Huippuyksikön tuoreen johtajan, professori Samuel Kasken, tavoite on tehostaa tiedettä koneoppimisella

Professori Samuel Kaski on johtanut Laskennallisen päättelyn huippuyksikköä helmikuusta lähtien.
kaskisamuel_700_450_fi.jpg

Koneoppimistutkimuksella voidaan tehostaa tiedettä esimerkiksi yhdistämällä uusia tutkimustuloksia aikaisempiin löydöksiin niiden tietoaineistoja mallintamalla.

-    Molekyylibiologia on esimerkki empiirisestä, datalähtöisestä tieteestä, jossa tutkimustuloksia suhteutetaan tällä hetkellä toisiinsa pääasiassa niistä kirjoitettujen artikkelien avulla. Olisi hienoa, jos mittausaineistot saisivat puhua enemmänkin puolestaan, ja siihen tarvitaan mallintamista. Näytimme, että relevantit tutkimukset löytyvät aineistoja mallintamalla paremmin kuin avainsanahauilla. Mallintamisen perusteella huomattiin myös joukko artikkeleita, joiden tunnisteet tietokannassa olivat väärin, ja muilla hakumenetelmillä olisi siis löytynyt väärä aineisto, Kaski kuvaa.

Professori Kasken työ on tällä hetkellä yhdistelmä omaa tutkimustyötä sekä huippuyksikön ja tutkimuslaitoksen johtamista.

-    Professorin työssä näyttää olevan erityyppisiä vaiheita. Nyt kesään asti johtamistyötä on vähän enemmän, mutta tutkimus ei saa tietenkään koskaan katketa, Kaski kertoo.

Samuel Kaski nimitettiin Laskennallisen päättelyn huippuyksikön (COIN) johtoon helmikuun alussa. Johtajavaihdos suunniteltiin jo huippuyksikköä perustettaessa kolme vuotta sitten. Samuel Kaski johtaa huippuyksikön lisäksi Tietotekniikan tutkimuslaitosta (HIIT), jossa hänen viisivuotiskautensa päättyy elokuussa. Kaski on virkavapaalla omasta professuuristaan Tietotekniikan laitoksella.

Katso video Laskennallisen päättelyn huippuyksiköstä:

 

Lisää tästä aiheesta

Kansikuvat Verma ja Lee
Tiedotteet, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Hyvää suunnittelua vauvasta vaariin

Aalto ARTSin elokuun väittelijät ratkaisevat ongelmia eri käyttäjäryhmät huomioonottavilla suunnittelumetodeilla.
Mika Juuti studied the use of machine learning in information security for his dissertation.
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Tietoturvatutkijan täytyy osata ennakoida hyökkääjän seuraava askel

Tohtorikoulutettava Mika Juuti keskittyi väitöskirjassaan koneoppimisen hyödyntämiseen tietoturvajärjestelmissä.
Photoactive rod-like virus bundle schematic
Tiedotteet, Tutkimus ja taide, Yliopisto Julkaistu:

Virukset ja väriaineet voidaan valjastaa vedenpuhdistukseen

Aalto-yliopiston tutkijat kehittivät uuden tavan luoda viruspohjaisia materiaaleja. Tulevaisuudessa niitä voidaan hyödyntää muun muassa nanolääketieteessä ja ympäristöteknologiassa.
Kuva: Sanna Lehto
Yhteistyö, Tutkimus ja taide, Opinnot Julkaistu:

Miten katkaista haavoittuvaisuusketju

Claudia Garduño ja AaltoLAB Mexico selvittivät, kuinka empatian, tiiviin kuuntelemisen ja muotoiluajattelun avulla voidaan löytää alkuperäisyhteisön keskeisimmät ongelmat.
  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu