Adaptive optics control using model-based reinforcement learning

Reinforcement learning (RL) presents a new approach for controlling adaptive optics (AO) systems for Astronomy. It promises to effectively cope with some aspects often hampering AO performance such as temporal delay or calibration errors. We formulate the AO control loop as a model-based RL problem (MBRL) and apply it in numerical simulations to a simple Shack-Hartmann Sensor (SHS) based AO system with 24 resolution elements across the aperture. The simulations show that MBRL controlled AO predicts the temporal evolution of turbulence and adjusts to mis-registration between deformable mirror and SHS which is a typical calibration issue in AO. The method learns continuously on timescales of some seconds and is therefore capable of automatically adjusting to changing conditions. (C) 2021 Optical Society of America under the terms of the OSA Open Access Publishing AgreementPeer reviewe

Modelling Sociocognitive Aspects of Students’ Learning

We present a computational model of sociocognitive aspects of learning. The model takes into account a student's individual cognition and sociodynamics of learning. We describe cognitive aspects of learning as foraging for explanations in the epistemic landscape, the structure (set by instructional design) of which guides the cognitive development through success or failure in foraging. We describe sociodynamic aspects as an agent-based model, where agents (learners) compare and adjust their conceptions of their own proficiency (self-proficiency) and that of their peers (peer-proficiency) in using explanatory schemes of different levels. We apply the model here in a case involving a three-tiered system of explanatory schemes, which can serve as a generic description of some well-known cases studied in empirical research on learning. The cognitive dynamics lead to the formation of dynamically robust outcomes of learning, seen as a strong preference for a certain explanatory schemes. The effects of social learning, however, can account for half of one's success in adopting higher-level schemes and greater proficiency. The model also predicts a correlation of dynamically emergent interaction patterns between agents and the learning outcomes. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.Peer reviewe

Formation of reciprocated appreciation patterns in small groups : An agent-based model

Peer reviewe

Jäljitettävyyttä ja vastuullisuutta palvelevan elinkaaripohjaisen ympäristötiedon hallintamallin määrittely ja käytön kehittäminen elintarvikeketjussa

HierarchyNet -loppuraportt

Turvemaiden digitaalinen kartoitus ja turvepeltolohkojen tunnistaminen

Maatalouden turvemaiden ilmasto- ja vesistöpäästöjen vähentäminen edellyttää turvepeltolohkojen tunnistamista, mutta maaperätieto ei ole ollut riittävän tarkkaa tähän tarkoitukseen. Raportissa esitellyn työn tavoitteena oli tuottaa tarkennettua paikkatietoa turvemaiden esiintymisestä ja paksuudesta turvepeltolohkojen tunnistamiseksi. Uusi paikkatietoaineisto turvemaiden esiintymisestä ja paksuudesta luotiin hyödyntämällä koneoppimismallinnusta. Mallinnus tehtiin Random Forest -menetelmällä. Turpeen esiintymistä selittäviksi aineistoiksi valmisteltiin 117 kpl koko maan kattavia satelliitti- ja lentoalustoilta mitattuja kaukokartoitusaineistoja ja geologista paikkatietoaineistoa. Koneoppimismallin opettamista ja testausta varten koottiin 3,5 miljoonaa maaperähavaintoa, josta 70 % käytettiin mallin opetukseen ja 30 % mallin riippumattomaan testaukseen. Mallinnuksessa ennustettiin turvepaksuusluokkien ≥ 10 cm, ≥ 30 cm, ≥ 40 cm ja > 60 cm esiintymistä 50 m × 50 m rasteriresoluutiossa ja ennusteet tuotettiin maankäyttömuodosta riippumatta kaikille maa-alueille. Malliennusteiden tarkkuus oli korkea. Turvepaksuusluokat pystyttiin erottelemaan muista maalajeista ja turvepaksuusluokista 89–96 % tarkkuudella. Tarkkuudet olivat korkeimmillaan ohuissa turvepaksuusluokissa ja hieman heikompia paksuissa luokissa. Maatalousmailla vähintään 30 cm paksun turvemaan alaksi arvoitiin 273 000 ha, mikä on noin 11 % maatalousmaa-alasta. Tästä pinta-alasta 73 % turvekerros oli > 60 cm. Saamamme arvio maatalousmaiden turvemaiden (≥ 30 cm) pinta-alasta on 8 600 ha suurempi kuin mitä mittakaavaltaan 1:200 000 maaperäkartasta voidaan arvioida. Peltolohkokohtainen tarkastelu osoitti, että turve-ennusteet mahdollistavat turvealan ja -paksuuden arvioimisen yksittäisillä peltolohkoilla. Esimerkiksi turvepeltolohkot, joilla on vähintään 50 % alastaan ≥30 cm paksu turvekerros, tunnistettiin yli 90 % tarkkuudella. Uusi paikkatietoaineisto Turpeen paksuus 1.0/2023 tarkentaa aikaisempaa tietoa turvemaiden esiintymisestä ja paksuudesta koko maassa. Aineiston luokittelutarkkuus ja alueellinen erottelukyky ovat olemassa olevia maaperäkartta-aineistoja parempia ja sen avulla tunnistetaan aikaisemmin kartoittamattomia turvemaita. Yleistarkkuusmetriikat raportoidaan jokaiselle luokittelulle erikseen ja epävarmuuksien hajautuminen on esitetty Random Forest -puiden yksimielisyyden avulla rasterisolukohtaisesti. Uudet turve-ennusteet tuovat uusia mahdollisuuksia maaperään ja maankäyttöön liittyvien toimintojen suunnittelun, ohjaukseen ja vaikutusten arviointiin, sekä tutkimukseen

Varaosasuunnittelu kriittisyysarviointia hyödyntäen

Tässä työssä selvitetään nykyisten varaosatietojen paikkansapitävyys sekä tarkastellaan niiden toimitusaikojen oikeellisuutta. Työ rajataan koskemaan vain a- ja b-kriittisiä laitteita. Alkutietojen selvityksen jälkeen jatketaan miettimällä varaosien varastoinnin tarpeellisuutta sekä varastoinnin sijaintia. Tarkoitus on optimoida varastojen koko vastaamaan oikeaa tarvetta, ei varastoida pelkästään varmuuden varalta. Osia on mahdollista säilyttää oman ja toimittajan varaston lisäksi myös UPM:n muilla tehtailla, mistä osan saa tarpeen mukaan. Kaikille varaosille on tehtävä hankintasuunnitelma, jonka mukaan toimitaan. Hankintasuunnitelma sisältää tiedon siitä, milloin osia tilataan lisää (esim. kun varastossa on vain tietty määrä osia) ja kuinka monta kappaletta. Kun päätökset varaosien sijainnista ja tarpeellisuudesta on tehty, on suunniteltava järkevä tapa hallita niitä SAP-ohjelmalla. Varaosien nimikkeiden linkitys on yksi osa tätä. Toimittajien varastoissa olevien varaosien hallintaa on mietittävä. Nykyisellään toimittajan varastossa olevien varaosien määrää ei löydä SAP:sta ja toimitusaikojen oikeellisuus on varmistettava.The work starts with finding out the present spare part information and checking if they are correct and delivery time is right. After checking the start information the work continues by considering storage, its location and need. The plan was to make storage match the need. It is possible to keep spare parts in own storage, suppliers storage or in another UPM factory. All parts need a procurement plan. That includes information about when to order more parts and how much. After the decision about storage and need of it planning can be started how to control parts with SAP-program. Linking of spare part titles is part of this. Supplier storages need more consideration. Presently there is no information about the amounts of spare parts of supplier in SAP and the delivery times must be confirmed

Complex Dynamic Systems View on Conceptual Change : How a Picture of Students’ Intuitive Conceptions Accrue From Dynamically Robust Task Dependent Learning Outcomes

Volume: 14 Host publication title: Proceedings of the Symposium on Complex Systems in Education Proceeding volume: 14Peer reviewe