Kust tulevad järgmised Käärmannid ja Kabanovid?

Töökäsi oli puudu, aga ütleme nii-öelda praegu hetkel, mis on toimunud, on ilmselt ka töö on läinud keerukamaks ja nüüd on firmadel veidikene parem arusaam, et töö on veidike keerukam, et lihtsalt vahepeal oli hästi palju jutt, ah, me õpetame suvalisi inimesi tänavat veidikest skriptimist ja kõik on hästi. Et, et nii see ei ole, et, et väga paljud erialad vajavad, vajavad parema haridusega inimesi ja see on nagu positiivne. Välismaisele turule tehes, sul on vaja head CV-d, välismaise suuri ettevõtteid tehes, sul peavad asjad lihtsalt töötama, igal juhul. See ei ole niimoodi, et diplom paneb asjad tööle, aga diplom on veidikene garantii, et ta on, et tal ei ole väga suuri auke oma hariduses. Et sa võid õppida ühte asja hästi ja kui sul võib kõrval olla tohutu suur tuumapommiauk, millest sa ei tea mitte midagi, siis on noh. On, sellest on nagu see oht. Nii et olukord on veidike paremaks läinud, aga, aga tõsi ta on, IT-firmad ei ütle, et, et riigis peaks olema lihtsalt sõltumatult IT-teadus. Noh, millelt nad vahetult ei otsi, oota nagu kasu, et, et see, et see kasu peab tulema just sellest, et tekiksid õppejõud. Tekiksid uued valdkonnad, nagu seesama tehisindirekt, masinõpe, andmeteadus. Kui me ei oleks neid asju teinud, siis kust nad oleksid tulnud? Sel hetkel, kui firmad hakkavad ärkama, et oi, mul nüüd on vaja seda. See trend on ülikoolis olnud juba võib-olla kümme aastat varem. Ja, ja seda, seda. Tuleb nagu soodustada, et ülikoolid saavad, saavad nagu seda liikuda edasi sinna, sinna, kuhu firmad veel ei ole hakanud isegi vaatama.

No arvutiteeduse instituut on, on kiiresti kasvanud, igal juhul on ta kiiresti kasvanud, et tõepoolest, asjad ei ole nii, noh, nii halvasti, et meil on nagu väga head sellised ekstsellentsuse nagu jupikesed ja mitmetel aladel. Nüüd tundub, et päris palju selles on sellist andmeteadust, masinõpet taga, et on seda nii bioloogiliste andmete analüüsis, on keeletehnoloogias, masintõlkes. Kõne sünteesis, on äriandmete analüüsis, et selline ristviljastamine nagu eri suundade vahel toimub. Ja, ja meie instituudis on, me oleme jaganud nagu kuude õppetooli, aga õppetool sisuliselt võib-olla ka kolm-neli erinevat professorit ja viis-kuus erinevat uurimisrühma. Et meil on just see masin, masinõppe andmeteaduse pool on, on läbi mitmete uurimissuundade ja mis on, mis on tugevad, on, on jah, on, on äriprotsesside andmete analüüs ja äriprotsesside haldamine, Marlon Dumasi all on. Bioloogia poole pealt teeme personaalmeditsiini IT-lahendusi, põhimõtteliselt kõik needsamad geenivaramu andmed, nende analüüs, et kuidas sinu DNA võiks sinu ravimeid mõjutada või, või millised riskid võivad olla. Et me praegu loome põhimõtteliselt neid juppe, mis hakkavad Eesti personaalmeditsiini IT-d nagu pakkuma. Keeletehnoloogia, Eesti on ainuke koht, kus eesti keeletehnoloogiat teeks, see päris õige ei ole, sest noh, Google Translate on ka olemas. Ja Stanfordil tuli hiljuti välja teek, mis katab ka eesti keelt, aga miks? Sellepärast, et Eestis on loodud need ressursid, mida teised saavad vabalt ära kasutada oma, oma mudelite treenimiseks. Et isegi, kui neil ei ole eestlased, kes seda täpselt teevad, eks. Ja, ja praegu hetkel me oleme, tänu IT-akadeemia lisaraastusel oleme värbamas uusi inimesi, üsna palju nendest on just selliste andmete, andmeteadusega seotud. Krüptograafia teoreetilise arvuti teadusega on veidikene keerulisem, sest tundub, et seal eestlased väga teoreetilist tööd ei taha teha. Ja, ja oht tuleb siis, kui Eesti krüptograafia sellises hällis nagu krüptograafia kipub ära kaduma, see on nagu Eesti riigile väga suur oht. Aga, aga meil on välisprofessor näiteks tõi RC Grandi, Eesti esimene IT selline kvantkrüptograafia alaline, et, et, et, et see eksellentsus kui selline on olemas. Ja nüüd tuleb tagada, et noored tahaksid nende juures, nende töörühmade juures tööd teha. Teadusarvutuste keskus on väga äge, et Eesti see riigi pilve analoog on põhimõtteliselt teadusarvutuse pilv, privaatpilv, võimekus suurandmete analüüsiks GPU-d teha tehisintellekti. Seda me arendame, nii et, et see on nagu mitmekülgne tegevus. Ja üha enam on ülikooli sees sellist nagu teiste erialadega koostööd. Sest observatooriumi inimesed tegelevad kaugseirega. Keemikud, kes tegelevad energiasüsteemidega, mõtlevad ka kuidas nutikat elektrivõrku teha. Meditsiinist ja bioloogiast ma rääkisingi, digihumanitaaria. Et selline IT- ja digiläbipõimumine ülikooli teiste harudega, et see on nagu praegu hetkel toimumas ja see on nagu, nagu väga huvitav saab olema, et kui. Kui laiaks või, või kui sügavaks see saab teiste erialade jaoks moodustada.

Eesti väikses on nagu see, et siin on nagu nüüd see kaks, kolm, neli, viis, kuus ülikooli, kuhu piiri tõmbada, eks. Mitte kusagil maailmas ei ole niimoodi, et üks ülikool teeb kõike, et teiste riikide, kui sa võtad suured riigid USA, siis seal on see teadmus, tuleb nagu väga paljude ülikoolide peale kokku. Et Eestis on need, kui, kui see on üks ülikool, siis täpselt need võib-olla kümme professoreid, kes seal on, need on need, need on need head asjad, mida nagu juhitakse nagu kõige rohkem, eks. Ja sa ei saa öelda, et aga miks teil ei ole neid järgmisi kahtesadat valdkonda, sellepärast et no lihtsalt ülikool on veidike väike. Aga, aga ülikoolid. Roll on nagu hoida seda, et see, mis, mida tehakse ülikoolis, et see oleks väga heal tasemel. Ja, ja siis need, kes tahavad veidike teist ala saada, noh, käes nad käivad välismaal õppimas või, või siis vahendatakse neid. Et tänu ülikoolil on võimalik süüa tuua tegelikult ükskõik missugust kompetentsi, mis Eestis puudub. Et me oleme ju, me suudaksime nagu neid seoseid luua ka teiste ülikoolidega.