Türk Havacılık ve Uzay Sanayii (TUSAŞ) tarafından yürütülen LIFT UP Sanayi Odaklı Lisans Bitirme Projeleri Programı çerçevesinde Karabük Üniversitesi (KBÜ), değerli bir muvaffakiyete daha imza attı.
Karabük Üniversiteli öğrencilerin yapay zekâ odaklı kompozit optimizasyon projesi, TUSAŞ’ın LIFT UP programında Türkiye genelindeki yüzlerce müracaat ortasından seçilerek 2025-2026 periyodu için desteklenmeye hak kazandı.
KBÜ Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Kısmı öğrencileri Baran Öner ve Arda Çolak’ın, akademik danışmanlığını Dr. Öğr. Üyesi İsa Avcı’nın üstlendiği "Kompozit Modüller için AI&ML Takviyeli Stacking Optimizasyonu ve Drop-off Optimizasyon Çalışması" isimli proje, yüzlerce müracaat ortasından seçilerek 2025-2026 periyodu için kabul edildi.
KBÜ Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi öğretim üyesi ve Bilgi Süreç Daire Lideri Dr. Öğr. Üyesi İsa Avcı, kabul sürecinin üniversitenin yapay zekâ alanındaki ivmesini gözler önüne serdiğini belirterek, "Karabük Üniversitesi olarak yapmış olduğumuz yapay zekâ alanındaki deneyimlerimizle birlikte öğrencilerimizin ve benim yapay zekâ alanındaki deneyimlerim bu projeyi kabul almamızda kıymetli bir etken oldu. Üniversitemizin bu alanda yapmış olduğu yatırımlar şunu gösteriyor ki, bu alanda artık biz de önder üniversitelerden biri olma yolunda ilerliyoruz" dedi.
İnsan faktörü ve yanlışlar minimize edilecek
Dr. Öğr. Üyesi İsa Avcı, TUSAŞ LIFT UP projesinin havacılık ve uzay kesiminde kullanılan kompozit gereçlerin katmanlı üretim sürecine yönelik olduğunu belirterek, bu gereçlerin hangi açılarda üretilmesi gerektiğinin yapay zekâ modelleriyle sistematik formda optimize edileceğini tabir etti. Projede insan yanılgısını en aza indirecek algoritmalar geliştireceklerini vurgulayan Avcı, kabul edilen bu çalışmayla Karabük Üniversitesi’ni temsil etmekten büyük memnunluk ve gurur duyduklarını söyledi.
KBÜ Bilgisayar Mühendisliği 4. sınıf öğrencisi Baran Öner, proje kabulünde kompozit modüllere yönelik yapay zekâ dayanaklı arama motoru çalışmalarının akademik birikimleri ve staj tecrübeleri sayesinde öne çıktığını lisana getirdi.
Son sınıf öğrencisi Arda Çolak ise projede yapay zekâ geliştirme süreçlerinde Python, sayısal tahlillerde ise MATLAB kullanmayı planladıklarını belirtti. Süreci hızlandırmak maksadıyla derin öğrenme ve yapay hudut ağlarını modele entegre edeceklerini söz eden Çolak, katman diziliminde en uygun sonuçlara ulaşmak için genetik algoritmalardan yararlanacaklarını ve böylelikle haftalar süren süreçleri çok daha kısa müddette tamamlamayı hedeflediklerini söyledi.