Nöbetçi Eczaneler
Karabük Üniversitesi, TUSAŞ’ın LIFT UP Programıyla Başarıya İmza Attı
Türk Havacılık ve Uzay Sanayii (TUSAŞ) bünyesinde sürdürülen LIFT UP Sanayi Odaklı Lisans Bitirme Projeleri Programı kapsamındaki en yeni başarı, Karabük Üniversitesi’nden geldi.
Yapay Zeka Destekli Proje İle Destek Alacaklar
Karabük Üniversitesi öğrencileri, yapay zekâ tabanlı kompozit optimizasyon projesi ile TUSAŞ’ın LIFT UP programına seçilerek, 2025-2026 dönemine ait destek almayı başardı. Projeye, Türkiye genelinde birçok başvuru arasından yer verildi.
Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi’nden Baran Öner ve Arda Çolak isimli öğrencilerin yürüttüğü “Kompozit Parçalar için AI&ML Destekli Stacking Optimizasyonu ve Drop-off Optimizasyon Çalışması” adlı proje, Dr. Öğr. Üyesi İsa Avcı’nın danışmanlığında geliştirildi.
Bilişim Hedefleri ve başarı vurgusu
Konu ile ilgili değerlendirmede bulunan Dr. İsa Avcı, projenin kabulünün üniversitenin yapay zekâ alanındaki gelişimini gözler önüne serdiğini belirtti. Avcı, “Karabük Üniversitesi olarak, bu alandaki deneyimlerimiz ve kaynaklarımızla birlikte, öğrencilerimizin katkılarıyla da büyük bir başarıya imza attık. Bu alandaki yatırımlarımız sayesinde, lider üniversiteler arasına girmeye adayız,” ifadelerini kullandı.
İnsan Hata Oranı Düşürülecek
Dr. Avcı, TUSAŞ LIFT UP projesinin, havacılık ve uzay endüstrisinde kullanılan kompozit malzemelerin katmanlı üretim süreçlerine odaklandığını ifade etti. Çalışmalarında yapay zekâ modellemeleri vasıtasıyla malzemelerin üretim açılarının sistematik bir şekilde optimize edileceğini belirten Avcı, bu projeyle insan hatalarının minimum düzeye indirileceğini vurguladı. Karabük Üniversitesi’nin bu projede yer alması ise kendileri için büyük bir gurur kaynağı oldu.
Teknik Detaylar ve Gelecek Hedefleri
Bilgisayar Mühendisliği 4. sınıf öğrencisi Baran Öner, projelerinin kabulü sürecinde kompozit parçalara yönelik yapay zekâ destekli çalışmalarının, akademik deneyim ve stajları sayesinde öne çıktığını belirtti. Dördüncü sınıf öğrencisi Arda Çolak da, yapay zekâ geliştirme süreçlerinde Python, sayısal analizler için ise MATLAB kullanmayı planladıklarını aktardı. Çolak, süreçleri hızlandırmak için derin öğrenme ve yapay sinir ağlarından faydalanacaklarını ve genetik algoritmalar aracılığıyla daha verimli sonuçlara ulaşmayı hedeflediklerini dile getirdi.
