Artvin’in Borçka ilçesi Macahel bölgesinde şiddetli kar yağışının akabinde bu defa çığ tehlikesi baş gösterdi. Kar kalınlığının 3 metrenin üzerinde olduğu bölgede Karayolları Bakım Evi’nin akabinde çığ bu sefer Maral köyünde 3 konut, 2 ambar ve 2 değirmenin üzerine düştü. Olayda ölen yada yaralanan olmazken, maddi hasar meydana geldi.
Son 30 yılın en tesirli kış mevsiminin yaşandığı Artvin’de bir haftadır tesirli olan kar yağışı sonrasında hem kent merkezi hem de iç kısımdaki ilçelerde kar esareti yaşandı. Artvin vilayet merkezinde 1 metreyi aşan kar kalınlığı Borçka ilçesi Macahel bölgesinde 3 metreyi aştı. Karın tesirini yitirmesinin akabinde ise bölgede bu sefer çığ tehlikesi baş gösterdi. Mescitli (Macahel) bölgesinde ağır kar yağışı nedeniyle son 2 günde çığ afetleri yaşanmaya başladı. Macahel Geçidi’ndeki Karayolları Bakım Evi’nin üzerine çığ düşerken, bakım meskeni kullanılamaz hale geldi, 2 iş makinesi kar altında kaldı. Bunun akabinde yeniden bölgedeki Maral Köyü’nde çığ yaşandı. Meydana gelen çığ felaketinde 3 konut, 2 ambar ve 2 değirmen yıkıldı. Baht yapıtı çığın düştüğü meskenlerde kimsenin yaşamaması can kaybına mahzur olurken, çığ bölgede büyük tahribata neden oldu.
Yetkililer, çığ riski nedeniyle bölgedeki vatandaşları dikkatli olmaları konusunda uyardı.
Artvin’de yoğun kar yağışının ardından bu kez çığ tehlikesi baş gösterdi
KBÜ Özbekistan’daki teknoloji zirvesinde Türkiye’yi temsil etti
Karabük Üniversitesi (KBÜ), Özbekistan’ın başkenti Taşkent’te Central Asian University (CAU) ev sahipliğinde düzenlenen CAU Tech Hackathon 2026’ya katıldı.
Karabük Üniversitesi öğrencilerinden oluşan VisioMed takımı, 17 ülkeden 228 takımın katıldığı CAU Global Tech Summit 2026’da sağlıkta yapay zekâ projeleriyle öne çıktı.
“AI in Healthcare” kategorisinde yarışan KBÜ VisioMed takımı; Bilgisayar Mühendisliği öğrencileri Zeynep Bostancı, Reyyan Türk, Nuray Yavuz ve Mustafa Eren Tonbuloğlu’ndan oluştu. Takım, 36 saatlik süreçte deri hastalıklarının teşhisine yönelik yapay zekâ algoritmaları geliştirdi.
Arş. Gör. Kadriye Öz ve Arş. Gör. Elif Dorukbaşı danışmanlığında yürütülen çalışmada, tıbbi görüntü verileri kullanılarak hastalık türlerini sınıflandıran ve lezyonlu bölgeleri tespit eden modeller geliştirildi.
Teknik değerlendirmede sınıflandırmada 21.60, segmentasyonda 31.48 puan alan takım, toplamda 53.08 puanla 228 ekip arasında 22’nci sırada yer aldı.
Zirvede, Vincent Wilczynski ve Sebastian Thrun gibi uluslararası akademisyenlerin yer aldığı jüri tarafından yapılan değerlendirmelerde, Karabük Üniversitesi ekibinin geliştirdiği model teknik açıdan incelenerek beğeni topladı.

