeleandlik struktuur toetab rakkude eluvõimet, võimaldades toitainete transporti ja ainevahetusjääkide eemaldamist, samas kui struktuuri saab kohandada bioaktiivsete signaalide edastamiseks või kontrollitud lagunemiseks. Need omadused on muutnud hüdrogeelid oluliseks komponendiks regeneratiivses meditsiinis, ravimite juhtud manustamisel, siirdamises jms bioinseneeria rakendustes. Viimase aja edusammud arenduses on loonud iseparanevaid, kõrge sitkusega, stiimulitele reageerivad ja elektrit juhtivad hüdrogeelid, ei suuda enamik olemasolevatest süsteemidest siiski samaaegselt täita biomeditsiiniliseks rakenduseks vajalikke mehaanilisi, bioloogilisi ja siirdemeditsiini nõudeid. Tüüpiliselt saavutatakse vaid ühe või paremal juhul paari soovitud omaduse optimeerimine, jättes näiteks kontrollitud biointegreerumise, täpse lagunemise kineetika ning usaldusväärse biointegreerimise lahenduseta.

Käesolev projekt keskendub just nende kitsaskohtade lahendamisse uue põlvkonna hüdrogeelipõhiste polümeersete komposiitmaterjalide väljatöötamisega, millel optimeeritud kopolümeerne struktuur ja sõltumatult häälestatavad mehaanilised, bioloogilised ja lagunemisomadused. Töö peamine hüpotees on, et ristseostumise tüübi ja tiheduse ning hüdrofiilsete ja hüdrofoobsete piirkondade paiknemise täpne juhtimine võimaldab lahutada mehaaniliste omaduste ja elus rakkude ‑ maatriksi vastasmõju optimeerimise, saavutades seeläbi erinevate rakuliinide jätkusuutliku ja ruumiliselt kontrollitud biointegreerumise. Projekti käigus sünteesitakse uusi kopolümeerseid süsteeme, konstrueeritakse hübriidsed ja läbipõoimunud võrgustikud ning tugevdatakse süsteeme osakeste või kiududega, millele järgneb põhjalik struktuuri‑omaduse‑funktsiooni seoste kaardistamine. Parimaid kandidaate hinnatakse rakupõhiste testidega (adhesioon, eluvõime, migratsioon, fenotüübilised näitajad), et saavutada rakke suunav bioaktiivsus. Lõppeesmärk on valida üks optimeeritud materjaliplatvorm ning näidata selle toimivust spetsiifilistes biomeditsiinilistes rakendustes, sealhulgas kudede regeneratsioonis, nutikas haavaravis (sh infektsiooni kontroll ja ravimi vabastamine) või rakkude ja terapeutiliste ainete vabastamissüsteemides.

Juhendajad: Taivo Jõgiaas, Jekaterina Kozlova, Helle-Mai Piirsoo

Selle doktoritöö eesmärk on rakendada innovaatilist lähenemist karbiididel põhineva keraamika mehaaniliste omaduste parandamiseks kõrgtehnoloogiliste tööriistade ja seadmete jaoks, tuginedes teradevaheliste piirpindade kontrollitud kujundamisele ning elektrivälja-abistatud paagutamisele. Aatomkihtsadestamist ja MXene’e kasutatakse teradevahelise arhitektuuri sihipäraseks kujundamiseks ja modifitseerimiseks, viies sisse teradevahelisi kilesid ning paagutamise käigus tekkinud faase, nagu MAX-faasid ja sekundaarsed karbiidfaasid, et suurendada keraamika tugevust, purunemissitkust ja vastupidavust termošokile.

Teradevaheliste piirpindade kontrollitud modifitseerimisel hakatakse kasutama ka elektriväljaabistatud paagutamisel (SPS) tekkivaid elektrivoolu- ja väljaga seotud efekte. Doktoritöö käigus analüüsitakse neid efekte süstemaatiliselt, et selgitada SPS-protsessi kineetilisi mehhanisme. Erilist tähelepanu pööratakse teradevaheliste piirpindade kristallograafilisele ja keemilisele iseloomustamisele kuni aatomtasandini, et mõista, kuidas nende struktuur ja koostis mõjutavad valmistatud keraamika mehaanilisi omadusi.

Juhendajad: Angela Ivask, Merilin Rosenberg

Antimikroobsed tooted on mõeldud mikroobide kiireks inaktiveerimiseks ning need peavad vastama etteantud minimaalsetele efektiivsuskriteeriumidele. Tegelikus lõppkasutuses sõltub selliste toodete toime aga suuresti kasutustingimustest ning lühikese ja intensiivse biotsiidse töötluse, nt pindade desinfitseerimise, üle elanud bakterite bioloogiast on vähe teada. Erinevalt klassikalistest uuringutest, mis käsitlevad bakterite pikaajalist subletaalset või subinhibitoorset kokkupuudet antimikroobse ainega vedelsöötmes, seab lühike biotsiidne töötlus bakteritele teatud piirangud. Näiteks ei võimalda see ajaraam täielikult rakendada biotsiidispetsiifilisi indutseeritavaid kaitsemehhanisme. Võiks eeldada, et bakterirakkude ellu jäämise määrab sellisel juhul kombinatsioon keskkonnatingimustest, populatsiooni füsioloogilisest heterogeensusest ja biotsiidi põhjustatud spetsiifilistest kahjustustest. Samuti on vähe uuritud, kuidas kiire biotsiidse töötluse üle elanud bakterirakkude füsioloogia võiks mõjutada antibiootikumitundlikkust nende rakkude taastumise ajal peremeesorganismile sarnastes tingimustes.

Kavandatav doktoriprojekt (i) iseloomustab ellujääjaid pärast lühikesi, osaliselt letaalseid kokkupuuteid desinfektantide ja antimikroobsete pindadega lõppkasutust imiteerivates multistressi (kuiv, nälg jne.) stsenaariumides ning (ii) hindab, kuidas tuvastatud füsioloogilised seisundid mõjutavad antibiootikumitundlikkust taastumise ajal peremeesorganismile sarnastes tingimustes. Projekt integreerib klassikalist elumuse hindamist mitmeparameetrilise mikroskoopia ja voolutsütomeetria, reportersüsteemide ja varajase taastumise faasi transkriptoomianalüüsiga. Tulemused toetavad lõpp-kasutuse tingimustes tõhusate mehhanismipõhiste sekkumiste arendamist, sh sünergilised toimeainete või antimikroobsete materjalide ja puhastus-/desinfitseerimisvahendite kombinatsioonid.

Juhendaja: Tiina Tamm

Viirused, sõltumata genoomi tüübis ja suurusest, kasutavad viirusvalkude sünteesiks peremeesraku translatsioonisüsteemi, täpsemalt ribosoome ja translatsioonifaktoreid. Mõned viirused kasutavad ribosoomide värbamiseks spetsiaalseid RNA elemente, mida nimetatakse sisemiseks ribosoomi seondumispiirkonnaks (IRES). Sellise sisemise initsiatsiooni kasutamine võimaldab spetsiifiliselt vähendada rakuliste valkude sünteesi ja suurendada viirusvalkude tootmist.

Selle projekti eesmärk on kindlaks teha, kuidas modifitseeritud ribosoomid hõlbustavad IRESvahendatud valgusünteesi. Selleks kasutame kriketi paralüüsi viirusest pärit IGR-tüüpi IRES elementi ning uurime pagaripärmi ribosoomi mutanti, mis on võimeline algatame IRESvahendatud translatsiooni tõhusamalt kui metsiktüüpi ribosoomid. Meie hüpotees on, et viirusinfektsiooni ajal muudavad viirused spetsiifiliselt ribosoomi valke, mille tulemusena tekib modifitseeritud ribosoomide kogum. See muutus võimaldab viiruse RNA-sid kasutada valgusünteesis efektiivsemalt kui rakulisi mRNA-sid. Eksperimentaalsete süsteemidena kasutame pagaripärmi, mis võimaldab kiiresti genoomi muuta ja kasutada hästi välja töötatud biokeemilisi ja funktsionaalseid analüüsi meetodeid. Samuti jälgime IRES-vahendatud translatsiooni Drosophila rakuliinides, mis on selle viiruse looduslikuks peremeheks. Projekti tulemuseks on põhjalikum arusaam viiruse ja peremeesorganismi vahelistest interaktsioonidest, mis võimaldab välja töötada strateegiaid viirushaiguste tõhusamaks raviks.

Juhendajad: Jaak Truu, Carlos Pérez Carmona

Käesolev projekt uurib mikroplastiga seotud mikroobikooslusi omavahel ühendatud veeökosüsteemides ning analüüsib, kas tunnuspõhine käsitlus pakub ülekantavamat teavet kui koosluse liigiline koosseis. Mikroobikooslusi iseloomustatakse mõõdetavate funktsionaalsete tunnuste kaudu, mida summeeritakse koosluse kaalutud keskmiste ja dispersioonidena. Eesmärk on testida funktsionaalsete tunnuste seoseid keskkonna tegurite ning antibiootikumiresistentsuse väljunditega. Eestis läbiviidavad välieksperimendid kasutavad PET ja PP standardiseeritud substraate piki mageveeriimvee kontiinuumi.

Mikroobikoosluste tunnuste trajektoore modelleeritakse ökosüsteemi konteksti, reoveepuhasti mõju, polümeeri tüübi, vananemise ja aja funktsioonidena, kasutades hierarhilisi mudeleid ja dispersiooni partitsioneerimist. Mudelite prognoosivõimet võrreldakse risti-valideerimise teel, kõrvutades ainult taksonoomial põhinevaid, ainult tunnustel põhinevaid ja kombineeritud mudeleid; üldistusvõime hindamiseks kasutatakse võrdlusmaterjalina avaldatud plastisfääri andmestikke.

Juhendajad: Arnold Kristjuhan, Riinu Kiiker

Põllumajanduses kasutatakse taimekahjurite tõrjeks peamiselt sünteetilisi pestitsiide. Kuigi need on tõhusad, põhjustab nende pikaajaline ja intensiivne kasutamine keskkonna saastumist, bioloogilise mitmekesisuse vähenemist ja resistentsete patogeenide populatsioonide tekkimist. Bioloogiline tõrje pakub ohutumat ja jätkusuutlikumat alternatiivi. See põhineb looduslikult esinevatel mikroorganismidel, mis pärsivad taimepatogeene, kahjustamata ümbritsevat ökosüsteemi.

Selle doktoritöö eesmärk on arendada looduslike pärmitüvede baasil bioloogilise tõrje meetodeid kahe Eesti jaoks olulise teraviljahaiguse, nisu helelaiksuse ja odra võrklaiksuse vastu, mida põhjustavad patogeensed seened Zymoseptoria tritici ja Pyrenophora teres f. teres. Projektis kasutatakse Eesti Pärmivaramu tüvede kollektsiooni, mis sisaldab Eesti loodusest isoleeritud pärmitüvesid. Kuna nende tüvede puhul on tegu meil looduslikult leiduvate pärmiliikidega, ei põhjusta nende kasutamine biotõrjes ohtu looduslikule ökosüsteemile.

Doktoritöö käigus: 1) iseloomustatakse nisul ja odral leiduvaid looduslikke pärmikooslusi ja selle muutumist ajas; 2) selekteeritakse välja looduslikuid pärmitüved, mis suudavad pärssida taimepatogeene ning taluvad meie looduslikus keskkonnas esinevaid stressitingimusi, nagu näiteks temperatuurikõikumised ja UV-kiirgus; 3) testitakse biotõrjeks kõige perspektiivikamaid tüvesid taimedel nii kasvukambrites kui ka välitingimustes, hinnatakse nende tõhusust taimehaiguste tõrjel ning nende mõju looduslikule mikroobide kooslusele.

Kohalikele tingimustele kohandatud biotõrje lahenduste väljatöötamine on oluline ohutuma ja jätkusuutlikuma taimekaitse arendamiseks Eestis.

Juhendaja: Margus Varjak

Sääskede kaudu levivad alfaviirused kujutavad endast märkimisväärset ohtu, sealjuures chikungunya ja Ida hobuseliste entsefaliidi viirused, mis põhjustavad tõsiseid haigusi, vastavalt artriiti ja entsefaliiti. Siiani puuduvad nende vastu spetsiifilised viirusvastased ravimid ning vaktsiin on saadaval vaid ühe perekond alfaviiruse liikme vastu. Mistõttu on vajalik leida uusi viirusevastaseid strateegiaid.

Doktoritöö keskendub alfaviiruste kapsiidi valgule (CP), mis on oluline nii viirusosakeste moodustumisel kui ka peremeesorganismi mõjutamiseks. Samas on CP interaktsiooni võrgustikku rakkudes vähe uuritud. Proteoomika meetodeid kasutades tehakse kindlaks peremeesraku valgud, mis seonduvad erinevate alfaviiruste CP-ga, võimaldades tuvastada nii ühiseid kui ka unikaalseid interaktsiooni partnereid eri viiruste vahel. Projekti jooksul hinnatakse tuvastatud peremeesfaktorite mõju viiruste replikatsioonile, et leida proviraalseid faktoreid. Proviraalsed valgud on huvipakkuvad seetõttu, et need võivad olla potentsiaalsed sihtmärgid viiruse kasvu pärssivate ravimite arendamisel. Viirustele vajalike peremehe faktorite sihtimine patogeeni enda asemel võib avada võimaluse arendada ravimeid, mis suudavad pärssida mitut viirust korraga.

Doktoritöö lõpuks saadakse põhjalik ülevaade alfaviiruste CP interaktsioonidest peremeesrakus ning avastatakse uusi terapeutilisi sihtmärke. Lisaks aitavad alfaviiruste replikatsiooni detailsemad uuringud mõista paremini fundamentaalset bioloogiat.

Juhendaja: Ilona Faustova

Looduslikest valkudest valmistatud biopõhised liimid pakuvad jätkusuutlikku alternatiivi naftakeemial baseeruvatele liimidele. Paljud organismid toodavad erinevaid väga tõhusaid kleepvalke, mis toimivad keerulistes tingimustes - näiteks vee all või karedatel pindadel - pakkudes inspiratsiooni biopõhiste liimainete arenduseks. Üheks TemTA124 (“Puidusuhkrutest toodetud valgulised liimid, katted ja värvid puidupõhiste komposiitmaterjalide loomiseks ja töötlemiseks.”) projekti eesmärgiks on arendada modulaarset rekombinantsete valkude raamatukogu, mille abil saab luua tõhusaid ja eri rakendustes kasutatavate materjalide jaoks kohandatavaid biopõhiseid liime. Antud doktoritöö projekt keskendub jätkusuutlike ehitusmaterjalide ja - elementide valmistamiseks sobilike valgupõhiste liimide tootmisele ja testimisele. Projekti käigus arendatakse, optimeeritakse ja testitakse uusi valgupõhiseid liimikandidaate nii iseseisvalt kui ka komposiitmaterjalides. Neid materjale kasutatakse arhitektuuriliste ühenduste ja komponentide prototüüpimiseks, 3D-prinditavate hoonekonstruktsioonide materjalide ning muude ehitusrakenduste jaoks.

Uuring edendab ringmajanduse põhimõtteid, vähendab süsinikuheitmeid ja tugevdab Eesti puidusektorit. Projekti raames arhitektuurialase ekspertteadmise ühendamine biotehnoloogia ja materjaliteadusega tagab nende biopõhiste liimide praktilise rakendamise loodussäästlikus ehituses.

Juhendajad: Veikko Linko, Olavi Reinsalu, Sven Oras

Projekti eesmärk on parendada genoomi toimetamisstrateegiaid, kombineerides revolutsionaalset CRISPR/Cas süsteemi kiirelt areneva DNA nanotehnoloogiaga. Uurimistöö käigus valmistatakse spetsiifilisi geenekodeerivaid DNA nanostruktuure tõhusaks genoomseks integratsiooniks ning juhitavaks translatsiooniks ja ekspressiooniks elusrakkudes. Origami konstruktid kapseldatakse modulaarsete molekulaarsete katetega, et tõsta nende funktsionaalsust keerukates bioloogilistes keskkondades. Projekti käigus arendatavad tööriistad avavad uusi võimalusi bionanotehnoloogias, võimaldades parendada biomeditsiinilisi ja -tehnoloogilisi rakendusi, nagu näiteks geenide toimetamine. Need arengud sillutavad teed peamiste tervise, toidu ja keskkonnaga seotud ülemaailmsete jätkusuutlikkuse väljakutsete lahendamiseks.

Juhendajad: Reet Kurg, Margit Mutso

Vaatamata suurtele edusammudele vähiravis on see endiselt üks peamisi surma põhjuseid kogu maailmas. Seetõttu on paremate ja tõhusamate uute ravimite väljatöötamiseks ülioluline mõista kasvajate tekke põhiprotsesse. Projekti eesmärgiks on saada rohkem teavet vähi-testise antigeenide toime kohta kasvajate formeerumisel. Projekt keskendub MAGEA valkudele ja esmaseks ülesandeks on teha kindlaks nende vastastikmõjud teiste biomolekulidega rakus. Teiseks eesmärgiks on MAGEA valkude rolli uurimine rakulise genoomse ebastabiilsuse tekkel. Küsimustele vastamiseks kasutatakse proteoomika, biokeemia ja mikroskoopia meetodeid. Saadud tulemused aitavad paremini mõista MAGEA valkude onkogeenseid omadusi ja aitavad leida uusi ravimikandidaatide märklaudu.

Juhendajad: Hanna Hõrak, Ljudmilla Timofejeva, Kristiina Laanemets

Õhulõhed on väikesed avad lehepinnas, mille kaudu pääseb taime fotosünteesiks vajalik süsihappegaas ja väljub vesi. Eri taimerühmades on õhulõhed erinevad: enamasti koosnevad need kahest neerukujulisest sulgrakust, kuid teraviljade õhulõhed moodustuvad kahest hantlikujulisest sulgrakust, mida ümbritsevad kaasrakud. Enamik teabest õhulõhede arengu ja füsioloogia geneetiliste tagamaade kohta pärineb mudeltaime hariliku müürlooga uurimisest, samas kui teraviljade õhulõhede tekkimise mehhanismidest on teada vähem. Nii harilikul müürloogal kui odral tekivad lehe arengu käigus õhulõhed lehe mõlemale küljele, kuid seni pole selge, kuidas on kontrollitud õhulõhede jaotumine lehe pindade vahel ja kas seda määravad samad geenid nii harilikus müürloogas kui odras. Projekti eesmärgiks on mõista, kas õhulõhede jaotust lehepindade vahel kontrollivad harilikus müürloogas ja odras samad geenid ja kuidas mutatsioonid vastavates geenides mõjutavad odra lehe füsioloogiat, kasvu ja saagikust. Projekt aitab mõista, kui hästi on mudeltaimel harilik müürlook saadud teadmised õhulõhede arengu ja paiknemise mehhanismide kohta ülekantavad teraviljadele. Kui need teadmised on hästi ülekantavad, annavad projekti tulemused ka olulist teavet selle kohta, kuidas õhulõhede jaotumine lehe ülemise ja alumise pinna vahel mõjutab odra kasvu ja saagikust. Seda teavet saab kasutada aretuses tõhusama õhulõhede paigutusega sortide aretamiseks.

Juhendajad: Hannes Kollist, Yuh-Shuh Wang

Fotosünteetiline CO2 assimileerimine toimub taimerakkude kloroplastides. Taime õhulõhepoore moodustavad sulgrakud on võimelised tajuma nii taime siseseid kui ka keskkonnas toimuvaid muutusi ja nende peamine ülesanne on optimeerida atmosfääri CO2 sissepääsu lehte ja vee kadu transpiratsiooni teel.

Rakus CO2 hüdrateerub ja moodustab CO2/HCO3- tasakaal. Hiljuti näitasime, et CO2/HCO3- kontsentratsioonist sõltuv kahe proteiini kinaasi MPK12 ja HT1 vaheline interaktsioon on sulgraku peamine CO2 tajumise mehhanism. Samas kloroplastide roll CO2 tajumisel ei ole teada. Lähtuvalt meie esialgsetest tulemustest oleme püstitanud hüpoteesi, et HT1 liigub plasmamembraani ja kloroplastide vahel ja koordineerib seeläbi CO2 vastuseid sulgrakudes. Käesolevas projektis kontrollime seda hüpoteesi ja uurime HT1 rolli kloroplastide ja plasma membraani vahelises signalisatsioonis ja õhulõhede regulatsioonis. Selleks, et mõista kloroplastide rolli CO2 tajumisel oleme loonud taimeliinid kus HT1 on eelistatult seotud nii plasma membraani kui ka kloroplasti membraani. HT1 lokalisatsiooni ja partnervalkudega interaktsiooni detailne mõistmine sõltuvalt CO2/HCO3- kontsentratsioonist aitab mõista erinevate raku kompartmentide rolli CO2 tajumisel. Sulgrakkude avanemise ja sulgumise täpne reguleerimine on taimede kasvu jaoks väga oluline, kuna see mehhanism reguleerib taimede veekasutust. Projekti käigus saadavat teavet saab rakendada sordiaretusprogrammides mille eesmärk on taimede veevahetuse reguleerimine aina suureneva CO2 tasemega maailmas.

Juhendajad:Hanna Hõrak, Pirko Jalakas

Õhulõhed on väikesed avad lehepinnas, mille kaudu siseneb taime fotosünteesiks vajalik süsihappegaas ja väljub vesi. Enamikul taimedel on õhulõhed vaid lehe alumisel küljel (hüpostomaatsus) ja seega pärineb enamik teabest õhulõhede arengu ja avanemise-sulgumise mehhanismide kohta lehe alakülje õhulõhede uurimisest. Nii mõnedki taimed moodustavad õhulõhesid ka lehe ülaküljele; selline amfistomaatne taimeliik on ka mudeltaim harilik müürlook (Arabidopsis thaliana). Kuidas lehe ülakülje õhulõhed tekivad ja kuidas kujuneb õhulõhede jaotumine lehe pindade vahel amfistomaatsetes taimedes ei ole teada. Projekti käigus isoleeritakse mutageniseeritud hariliku müürlooga populatsioonist hüpostomaatsed hariliku müürlooga variandid, kaardistatakse seda tunnust põhjustavad mutatsioonid ja uuritakse leitud kandidaatgeenide funktsioone, et mõista nende rolli lehe ülakülje õhulõhede tekkimises. Lisaks identifitseeritakse promootorid, mis kontrollivad geeniekspressiooni ainult lehe ala- või ülakülje õhulõhede arenguliinis ja uuritakse, kuidas mõjutab kõrge õhutemperatuur õhulõhede jaotumist lehe ülemise ja alumise pinna vahel. Projekt aitab mõista, kuidas tekivad õhulõhed lehe ülaküljele ja kuidas on kontrollitud õhulõhede jaotumine lehe pindade vahel.