Tietotekniikan tutkimuslaitos HIIT/BRU
Helsingin tietotekniikan tutkimuslaitos HIIT (Helsinki Institute for Information Technology) on Helsingin yliopiston ja Teknillisen korkeakoulun yhteinen tietotekniikan tutkimuslaitos, jonka tavoitteena on tietojenkäsittelytieteen strategisen tutkimuksen merkittävä vahvistaminen sekä Helsingin yliopiston ja Teknillisen korkeakoulun yhteistyö. HIIT koostuu kahdesta yksiköstä: soveltavaa teollisuusyhteistyötä tekevästä tavoitetutkimusyksiköstä (johtaja Martti Mäntylä), joka toimii lähinnä Teknillisen korkeakoulun tiloissa Ruoholahdessa, sekä perustutkimusyksiköstä (johtaja Esko Ukkonen).
Perustutkimusyksikössä (Basic Research Unit – BRU) työskentelee noin 50 tutkijaa. Yksikkö sijoittuu pääosin tietojenkäsittelytieteen laitoksen tiloihin Kumpulan uudella kampuksella. Osa yksiköstä toimii TKK:n tiloissa Otaniemessä. Perustutkimusyksikkö tekee korkeatasoista tietojenkäsittelytieteen perustutkimusta tiiviissä yhteistyössä muita tieteitä ja teollisuutta edustavien soveltajatahojen kanssa. Yksikön keskeisiä tutkimusalueita ovat data-analyysin teoria ja sovellukset, adaptiivinen tietojenkäsittely ja neuroinformatiikka.
Vuonna 2006 jatkui merkittäväksi innovaatioksi osoittautuneen ContextPhone-ohjelmiston käyttö. Ohjelmiston jatkokehitys on osittain siirtynyt tutkijoiden perustamaan yritykseen.
Data-analyysialgoritmien alueella valmistui useita tutkimuksia liittyen esimerkiksi datajoukon segmentointiin, sisäiseen dimensioon ja järjestyksen rekonstruointiin. Tuloksia sovellettiin mm. genetiikkaan ja paleoekologiaan. MIT:n tutkijoiden (professori Tommi Jaakkola) kanssa aloitettiin yhteistyö.
Neuroinformatiikan ryhmässä jatkui LiNGAM (Linear non-gaussian acyclic model) –menetelmän kehitys. Menetelmä löytää jatkuva-arvoisten datamuuttujien välisiä kausaalisuhteita. Menetelmää laajennettiin eräitä tärkeitä käytännön tapauksia varten: 1) joitakin muuttujia ei havaita, tai 2) datapisteet kuuluvat piiloluokkiin. Geoffrey Hintonin (Toronto) ryhmän kanssa onnistuttiin löytämään uusia kiintoisia yhteyksiä kummankin ryhmän kehittämien menetelmien välillä.
Yhteyshenkilöt : professori Esko Ukkonen, akatemiaprofessori Heikki Mannila
Kotisivut : http://www.cs.helsinki.fi/hiit_bru/, http://www.hiit.fi/
Projektit
Proaktiivisten järjestelmien verkot ja arkkitehtuuri - Algoritmiikka
Software Platform and Component Environment for yoU
MobiLife - Mobile Life
Edistynyt data-analyysi näkötutkimuksessa
Kuva- ja videodatan tilastollinen mallintaminen
Riippumattomien komponenttien analyysi ja sen laajennukset
Laskennallisia menetelmiä nisäkkäiden genomin rakenteen ja funktion analysointiin
APRIL II
Kontekstin tunnistaminen käyttäjän tilannetiedon louhinnan avulla
Alttiusgeenien etsintä tapaus-verrokki-aineistoista
Julkaisuja
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).