Energiatarbimine kasvab kogu maailmas. Püüdlused asendada elektritootmises fossiilkütused taastuvenergiaga tekitavad mitmeid probleeme – kõrged hinnad, keerukas võrku müümise võimalus taastuvenergia tootjatel ja võrgu sageduse hoidmise vajaduse suurenemine. Enamasti on viimase põhjustajaks tuule- ja päikeseenergia tootmise ennustuste ebatäpsus ja selliste “juhitamatute” tootmisviiside osakaalu kiire kasv elektritootmises. Investeeringud rohelisest energiast põhjustatud võrgusageduse üha sageneva ebastabiilsuse korrigeerimiseks on

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

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

Töötasime koostöös Lapponicaga välja võimeka linnulaulude tuvastamise rakenduse.

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

Masinõppemeetodi valiku juures mängivad rolli mitmed aspektid, näiteks see, millised on andmed, millel meetodit rakendada plaanitakse.

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

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

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

Kas teadsid, et tehisintellekti saab kasutada ka muuseumides? Muinsuskaitseamet tuli välja põneva projektiga kratt Sälli, mille eesmärk on muuta museaalide inventuurid mugavamaks ja kiiremaks. Inventuuri peamine probleem on esemete suur hulk, mistõttu ei jõua muuseumitöötajad neid kõiki põhjalikult üle vaadata. STACC koos oma tipptasemel andmeteadlastega tuli Muinsuskaitseametile appi museaalide säilitamise tehisintellekti looma. Mis projekt on