[kand] Perustieteiden korkeakoulu / SCI

Permanent URI for this collectionhttps://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/12

Browse

Recent Submissions

Now showing 1 - 20 of 4078
  • Automated model selection and data fitting in fractional rheology
    (2025-02-22) Niinistö, Aaro
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Fractional rheology is a growing field in soft matter physics, which incorporates fractional calculus to describe viscoelasticity in materials. However, in the field of fractional rheology, there are numerous models for describing the behaviour of materials. Moreover, their computational implementation is a latent challenge. Thus, computational tools need to be developed in order to expedite viscoelasticity analyses. This thesis contributes to developing said computational tools as an open-source program and test its performance with experimental data. The program automatically selects a viscoelastic model for a given dataset with machine learning, random forest classifiers, and then fits the predicted model to the inputted data. The classifiers were trained and tested with artificial data computed from assigning random values to the parameters of the models constitutive equations. The model accuracies were between 65 and 80 percent when testing with the artificial data. The whole application was then tested with real data and the predictions were mostly correct and the fittings were accurate. The developed program allows automatically analyzing rheological experiments.
  • Diagonal Preconditioning and the Stability of Resonance Enhancement Systems
    (2025-03-07) Schulman, Isak
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    The condition number of a function describes the stability of the function. If the condition number is small, then the function is stable and is called well-conditioned. The condition number of an invertible matrix A is the condition number of the function f(x) = Ax. Minimizing the condition number of matrices is important in many of the fields and relative applications that use linear algebra. This is especially important for solving linear systems. Diagonal preconditioning is a simple way to lower the condition number of a matrix. This is performed by multiplying the matrix on both sides by a diagonal matrix. The minimization of the condition number of an invertible complex matrix through diagonal preconditioning is directly linked to the stability of non-regenerative reverberation enhancement systems, which is necessary to sustain controlled feedback between microphones and loudspeakers, thus enhancing the reverberation in a room. This thesis presents a symbolic solution for the optimal diagonal preconditioners in the A belongs to C2×2 case, and five algorithmic approaches to find diagonal preconditioners for invertible complex matrices in bigger dimensions. These include the Engel-Schneider method, the Sinkhorn-Knopp algorithm, two heuristics using the QR and polar decompositions, and an interior point method solving a system of linear matrix inequalities. The thesis investigates how well these algorithms perform on invertible complex matrices with respect to dimensions and time. In the experiments, all algorithms find satisfactory diagonal preconditioners, except for the heuristics by QR and polar decomposition. We find that the interior point method achieves the best preconditioners, but it is also the most expensive in terms of computational cost. Furthermore, the results show that a heuristic version of the Engel-Schneider method produces good diagonal preconditioners in a relatively short time. However, the experiments show that there is no superior method to achieve stability in reverberation enhancement systems, as the best algorithm can only be determined by taking in consideration the requirements in time and accuracy of the specific application.
  • Bayesian Regression Techniques for High-Dimensional Financial Time Series Data Structures
    (2024-12-13) Vintola, Otto
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    As the world adpots a culture of data-driven decision-making, the number of high-dimensional datasets increases. However, high dimensionality might bring issues such as ill-posedness, conflated models, and overfitting, thus necessitating shrinkage methods to reduce the dimensionality by selecting or penalizing the utilized features. Analogously, this thesis aims to find the most impactful stocks in a high-dimensional portfolio. Previous research regarding this topic has explored portfolios, high-dimensionality, sparsity, and Bayesian methods. Nevertheless, the literature concentrating on Bayesian shrinkage for high-dimensional portfolio data, is limited. Hence, this thesis aims to uncover sparsity present in one of the most popular portfolios in the world, the S&P500. Moreover, the training dataset consists of daily observations regarding the S&P500 and its constituent stocks across the years [2018, 2022], while the validation set is for the year 2023 alone. As the chosen methodology two common shrinkage priors, horseshoe and spike-and-slab, are placed on the Bayesian regression model. Conducting the trials reveals, that spike-and-slab provides superior predictive power over horseshoe. Spike-and-slab requires 174 unique stock ticers, corresponding to 180 regressors, for adequate predictive power measured by adjusted coefficient of determination. The number of tickers could be researched through the selections made by credible intervals, however, they provide a lower bound for the number non-zero regressors required. Consequently, the contribution of this thesis is the uncovered sparsity in the S&P500 with Bayesian methods, along with a suggestion for the shrunk variable selection method by comparing the adjusted coefficient of determination and credible intervals.
  • Salibandyn otteluasettelun optimointi Itä-Suomessa
    (2025-02-24) Paavilainen, Jaakko
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Palloilulajeissa otteluinformaatio koostetaan otteluohjelmiin. Otteluohjelmat ovat erilaisia esimerkiksi joukkueiden matkustusmäärissä tai koti- ja vierasotteluiden järjestyksessä. Osa ohjelmista on parempia kuin toiset. Otteluohjelmien asettelu on monimutkainen ja aikaavievä prosessi, koska mahdollisia otteluohjelmia on valtavasti. Tässä työssä tutkitaan, voiko optimointia hyödyntää salibandyn harrastesarjojen otteluohjelmien parantamiseksi ja käsin tehtävän asettelun vähentämiseksi. Tavoitteena on kehittää kokonaislukuoptimointimalli, joka minimoi sarjan kokonaismatkusmäärän. Aineistona käytetään Suomen Salibandyliiton Itä-Suomen miesten 3. divisioonan toteutuneita sarjoja, joiden sarjajärjestelmä on laajasti käytössä Salibandyliiton harrastesarjoissa. Malli onnistui jokaisella kaudella vähentämään kohdefunktiona ollutta kokonaismatkustusta toteuneisiin otteluohjelmiin verrattuna. Vertailussa huomattiin myös, että kohdefunktion arvo käsin tehdyissä otteluohjelmissa vaihteli huomattavasti. Mallin ratkaisut hieman syrjivät muista erillään sijaitsevia joukkueita. Lisäksi ratkaisin ei aina osoittanut ratkaisun optimaalisuutta, mutta pääsi kuitenkin hyvin lähelle optimaalista ratkaisua joka kerta. Optimointimallin ratkaisut voivat olla hyödyksi otteluiden asettelussa, mutta mallin suorituskyvyssä on kehitettävää.
  • Peitelauseet ja maksimaalifunktio metrisissä avaruuksissa
    (2025-02-21) Kainomaa, Toni
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Tässä työssä esitetään ja tutkitaan peitelauseita, sekä Hardy-Littlewoodin maksimaa lifunktion rajottuneisuutta. Ensimmäisenä käydään läpi metriset mitta-avaruudet ja tarvittavat määritelmät. Seuraavaksi määritellään 5B-peitelause ja Vitalin peitelause, joita tarvitaan maksimaalifunktion tutkimiseen. Lisäksi esitetään todistus Lebes guen differentoituvuusteorialle käyttäen apuna Vitalin peitelausetta. Viimeisenä määritellään Hardy-Littlewoodin maksimaalifunktio ja sen oleellisia ominaisuuksia sekä käydään läpi lyhyesti maksimaalifunktio myös metrisen avaruuden ulkopuolella. Lopuksi tutkitaan maksimaalifunktion rajottuneisuutta.
  • Computational performance assessment of the GPU- accelerated LP-solver cuPDLP-C
    (2024-10-25) Ruotsalainen, Pyry
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Linear programming (LP) is one of the most essential modeling and solution methods in applied mathematics. It is a method for finding the best possible decisions maximizing some objective function when constraints and objective function are linear. Since the development of the method in 1947, many solutions have been developed to the problem. One of these approaches is PDLP, which is a first-order method for LP-problems. It is the first linear programming algorithm to benefit from graphical processing units (GPU), enabling significant potential for parallelism compared to central processing unit (CPU) -based solvers. One such solver instance developed for GPUs is cuPDLP-C. This thesis studies the computational performance of the GPU-accelerated LP-solver cuPDLP-C for a set of 23 different large-scale reference problems. Computational efficiency is compared to both the simplex method and the interior point method for the same problem. In addition, two different hardware options are used to evaluate the effect of hardware capabilities on computational efficiency. The solvers used in the thesis have been developed by HiGHS and source for the reference problems is Mittelmann's benchmark set. Reference problems are large-scale linear, stochastic, or relaxed mixed-integer programming problems. Aalto Triton is used as a computational platform for computations. The thesis shows that most of the problems can be solved more efficiently using cuPDLP-C as a solver. However, deviation in the solution times differs significantly. Some of the problem instances requires only a few percent of the time CPU-based solvers are used, but for some problems, the solution time is tens of times greater.
  • Poliittisten intressien tuomat haasteet julkisten organisaatioiden strategiaprosesseihin
    (2025-02-17) Hoisko, Aaro
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Tämä kandidaatintutkielma tarkastelee poliittisten intressien tuomia haasteita julkisten organisaatioiden strategioihin. Tutkielmassa analysoidaan ensin julkisen ja yksityisen sektorin toimintaympäristön eroja strategiaprosesseissa. Tämän jälkeen, hyödyntäen case-esimerkkejä ja aiempaa tutkimusta, tunnistetaan konkreettisia seurauksia, joita poliittisen prosessin ja managerialismin, jonka työkaluna strategia toimii, yhdistäminen aiheuttaa. Tuloksena löydettiin kolme keskeistä seurausta: ylhäältä-alas etenevä strategiaprosessi, konfliktien välttämisen sekä julkisesti näkyviin ratkaisuihin keskittyminen. Ylhäältä alas -strategiaprosessi maksimoi poliittisten toimijoiden kontrollin julkisista organisaatioista, mutta samalla se rajoitti alhaalta ylös -lähtevää ideointia ja henkilöstön osallistamista. Lisäksi poliittisille toimijoille oli epämiellyttävää ja viestinnällisesti haastavaa tukea strategioita, jotka korostivat selkeästi joidenkin asioiden matalampaa prioriteettia. Tämä johti abstrakteihin ja osin hankalasti toteutettaviin strategioihin. Kolmanneksi poliittiset toimijat suosivat strategisia tavoitteita, jotka olivat äänestäjille helposti havaittavia, konkreettisia ja nopealla aikataululla saavutettavissa. Toisaalta tutkielmassa myös havaittiin, että abstraktit strategiat saattavat olla ainut tapa sitouttaa organisaatio ja poliittiset toimijat strategiaan.
  • Johtamiskäytäntöjen muutos yrityksen kasvun aikana
    (2025-02-15) Varjonen, Matias
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Johtamiskäytäntöjen muutokset yrityksen kasvun aikana eivät ole pelkästään väistämättömiä vaan myös dynaamisia prosesseja. Perustajan ja yrityksen johdon on kyettävä tasapainottamaan alkuvaiheen ketteryys ja laajentuvan organisaation tarvitsema rakenteellisuus. Kasvuyritysten menestykseen vaikuttaa merkittävästi se, kuinka hyvin ne kykenevät siirtymään "perustajamoodista" hallitumpaan "johtajamoodiin" ilman, että menetetään alkuperäistä selviytymisen kulttuuria ja innovatiivisuutta. Tämä tasapaino on avainasemassa, kun yritys laajenee ja pyrkii säilyttämään kilpailukykynsä dynaamisessa liiketoimintaympäristössä. Alkuvaiheen kasvuyrityksissä johtamiskäytännöt nojaavat perustajan identiteettiin ja suoraan johtajuuteen. Kasvun aikana muodostetaan ensimmäisiä rakenteita ja siirretään operaatioiden vastuuta pois perustajalta. Organisaatiorakenne alkaa monimutkaistumaan ja hierarkia lisääntyy. Vakiintuneessa yrityksessä painotus on itseohjautuvuudessa. Suurin syy johtamiskäytäntöjen muutokselle on se, että kasvavien resurssien ja henkilöstön hallinta vie paljon aikaa ja omia resursseja.
  • 3D konvoluutioneuroverkkojen soveltamisesta piikiekkoaineiston analyysissä
    (2025-01-28) Pajunen, Otto
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    MEMS-piikiekkojen manuaalinen laadunvalvonta on työlästä ja altista ihmisen tekemille virheille. Lähes jokaisessa teollisessa prosessissa valmistetussa piikiekossa havaitaan ainakin muutama neliömikrometrien kokoinen vika. Piikiekossa on yli 3300 anturia, jotka sahataan erilleen vasta valmistuksen jälkeen, joten satunnaiset anturikohtaiset viat eivät vielä tarkoita, että koko komponentti olisi viallinen. Tämän kandidaatintutkielman tavoitteena on luoda Murata Electronics Oy:n toimeksiannosta pohjaa ratkaisulle, jossa piikiekot esitetään kaksi- tai kolmiulotteisina vektoreina niiden pääpiirteet säilyttäen. Piikiekkoaineiston ulottuvuuden alentaminen tehdään pääkomponenttianalyysillä (PCA) sekä 3D konvoluutioneuroverkosta (CNN) eristetyllä enkooderilla, ja saatuja tuloksia vertaillaan. Alempiulotteinen esitys mahdollistaa piikiekkojen vertailun tulkitsemalla kuvaa, jossa samankaltaiset piikiekot ryhmittyvät. Tutkielmassa halutaan myös selvittää, kuinka teollista aineistoa tulee esikäsitellä parhaan tuloksen saamiseksi. Aineiston esitys alemmassa ulottuvuu dessa pyritään klusteroimaan todenmukaisesti, eli ryhmittelemään ohjaamattomasti piikiekkojen kategorioihin. Kun laadunvalvonta saa tuekseen piikiekon pääpiirteitä kuvaavan vektorin, piikiekkoa voidaan arvioida tukeutuen menneisyydessä valmistettujen piikiekkojen vektoritietokantaan. Tarkka viantunnistus johtaa nopeampiin jatkotoimenpiteisiin, jotka tukevat koko tuotantolinjaa. Tulosten perusteella molemmat mallit ulottuvuuden alentamiseen hukkasivat paljon tietoa. Pääkomponenttianalyysin lineaarinen piirteiden muunnos todettiin epätarkaksi ja metodi hylättiin. Enkooderi löysi aineistosta epälineaarisia riippuvuuksia ja onnistui erottelemaan joitakin piikiekkojen valmistusvaiheen yleisvikoja. Enkooderin todettiin olevan herkkä, sillä sen tekemässä muunnoksessa oli selkeitä eroja konvoluutioneuroverkon koulutuskertojen välillä. Stabiilimman mallin saavuttamiseksi tarvitaan merkittävästi enemmän dataa CNN:n koulutusvaiheeseen. Klusterointi oli liian yleistävää, mutta sen tulos on hyödyllinen todellisten ryhmittymien manuaalisessa etsinnässä.
  • Fabricating Flexible Thermoelectric Generators using Nitrogen-doped Single-walled Carbon Nanotubes
    (2025-01-15) Gupta, Om
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    This study focuses on the fabrication and characterization of flexible thermoelectric generators (TEGs) using nitrogen-doped single-walled carbon nanotubes (N-SWCNTs). N-SWCNT films were synthesized using Floating Catalyst Chemical Vapor Deposition (FC-CVD) with acetonitrile and pyridine as precursors and integrated into TEGs. The optimized TEG design enhances performance and simplifies electrical connections compared to conventional designs. Characterization techniques, including UV-Vis spectroscopy, transmission electron microscopy (TEM), and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), confirmed the diameter, nitrogen content, Seebeck coefficient, and resistivity of the N-SWCNTs. The results highlight the potential of N-SWCNT-based TEGs for flexible electronics applications.
  • Incremental Structural Learning for Noisy Quantum Simulations of Tavis-Cummings and Heisenberg Spin Chain Systems
    (2024-12-27) Paz Ramos, Daniel
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Digital quantum simulation (DQS) provides a powerful polynomial-time method for studying the dynamics of quantum systems, which would otherwise require exponential runtime on classical hardware. However, near-term noisy intermediatescale quantum (NISQ) hardware introduces challenges such as significant gate errors, limited qubit counts and constrained two-qubit gate connectivity. These limitations necessitate the development of noise reduction techniques, such as quantum error mitigation (QEM) techniques and variational quantum algorithms (VQAs). This thesis evaluates the performance of incremental structural learning (ISL), a VQA-based noise reduction approach for Trotterised time evolution, and compares it to zero noise extrapolation (ZNE) across two physical models: the Heisenberg Spin Chain (HSC) and the Tavis-Cummings model (TCM). Quantum circuits were simulated using a noise model inspired by real NISQ hardware, implemented in IBM Qiskit, with optimisation routines applied to enhance circuit fidelity. The findings reveal that ISL outperforms ZNE and plain Trotterisation in HSC systems, leveraging the near-uniform coupling patterns of the Hamiltonian to provide with effective ansatz construction. This advantage persists even with the increased circuit depths introduced by Trotter steps, which pose significant challenges for alternative methods. In contrast, ISL underperforms in TCM systems, where the star-like coupling topology complicates the optimisation of the ansatz, leading to lagging time evolution curves and overall reduced accuracy. Overall, this thesis highlights the potential for ISL to enhance noisy quantum simulations, particularly in systems with uniform Hamiltonian coupling topologies, while identifying areas for improvement in its optimisation process, such as refined layer selection. Future work should explore the application of ISL to systems with more complex interaction patterns, real quantum hardware with constrained connectivity, and its performance relative to alternative noise reduction protocols tailored to time evolution.
  • Women Leadership in Computing-related Areas
    (2024-12-18) Puhakka, Noora
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    This thesis explores the reasons behind women’s low participation in computing-related leadership positions and possible solutions to increase women’s participation in it. According to the newest statistics, only 14% of all leadership positions in Computing are held by women. However, women hold about 25% of all Computing-related jobs, which means that the representation of women in leadership positions is significantly lower. This thesis is a literature review that uses the methods of a systematic literature review, but does not perform a full systematic literature review. The aim of this thesis is to find all available information on the topic, and to summarize and analyze it as comprehensively and objectively as possible. 25 studies were selected for this thesis, and data was collected from them using the research questions. The factors affecting the low number of women found in the studies can be categorized into Cultural Barriers, Organizational Barriers, and Social and Inherent barriers. Cultural barriers highlighted the issues of undervaluing Women’s contributions, barriers in a leadership roles and discrimination. Organizational barriers highlighted the problems in promotion and hiring processes. Social and Inherent barriers highlighted the issues of work-life balance, work schedule flexibility and inherent reasons. The solutions to increase the number of women in leadership positions can be categorized into Supporting Career Development, Developing Organizational Processes, Reducing Cultural Challenges and Supporting and Inspiring Women. The most important solutions in Supporting Career Development were mentoring and training women for leadership positions. The most important solutions in Developing Organizational Processes were ensuring equal treatment of employees and highlighting the role of women in the organization. In Reducing Cultural Challenges, the most important solution was changing the organization’s culture and values to be more equal. The most important solutions in Supporting and Inspiring women were supporting women in their personal lives and careers, and inspiring them to take on leadership roles. The studies reviewed in this thesis identified many reasons for the low number of women in leadership positions. However, the studies did not mention as many solutions to increase the representation of women, having only 63 solutions compared to 90 challenges. Due to the nature of this thesis, it can therefore be assumed that there is not as much research on how to increase the number of women as there are about the barriers that keep them away from the leadership positions. In addition, the solutions focused mainly on supporting women, rather than solving the identified challenges on an individual or organizational level.
  • Runkojuosteettomien DNA-nanorakenteiden suunnittelu
    (2024-12-17) Ylimaula, Aaro
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Tämä kandidaatintutkielma käsittelee runkojuosteettomien DNA-nanorakenteiden suunnittelua ja niiden eroa runkojuosteellisiin DNA-nanorakenteisiin. DNA-nanoteknologia on syntynyt 1980-luvulla ja yksi merkittävimmistä tekniikoista on Paul Rothemundin DNA origami. Tämä kandidaatintutkielma keskittyy erilaiseen suunnittelutapaan, jossa ei käytetä runkojuostetta. Kandidaatintutkielman tavoitteena on esitellä DNA-nanoteknologian perusteita ja erityisesti runkojuosteettomien DNA-nanorakenteiden suunnittelumenetelmiä. Kirjallisuuskatsauksen avulla tarkastellaan kuinka näitä rakenteita luodaan ja mitä etuja näillä on. Runkojuosteettomien rakenteiden suunnittelun kehitys voi mahdollistaa suurempien DNA-nanorakenteiden luomisen, kun runkojuosteellisten rajoitteet poistuvat. Tutkielmassa esitellään myös DNA:n rakenne, runkojuosteellisten DNA-nanorakenteiden valmistus sekä vertaillaan runkojuosteellisten ja runkojuosteettomien ominaisuuksia.
  • Literature Review of Deep Learning in Medium Range Weather Forecasting
    (2024-12-13) Nguyen, Phuong
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Weather forecasting is essential for many industries, informing decisions that safeguard operations, resources, and public safety. For decades, Numerical Weather Prediction (NWP) models-sophisticated simulations based on atmospheric physics-have served as the principal instruments for producing forecasts. Nonetheless, these models need considerable computer resources and have intrinsic limits associated with the chaotic characteristics of the environment. Consequently, deep learning (DL) has arisen as a viable data-driven alternative, proficient at identifying intricate patterns from extensive datasets and occasionally attaining predictive accuracy comparable to traditional numerical weather prediction (NWP) techniques. This thesis offers a literature analysis of the utilization of deep learning models in medium-range weather forecasting (about three to ten days). The analysis examines their precision, computational efficiency, and applicability in comparison to conventional NWP models. Results indicate that some deep learning models can either surpass or equal the accuracy of conventional numerical weather prediction methods at particular lead times, provide lower computing expenses, and enable expedited inference. However, problems concerning the method remain, including data quality standards, interpretability concerns, difficulties in managing extreme occurrences, and model generalizability under fluctuating climate circumstances. The findings of this paper indicate that deep learning should be regarded as a supplementary method rather than a substitute for numerical weather prediction. The integration of deep learning approaches with physics-based modeling and enhanced data assimilation can increase forecasting capabilities. Future endeavors should concentrate on hybrid techniques that utilize the advantages of both methodologies, resulting in more resilient, accessible, and economical medium-range weather forecasting systems.
  • Investigating Feedback Types in Reinforcement Learning With Human Feedback
    (2024-12-13) Kokko, Egor
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Reinforcement learning (RL) has many applications ranging from video games to aiding in autonomous cars. However, RL has some challenges such as difficulties in defining a reward function in complex environments and inefficient learning. To address these challenges reinforcement learning with human feedback (RLHF) incorporates human knowledge in the feedback process. This thesis aims to analyse and compare common human feedback types by conducting a literature review of key studies and frameworks in RLHF. The feedback types that are discussed include comparative, attribute, scalar, visual and inter-temporal feedback types. Each feedback type is evaluated based on criteria such as frequency, consistency, informativeness, and cognitive burden.
  • Deep Learning in Modeling Complex Systems
    (2024-12-13) Kettunen, Roope
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    On many occasions, there arises a need to model complex system behavior to enable the management and/or inference of given systems. Common examples include managing resource efficiency and simulating security threats whose analysis is prone to immense complexity. For such tasks, traditional human-made mathematical models have been applied in the past, but these traditional approaches are becoming increasingly challenging to implement as system complexity grows. To overcome the rise in complexity, the application of deep learning methods has emerged as a solution. The aim of this thesis is to review applicable deep learning methods for complex systems modeling. After a review of the literature, there is evidence of an abundance of successful deep learning applications across a wide spectrum of fields. In particular, graph neural networks (GNNs) and attention mechanisms show high potential in weather prediction and other dynamic systems simulations. The ability of these methods to represent high-dimensional and non-linear input spaces justifies their application in complex systems scenarios. Even with these strengths, most GNN-based systems are still proofs of concept and highly tuned for single applications. Thus, this review points to the development of robust field- and problem-specific frameworks to overcome the uncertainty in method selection present in the current scene. For this task, the thesis provides a starting point of relevant research with methods applicable for the advancement of these frameworks.
  • Circadian Rhythms and Consequences of Their Misalignment
    (2024-12-07) Sclearuc, Marius
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Circadian rhythms represent sleep-wake cycles controlled by internal biological clocks, which influence physiological, behavioral and mental processes in most living organisms. Human circadian rhythms follow an approximately 24-hour pattern that is closely linked with the natural day-night cycle. The natural preference of an individual to sleep during certain times of the day is typically referred to as their chronotype. Over the years, later chronotypes have been correlated with conditions such as obesity, diabetes, insomnia, and depression. Lately, however, a growing body of evidence has suggested that the actual factor behind these conditions is the mismatch between chronotypes and social schedules. Later chronotypes are particularly susceptible to this misalignment due to the prevalence of morning-friendly schedules in most organizations and consequently are linked to poorer sleep and quality of life compared to early chronotypes. To this end, this thesis summarizes the existing literature on the correlations between circadian rhythms and health, aiming to uncover whether individuals could mitigate health vulnerabilities if given more control over their daily timetable. The results confirm that, at least to some extent, some of the health risks associated with later bedtimes are alleviated under flexible schedules. Nevertheless, more robust studies across the field are needed in order to reach a definitive conclusion.
  • Tekoälyn käyttöönoton mahdollisuudet tietotyöorganisaatioissa
    (2025-01-03) Lankinen, Elmeri
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Tekoälyn kyvykkyydet ovat kehittyneet huomattavasti lähivuosina, joka on herättänyt organisaatioiden mielenkiinnon tekoälyn käyttömahdollisuuksista ja käyttöönotosta. Tämä tutkielma tutkii tekoälyn kyvykkyyksiä, käyttömahdollisuuksia, sekä käyttöönoton mahdollisuuksia ja kriittisiä tekijöitä tietotyöorganisaatioissa perehtyen tarkemmin oikeusalaan. Tutkielma on luonteeltaan kirjallisuuskatsaus. Todettiin, että tekoälyn kyvykkyydet perustuvat tiedon esittämiseen, automaattiseen päättelykykyyn, koneoppimiseen ja luonnollisten kielten käsittelyyn. Käyttömahdollisuudet perustuvat pitkälti tekoälyn nopeuteen ja laajan tietomäärän analysointiin. Tekoäly on mahdollista ottaa käyttöön käyttämällä julkisesti saatavilla olevia malleja, muokkaamalla niitä, tai tekemällä oma tekoälymalli. Tekoälyn keskeiset kriittiset tekijät perustuvat organisationaalisiin, prosesseihin vaikuttaviin ja teknologisiin tekijöihin. Oikeusalalla tekoälyn käyttö on muita toimialoja nähden vähäisempää, mutta alalla käytetään silti laajasti tekoälyn perusmalleja vähäisellä muokkauksella ja käyttö perustuu pitkälti luonnollisten kielten käsittelyyn. Oikeusalalla merkittävimmät erot muihin toimialoihin on oikeusalan kulttuuri, konservatiivinen teknologian näkemys ja asiakaskeskeiset käyttömahdollisuudet. Löydösten mukaan tietotyöorganisaatioissa tekoälyn käyttömahdollisuuksilla on potentiaalia, mutta organisaatioiden pitää ratkaista keskeiset kulttuurilliset ja käyttömahdollisuuksista aiheutuvat haasteet.
  • Multi-objective Computing Cluster Scheduling and Resource Reservation Optimization
    (2025-01-08) Kyber, Valtteri
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Modern society is increasingly reliant on computing clusters that support contemporary applications such as artificial intelligence, cloud computing, and big data analytics. Clusters consist of interconnected servers that share tasks and resources. Managing these clusters requires intelligent strategies that balance performance and energy consumption. This is particularly crucial in large data centers, where energy consumption impacts both costs and the environment. This bachelor's thesis examines task scheduling and resource reservation in computing clusters. The study analyzes methods aimed at balancing performance, energy efficiency, and resource utilization, particularly in cloud and hybrid computing environments. The literature review addresses traditional methods, such as the round-robin technique, as well as more advanced approaches, including genetic algorithms. More flexible algorithms are especially suited for scenarios where task requirements and resource availability fluctuate, a common occurrence in modern clusters. Additionally, AI and machine learning-based approaches are explored. The findings demonstrate that simple methods are effective only under stable conditions, whereas more advanced techniques adapt better to dynamic environments. Genetic algorithms and particle swarm optimization are identified as particularly promising solutions.
  • Toimitusverkostojen merkitys kriittisen infrastruktuurin häiriönsietokyvyssä
    (2024-12-15) Doineau, Leo
     Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Viime vuosien kansainväliset kriisit ovat osoittaneet, miten äkillisesti kriittisen infrastruktuurin järjestelmiin nojaavat yhteiskunnan perustoiminnot voivat haavoittua. Kandidaatintyössä tutkitaan, kuinka Suomen kriittistä infrastruktuuria suojataan sääntelyn kautta ja kuinka kriittisten toimijoiden omat toimitusverkostot vaikuttavat infrastruktuurin suojaukseen sekä häiriönsietokykyyn. Työ on suoritettu kirjallisuuskatsauksena, jossa on hyödynnetty tieteellisiä vertaisarvioituja artikkeleita sekä lainsäädäntöä ja viranomaissuosituksia. Tutkimuksessa tarkastellaan myös lähemmin yhtä kriittisen infrastruktuurin sektoria: digitaalisen yhteiskunnan televiestintäverkkoja. Tutkimuksen tulokset osoittavat, että kriittisten toimijoiden tulee säännöllisesti arvioida ja tunnistaa riskejä toimitusketjuissaan sekä pyrkiä luomaan rakenteellisesti joustavaa toimitusverkostoa. Lisäksi havaittiin, että lainsäädäntö kriittisen infrastruktuurin osalta on Suomessa vahvasti murroksessa. Tulevissa tutkimuksissa olisi mielekästä tarkastella, kuinka päivitetty lainsäädäntö vastaa yhteiskunnan uusiin haasteisiin.