Juhendaja: Sedat Akleylek

Doktoritöös uuritakse kvantijärgseid krüptograafilisi primitiive ja töötatakse välja ressursisäästlikke protokolle reaalajarakendustele, keskendudes eeskätt elektrisüsteemide andmesidele. Töö keskmes on võtmekapseldusmehhanismid ja digiallkirjad kui turvalise võtmekehtestuse, autentimise ja sõnumite tervikluse tagamise põhikomponendid rangete arvutusressursi, mälu, ribalaiuse ja ajastuse piirangute korral. Teoreetilises osas analüüsitakse kvantijärgseid primitiive, digiallkirju ja võtmekokkuleppe primitiive ühendavate konstruktsioonide turvalisust ja tõhusust. Erilist tähelepanu pööratakse allkirjade loomise ja verifitseerimise kulule, allkirjade ja avalike võtmete suurusele ning nende mõjule protokollide jõudlusele. Töötatakse välja meetodid autenditud võtmekehtestuseks, võtmete uuendamiseks ja turvalise ühenduse taastamiseks, käsitledes seejuures protokolli sõnumivahetuse krüptograafilist sidumist ning kaitset taasesitusrünnete ja nõrgemate turvamehhanismide kasutamisele sundimise eest. Kavandatud konstruktsioone hinnatakse formaalse verifitseerimise ja võimaluse korral arvutuslike turvatõestuste abil, lähtudes selgelt määratletud ründajamudelitest. Analüütiliste mudelitega kirjeldatakse turvalisuse ja jõudluse vahelisi kompromisse ning toetatakse protokollide kavandamist. Valitud teostusi optimeeritakse mälukasutuse, krüptograafiliste arvutuste ja andmeside lisakulu seisukohast, säilitades standardites määratletud turvaparameetrid. Hindamine ühendab manussüsteemide jõudlusmõõtmised, võrgusimulatsioonid ja küberfüüsilised katsed, mis on kooskõlas SIPSIKi elektrisüsteemide uurimissuunaga. Töö kavandatav uudsus seisneb kvantijärgsete primitiivide, digiallkirjade kasutuse ja protokollide toimimise ühises analüüsis ning optimeerimises piiratud ressurssidega reaalajakeskkondade jaoks. Oodatavad tulemused hõlmavad turvaanalüüsiga põhjendatud protokollikonstruktsioone, tõhusaid teostusi, korratavaid võrdluskatseid ja praktilisi üleminekujuhiseid. Uurimistöö määratleb tingimused, mille korral kvantijärgne autentimine ja turvaline andmeside suudavad täita elektrisüsteemide ning muu seotud elutähtsa taristu talitlusnõudeid.

Juhendaja: Eduard Barbu

Suuri keelemudeleid kasutatakse üha enam süsteemides, mis aitavad inimestel teha otsuseid, kuid sageli on keeruline mõista, kuidas mudel konkreetse vastuse või otsuseni jõudis. Doktoritöö eesmärk on uurida, kuidas muuta selliste mudelite töö läbipaistvamaks, tõlgendatavamaks ja paremini kontrollitavaks. Uurimistöö keskendub avatud kaaludega keelemudelitele, mille sisemisi esitusi ja arvutusprotsesse on võimalik vahetult analüüsida. Doktoritöö käigus uuritakse, millised mudeli sisemised esitused ja signaalid on seotud konkreetsete otsustega ning kuidas saab nende analüüsimiseks kasutada tõlgendatavuse meetodeid, näiteks tunnuste olulisuse hindamist, vastandstsenaariume ja mudeli sisemiste esituste analüüsi. Samuti hinnatakse, kui usaldusväärsed ja stabiilsed saadud selgitused on erinevate mudelite, ülesannete ja kasutusvaldkondade puhul. Oluline osa tööst on tehniliste tõlgendatavuse meetodite ühendamine vestluspõhise kasutajaliidesega. Eesmärk on võimaldada kasutajal küsida loomulikus keeles, miks mudel tegi konkreetse otsuse, uurida alternatiivseid stsenaariume ning saada mudeli sisemisel analüüsil põhinevaid selgitusi. Doktoritöö viiakse läbi Tartu Ülikooli TEM-TA projekti „Tehisaru tõlgendatavus avalike kaalude keelemudelite puhul: vestlusraamistik läbipaistva otsustamise toetamiseks“ raames. Töö tulemused aitavad kaasa läbipaistvamate ja usaldusväärsemate tehisintellektisüsteemide arendamisele ning nende kasutamisele olukordades, kus tehisintellekti otsuseid peab olema võimalik mõista, kontrollida ja põhjendada. project

Juhendajad: Kallol Roy, Radwa Mohamed El Emam El Shawi

Müüontomograafia kasutab looduslikke kosmilise kiirguse müüone tihedate või varjestatud objektide kujutamiseks ilma tehisliku kiirgusallikata. Praktilised süsteemid peavad toime tulema väikese müüonivoo, lühikese mõõteaja, mürarikaste mõõtmiste ja keerulise pöördülesandega, kuid objektide asukoha ja materjali määramiseks kasutatavad masinõppemudelid ei näita tavaliselt, miks nad otsuseni jõuavad. Doktoriprojekti eesmärk on arendada tõlgendatavaid masinõppemeetodeid, mille ennustustega kaasnevad selgitused, mida saab kontrollida üksikute müüonitrajektooride, hajumisstatistika ja teadaoleva füüsika põhjal. Tuginedes uurimisrühma sirgete ja hajunud müüonite kahevaatelisele analüüsile, uuritakse trajektooritasemel omistamist, füüsikalistel mõistetel ja materjaliprototüüpidel põhinevaid selgitusi, füüsikaliselt usutavaid vastufaktilisi näiteid ning kalibreeritud määramatust. Selgitusi hinnatakse kvantitatiivselt nende tõepärasuse, stabiilsuse, kalibreerituse ja füüsikalise kooskõla järgi, mitte üksnes visuaalse veenvuse põhjal. Meetodeid testitakse esmalt kontrollitud GEANT4 simulatsioonidel ja seejärel tööstuspartneri GScan OÜ reaalsetel detektoriandmetel TEM-TA290 programmi raames. Oodatav tulemus on auditeeritav ja robustne masinõppe raamistik, mis selgitab, miks objekt või materjal tuvastati, aitab diagnoosida valesid, kahe silma vahele jäänud või kokkusulanud objekte ning toetab müüontomograafia usaldusväärset kasutamist turvakontrollis, mittepurustavas katsetamises ja taristu seires.

Juhendajad: Marco Kirm, Eduard Feldbach, Rainer Pärna

Käesolev doktoritöö keskendub nanostruktuursete funktsionaalsete materjalide elektroonsete, optiliste ja struktuursete omaduste uurimisele ning nende omaduste seostamisele materjalide funktsionaalsuse ja rakenduspotentsiaaliga. Uurimisobjektide hulka kuuluvad nanoskoopiliste kristallstruktuuri iseärasustega ühendid, sealhulgas C12A7, apatiidid ja SiC-põhised materjalid. Töö oluline osa on uute sünteesimeetodite arendamine, mille eesmärk on valmistada kontrollitud koostise, kõrge puhtusastme ja soovitud faasikoostisega materjale pulbrite, keraamikate ja õhukeste kilede kujul.

Doktoritöö rakenduslik suund on seotud kasutuselt kõrvaldatud kristallräni-päikesepaneelide ränirikka jäätme väärindamisega. Uurimistöö käigus hinnatakse hüpoteesi, et protsessietappide järjestuse ning puhastus- ja sünteesiparameetrite sihipärase optimeerimise abil on võimalik saada taastatud räni kvaliteediga, mis võimaldab seda kasutada kõrgema lisandväärtusega SiC sünteesi lähteainena. Selline lähenemine ühendab ringmajanduse, teisese toorme väärindamise ja kõrgtehnoloogiliste materjalide arenduse.

Töö teaduslik uudsus seisneb nanostruktuursete ühendite omaduste süstemaatilises uurimises, uute sünteesimeetodite väljatöötamises ning erinevate karakteriseerimismeetodite integreeritud rakendamises. Materjalide faasikoostise, mikrostruktuuri ja elektroonsete omaduste määramiseks kasutatakse XRD, XPS, SEM, mikro-Ramani ja luminestsentsspektroskoopia meetodeid ning sünkrotronkiirgusel põhinevaid analüüsimeetodeid. Uurimistulemused peaksid looma uusi teadmisi materjalide struktuuri ja funktsionaalsete omaduste seostest ning toetama uute kõrgema lisandväärtusega materjalide, tehnoloogiliste protsesside ja potentsiaalselt patenteeritavate lahenduste arendamist.