Hyppää pääsisältöön

Ali Zarei

väitöskirjatutkija
Tampereen yliopisto
Sähköpostiosoiteali.zarei [at] tuni.fi
puhelinnumero+358503447193

Oma esittely

Olen insinööri viestintäjärjestelmien, sulautettujen järjestelmien, robotiikan, ohjelmoinnin ja tekoälyn aloilla.

Olen suorittanut elektroniikkatekniikan kandidaatin tutkinnon vuonna 2014 ja viestintäjärjestelmätekniikan maisterin tutkinnon vuonna 2018.

Jotkut tieteellisistä ja työkokemuksistani on lueteltu, kuten MTN-Irancellin 3G-verkon RF-optimoija Huawei Technologies Co. Ltd:ssä (elo 2016 - lokakuu 2017), sulautettu ohjelmointi Niroo Research Institutessa (elo 2018 - tammikuu 2019) ja toteutus Koneoppimisalgoritmit ja syväoppimisarkkitehtuurit (esim. DNN, CNN, DBN-DNN).

Henkilökohtaiset harrastukseni löytyvät aerobisesta urheilusta, soittimien soittamisesta, filosofiasta, psykologiasta ja ohjelmointista huvin vuoksi :)

Työtehtävät

Tutkimukset mikrorobotiikkaalustojen automatisoinnista, SD10 ja SD107b.

Osaamisalueiden kuvaus

- Kuvankäsittely ja konenäkö; Kuvadatan tehostaminen, kohteen tunnistus ja tunnistus.

- Kone- ja syväoppiminen; Perinteisten koneoppimis- ja syväoppimistekniikoiden käyttäminen todellisen datan (esim. anturidatan, kameran kuvien jne.) ennustamiseen, regressioon, havaitsemiseen ja tunnistusongelmiin.

- C/C++ ohjelmointikieli; Ohjelmointi sulautetuille laitteille, ohjaimille tai laitteistolle antureiden tietojen lukemiseen ja analysoimiseen tai toiminnon suorittamiseen.

- Python-ohjelmointikieli; Ohjelmointi tietojen käsittelyyn, analysointiin ja matemaattisten tekniikoiden, kuten aika- tai taajuus-aluemuunnosten, optimointiongelmien ja koneoppimisalgoritmien toteuttamiseen.

Tutkimustavoitteet

lisätä mikrorobottialustan suorituskykyä biopohjaisten kuitujen karakterisointiin

Tutkimuskohteet

- Automation

- Micro-robotics

- Image Processing, Machine Vision

- Machine Learning, Deep Learning

Tutkimusyksikkö

BioMediTech

Tieteenalat

- Image Processing, Machine Vision

- Machine Learning, Deep Learning

- Data Analysis

Tutkimusrahoitus

European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement No. 764713