[kand] Perustieteiden korkeakoulu / SCI

Permanent URI for this collection

Browse

Recent Submissions

Now showing 1 - 20 of 3694
  • Item
    Osakeindeksien ja riskittömän korkotason yhteydestä Suomessa
    (2024-04-09) Asikainen, Eeli; Ilmonen, Pauliina; Perustieteiden korkeakoulu; Ilmonen, Pauliina
    Suomen rahoitusympäristö on viime vuosina oleellisesti muuttunut: COVID-19-pandemian ja Ukrainan sodan kaltaiset globaalit kriisit ovat lisänneet sijoittajien epävarmuutta, mikä on puolestaan vilkastuttanut keskustelua rahoitusmarkkinoiden lainalaisuuksista. Etenkin osakkeiden ja korkojen väliset muutokset ovat saaneet poikkeuksellista mediahuomiota keskuspankkien aloittaman historiallisen nopean koronnostosyklin myötä. Tässä kandidaatintyössä tutkitaan tilastollisin menetelmin OMXHPI-indeksin ja riskitöntä korkotasoa mallintavan Suomen 10-vuotisen valtionlainan koron välistä yhteyttä. Työ toteutetaan laskemalla Pearsonin ja Spearmanin korrelaatiokertoimet sekä niiden takaisinotantaluottamusvälit aikavälille 2012–2023 rajatuille aikasarjoille. Lisäksi aineistoa käsitellään viiveoperaattorilla, minkä tuottamilla tuloksilla pyritään kartoittamaan osakkeiden ja riskittömän korkotason kehityksen välisiä kausaalisuhteita. Työn tulosten perusteella osakeindeksin ja valtionlainan koron välinen negatiivinen korrelaatio on vahvimmillaan suhteellisen vakaassa rahoitusympäristössä. Muuttujien tunnistetaan kuitenkin reagoivan vahvasti muihin makrotaloudellisiin tekijöihin, kuten talouskasvuun ja inflaatioon, minkä myötä niiden välinen korrelaatio vaihtelee runsaasti tarkasteltavan ajanjakson mukaan. Myös eri viiveillä saadut tulokset viittaavat osakkeiden ja korkotason välisten suorien syy-seuraussuhteiden puuttuvan, eikä kummankaan muuttujan historiallisella kehityksellä voi luotettavasti ennustaa toisen tulevaa käyttäytymistä. Toisaalta aineiston ja muuttujien rajauksilla arvioidaan olevan huomattavia vaikutuksia tulosten tulkittavuuteen ja yleistettävyyteen: esimerkiksi osakeindeksin epätasainen toimialajakauma voi jossain määrin vääristää osakkeiden ja korkotason välisestä yhteydestä tehtäviä havaintoja, kun taas tarkastelun verrattain lyhyt ajanjakso heikentää päätelmien yleistettävyyttä. Tutkimusta voisikin laajentaa tarkastelemalla pörssin kutakin toimialasektoria erikseen sekä tasoittamalla yhtiöiden välisiä painoeroja osakeindeksissä. Lisäksi aikaväliä pidentämällä tai aineiston maantieteellistä rajausta kasvattamalla voitaisiin kartoittaa tämän työn tulosten pohjalta tehtyjen päätelmien sovellettavuutta monimuotoisemmissa konteksteissa.
  • Item
    Acoustic Centerline Extraction from MRI Data
    (2024-02-02) Blankenstein, Niko; Hannukainen, Antti; Perustieteiden korkeakoulu; Malinen, Jarmo
    This work presents a method for extracting an approximation of an acoustic centerline from the MRI data of a human vocal tract during vowel pronunciation. The approximation is found with the use of Poisson’s equation coupled with Dijkstra’s algorithm. The MRI data set employed in this study comprises a singular male vocal tract pronouncing three different Finnish vowels: [a :], [i :], and [u :]. Extracting an acoustic centerline corresponding to the set poses a challenge because different frequencies of sound are associated with varying acoustic lengths of the vocal tract, influenced by differences in diffraction and refraction. This work aims to provide an approximate representation of the centerline expected to model the lowest Helmholtz resonance frequency of the vocal tract. The resulting centerline can be utilized to define an intersection area function for the vocal tract, applicable in computational acoustic analysis. The method presented in this study can be used to automatically extract the acoustic centerline of an MRI mesh. The finite element method is utilized to solve Poisson’s equation on the mesh by dividing it into finitely sized triangle elements, where the equation becomes more tractable for numerical solution. Dijkstra’s algorithm is applied to the solution for centerline extraction. The lowest Helmholtz resonance frequency of the mesh can be calculated by coupling this extracted centerline with Webster’s equation when spanned correctly. This work does not discuss the correct way to span the centerline.
  • Item
    Puutavaran sahauksen optimointi
    (2024-03-25) Vironmäki, Valtteri; Leppinen, Jussi; Perustieteiden korkeakoulu; Salo, Ahti
    Tässä työssä tutkittiin puutavaran valmistuksen optimointia lineaarisena kokonaislukuoptimointitehtävänä. Optimointitehtävä muotoiltiin selkärepputehtävänä, joka ratkaistiin dynaamiseen optimointiin perustuvalla algoritmilla. Tutkimuskysymyksenä työssä oli selvittää, miten erilaiset yksikköhinnat eri puutavaratuotteille vaikuttavat materiaalikulutukseen, kun tarkastellaan eri kysyntätapauksia. Kysymys ratkaistiin simulaatiolla, jossa annetut satunnaisen kokoiset tukkipuut sahattiin edellä mainitun optimointimallin antamalla tavalla tuotteiksi. Tukkien sahaamista toistettiin, kunnes jokaisen tuotteen kysyntä täyttyi. Vertailtuja yksikköhintoja olivat tuotteiden markkinahinnat, tuotteiden tilavuus, sekä päivittyvä yksikköhinta, joka ottaa huomioon tuotannon ja kysynnän. Päivittyvien yksikköhintojen havaittiin täyttävän kysynnät keskimäärin pienimmillä raaka-ainekustannuksilla. Ero muihin yksikköhintoihin oli kysynnästä riippuen rahallisesti mitattuna muutaman prosentin luokkaa. Päivittyvät hinnat takasivat myös sen, että eri tuotteiden kysynnät täyttyivät lähes tulkoon yhtäaikaisesti, mistä voi olla etua varastoinnissa. Hyötyasteella, eli valmistetun puutavaran tilavuuden ja raaka-aineen tilavuuden suhteella, ei havaittu olevan suuria eroja eri yksikköhinnoilla. Tukin säteen ja hyötyasteen välillä havaittiin olevan yhteys.
  • Item
    Growth and characterization of lead selenide
    (2024-01-12) Haapalinna, Aino; Drost, Robert; Perustieteiden korkeakoulu; Liljeroth, Peter
    Lead selenide is a IV-VI semiconductor, which principal property is its narrow band gap. The direct band gap of only 0.26 eV makes lead selenide sensitive to low-energy radiation, and thus it has been used widely, e.g., in infrared detectors. The use of lead selenide in the above-mentioned purpose, as well as in the study of its properties, require clean uniform samples, and thus manufacturing it in pure two-dimensional films is desirable. Molecular beam epitaxy offers a way of growing materials in a highly controlled manner in an ultra-high vacuum, and thus satisfies the demand. In this bachelor’s thesis, we optimized the growth of lead selenide on molecular beam epitaxy, in the pursuit of uniform monolayer islands that would exhibit the characteristic rectangular lattice structure of lead selenide. Samples grown with molecular beam epitaxy were characterized through scanning electron microscopy, which allowed examining the surface morphology of the sample on a nanoscale. Major challenges regarding the sample coverage complicated finding optimal growth parameters, and the acquired results show some unexpected growth formations, which contradict the known structure of lead selenide. This naturally prompts new questions about the growth of lead selenide concerning especially its structure and composition, which calls for further study on the topic.
  • Item
    Predicting mental depressive disorders from social media
    (2024-03-05) Kumpulainen, Luukas; Luong, Nguyen; Perustieteiden korkeakoulu; Savioja, Lauri
    Analysis of digital traces obtained from social media platforms is an emerging method for early detection of depression. The risk of mental health disorders is conveyed through an individual's behavior, which is recorded across various channels of social media. This bachelor's thesis is a literature review that examines and compares predictive models designed to classify mental health disorders using social media traces. The focus is on examining the methods used to extract and quantify information from social media platforms and evaluating the predictive power of these methods. This bachelor's thesis investigates the relationship between quantified variables and the onset of mental health disorders. Statistically significant variables for detecting depression have been constructed from users' language, activity, and network characteristics. According to the research, digital traces have the potential to enhance mental health care through timely diagnosis and personalized treatment. However, ethical considerations arise because patients may not be aware of the extent of information available through digital traces and may be unwilling to share such sensitive information. The open nature of social media data increases the responsibility of healthcare professionals to ensure privacy. Future research could focus on developing predictive models for predicting mental illnesses, not just detecting them. Such models are valuable, especially when individuals are unaware of developing mental health issues. Additionally, determining to what extent users' social media traces truly reflect their personality requires further investigation. The study suggests that digital traces could be utilized in mental health assessments, but both benefits and ethical implications should be considered in the evolving healthcare landscape.
  • Item
    Sitoutumisen eskalaation välttäminen yritysten projekteissa
    (2022-12-16) Ranta, Antti; Olsson, Tom; Perustieteiden korkeakoulu; Rajala, Risto
    Tämä kandidaatintutkielma on kirjallisuuskatsaus sitoutumisen eskalaation välttämisestä yritysten projekteissa. Tutkielman tavoitteena on kerätä syitä sitoutumisen eskalaation syntymiselle, sekä keinoja, joita yritykset voisivat hyödyntää estämään sitoutumisen eskalaatiota. Tutkielman tutkimuskysymykset ovat: 1. Mitkä tekijät aiheuttavat sitoutumisen eskalaatiota projekteissa? 2. Kuinka välttää sitoutumisen eskalaatiota projekteissa? Sitoutumisen eskalaatio tarkoittaa käsitteenä taipumusta jatkaa toimintaa aikaisemmalla linjalla, siitäkin huolimatta, että kyseisen toiminnan menestykseen liittyy kysymysmerkkejä eikä saatu informaatio anna tukea sen jatkamiselle. Yritysmaailmassa sitoutumisen eskalaatio voi aiheuttaa yritysten kannattamattomiin projekteihin tai hankkeisiin sitoutumista. Sitoutumisen eskalaation kuvaa sitä, että yritykselle rationaalisesti ajateltuna kannattavinta olisi muuttaa hankkeen suuntaa tai keskeyttää se kokonaan, mutta siihen päätetään silti investoida lisää resursseja. Koska sitoutumisen eskalaatio johtaa kannattamattomien projektien jatkamiseen, voitaisiin sitä vähentämällä parantaa yritysten kannattavuutta. Projektien parempi menestys ja liikevoiton maksimointi toimivatkin motiiveina aiheen selvittämiseksi ja sitoutumisen eskalaation estokeinojen löytämiseksi. Sitoutumisen eskalaation syiden tunteminen toimii hyödyllisenä pohjatietona estokeinojen löytämiseksi. Sitoutumisen eskalaatiota havaittiin syntyvän kolmella eri tasolla: yksilö- ja ryhmätasolla, organisaatiotasolla sekä ulkoisen ympäristön tasolla. Yksilö- ja ryhmätasolla syyt liittyivät psykologisiin ilmiöihin, motiivien ristiriitoihin sekä päätöksenteon prosesseihin. Organisaatiotasolla syyt johtuivat yritysten toiminnasta tai sen poliittisista ja kulttuurisista. Ulkoisen ympäristön tasolla sitoutumisen eskalaatiota aiheutti organisaation sitoutuneisuus ulkopuolisiin toimijoihin, markkinatilanne, sekä kulttuuriset piirteet. Tutkielmassa havaittuja sitoutumisen eskalaation estokeinoja olivat valvonnan lisääminen, henkilöstön ja tehtävien vaihdokset, sekä hyvien johtamistapojen noudattaminen. Myös organisaatiokulttuuria muuttamalla ja poliittisiin kiistoihin puuttumalla voidaan estää sitoutumisen eskaloitumista. Tekemällä päätökset suunnitellun, monivaiheisen mallin mukaan sekä hyödyntämällä niissä riittävästi kerättyä informaatiota voidaan myös välttää sitoutumisen eskalaation syntymistä.
  • Item
    Practical shot noise thermometry
    (2024-03-01) Praks, Eemil; Pekola, Jukka; Perustieteiden korkeakoulu; Pekola, Jukka
    This work contains a practical realization of a cryogenic primary thermometer called the shot noise thermometer (SNT). Its performance is compared to a more common primary thermometer, the Coulomb blockade thermometer (CBT), and its practicality is examined. The SNT determines temperature via measuring current noise in a normal metal tunnel junction. The theory of noise in tunnel junctions is reviewed in detail and verified theoretically in normal metals. Based on these theoretical calculations and experimentation suitable junctions with optimized geometry for shot noise thermometry are designed and fabricated. A measurement setup for operating the SNT ans CBT at cryogenic temperatures is constructed with the component choices discussed in detail. The fabricated SNT is compared to a reference CBT in a temperature range between 50 mK and 500 mK. Comparison of the two thermometers has not been published before. Thus, the theoretical foundations of the SNT are experimentally verified and the accuracy, speed, and practicality of the SNT are evaluated. This work puts the SNT as a viable alternative to the CBT and highlights the difficulties in its operation. The speed and practicality of the SNT are hindered by a lack of research on the topic. Despite this, the SNT does have an advantage in specific aspects such as dynamic range.
  • Item
    Ukrainan sodan vaikutukset biopolttoaineiden käyttöön Euroopassa
    (2024-03-08) Lahtinen, Pauli-Tapio; Wallenius, Hannele; Perustieteiden korkeakoulu; Rajala, Risto
    Tämä kandidaatintyö tutkii Ukrainan sodan vaikutuksia biopolttoaineiden toimitusketjuihin ja hinnoitteluun Euroopassa. Euroopan unionin uusiutuvan energian politiikan eräs merkittävä osa on biopolttoaineiden osuuden kasvattaminen liikenteessä. Nykyiset biopolttoaineet valmistetaan kuitenkin pääasiassa ruokaviljasta, mikä on asettanut biopolttoaineiden tuotannon hankalaan asemaan jo ennen sotaa. EU onkin pyrkinyt direktiiveillä ohjaamaan biopolttoaineiden tuotantoa porrastetusti kestävämpään suuntaan. Ukraina on useiden biopolttoaineiden raaka-aineena käytettävien maataloustuotteiden, kuten viljan ja öljyn, merkittävimpiä tuottajia maailmassa. Venäjällä taas on ollut perinteisesti merkittävä rooli Euroopan unioniin tuodun energian ja lannoitteiden tuottajana. Venäjän hyökkäys Ukrainaan asetti koronapandemian jäljiltä jo valmiiksi vaikeassa tilanteessa olevat maailman energia- ja raaka-ainemarkkinat arvaamattomalle polulle. Sota on herättänyt myös huolia maailman ruokaturvasta ja ruoantuotannon riittävyydestä. Tässä työssä pyrittiin selvittämään Ukrainan sodan tähänastiset vaikutukset biopolttoaineiden raaka-aineiden hintaan ja saatavuuteen, sekä luomaan tilannekuva laajemmasta energia- ja ruokasysteemistä, jonka osana biopolttoaineet ja niiden raaka-aineet ovat. Tutkimusmetodina on kirjallisuuskatsaus, jossa on analysoitu tieteellisiä artikkeleita, raportteja ja tilastoja. Työn tulokset osoittavat, että Ukrainan sota on aiheuttanut merkittäviä suoria ja epäsuoria häiriöitä biopolttoaineiden toimitusketjuissa. Suorat vaikutukset ilmenevät muun muassa raaka-aineiden tuotannon, kuljetuksen ja saatavuuden haasteina. Epäsuorat vaikutukset heijastuvat raaka-aineiden hintoihin ja markkinadynamiikkaan, kuten kilpailuun raaka-aineista muiden alojen kanssa.
  • Item
    Machine Learning in Solar Flare Forecasting
    (2023-12-27) Ranta-Nilkku, Lauri; Weigt, Dale; Perustieteiden korkeakoulu; Savioja, Lauri
    Numerous studies have developed methods for solar flare forecasting; however, most of them provide differing predictions despite the same event of interest. This literature review evaluates the current state solar flare forecasting methods with an emphasis on machine learning techniques. The main finding are the multiple reasons to the sheer difficulty of accurately forecasting these rare events, such as the major class imbalance in the amount of strong and weak flares and the complex and dynamic nature of the Sun that often requires time-series forecasting techniques. New machine learning methods show increased accuracy and great potential in understanding complex patterns, but are greatly limited due to the complexity of implementing them as well as the poor data quality. The lack of an established performance assessment process and a shared benchmark dataset further hinder the progress due to the results from different studies being effectively incomparable. The creation and spread of such datasets and benchmarking practices as well as increased cross-disciplinary work between physicists and computer scientists are crucial next steps in improving the results from machine learning based solar flare forecasting models.
  • Item
    Usability and user acceptance of voice assistants in health apps for older adults
    (2023-12-15) Ngo, Phuong; Ghorbanian Zolbin, Maedeh; Perustieteiden korkeakoulu; Korpi-Lagg, Maarit
  • Item
    Machine Learning in Healthcare Risk Adjustment
    (2023-12-15) Liimatainen, Eero; Gröhn, Tommi; Perustieteiden korkeakoulu; Korpi-Lagg, Maarit
  • Item
    Ensemble Learning Methods for Face Presentation Attack Detection
    (2023-12-15) Seppälä, Janne; Muhammad, Usman; Perustieteiden korkeakoulu; Korpi-Lagg, Maarit
  • Item
    The Use of Neural Radiance Fields in Panoptic Segmentation
    (2023-12-15) Tran, Linh; Kannala, Juho; Perustieteiden korkeakoulu; Korpi-Lagg, Maarit
  • Item
    Private Key Vulnerabilities in Browser Wallets
    (2023-12-14) Pentinsaari, Jaakko; Vepsäläinen, Juho; Perustieteiden korkeakoulu; Savioja, Lauri
  • Item
    Naissijoittajan merkitys venture capital -yhtiössä
    (2020-07-21) Raimas, Ilona; Vänttinen, Noora; Perustieteiden korkeakoulu; Giesecke, Stina
    Venture capital -yhtiöillä on merkitystä talouskasvun ylläpitäjinä ja niiden toiminta on usein edellytys uusien yritysten menestymiselle. Pääomasijoittajien vastuu luo paineita sekä haitallisia asenteita, jotka voivat aiheuttaa erilaisia vääristymiä, kuten rahoitusmaailman muuttaminen maskuliinisempaan suuntaan. Viime aikoina perinteisen johtamisen ja vastuunkantamisen rinnalle on pikkuhiljaa noussut käsitys ihmislähtöisemmästä johtajuudesta, joka pohjautuu aktiiviselle diversiteettitutkimukselle. Tämän kandidaatintyön tarkoituksena on selvittää vaikuttaako naiseus kriittisen varhaisen vaiheen venture capital -sijoittamisessa, millaiset asiat nykytilan taustalla vaikuttavat ja että onko venture capital immuuni globaalille ongelmalle: sukupuoleen perustuville vääristymille. Tutkimuksien mukaan naisia syrjivän kulttuurin taustalla on monia seikkoja. Yksi merkittävä tekijä ovat hyvä veli -verkostot, joissa nainen koetaan usein uhkana. Vähättelevä asenne vaikuttaa naisten urakehitykseen, vaikka stardardoidussa tutkimuksessa ilmeni, että nais- ja miessijoittajilla ei ollut huomattavia kompetenssieroja. Yhtenä havaintona ilmeni, että miessijoittajat hyötyivät tiiminsä diversiteetistä naiskollegoidensa kustannuksella. Löydöksistä ilmeni myös, että asenteet ja ilmapiirit luovat eräänlaisen kompetenssivääristymän, johon lankeavat miesten lisäksi myös naiset itse. Tällaiset rakenteelliset vääristymät ylläpitävät mielikuvaa naisen kompetenssin puutteesta ja ruokkivat siten naisia syrjivää työkulttuuria sijoittamisessa. Vaikka tutkimuksen mukaan nainen tiedostaa miestä useammin epätasa-arvoisen tilanteen, usein todellisessa tilanteessa voi olla haastavaa huomioida vääristymiä omassa päätöksenteossa paineen sekä odotusten johdosta. Verkostojen sekä muiden työelämänlainalaisuuksien taustalla onkin itseään ruokkiva noidankehä, jossa negatiivinen asenne vaikeuttaa venture capital -naissijoittajien menestymistä. Tärkeää olisikin selvittää, miten voisimme muuttaa haitallista asenneilmapiiriä ja nostaa siten naisten osuutta menestyvistä sijoittajista. Työn suurimpia rajoitteita sekä prosessiin vaikuttavia tekijöitä oli puutteellinen data. Datan vähyys, otoskokojen pienuus sekä naisten vähäinen absoluuttinen määrä tuovat paljon epävarmuustekijöitä tutkimukseen. Jotta voisimme ymmärtää paremmin rahoitusmaailman sosiaalisia epäkohtia, tulisi meidän ehdottomasti jatkaa huolellisen sukupuolidatan keräämistä voidaksemme ratkaista epätasa-arvon ikuisuuskysymyksen. Maailmamme tarvitsee muutosta, sillä naissijoittajien potentiaalin hukkaaminen nykyisenlaisesti on monin eri tavoin suoraan pois niin yksilöltä, pääomasijoitusyhtiöiltä kuin yhteiskunnaltakin.
  • Item
    Bayesilainen optimaalinen koeasetelma kolmiuloitteiselle magnetorelaksometriakuvantamiselle
    (2024-03-01) Veijola, Simo; Hyvönen, Nuutti; Perustieteiden korkeakoulu; Hyvönen, Nuutti
    Tässä kandidaatintyössä tutkitaan bayesilaista optimaalista koeasetelmaa magnetorelaksometriakuvantamiselle kolmessa ulottuvuudessa. Magnetorelaksometriakuvantamisen tavoitteena on selvittää magneettisten nanopartikkeleiden (MNP) jakauma kohdealueessa. Kuvantamisessa sensoreilla mitataan käämeillä magnetoidun MNP-jakauman magneettivuontiheyden relaksaatiota ja tämän perusteella rekonstruoidaan alueen MNP-jakauma. Työssä kuvantamisongelmaa approksimoitiin lineaarisena yhtälöryhmänä. Optimaalinen koeasetelma määriteltiin aktivaatiokäämien sijainteina ja suuntautumisina, joilla saavutettiin optimaalinen arvo mittausten epävarmuutta kuvaavalle A-optimaalisuusfunktiolle. Satunnaismuuttujana käsiteltävän MNP-konsentraatioon liittyvää etukäteistietoa kuvattiin työssä Gaussin priorijakaumalla tai totaalivariaatiopriorijakaumalla. Gaussin jakaumaa on helppo päivittää, mutta sen sileys estää selkeiden reunojen muodostumisen rekonstruktioon. Gaussin jakauman helppokäyttöisyyttä hyödynnettiin jakauman reunoja korostavalle TV-priorille viivästetyn diffuusion iteroinnin avulla. A-optimaaliset asetelmat ratkaistiin gradientti- ja Newtonin menetelmillä. Gaussin priorin tapauksessa A-optimaalisuus ei riipu aiemmista mittauksista, joten optimointi voitiin suorittaa kaikille aktivaatioille samanaikaisesti. Numeerisissa kokeissa kokeiltiin myös verrokkimenetelmää: ensin optimoitiin aktivaatiot yksitellen ja sitten kaikki aktivaatiot samanaikaisesti. TV-priorin numeerisissa kokeissa järjestyksessä optimoitavat aktivaatiokäämit asetettiin alussa joko tasaisesti kohdealueen ympärille tai valittiin harvalta pistehilalta lähes optimaalinen alkusijainti ennen iteratiivista optimointia. Gaussin priorin numeerisissa kokeissa todennettiin kolmeen ulottuvuuteen yleistettyjen algoritmien olevan toimivia ja optimoitujen asetelmien olevan järkeenkäypiä. Havaittiin lisäksi, että optimoimalla ensin yksittäisiä aktivaatioita päädytään optimaalisempaan koeasetelmaan. Totaalivariaatiopriorin kokeissa rekonstruktioiden laadut paranivat avustavaa hilaetsimismenetelmää käytettäessä varsinkin aktivaatioiden lukumäärän kasvaessa. Nämä yksinkertaiset menetelmät osoittautuivat toimiviksi lokaaliin optimiin juuttumisen estämisessä.
  • Item
    Bayesian optimization with discrete variables for materials
    (2023-12-21) Ristolainen, Jussi; Löfgren, Joakim; Perustieteiden korkeakoulu; Rinke, Patrick
    A frequently encountered problem in material science is the global optimization of expensive black-box functions. Many of them contain discrete variables, either in the form of categorical or integer values. An iterative machine learning method known as Bayesian optimization is suited for optimizing such complex black-box functions. However, this strength comes with a significant limitation as Bayesian optimization struggles with discrete variables. This limitation comes from the use of continuous Gaussian processes to model the objective function. To solve this problem this thesis investigates three distinct rounding methods designed to adapt Bayesian optimization to better align with the actual objective function. In this thesis we focus on ordered discrete variables ignoring categorical ones. These rounding methods have been combined with a tailor-made optimization algorithm that is suitable for mixed-variable optimization. As part of my work, these methods have been implemented into the Aalto BOSS code for Bayesian optimization. The strategies proposed in this thesis have been tested on two carefully selected benchmark functions and a material science problem. Here we find that a rounding transformation applied to the kernel significantly improves the efficiency and accuracy of Bayesian Optimization in handling mixed-variable benchmarks. These improvements are most noticeable when the number of values assumed by the discrete variables are small. The choice of acquisition function is also shown to be important as the ELCB acquisition function outperformed LCB in most benchmarks. The findings from this thesis are expected to be widely applicable to optimization problems in material science. In particular, we provide a description of how these methods can be effectively applied to the optimization of nylon actuators with a focus on maximizing their actuation length.
  • Item
    Contact angle goniometry: From wetting theory to instrument automation
    (2024-02-29) Saine, Reetta; Vuckovac, Maja; Perustieteiden korkeakoulu; Martikainen, Jani-Petri
    Wetting is a multiscale phenomenon describing the behavior of a liquid in contact with a solid surface, which has significance in numerous biological systems and technological applications. Traditionally, surface wettability is characterized by a contact angle, a quantity arising from the interfacial interactions of a liquid, a gas and a surface. The predominant method used to measure contact angles is contact angle goniometry, where an optical subsystem captures the profile of a droplet. Despite its apparent simplicity, the method is highly susceptible to errors and has inherent limitations, which proposes a need for more sophisticated experimental setups than those commercially available. Incorporating automation and developing control software become crucial in instrumentation development, allowing instrument capabilities to be pushed beyond the current state-of-the-art. Increased precision and reporoducibility of the measurement techniques advances wetting characterization, improving our understanding of surface properties and aiding the design of functional surfaces. The aim of this thesis is to develop operational control software for a custom-made contact angle goniometer. Contact angles are discussed from a theoretical perspective as a background for the technique, and an overview of the experimental methodology is given. The custom-made setup and the implemented control software are introduced. To demonstrate the operability of the instrument, three surfaces with distinct wetting properties are measured. The results are validated against those measured with a commercial instrument and the performance of the software is evaluated. The control software developed in this thesis allows intentional interaction between the user and the measurement and meets the responsibilities for conducting reproducible and reliable contact angle measurements. As a final result, the experimental setup is operational and the conducted measurements are comparable to those performed with a commercial instrument. In addition to being more convenient to operate, it demonstrates more favorable features than a commercial one. Overall, the setup appears promising and holds potential for advanced wetting measurements.
  • Item
    Reinforcement Learning from Human Feedback and Russell’s 3 Principles for Beneficial Machines
    (2024-02-20) Maunu, Aleksi; De Peuter, Sebastiaan; Perustieteiden korkeakoulu; Savioja, Lauri
    This Bachelor's thesis acts as a reference point for background concepts related to the \textit{learning from human feedback} research cluster in \textit{AI alignment}, and contributes to the field by specifying properties that cause an idealized form of \textit{Reinforcement Learning from Human Feedback} (RLHF) to fail to satisfy Russell's three principles for \textit{Beneficial Machines}, providing information on the extent to which RLHF will be relevant in the building of Beneficial Machines. The thesis found that, unless specifically implemented in a way that avoids certain pitfalls, there are multiple reasons the RLHF architecture fails to satisfy Russell's three principles. A key reason is the lack of an explicit distinction between the \textit{reward signal} and the \textit{actual reward} of a human, leading to models that are unaware of the distinction between maximizing the realization of human preferences, and maximizing the realization of a neural network's \textit{learned model} of human preferences. The thesis also found that some of the wordings in the principles can be interpreted in several ways, sometimes leading to ambiguity about whether or not a given system satisfies Russell's first and second principle. The thesis remarked that Russell's work seems to focus on the problem of correctly \textit{specifying complex goals}, sometimes referred to as \textit{outer alignment}, while neglecting the possibility of \textit{goal misgeneralization due to misalignment}, sometimes referred to as \textit{inner misalignment}, potentially limiting the work's relevance to the problem of aligning current and future AI systems with human values. The above issues limit the extent to which theoretical alignment benefits of learning from human feedback should be expected to be present in actual implementations of models that learn from human feedback. Further research on the extent to which Russell's principles are satisfied by different classes of AI architectures could aid in reaching a more comprehensive evaluation of the issue, and could thus help pave the way for the building of Beneficial Machines.
  • Item
    Persuasion and opinion change on Reddit r/ChangeMyView
    (2023-12-30) Lappalainen, Lauri; Keller, Barbara; Perustieteiden korkeakoulu; Savioja, Lauri