Kas energiatõhususe lahendused päästavad maailma?

Viimastel aastatel on energiatarbimise ja -tootmisega seotud küsimused muutunud meie kõigi jaoks oluliseks. Energiatarbimise optimeerimine ei ole kasulik mitte ainult meie rahakotile, vaid ka keskkonnale. Lihtsad tavad, nagu näiteks tulede väljalülitamine kodust või kontorist lahkudes, on samm õiges suunas. Kuid selleks, et saavutada tõelist mõju globaalsel tasandil, on vaja terviklikumat lähenemisviisi. Lahendused, mis keskenduvad kodude

Energiakriisi lahendused peituvad andmetes

Euroopa energiaturg on kiires muutumises. Elektriautod, kõikjale paigaldatavad päikesepaneelid, akulahendused, süsteemid koduse energiatarbimise säästlikuks juhtimiseks, roheenergia võidukäik, ja hajatootmise osakaalu suurenemine muudavad meie energiatarbimise mustreid ja esitavad järjest tõsisemaid väljakutseid energiasüsteemi tervikuna toimimisele. Eesti turu kontekstis on suuremad muutused lähiajal ees: 1. Balti riikide energiasüsteemi desünkroniseerimine Venemaast ning liitumine Mandri-Euroopa elektrivõrgu ja sagedusalaga 2026. aastaks. 2. Paindlikkusturu

Mis lendab, aga ei ole lind – tehisintellekt näeb ja teab

Tehisintellekti süsteemid, mida kutsutakse krattideks, aitavad suuri andmemahukaid ja tüütuid töid inimestel lihtsamini ja kiiremini ära teha. Krattide arendamisel on suur roll riigil, kes soovib tehisintellekti aina enam erinevates valdkondades rakendada.  Muinsuskaitseamet on üks Eesti kultuuriasutustest, kes krattide rakendamisel olulist kasu näeb. Eelmisel aastal tegi STACC koos ametiga museaalide säilitamise krati Sälli (loe lähemalt siit),

Kuidas STACC aitas Selveril tarneahela optimeerimist efektiivsemaks muuta?

Infotehnoloogia kiire areng võimaldab inimestel luua täpseid masinõppe mudeleid, mis suudavad õppida olemasolevatest andmetest. Selliste mudelite rakendamine aitab ennustada nõudlust erinevatele toodetele muu hulgas toidupoodides.  Selver müüb laias valikus erinevaid tooteid, mille tellitavate koguste ja sageduste otsustamisel on nüüd abiks protsessi automatiseeriv STACCi algortim, mis asendab seni kasutatud keskmise puhvervaru algoritmi, mis vaatab, kui palju

Kuidas ühest füüsikust sai andmeteadlane?

2019 kevadel lõpetasin ma füüsika bakalaureuse õpinguid Tartu Ülikoolis. Samal ajal otsisin vastust küsimusele, et mida peale kooli lõppu edasi teha. Lühike plaan oli mulle juba ette määratud – tuleb aasta sõdurina riiki teenida –  aga pikem plaan mul puudus. Sel kevadel juhtus kolm sündmust, mis mulle suuna kätte näitasid. Esiteks ma põlesin füüsika tudeerimisest

Ülikoolist personaalmeditsiini praktikale ja edasi andmeinseneriks

Oli soe suveõhtu, kui saatsin meili STACCi sooviga praktikale tulla ja, voilà, paari nädala pärast vastati, et me siin nüüd suvepuhkuselt tagasi ning võin rääkima tulla. Olin värskelt lõpetanud bakalaureuse Tartu Ülikooli informaatika erialal ning plaanisin sügisest jätkata magistriõppes, kuid otsisin ka tööpositsiooni, mis ei oleks päris mutritöö.  STACCi poolt pakutav praktika koht oli personaalmeditsiini

Inglise keele õpetajast andmeteaduse projektijuhiks!

Juba päris pisikesest peale olin ema ning mõlema vanaema eeskujul veendunud, et minust saab kunagi õpetaja. Peale bakalaureuse õpinguid plaanisin alustada magistriõpet ühel Tartu Ülikooli õpetajakoolituse õppekavadest. Tutvusringkonnas töötavad õpetajad palusid mul tungivalt enne proovida õpetajaametit eesmärgiga näha, kas see on tõesti minu ainuke kutsumus. Võtsin head nõu kuulda ning juba peale poolt aastat õpetajana