Ana Sayfa Arama Galeri Video Yazarlar
Üyelik
Üye Girişi
Yayın/Gazete
Yayınlar
Kategoriler
Servisler
Nöbetçi Eczaneler Sayfası Nöbetçi Eczaneler Hava Durumu Namaz Vakitleri Gazeteler Puan Durumu
WhatsApp
Sosyal Medya
Uygulamamızı İndir

Genç beyinlere bilişim ödülü

YAPAY ZEKAYLA GELİŞTİRİLEN PROJEDE, KALP RİTİM BOZUKLUĞU (ATRİYAL FİBRİLASYON) ERKEN TEŞHİS EDİLEREK HER 100 HASTADAN EN AZ 98’İNE DOĞRU TEŞHİS KOYULUYOR.

YAPAY ZEKAYLA GELİŞTİRİLEN PROJEDE,

Yaşar üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğrencileri tarafından geliştirilen iki mezuniyet projesi, bu yıl 13’üncüsü düzenlenen “Genç Beyinler Yeni Fikirler (GBYF) Bitirme Projeleri Sergi Yarışması”nda büyük başarı gösterdi. Yapay zeka ile çekişmeli üretken ağlar kullanılarak sentetik EKG üreterek hastalara teşhis koyan cihaz projesi ve dil engellerini aşarak iletişim sağlamayı amaçlayan mobil uygulama projesi yarışmada ilgi çekti.

İzmir’de 2012 yılından beri Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Batı Anadolu Bilişim ve Elektronik Bölgesel İnovasyon Merkezi (Batı-BİNOM), Ege Üniversitesi Bilim-Teknoloji Uygulama ve Araştırma Merkezi (EBİLTEM) ve Türkiye Bilişim Derneği’nin öncülüğünde düzenlenen “Genç Beyinler Yeni Fikirler (GBYF)”, öğrenci projelerini ödüllendirmeye devam ediyor. Yaşar Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin yapay zeka ile çekişmeli üretken ağlar kullanılarak sentetik EKG üreterek hastalara teşhis koyan cihaz projesi “GBYF Bitirme Projeleri Sergi Yarışması” Akademik ve Diğer Bilişim Uygulamaları kategorisinde birinci, dil engellerini aşarak iletişim sağlamayı amaçlayan mobil uygulama GoLinguistic projesi ise üçüncü oldu.

100 hastadan 98’ine doğru teşhis

Çekişmeli Üretken Ağlar Kullanılarak Sentetik EKG Sinyalleri Üretilmesi projesini; proje yürütücüsü Yaşar Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği öğrencileri Çağrı Kandıralı ve Talat Berent, Yazılım Mühendisliği öğrencileri Mehmet Kocagöz ve Kaan Burulday geliştirdi. Projenin akademik danışmanlığını Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Dr. Öğretim Üyesi Nalan Özkurt ve Yazılım Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Korhan Karabulut yürüttü.

Yapay zeka ile resim üretmek amacıyla kullanılan çekişmeli üretken ağlar (GAN) kullanılarak sentetik EKG sinyalleri üretilen projede, erken tespit edilmezse felç, emboli hatta ölüme sebep olabilecek bir kalp rahatsızlığı olan kalp ritim bozukluğu (atriyal fibrilasyon) konusu seçildi. Kalp ritim bozukluğu hastalığına sahip gerçek hastalardan toplanan veri kullanılarak istenilen sayıda EKG sinyali üretildi ve aritmi tespiti yazılımı eğitildi. Çalışma sonunda, sentetik sinyaller ile model eğitildikten sonra kalp ritim bozukluğunun tespit başarı oranının öncesine oranla yüzde 20’den fazla artarak yüzde 98,7 başarı oranı yakalandı. Bu, oluşturulan modelin her 100 hastadan en az 98’ine doğru teşhis koyduğu anlamına geliyor. Ayrıca, TÜBİTAK 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı tarafından desteklenmeye hak kazanan proje, alınan maddi destek ile geliştiriliyor.

Konuşulanları gerçek zamanlı tercüme ediyor

Yaşar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü öğrencileri Berkay Akar, Atakan Doğan ve Bilgisayar Mühendisliği öğrencileri Doğa Nur Gülsoy ve Duru Uça tarafından geliştirilen GoLinguistic mobil uygulaması, yenilikçi ses teknolojisi ve multimedya ifadeleri aracılığıyla kullanıcıların farklı kültürler arasında kolayca bağ kurmasını ve kendilerini ifade etmesini sağlıyor. Danışmanlığını Bilgisayar Mühendisliği Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ahmet Hasan Koltuksuz ve Yazılım Mühendisliği Dr. Öğretim Üyesi Üyesi Kazım Erdoğdu’nun yaptığı mobil uygulama, kullanıcıların seslerini gerçek zamanlı olarak tercüme ederek, konuşan kişinin kendi sesiyle çeviriyi karşı tarafa ileten doğal ve çok dilli sesli sohbetler sunuyor. Bu sayede tüm katılımcılar, anında ve etkili bir şekilde iletişim kurabiliyor. Web platformu ise fotoğraf, video ve yazılar üzerinde çalışarak, verilen medyanın üzerindeki dudak hareketlerine metni senkronize ediyor. Bu özellik, görsel materyallerin dinamik konuşma ifadelerine dönüştürülmesini sağlıyor.