Forskningsinstitutet för informationsteknologi HIIT/BRU
Forskningsinstitutet för informationsteknologi HIIT (Helsinki Institute for Information Technology) är Helsingfors universitets och Tekniska högskolans gemensamma forskningsinstitut, vars syfte är att förstärka den strategiska forskningen inom datavetenskap samt att förbättra samarbetet mellan Helsingfors universitet och Tekniska högskolan. HIIT består av två enheter: den målinriktade forskningsenheten (direktör: Martti Mäntylä) som främst arbetar i samarbete med företag, och som främst fungerar i Tekniska högskolans utrymmen, samt den nya grundforskningsenheten (direktör: Esko Ukkonen).
I grundforskningsenheten (Basic Research Unit – BRU) arbetar omkring 50 forskare. Enheten arbetar främst vid institutionen för datavetenskap på det nya kampusområdet i Gumtäkt. En del fungerar i Tekniska högskolan utrymmen i Otnäs. I grundforskningsenheten utförs högklassig grundforskning inom datavetenskap i nära samarbete med andra vetenskaper och industriella tillämpningsenheter. Enhetens centrala forskningsområden är teori och tillämpning inom dataanalys, adaptiv databehandling och neuroinformatik.
År 2006 fortsatte användningen av mjukvaran ContextPhone, som visat sig vara en framstående innovation. Den fortsatta utvecklingen av mjukvaran har delvis överförts till ett företag som grundats av forskarna.
Inom fältet algoritmer för dataanalys färdigställdes flera olika studier som anknyter till t.ex. segmentering av datamängder, inre dimensionering och rekonstruering av ordning. Resultaten tillämpades inom bl.a. genetik och paleoekologi. Man startade ett samarbete med forskare vid MIT (professor Tommi Jaakkola).
Inom neuroinformatikgruppen fortsatte man utveckla metoden LiNGAM (Linear non-gaussian acyclic model). Metoden används för att finna kausalförhållanden mellan lineära datavariabler. Den utbyggdes för att kunna hantera vissa viktiga förhållanden: 1) vissa variabler observeras inte, eller 2) datapunkterna är dolda. Med Geoffrey Hintons (Toronto) grupp fann man intressanta samband mellan metoderna som de två grupperna har utvecklat.
Kontaktpersoner: professor Esko Ukkonen, akademiprofessor Heikki Mannila
Webbsida: http://www.cs.helsinki.fi/hiit_bru/ , http://www.hiit.fi/
Projekt
Nätverk och arkitekturer för proaktiva system - algoritmik
Software Platform and Component Environment for yoU
MobiLife - Mobile Life
Avancerad dataanalys inom seendeforskning
Statistisk modellering av bild- och videodata
Analys av oberoende komponenter och dess utvidgning
Beräkningsmetoder för analys av genomstruktur och –funktion hos däggdjur
APRIL II
Kontextigenkänning på basen av utvinning av användarens platsdata
Sökning av predispositionsgener i fall-kontrolldata
Publikationer
Buntine, W. & Jakulin, A.: Discrete component analysis. SLSFS 2005: Subspace, latent structure and feature selection. - Berlin : Springer cop. 2006. p. 1-33.
Flore´en, P. & Kukkonen, J. & Lagerspetz, E. & Nurmi, P. & Suomela, J.: BeTelGeuse : tool for context data gathering via BluetoothLinkit. Proceedings of the Second Workshop on Context Awareness for Proactive Systems. - Kassel : Kassel University Press 2006. p. 137-139.
Fortelius, M. & Gionis, A. & Jernvall, J. & Mannila, H.: Spectral ordering and biochronology of European fossil mammals. Paleobiology. Chicago , IL . 32 (2006): 2, s. 206-214.
Kaski, P. & Östergård, P.R.J. :Classification algorithms for codes and designs. Berlin : Springer, 2006, 412 p. Series: Algorithms and computation in mathematics.
Raento, M.: The data subject's right of access and to be informed in Finland : an experimental study. International journal of law and information technology. 14 (2006) : 3, p. 390-409.
Shimizu , S. & Hyvärinen, A. & Hoyer, P.O. & Kano, Yutaka: Finding a causal ordering via independent component analysis. Computational statistics & data analysis. - Amsterdam . 50 (2006)