Browsing by Author "Tulver, Kadi, juhendaja"

Now showing 1 - 8 of 8

Afektiivse seisundi mõju ootusest tingitud auditoorsele tajuillusioonile
(Tartu Ülikool, 2020) Puusepp, Adriana; Tulver, Kadi, juhendaja; Uusberg, Andero, juhendaja; Kolnes, Martin, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Käesoleva uuringu eesmärk oli vaadata, kas mängulise katsega õnnestub esile kutsuda tajupetet ning kas tajupetete esinemise sagedus on sõltuv osalejate afektiivsest seisundist ja individuaalsetest erinevustest. Selleks kombineerisime MID paradigma auditoorse tajukatsega ja viisime läbi mängulise katsega, kus sai võita erinevas koguses šokolaadi. Mängu abil saime manipuleerida afektiivse ergastuse ja valentsi taset. Valim koosnes 40 inimesest. Analüüsi põhjal saame öelda, et mängulise katsega oli võimalik suuremal osal katseisikutest kutsuda esile tajupetet, 36 osalejat 40st kuulis helitooni katsekordadel, kus tooni tegelikult ei esitatud. Seejuures ei tekkinud statistiliselt olulist seost tajupetete esinemissageduse ning afektiivsete seisundite vahel. Lisaks leidsime, et osalejad, kes vastasid, et nad on rohkem kuulnud illusoorseid helisid või kelle skisotüüpsuse skoor oli kõrgem, kuulsid ka katses rohkem illusoorseid helisid.
Generatiivsel tehisarul põhineva katsekeskkonna loomine veendumuste uurimiseks
(Tartu Ülikool, 2024) Ahvenainen, Marilin; Aru, Jaan, juhendaja; Tulver, Kadi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
This thesis explores the possibility of creating an application for researching beliefs through communication with generative artificial intelligence. The purpose of the application would be researching belief updating and formation through interacting with contradicting opinions. This thesis compares the ability of different GPT models to support the research environment with contradicting opinions and discusses possible issues and solutions.
Hallutsinatsioonide tekkimine ootuste poolt: eksperimentaalne uurimus
(Tartu Ülikool, 2018) Palm, Katri Helen; Bachmann, Talis, juhendaja; Aru, Jaan, juhendaja; Tulver, Kadi, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Õigusteaduskond; Tartu Ülikool
Measuring Human Preferences in Counterfactual Explanations
(Tartu Ülikool, 2024) Veski, Rasmus Moorits; Domnich, Marharyta, juhendaja; Tulver, Kadi, juhendaja; Vicente, Raul, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Masinõppemudelid muutuvad kiire arengu ja uute struktuuride lisamise tõttu üha keerukamaks, mistõttu on nende tehtud otsuste taga olevad protsessid kasutajale vähem läbipaistvad. Üks võimalik viis mõista mudeli tehtud otsuseid on luua nende kohta kontrafaktuaalseid selgitusi(counterfactual explanations) kontrafaktuaalsete selgituste genereerimisalgoritmiga. See meetod aga tõstatab omaette probleemi: kuidas moodustada kontrafaktuaalseid selgitusi, mis on inimestele kõige kasulikumad. Üks variant on kontrafaktuaalsete selgituste genereerimisalgoritmidesse inimlikud eelistused sisse kirjutada. Uurimaks mida inimesed selgituste puhul hindavad, viiakse selle töö raames läbi küsimustik, kus osalejad hindavad kontrafaktuaalsete selgituste üldist kvaliteeti ning vastavust teatud seletatavuse väärtustele (explanatory virtues). Küsimustiku vastustel rakendatud andmeanalüüs osutas võimalusele, et mõõdetud seletatavuse väärtused on omavahel tihedalt seotud ning potentsiaalselt saab mõõdetud väärtused koondada väiksemale arvule faktoritele. Üldiselt väärtustasid inimesed enim selgituste teostatavust (Feasibility). Küsimustiku raames loodud andmestikku ning andmeanalüüsi avastusi saab kasutada tulevaste kontrafaktuaalsete selgituste genereerimisalgoritmide inimsõbralikumaks muutmisel.
Ootuste mõju tajule ja selle seosed sündmuspotentsiaali N170 ilmnemisega
(Tartu Ülikool, 2019) Jänes, Henri; Bachmann, Talis, juhendaja; Rutiku, Renate, juhendaja; Tulver, Kadi, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Käesoleva töö eesmärgiks oli uurida näotundliku sündmuspotentsiaali N170 ilmnemist illusoorsete näokujutiste tajumise korral. Põhikatses osales 8 katseisikut, kellele näidati mürapilte ja halli fooniga pilte ning sooviti teada, kas nad näevad nendes näokujutisi. Katseisikud olid mõjutatud teadmisega, et esitatud piltides esineb raskesti tuvastatavaid näokujutisi ning, et katsisikute ülesanne on need tuvastada. Selgus, et katseisikud tajusid rohkem näokujutisi mürapiltides, võrreldes halli fooni piltidega, lisaks tajuti rohkem näokujutisi pikema esitusajaga (500ms) stiimulite puhul, võrreldes lühema esitusajaga (10ms). Illusoorse näotajuga kaasnes näotundlik sündmuspotentsiaal N170, kuid see efekt ei olnud statistiliselt usaldusväärne. Samas tuvastati katse käigus stiimulieelset alfalainetust ning N170 ajaaknast hilisemaid ERP komponente, mis viitab kõrgema taseme kognitiivsete töötlusmehhanismide rollile illusoorses tajus.
Psühhedeelse virtuaalreaalsuse mõju uskumustesse endasse ja teistesse
(Tartu Ülikool, 2023) Kant, Joosep; Aru, Jaan, juhendaja; Tulver, Kadi, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Skisotüüpsuse ja fosfeenilävede seostest tajuparameetritega: ennustava kodeerimise raamistikus
(Tartu Ülikool, 2017) Vähi, Johannes; Tulver, Kadi, juhendaja; Rutiku, Renate, juhendaja; Bachmann, Talis, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Meie tunnetust maailmast ei juhi vaid väliskeskkonnast tulevad stiimulid, aga ka varasem kogemus. Ennustava kodeerimise teooria raames tuleks tunnetust mõista kui dünaamilist protsessi, kus sissetulevat informatsiooni kombineeritakse sisemiste ennustustega, ning kui sissetulev informatsioon ennustustega kokku ei sobi, vallandub veasignaal ja ennustusi uuendatakse keskkonnaga paremini kokkusobivaks. Need signaalid kanduvad aju erinevate osade vahel edasi valdavalt mööda glutamaatergilisi juhteteid. On leitud, et skisofreeniahaigetel on häirunud nii glutamaaditase kui ka aju ennustussüsteem, mistõttu otsustati käesoleva magistritöö raames uurida, kas skisotüüpsus ja glutamaaditase on sarnaselt seotud ka normaalpopulatsioonis ning kuidas see seostub erinevate tajuparadigmadega. Katseisikud (N = 18) täitsid skisotüüpsust hindava PDI-40 testi ning neil mõõdeti individuaalsed fosfeeniläved, mille põhjal kaudselt hinnata katseisikute glutamaadisüsteemi ning seeläbi ka ülalt-alla töötluse ja ennustussüsteemi efektiivsust. Seejärel sooritasid katseisikud Mooney-nägude tuvastamise ülesande ja järjestuse õppimise ülesande. Fosfeeniläve ja PDI-40 tulemuste vahel ootuspäraseid korrelatsioone ei leitud. Mooney-ülesande puhul leiti, et orientatsiooniennustuse rikkumine pikendas reaktsiooniaega ja vähendas õigete vastuste määra; stiimuli praimimine aga parandas neid. Seoseid PDI-40 tulemuste ega fosfeenilävedega ei leitud. Järgnevuse õppimise ülesande puhul leiti, et mida pikemalt katseisik järjestust on õppinud, seda pikemad on reaktsiooniajad järjestuse rikkumise korral, kuivõrd ennustus tugevneb ajas ning rikkumine põhjustab seega tugevama ennustusvea signaali. Vastuste täpsuse määral leiti olevat statistiliselt oluline seos PDI-40 negatiivse stressi alaskooriga. Lisaks leiti mitmeid statistiliselt olulisi ja vähemolulisi seoseid ülesannetesiseseid ning ka ülesannetevahelisi parameetreid võrreldes.
Tarkvaralisel signaalitöötlusel põhinev DJI laiatarbedroonide detektor
(Tartu Ülikool, 2024) Seisler, Olaf Daniel, juhendaja; Kalde, Jaanus, juhendaja; Tulver, Kadi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
In recent years, there has been a tremendous rise in usage of civilian drones in criminal activity and armed conflict. The war in Ukraine has seen the widespread usage of commercial drones in warfare where they fly both reconnaissance and strike missions with improvised payloads. The largest manufacturer of such commercial drones is the China-based company DJI. DJI–produced drones are detectable by their radio emissions by specialist hardware which is expensive and often cumbersome. This bachelor’s thesis attempts to create a means of early warning against drones by using cheap Software Defined Radio (SDR) and digital signal processing (DSP) to detect drone signals. A brief overview of SDR and DSP is given. Past methods of detecting DJI drones are described including findings about the DJI proprietary communication protocols. A DJI drone’s signals are recorded and the resulting recordings are analyzed. Based on the data, a DSP application is devised to detect the drone’s radio downlink. The application is tested in both simulated and real-world environments. Finally, possible optimizations and further improvements to the system are discussed.