Türk Havacılık ve Uzay Sanayii (TUSAŞ) tarafından yürütülen LIFT UP Sanayi Odaklı Lisans Bitirme Projeleri Programı çerçevesinde Karabük Üniversitesi (KBÜ), önemli bir başarıya daha imza attı.
Karabük Üniversiteli öğrencilerin yapay zekâ odaklı kompozit optimizasyon projesi, TUSAŞ’ın LIFT UP programında Türkiye genelindeki yüzlerce başvuru arasından seçilerek 2025-2026 dönemi için desteklenmeye hak kazandı.
KBÜ Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğrencileri Baran Öner ve Arda Çolak’ın, akademik danışmanlığını Dr. Öğr. Üyesi İsa Avcı’nın üstlendiği "Kompozit Parçalar için AI&ML Destekli Stacking Optimizasyonu ve Drop-off Optimizasyon Çalışması" adlı proje, yüzlerce başvuru arasından seçilerek 2025-2026 dönemi için kabul edildi.
KBÜ Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi öğretim üyesi ve Bilgi İşlem Daire Başkanı Dr. Öğr. Üyesi İsa Avcı, kabul sürecinin üniversitenin yapay zekâ alanındaki ivmesini gözler önüne serdiğini belirterek, "Karabük Üniversitesi olarak yapmış olduğumuz yapay zekâ alanındaki tecrübelerimizle birlikte öğrencilerimizin ve benim yapay zekâ alanındaki tecrübelerim bu projeyi kabul almamızda önemli bir etken oldu. Üniversitemizin bu alanda yapmış olduğu yatırımlar şunu gösteriyor ki, bu alanda artık biz de lider üniversitelerden biri olma yolunda ilerliyoruz" dedi.
İnsan faktörü ve hatalar minimize edilecek
Dr. Öğr. Üyesi İsa Avcı, TUSAŞ LIFT UP projesinin havacılık ve uzay sektöründe kullanılan kompozit malzemelerin katmanlı üretim sürecine yönelik olduğunu belirterek, bu malzemelerin hangi açılarda üretilmesi gerektiğinin yapay zekâ modelleriyle sistematik şekilde optimize edileceğini ifade etti. Projede insan hatasını en aza indirecek algoritmalar geliştireceklerini vurgulayan Avcı, kabul edilen bu çalışmayla Karabük Üniversitesi’ni temsil etmekten büyük mutluluk ve gurur duyduklarını söyledi.
KBÜ Bilgisayar Mühendisliği 4. sınıf öğrencisi Baran Öner, proje kabulünde kompozit parçalara yönelik yapay zekâ destekli arama motoru çalışmalarının akademik birikimleri ve staj deneyimleri sayesinde öne çıktığını dile getirdi.
Son sınıf öğrencisi Arda Çolak ise projede yapay zekâ geliştirme süreçlerinde Python, sayısal analizlerde ise MATLAB kullanmayı planladıklarını belirtti. Süreci hızlandırmak amacıyla derin öğrenme ve yapay sinir ağlarını modele entegre edeceklerini ifade eden Çolak, katman diziliminde en uygun sonuçlara ulaşmak için genetik algoritmalardan yararlanacaklarını ve böylece haftalar süren işlemleri çok daha kısa sürede tamamlamayı hedeflediklerini söyledi.
