Lisää varmuutta syväoppimiseen
Tohtorikoulutettava Lassi Meronen kehittää Saabin tuella syväoppimisen malleja, joita voidaan hyödyntää esimerkiksi tutkissa ja lääketieteen diagnosoinnissa.
Väitöstutkimuksen tekeminen Saabilla auttaa ymmärtämään tulevaisuuden haasteita
Tohtoriopiskelijat kiittävät Saabin asiantuntijoiden apua ja yhtiön tarjoamia tosielämän sovellushaasteita.
Tohtorikoulutettava Henri Kähkönen integroi millimetriaaltoteknologian mahdollistamia antenniryhmiä ja mikropiirejä. Langattoman tiedonsiirron lisäksi teknologia edistää tutkien kehittämistä auto- ja terveysteollisuuden tarpeisiin.
Saabin apu on ollut avainasemassa tutkimuksen edistämisessä. Kähkönen on muun muassa voinut käyttää huipputason 3D-tulostuslaitetta, jolla tarkan ja laadukkaan metallisen antenniryhmäprototyypin tekeminen on mahdollista. Hän on myös päässyt pohtimaan tutkimuksen pääkysymyksiä yhdessä Saabin insinöörien kanssa.
”Saabin asiantuntijat ovat auttaneet meitä tutkimuksen edistämisessä ja avanneet uusia näkymiä siihen, mitä tulevaisuuden antenniteknologialta vaaditaan,” kertoo Kähkönen.
Tarve satelliiteista riippumattomille navigointiratkaisuille kasvaa
Vaatimukset paikannuksen luotettavuudelle kasvavat, kun uusien sovellusten, esimerkiksi autonomisten kuljetusrobottien käyttö yleistyy.
”Satelliittipaikannusteknologiassa on kuitenkin vielä haasteita: esimerkiksi korkeat rakennukset ja kasvusto estävät signaalin kulkua satelliitista paikanninvastaanottimeen ja vastaanottimen häirintä on mahdollista”, sanoo tohtorikoulutettava Jouko Kinnari.
Kinnari tutkii, miten miehittämättömät ilma-alukset voivat paikantaa itsensä käyttämällä kamera- ja inertiaalimittausjärjestelmiä, jolloin ne ovat riippumattomia satelliittipaikannusjärjestelmistä.
Lisää varmuutta syväoppimiseen
Syväoppiminen, koneoppiminen ja tekoäly antavat merkittäviä mahdollisuuksia eri tieteenalojen haasteiden ratkaisemiseen ja helpottavat elämäämme jo monella tavalla.
Teknologian mallinnuksessa on kuitenkin vielä paljon kehitettävää erityisesti epävarmuuden arvioimisessa.
”Syväoppimisen mallit saattavat mennä vikaan esimerkiksi tilanteissa, joissa malli kohtaa jotain itselleen uutta. Saab tarjoaa monia kiehtovia, tosielämän sovellushaasteita, jotka vievät tutkimustani eteenpäin”, sanoo tohtorikoulutettava Lassi Meronen.
Meronen kehittää syväoppimisen malleja, jotka osaavat arvioida omaa epävarmuuttaan laskennallisesti. Malleja voidaan hyödyntää esimerkiksi tutkissa ja lääketieteen diagnosoinnissa.
Tutustu tohtoriopiskelijoiden ja Saabin yhteistyöhön:
Millimetriaaltoteknologia muuttaa verkkoyhteyksiä
Langattoman tiedonsiirron lisäksi teknologia auttaa tutkien kehittämisessä.
Tarve satelliiteista riippumattomille navigointiratkaisuille kasvaa
Tohtorikoulutettava Jouko Kinnari tutkii Saabin tuella, miten paikantaminen olisi mahdollista ilman satelliittipaikannusjärjestelmiä.
Mistä tietää ilman GPS-signaalia, missä lennokki lentää?
Jouko Kinnarin väitöstutkimuksessa dronen sijainti selviää karttatietojen sekä antureiden avulla.
Lue lisää uutisia
Tekoälyn hyödyntäminen liiketoiminnassa on ollut suosittu aihe räätälöidyissä opiskelijoiden yritysprojekteissa
Opiskelijaryhmä valitaan jokaisen projektin toimeksiantajan tarpeiden mukaan.
Vahva tulos Akatemian talvihausta
Akatemiatutkija- tai akatemiahankerahoituksen sai yhteensä 54 aaltolaista. Aalto-yliopistolle myönnetty rahoitus on yhteensä 33,2 miljoonaa euroa.
Aalto ja eurooppalaiset kumppanit kehittävät kansainvälistä kurssia painetun ja joustavan elektroniikan alalle
Yhdessä Wrocław University of Science and Technologyn, Politecnico di Torinon ja Grenoble INP-UGA:n kanssa Aalto kehittää kansainvälistä kurssia painetun ja joustavan elektroniikan alalle.