[kand] Perustieteiden korkeakoulu / SCI

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

Browse

Recent Submissions

Now showing 1 - 20 of 4362
  • Yritysvastuun vaikutus kilpailukykyyn: Kannattaako vastuullisuus?
    (2024) Kivi, Sara
    School of Science | Bachelor's thesis
  • Use cases of vision language models in logistics
    (2025-12-14) Laurén, Jill
    School of Science | Bachelor's thesis
    As complexity rises in supply chain operations, increasing pressure is placed on the efficiency of inventory management and logistics operations. Yet current technology for tracking and tracing inventory faces notable constraints. While conventional methods such as RFID and barcodes are established solutions, they exhibit significant limitations due to the physical fragility of tags and a lack of process standardization. Here, Vision Language Models (VLMs) offer a potential solution as inventory can be identified and objects can be tracked based on optical properties without the need for physical identifiers. This thesis evaluates the technical and economic feasibility of implementing VLMs in logistics by comparing them against state-of-the-art, conventional methods. The study utilizes a literature review combined with a critical application analysis of two distinct logistics environments: dynamic construction sites and autonomous grocery retail. The findings indicate that VLMs are most technically viable in dynamic, unstructured settings, such as construction, where they overcome physical tag limitations and leverage zero-shot capabilities to identify novel items. Conversely, in environments requiring persistent item-centric tracking or end-to-end traceability of items, conventional methods remain superior in terms of cost and reliability due to the high computational expense and accuracy limitations currently inherent in VLMs. Additionally, while fully autonomous implementation is currently often economically unviable, hybrid or semi-automated implementation modes, such as single-image processing or complementary technology can effectively contain costs while delivering significant operational value.
  • Turning proprietary data into competitive advantage: A literature review on Modular Retrieval-Augmented Generation and knowledge creation
    (2025-12-12) Nilsson, Victor
    School of Science | Bachelor's thesis
    Proprietary data has become an increasingly important strategic asset for firms as it contains valuable and rare knowledge that is difficult to imitate. By extracting this knowledge and combining it with the expertise of employees, the employees become more informed and efficient. This increase in efficiency and more informed decision-making across the organisation can provide a competitive advantage. However, many firms struggle with this transformation and risk losing the potential advantage. Retrieval-Augmented Generation (RAG), which is a system that leverages Large-Language Models (LLMs) to generate knowledge grounded in proprietary data has emerged as a potential solution. However, traditional Retrieval-Augmented Generation rely on rigid architectures, limiting the scalability and adaptability that is important for sustaining an advantage. To address this challenge, the Modular RAG framework has been developed. The Modular RAG framework modularises the architecture and incorporates an orchestration module to enhance the scalability, maintainability, and adaptability of RAG systems. Through a theoretical synthesis of the RBV, the KBV, dynamic capability theory, and recent RAG literature, this thesis show how Modular RAG can support competitive advantage by making knowledge accessible to employees while offering a dynamic and scalable solution. The analysis then identifies three conditions required for the Modular RAG system to work as a leverage for competitive advantage: efficient data governance, active organisational use, and continuous module development. Additionally, the implications and key considerations for organisational implementation are examined. This thesis contributes with a theoretical foundation for understanding how Modular RAG functions as a strategic capability and discusses possibilities for future empirical research.
  • Utilizing consumer wearables for detecting perimenopause symptoms
    (2025-12-14) Salonen, Oona
    School of Science | Bachelor's thesis
    This bachelor’s thesis examines, from a user-centred perspective, whether widely available consumer wearable health technologies, such as smartwatches and smart rings, could be used for detecting and monitoring perimenopausal symptoms, and what kinds of challenges are associated with this. The thesis has been carried out as a literature review and focuses on existing consumer devices and their features, leaving new technologies outside the scope. Half of the population will experience menopause at some point in their lives, and numerous symptoms associated with perimenopause can impair quality of life and are linked to negative feelings and attitudes related to expectations of womanhood, yet many still do not receive sufficient information or support. Mental health risks and psychological symptoms related to perimenopause have not been studied sufficiently, which highlights the need for methods for early identification. At present, consumers mainly have access to symptom-tracking tools that require manual entry, and adopting these tools requires a prior assumption or knowledge of perimenopausal status. The thesis evaluates the potential of physiological measures recorded by consumer health technologies to serve as parameters for the detection of perimenopausal symptoms. In addition, it highlights the role of user-centred design in developing new health-technology solutions and discusses possible issues related to data security and medicalization. The findings of the literature review suggest that consumer wearable technology tracks biometric variables that could be used for the early detection of perimenopausal symptoms, but extensive further research is needed both on how such monitoring could be implemented and on how these solutions could be used in healthcare.
  • Lisäävän valmistuksen kustannusarviointi
    (2025-12-14) Lehtikuja, Niilo
    School of Science | Bachelor's thesis
    Additive manufacturing (AM) is a group of modern manufacturing technologies that are defined by being layered manufacturing done directly from a digital mod-el. In the last 40 years AM has emerged as a completely new way of manufacturing to accompany two thousand years old categories of manufacturing, subtractive manufacturing and form-based manufacturing. The main characteristics of AM are the easy manufacturing of complex geometries and its strong linkage to highly automatized digital manufacturing environments. Because of the relative recentness of AM, the accumulated knowledge about it in industry is relatively low. This is one of the key hindrances for wide-spread industrial AM usage. AM related research and its usage have increased exponentially in the last 15 years, which indicates that the need for knowledge of AM is going to increase in the future. One of the unique characteristics of the costs of AM is the manufacturing volume that each AM machine has. From the cost perspective, the optimal usage of this volume is a critical factor in many AM technologies. In addition to this and other special technical characteristics that define the costs of AM, they might also differ greatly further away from direct manufacturing costs. Such cost drivers include lifecycle costs and logistics costs. Design costs of AM differ also from the equivalent costs of traditional manufacturing. AM enables a significantly streamlined design process that leads to faster product development and faster time-to-market. One of the main aspects slowing down the adoption of AM in industry is the high equipment costs that can climb to millions. The equipment cost is however highly variable between different AM technologies. The aim of this bachelor’s thesis is to give the reader a clear image of the most important characteristics of AM from technical and cost perspective, in the form of a literature review. This thesis emphasizes the relative differences between AM and traditional manufacturing methods, because this will give a clear point of comparison for a reader that has prior knowledge of manufacturing.
  • Electrical characterisation of nano textured avalanche photodiodes
    (2025-12-12) Railo, Elli
    School of Science | Bachelor's thesis
    Photodiodes are semiconducting photodetector devices with a principle function of converting incident electromagnetic radiation, i.e. photons, into a detectable current output. The phenomena occurs as a result of the photoelectric effect. The structure of the components consists of layers differentiated by their doping profiles, in order to construct a p-n junction. An electric field is formed over the junction, to enable the separation of electron-hole pairs generated by the photoelectric effect. A specific type of photodiode under inspection in this BSc thesis is a silicon-based avalanche photodiode (APD). APDs are photodiodes that are able to provide high signal amplification or gain under reverse-bias voltages, due to their internal structure. Important parts of the components are an absorption layer and a depletion or avalanche layer. The gain of the component is achieved by the avalanche effect occurring in the depletion layer. The effect consists of a series of impact ionizations, caused by collisions between mobile electrons and atoms in the lattice structure of the component. Its strength is proportional to the energy of the electrons, thus the energy of the absorbed photons. Reflection of incident radiation at the surface reduces the efficiency of an avalanche photodiode. Currently, anti-reflective coatings are often used to minimize this loss. In this thesis a proposed alternative solution, an etched silicon surface nano texture, is investigated. The aim is to assess the functionality of this proposed alternative using current-voltage (IV) and external quantum efficiency (EQE) measurements in order to determine if the components under investigation display the properties of a functioning APD, and whether or not the light reflection is controlled and minimized. The two types of measurements are conducted to investigate parameters that characterize the performance of the APDs and provide insight on the gain and efficiency of the components. The parameters measured are the dark current, the photocurrent, the gain, the responsivity, and the quantum efficiency. Data processing and analysis revealed that the components were functional APDs and provided a gain to the photocurrent as a result of the avalanche effect. The calculated quantum efficiency at a zero bias reached photoconversion capabilities up to 97\%, which suggests that the developed solution to minimize the loss in efficiency due to reflection at the surface is successful.
  • Suomen velkaantuminen
    (2025-12-14) Leino, Iiris
    School of Science | Bachelor's thesis
    The aim of this bachelor’s thesis is to examine the effects of Finland’s government debt and to assess whether Finland’s current debt development can be considered harmful. The study was conducted as a literature review utilizing peer-reviewed scientific articles as well as statistical and analytical reports on Finland’s debt situation. The review focused specifically on Finland’s government debt, but public debt was also considered in order to use international studies and enable comparison. The topic is timely because Finland’s debt-to-GDP ratio has been increasing for a long time, and there is active debate about the sustainability of public finances. The findings show that government debt has both positive and negative effects. Positive effects include the use of borrowing as a tool for smoothing economic cycles and the possibility to finance investments that strengthen productivity and economic growth. The negative effects are mainly linked to rising debt-servicing costs, the negative influence of a high debt-to-GDP ratio on economic growth, and weaker economic resilience. The impact of debt accumulation depends largely on whether borrowed funds are used for investments that support future growth or for permanent consumption spending. The results suggest that Finland’s continued increase in the debt ratio, together with slow economic growth, creates significant risks for the long-term sustainability of public finances.
  • Virtuaalijohtamisen vaikutukset psykologisiin perustarpeisiin ja motivaatioon
    (2025-12-12) Kääriäinen, Selma
    School of Science | Bachelor's thesis
    This bachelor's thesis examines the connection between virtual leadership and Ryan and Deci's (1980) self-determination theory. The thesis was carried out as a literature review. The aim of the thesis is to determine whether there is a connection between virtual leadership and self-determination theory, and if so, how virtual leadership affects motivation and the fulfillment of the basic psychological needs determined by the theory. The aim of the thesis is also to suggest ways in which a manager can increase employee motivation and well-being by utilizing knowledge about the basic psychological needs. Studies in this field show that the challenges of virtual work and its leadership are insufficient quantity and quality of communication, isolation and weak team cohesion, and the difficulty of leadership style selection. The key finding of this study is that these challenges largely lead to these three basic psychological needs (autonomy, relatedness and competence) not being met. When the needs are not met, the employee's motivation, well-being, work performance and commitment to the organization weaken. From a leadership perspective, it would therefore be important to provide support in meeting the needs, for example by enabling sufficiently frequent and rich communication and by giving virtual workers the opportunity to work more flexibly. In conclusion, it can be stated that there is a clear connection between virtual leadership and self-determination theory. It can also be stated that virtual leadership has a great significance for the basic psychological needs and motivation. In order for a virtual worker to achieve the highest possible motivation, good work performance and well-being at work, the manager must take into account in their leadership style the fulfillment of the needs for autonomy and relatedness in particular.
  • Asiakaspysyvyyden muodostuminen ja strateginen kehittäminen B2B-SaaS-liiketoiminnassa
    (2025-12-11) Heikkinen, Alina
    School of Science | Bachelor's thesis
    Tässä kandidaatintyössä selvitetään asiakaspysyvyyden muodostumiseen vaikuttavia tekijöitä sekä asiakaspysyvyyden kehittämisen strategioita B2B-markkinoilla SaaS-palveluiden osalta. Pilvipalvipalveluihin perustuvat SaaS-palvelut ovat muokanneet järjestelmäsovellusten markkinaa perusteellisesti. Asiakkaille palvelun käyttöönotto tapahtuu matalalla kynnyksellä ilman suurta investointia palvelun hankintavaiheessa. Koska palvelu jaetaan eri asiakkaille Internetin selaimen kautta, palveluntarjoajien on helppo skaalata asiakaskuntaansa nopeasti. Toisaalta asiakkaiden eli palvelun tilaajien säilyttämiseen on kiinnitettävä aiempaa enemmän huomiota. Asiakaspysyvyyttä on käsitelty kirjallisuudessa melko paljon, erityisesti asiakastyytyväisyyden näkökulmasta. SaaS-kontekstissa on kuitenkin vielä epäselvää, mitkä toimet mahdollistavat asiakkaiden säilyttämisen, sillä systemaattista ja empiiristä tutkimusta on rajallisesti. Aihe on hyvin ajankohtainen, sillä monet alan yritykset ovat sisällyttäneet asiakaspysyvyyden osaksi strategiaansa. Alalla on ymmärretty, että asiakkaiden säilyttämiseen pyrkivät strategiat ovat uusien asiakkuuksien hankintaan keskittyviä strategioita tuottavampia. Työssä selvitetään aluksi asiakaspysyvyyden muodostuminen, jonka jälkeen käsitellään aiemmassa kirjallisuudessa tunnistettuja asiakaspysyvyyden teorioita. Lopuksi perehdytään SaaS-liiketoiminnan strategioihin asiakaspysyvyyden näkökulmasta.
  • Syväoppimismenetelmät epidemiologisessa mallinnuksessa
    (2025-12-15) Egri, Imola
    School of Science | Bachelor's thesis
    Tämä kandidaatintyö on kirjallisuuskatsaus, jossa käsitellään syväoppimismenetelmiä taudin leviämisen mallintamisessa. Aineisto koostuu pääosin eri tahojen tutkimus- ja konferenssipapereista, joissa perehdytään tutkijoiden kehittämiin malleihin sekä mallien vertailututkimuksiin. Työssä keskitytään syväoppimismalleista erityisesti graafisiin neuroverkkoihin. Lisäksi työssä esitellään mekanistinen malli SIR sekä hybridimalleja, jotka integroivat sekä mekanistisia että syväoppimismenetelmiä. Työn tavoitteena on määrittää, mitä heikkouksia ja vahvuuksia erityyppisillä malleilla on ja minkälaisiin tehtäviin mallit soveltuvat. Työssä päätellään, että syväoppimismallien vahvuus on epidemioiden alueellisen leviämisen mallintaminen. Pelkät mekanistiset mallit perustuvat epärealistisiin oletuksiin, kun taas syväoppimismallit ovat huomattavasti joustavampia ja huomioivat ajan lisäksi myös muita dynaamisia tekijöitä, kuten ihmisten liikkuvuutta ja liikkuvuuden muutosta. Hybridimallit, jotka käyttävät sekä mekanistisia että syväoppimismenetelmiä, ovat parempia pidemmän aikavälin mallintamisessa. Mallit soveltuvat näin hyvin erilaisiin taudin leviämisen mallintamisen tehtäviin.
  • Uusi kokeellinen menetelmä elektroretinogrammin komponenttien eristämiseen
    (2025-12-09) Kuutti, Emma
    School of Science | Bachelor's thesis
    Verkkokalvo on hermokudosta, joka koostuu järjestyneistä kerroksista erilaisia hermosoluja. Valostimuluksen verkkokalvossa synnyttämän jännitteen rekisteröintiä kutsutaan elektroretinogrammiksi ja yksittäisiä, eri solujen aiheuttamia jännitteen muutoksia elektroretinogrammin komponenteiksi. Kolmea pääkomponenttia nimitetään a-, b- ja c-aalloiksi. Kaikkien verkkokalvon solujen merkitystä silmän toiminnassa ei vielä ymmärretä tarkasti. Lisäksi nykyisin ei ole menetelmiä yksittäisten komponenttien rekisteröimiseen, jotka eivät joko tuhoaisi tutkittavaa kudosta tai vaikuttaisi sen toimintaan kemiallisesti ja siten saatuihin tuloksiin. Siksi uuden menetelmän kehittäminen on tarpeellista. Työssä tutkittiin myös nestesuihkun mahdollisia sovelluksia kudosleikkeen tekemiseen, sillä uudenlaiseen elektroretinogrammin komponenttien eristämismenetelmään tarvitaan sagitaalileike verkkokalvosta. Kandidaatin työn rajallisuuden vuoksi kumpikin tutkimuksen kohteista jouduttiin rajaamaan teoreettiselle tasolle. Uudenlaiseen menetelmään tarvitaan sagitaalileike verkkokalvosta, joten ennen sen kehittämistä täytyy löytää menetelmä tarvittavan leikkeen tekemiseen, minkä vuoksi tutkimuksen painopiste siirtyi leikkausmenetelmien tutkimiseen. Mekaaniset leikkausmetodit aiheuttavat leikattavalle kudokselle mekaanista rasitusta. Lisäksi valmiit kaupalliset leikkauslaitteet eivät olleet täysin tarkoitukseen soveltuvia, minkä seurauksena ryhdyttiin pohtimaan nestesuihkun hyödyntämistä leikkeen tekemisessä. Työssä havaittiin, että ohuiden suihkujen ja kapeiden suuttimien tekeminen on haastavaa, mutta nestesuihkun kaventaminen ilmavirtauksella eli ilmalla fokusointi arvioitiin lupaavaksi menetelmäksi. Tässä menetelmässä ongelmaksi muodostuu leikkeen leikkaamiseen riittävän nestesuihkun nopeuden ja fokusoinnin yhteensopivuus, sillä fokusoivan ilman tulisi liikkua huomattavasti nestesuihkua nopeammin fokusoinnin onnistumiseksi. Kuitenkaan kumpikaan fluideista ei saisi virrata äänennopeutta nopeammin, jotta vältytään shokkiaalloilta, jotka häiritsevät suihkua. Tarvittavien nopeuksien suhteesta suurilla virtausnopeuksilla ei ole kuitenkaan tehty aikaisemmin tutkimuksia, joten se tulisi selvittää jatkotutkimuksissa.
  • Evasion attacks against on-device violent image classification deep learning models
    (2025-12-12) Shumilin, Anton
    School of Science | Bachelor's thesis
    Deep learning models can be effectively utilized in many applications, including the detection of violent images. Unfortunately, these models can be vulnerable to attacks that introduce imperceptible modifications to the image. Such attacks can cause misclassification, which may lead to inefficiencies in public safety and to the spread of violent content. However, despite the risks, the research comparing attacks on violence detectors is limited. This thesis explores a range of attacks applicable to the on-device violence classification task. It presents a literature review that identifies various types of attacks under the threat model tailored to the task and proposes a taxonomy of the attack methods based on their scenarios and generation principles. The review complements the taxonomy with the analysis of the attack differences and recent improvements. The review is supplemented by an experiment, which evaluates a subset of the discussed attacks on lightweight violence classification models. The experiment demonstrates a significant vulnerability of undefended models and illustrates the effect of various attack constraints on the imperceptibility and generation time.
  • Effects of oscillator count and frequency spread on critical dynamics in the hierarchical Kuramoto model
    (2025-12-12) Juurus, Kaarlo
    School of Science | Bachelor's thesis
    Understanding how critical-like dynamics emerge in large-scale oscillator models is central to linking computational models to neuronal synchronization phenomena observed in electrophysiological recordings of the human brain. This thesis investigates how the number of oscillators and the heterogeneity of natural frequencies modulate the emergence and form of critical-like dynamics in the hierarchical Kuramoto model. The model employed is a hierarchical extension of the classical Kuramoto model, implemented on a 100-node structural connectome derived from a real single-subject diffusion MRI dataset. Thus, the model mimics the modular organization observed in cortical networks. Using a KL-sweep approach over local and global coupling parameters (K, L), model synchrony was quantified using order and phase locking value (PLV), while criticality was quantified using mean detrended fluctuation analysis (DFA) scaling exponents. Increasing the number of oscillators systematically broadened and smoothed the critical ridge, as is consistent with previous literature, where larger oscillator counts suppressed finite-size effects, while smoothening the phase transition. Increasing frequency spread induced a clear positive shift of the phase transition along the K+L diagonal, demonstrating that with heterogeneity of natural frequencies, stronger coupling is required to achieve synchronization. However, the frequency spread simulations underlined sensitivity to frame alignment due to nonlinear curvature of the ridge at low L, high K areas. This behavior limited the interpretability of DFA threshold-based estimations of ridge width and prominence. These results represent how the number of oscillators and the frequency spread of natural frequencies effect the location and extent of the critical ridge in the hierarchical Kuramoto model. By identifying parameter ranges that reproducibly generate elevated DFA values, this thesis characterizes critical-like dynamics in a subset of the models parameter space, and supports the continued development of hierarchical oscillator models as tools for studying neuronal activity.
  • Mechanisms, efficiency and probabilistic accuracy of scalable prediction markets
    (2025-12-14) Bergring, Herman
    School of Science | Bachelor's thesis
    Prediction markets offer the potential to aggregate dispersed information into accurate, real-time probability estimates, yet their practical impact has historically been constrained by liquidity frictions and regulatory uncertainty. While foundational literature often proposes Automated Market Makers (AMMs) and scoring-rule mechanisms to address the thin market problem, modern scalable prediction markets such as Kalshi instead adopt the Continuous Double Auction (CDA) architecture familiar from traditional exchanges. This thesis validates the design principles of scalable prediction markets by comparing Kalshi’s market microstructure and institutional features against theoretical benchmarks for optimal information aggregation and efficiency. The analysis shows that for high-volume markets, CDAs outperform subsidized AMMs regarding cost efficiency and price discovery. The thesis argues that Kalshi approximates the theoretical optimum through institutional solutions, specifically CFTC-regulation and central clearing, which foster the liquidity necessary for efficiency. Empirically, Kalshi’s prices are suggested to be well-calibrated and capable of outperforming standard statistical forecasting models. Furthermore, the observed Favorite-Longshot Bias is reinterpreted as a structural liquidity premium induced by tick sizes and fees, rather than a behavioural failure. The thesis characterizes these market prices as “meta-signals”, wealth-weighted signals of all available information that are largely orthogonal to other data sources. Consequently, the thesis concludes that scalable prediction markets can transform collective beliefs into institutional-grade data products, providing reliable probabilistic inputs for financial hedging, strategic risk management and governance.
  • The state-of-the-art of visual deepfake detection
    (2025-12-11) Gefenitor, Rudolf
    School of Science | Bachelor's thesis
    Contemporary advances in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have enabled the creation of highly realistic synthetic deepfake media. While deepfakes could have their applications in educational and creative contexts, they also carry significant risks. Identity manipulation, disinformation, and the erosion of public trust are among the most serious potential consequences of deepfake abuse. This thesis provides a comprehensive review of the current state of deepfake detection research. It analyzes detection methods in terms of their architectural design and their assumptions about the generation techniques. It evaluates the reported benchmarking results in light of the characteristics of the datasets used in the experiments. The analysis reveals that most detection models are trained on large, synthetic, and homogeneous datasets, which greatly limits their generalization to real-world deepfakes. Due to strong assumptions that are embedded in the datasets and in the model architectures, no current method achieves robust and generalizable detection performance across diverse in-the-wild datasets and evolving generation techniques. The findings of this thesis emphasize the need for more representative, up-to-date datasets and highlights the importance of complementary approaches, such as watermarking, blockchain, and explainable AI.
  • Optimization opportunities in reinforcement learning fine-tuning of large language models
    (2025-12-08) Pesonen, Pekko
    School of Science | Bachelor's thesis
    Recently, Large Language Models (LLM) have seen success solving complex tasks requiring reasoning capabilities. Reinforcement learning fine-tuning has shown to be capable of training LLMs with the required reasoning capabilities to solve these tasks. RLFT enables models to learn from environmental feedback, but it introduces new system-level optimization challenges not found in traditional LLM learning. These challenges include the management of multiple heterogeneous models, larger context windows, environment management and workload scheduling. This thesis investigates these specific bottlenecks and evaluates the effectiveness of current solutions. Three state-of-the-art RLFT frameworks: HybridFlow, ROLL, and ASearcher, were analyzed, with a focus on their specific strategies for tackling these issues. The findings of this thesis indicate that recent innovations, such as flexible model placement and asynchronous execution, successfully mitigate key challenges in RLFT. However, we also show that many of the optimization strategies employed by these frameworks involve trade-offs between training speed, training stability and system complexity. Consequently, the thesis concludes that as model and environment complexity continues to grow, optimizing individual components may not be the end all be all, and future research should focus on holistic, whole-graph optimization strategies to ensure scalable and robust RLFT systems.
  • Tieto- ja viestintäteknologia-alan ympäristövaikutusten raportointi 2020-luvun EU-lainsäädännön kehityksessä
    (2025-12-06) Leistén, Oskar
    School of Science | Bachelor's thesis
    EU:n kunnianhimoinen vuoden 2050 ilmastoneutraaliustavoite edellyttää merkittävää määrää investointeja ilmastotoimiin yrityksissä ja muissa organisaatioissa. Vihreiden pääomien tehokas ohjautuminen aidosti kestäviin kohteisiin edellyttää luotettavaa tietoa ja sen kulkua kestävyysraportointiverkossa. EU on laatinut kestävyyttä koskevia säännöksiä nopeasti ja niitä on moninkertaisesti enemmän kuin muilla talousalueilla. Vuonna 2024 voimaan tullut kestävyysraportointidirektiivi CSRD edellyttää päästöjen raportoinnin ulottamista laajasti arvoketjuihin sekä tuo kestävyystiedot ensimmäistä kertaa taloudellisen tilinpäätösaineiston rinnalle ja varmennettavaksi. Muutos arvoketjun raportoinnissa koskee erityisesti ICT-alaa, jonka päästöistä ylivoimaisesti suurin osa syntyy arvoketjun kautta. Ensimmäiseksi tässä tutkielmassa on käsitelty uuden kestävyysraportointilainsäädännön taustalla olevia tavoitteita, lainsäädännön ja raportointistandardien keskeisimpiä muutoksia, nykytilannetta sekä suuntaa. Toiseksi tutkielmassa on käsitelty esimerkkinä ICT-alaa ja muutamaa esimerkkiyhtiötä ja tarkasteltu raportointikäytänteiden muutoksia intensiivisen ja nopean lainsäädäntömuutoksen murrosvaiheessa. Kirjallisuuskatsauksessa on havaittu, että ennen CSRD-aikaa yritysten päästölaskennassa ja raportoimisessa sekä niiden rajauksissa on käytetty lukuisia vertailukelvottomia standardeja. Standardien muutos on johtanut siihen, etteivät yritysten päästöjen muutokset ajan kuluessa ole enää vertailukelpoisia. CSRD on yhtenäistänyt käytänteitä, mikä osoittaa, että tarve direktiiville on ollut olemassa. Tutkielmassa on myös havaittu, että Euroopan komission uusimmat raportit CSRD:n heikosta totetumisesta ensimmäiseltä vuodelta ovat linjassa myös ICT-alan raporttien kanssa. EU-lainsäätäjä on vuonna 2025 perääntynyt CSRD:n alkuperäisen suunnitellun tiukentumisen aikataulusta ja suunnittelee sen soveltamisalan rajaamista henkilöstömäärän perusteella vain 10 %:iin niistä yhtiöistä, joita direktiivin piti alun perin koskea. EU:n ilmastotavoitteen kanssa on kiire, eikä epäröintiin ole aikaa. EU-lainsäädännöllä ei ole tällä hetkellä selkeää suuntaa, mikä itsessään ei ole tarkoituk-senmukaista ilmastotavoitteiden kannalta. EU-lainsäätäjän tulisi myös tutkia, onko henkilöstömäärän käyttäminen kriteerinä CSRD:lle ylipäätään tarkoituksenmukaista, kun esimerkiksi toimialakohtaiset päästöprofiilit ovat erilaisia.
  • Tekoäly ohjelmistotuotannon ja ohjelmistokehittäjien ammatillisen kehittymisen tukena
    (2025-12-16) Strang, Kasper
    School of Science | Bachelor's thesis
    Työn aiheena on tutkia tekoälyn hyödyntämisen nykytilannetta ohjelmistotuotannossa ja ohjelmistokehittäjien ammatillisen kehityksen tukena. Tutkimus on kirjallisuuskatsaus ja perustuu enimmäkseen ACM:n ja IEEE:n tietokannoista etsittyihin tekoälymateriaaleihin. Tämä vaatimus johtuu siitä, että materiaalien on oltava vertaisarvioituja. Näihin materiaaleihin on asetettu aikarajaksi noin kaksi vuotta tutkimuksen tuottamisesta. Lisäksi tutkimusten on oltava vähintään viisi sivua pitkiä. Nämä rajoitukset eivät kuitenkaan koske tekoälyn ulkopuolisia lähteitä eikä suurten kielimallien taustoja käsitteleviä materiaaleja. Tekoälyn hyödyntämisen nykytilanne ohjelmistotuotannossa on toiveikas monen onnistumisen jälkeen, mutta suurta läpimurtoa ei ole tapahtunut. Tekoäly kykenee tehostamaan usein ihmisten työtä erilaisten työkalujen ja automatisoitujen prosessien muodossa. Suurena ongelmana on tekoälymalliriippuvuus ja ratkaisujen pistemäisyys. Nämä ongelmat johtavat suuriin hallintakuluihin ja vaikeaan työkalujen sekä prosessien hallintaan. Läpimurto saavutetaan vasta, kun organisaatiot pystyvät siirtymään malliriippuvaisista pistemäisistä ratkaisuista muutamaan tekoälymalliin ja erityisesti vain muutamaan työkaluun. Harva tutkimus on kyennyt mittaamaan tekoälyn vaikutusta oikeassa käytössä keskittyen sen sijaan tutkimusympäristöihin. Tekoälyn hyödyntämisestä ammatillisen kehittymisen tukena ei löydy tällä hetkellä paljoa tutkimusta. Sen sijaan nykytutkimus keskittyy laajalti tekoälyn hyödyntämiseen koulutuksessa. Kuitenkin koodikatselmuksien tehostamista on tutkittu, missä on tapahtunut suurta menestystä. Tätä aihetta pitäisi tutkia tulevaisuudessa laajemmin, sillä jatkuvan oppimisen merkitys kasvaa nykyisellä tekoälyn aikakaudella.
  • Critical points of polynomials - Gauss-Lucas theorem and Sendov’s conjecture
    (2025-12-13) Flykt, Emil
    School of Science | Bachelor's thesis
    A fundamental property of polynomials is their critical points, which is a central tool used in analyzing these functions. A polynomial can be uniquely defined by its roots up to a multiplicative constant and, therefore, there is a strong connection between the critical points and the roots of a polynomial. In the first part of this thesis, we present the Gauss-Lucas theorem, which provides a bound for the convex set containing all the critical points of a polynomial. In addition, we give a full proof of the theorem and build an intuitive understanding of it by presenting the required theory of convex sets and by comparing the statement of the theorem to electric fields generated by point charges. In the second part of the thesis we take a closer look at a conjectured improvement of the upper bound of the distance between the roots of a polynomial and its critical points. This is formulated in what is usually called Sendov’s conjecture, also known as Illief’s conjecture in some texts. In practice, we look at a few well-chosen examples highlighting the conjectured behavior of the critical points and the roots. We also discuss recent developments in a potential full proof of the statement while showing that a potential proof or counterexample of the conjecture will require different methods from the ones currently used in proving the conjecture for special cases, such as for low-degree polynomials.
  • Bitumin vanhenemismekanismit ja elvytysprosessien arviointi FTIR-spektroskopialla
    (2025-12-22) Hautamäki, Miila
    School of Science | Bachelor's thesis
    Bitumi on asfalttipäällysteiden sideaine, jonka fysikaaliset ja kemialliset ominaisuudet heikkenevät ajan ja ympäristöolosuhteiden vaikutuksesta. Bitumin vanheneminen johtuu pääasiassa hapettumisesta, mikä lisää bitumin polaarisuutta ja vahvistaa asfalteenien välisiä vuorovaikutuksia. Elvyttämisen tavoitteena on palauttaa bitumin alkuperäisiä ominaisuuksia tasapainottamalla asfalteenien ja malteenien suhdetta ja vähentämällä hapettumistuotteita. Elvytetyn bitumin kemiallisia muutoksia voidaan havaita FTIR-spektroskopialla, mutta sen tarkkuus on rippuvainen näytteen valmistelusta ja tulosten tulkinnan ongelma on absorptiospektripiikkien epäselvyys ja päällekkäisyys. ATR-FTIR-tekniikka parantaa mittaustarkkuutta, mutta rajoittuu näytteen pintakerroksen analysointiin. Näiden rajoitteiden vuoksi FTIR-spektroskopioiden rinnalle tarvitaan laskennallisia menetelmiä, jotta monimutkaisten ja suurten spektridatojen tulkinta on mahdollista ja luotettavampaa. Monimuuttuja-analyysiä hyödynnetään FTIR-datan käsittelyyn ja bitumin kemiallisten muutosten luokitteluun. Koneoppimista ja data-analytiikkaa hyödyntävät esikäsittely- ja erottelumenetelmät parantavat dataa ja löytävät näytteiden väliltä korrelaatioita. Tutkimukset ovat hyötyneet monimuuttuja-analyysin käytöstä, sillä spektridatan matemaattinen tarkastelu on parantanut tulosten laajuutta ja tarkkuutta. Yleisesti menetelmän käyttö elvytetyn bitumin tutkimisessa on vielä varhaisessa vaiheessa ja saatavilla olevat tutkimusaineistot ovat pieniä, analyysimenetelmien valintaperusteet epäyhtenäisiä ja menetelmien toistettavuus puutteellisesti raportoitua. Kirjallisuuskatsauksen perusteella monimuuttuja-analyysillä on potentiaalia selittää elvytetyn bitumin monimutkaisia absorptiospektrejä, mutta tämänhetkinen tutkimusaineisto ei kata riitävästi erilaisia elvytin- ja bitumilaatuja. Tutkimuksissa käytettyjen analyysimenetelmien välille tarvitaan yhtenäisempiä käytäntöjä ja mahdollisia epäoptimaalisia menetelmiä pitäisi pysytyä välttämään tehokkaammin.