Uluslararası kategoride proje bulunamadı!
Yayım Tabanlı Çoklu İşlemcili Bir Mimarinin Performansını Arttırmaya Yönelik Yeni Bir Tıkanıklık Kontrolü Algoritması

Tamamlandı BAP Araştırmacı

Dağıtık Ortak Hafızalı Çoklu Mikroişlemci Sistemlerinde Performans Ölçütlerinin Tahmin Edilmesi

Tamamlandı BAP Araştırmacı

Yayım Tabanlı ve Optik Ara Bağlantılı Çoklu İşlemci Mimarilerin Başarımlarını Artırmaya Yönelik Yeni Tıkanıklık Kontrolü Algoritmaların Geliştirilmesi

Tamamlandı BAP Araştırmacı

Birden Fazla Giriş Kuyruğuna Sahip Yayım Tabanlı Ve Çoklu Mikroişlemcili Mimariler İçin Yeni Tıkanıklık Kontrolü Algoritmalarının Geliştirilmesi

Tamamlandı BAP Araştırmacı

Bipolar Mesafe Metriği Kullanılarak Yüksek Başarımlı Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Modellerinin Geliştirilmesi

15.08.2024 – GİZEN MUTLU KORUCU

Devam Ediyor -Tübitak 1002 Projedeki Konumu Yok

Hibrit Sınıflama-Regresyon Algoritmalarının Trafik Güvenliği Analizlerine Uygulanması

Bu projede, Emniyet Genel Müdürlüğünden (EGM) yasal izin ile alınan Akdeniz Bölgesi’ndeki üç ile (Mersin, Adana ve Antalya) ait detaylı trafik kazası verileri ve proje kapsamında geliştirilecek algoritmalar kullanılarak trafik güvenliği analizleri yapılacaktır.

01.04.2024 – ESRA SARAÇ EŞSİZ, GİZEN MUTLU KORUCU, MURAT ÖZEN, ÇİĞDEM ACI

Devam Ediyor -Tübitak 1001 Araştırmacı

TÜRKÇE METİNLERİN DERİN ÖĞRENME ve KELİME GÖMME METOTLARI ile ÖZETLENMESİ

Günümüzde hızla büyüyen internet ile bilgi boyutu katlamalı bir şekilde artmaktadır. Bu durum, internet üzerinde bilgi kirliliği yaratmakta ve bilgiye erişimi zorlaştırmaktadır. Bilgi erişimi üzerine yapılan çalışma alanlardan birisi de metin özetlemedir. Metin özetleme, doküman girdisinden aslının içeriğinin önemli kısımlarını barındıran daha kısa bir doküman oluşturma problemidir. Metin özetleme son altmış yılda bilgi karmaşasının artmasıyla ortaya çıkmıştır [1]. Artan bilgi miktarı ile herkesin her türlü metni takip etmesi oldukça zor olmaktadır. Okumaya ayrılan bu süreyi kısaltmak, belli çalışma alanlarında verimliliği önemli ölçüde arttırabilir. Ayrıca, metin özetleme bilgiye erişim problemlerinde hızlanmayı sağlayabilecek önemli bir Doğal Dil İşleme alanıdır. İngilizce dili için hatırı sayılır sayıda metin özetleme araştırmaları olsa da, Türkçe için bu çalışmalar oldukça azdır. Kullanılan yöntemler istatistiksel olduğu için yapılan ön işleme metotlarının doğru çalışması son derece önemlidir. Türkçenin sondan eklemeli ve kurallı yapısı metin çözümlemede önemli sıkıntılara neden olmaktadır. Son yıllarda kelime gömme (word embedding) metotları ile doğru işlenemeyen metinlerde dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Kelime gömme metotları önceden öğrenilmiş kelime benzerliklerini de vektörlere katarak daha duyarlı hesaplamalar yapılmasına olanak sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında, Türkçe metinler için derin öğrenme ve kelime gömme metotlarını kullanan bir özetleme sistemi geliştirilecektir. Metinler önceden öğrenilmiş kelime gömme sisteminden geçirilerek zenginleştirilecek ve bu yolla özetleme performansının artacağı öngörülmektedir. Geliştirilen modelin performansı ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) kriterine göre değerlendirilecektir.

01.04.2019 – 01.04.2020 ÇİĞDEM ACI

Tamamlandı Yükseköğretim Kurumları tarafından destekli bilimsel araştırma projesi Yürütücü

Siber Zorbalık Tespiti İçin Yapay Sinir Ağı Tabanlı Sınıflandırıcıların Performans Analizi

Bu çalışmada gelişen internet ve sosyal platformlarla beraber hayatımıza girmiş olan siber zorbalığın Yapay Sinir Ağı (YSA) tabanlı sınıflandırıcılarla tespitine yönelik analizler gerçekleştirilmiştir. Literatürde siber zorbalık tespitinde kullanılan genel sınıflandırıcılardan farklı olarak YSA tabanlı Destek Vektör Makinaları (DVM), Stokastik Dereceli Azalma (SGD), Radyal Temelli Fonksiyon (RBF) Ağları ve Lojistik Regresyon (LR) sınıflandırıcılar test edilmiştir. Yapılan çalışmada bahsedilen sınıflandırıcıların performansları Formspring.me ve Myspace ortamlarından elde edilen yorumlarla test edilmiştir. Sınıflandırıcıların genel performansları ölçülmek istendiği için nitelik çıkarımında N-gram model kullanılmış ve N=1 olarak seçilmiş, ayrıca etkisiz kelimeler niteliklerden ayıklanmıştır. Yapılan performans analizlerinde bütün sınıflandırıcılar için performans ölçütü F-ölçütü olarak alınmış ve genel olarak 0,90’nın üzerinde performanslar alınmıştır. Sınıflandırıcıların doğruluk ve süre performansları göz önüne alındığında siber zorbalık tespiti için en uygun sınıflandırıcının SGD sınıflandırıcısı olduğu gözlenmiştir.

20.09.2018 – 20.09.2019 ÇİĞDEM ACI

Tamamlandı Yükseköğretim Kurumları tarafından destekli bilimsel araştırma projesi Yürütücü

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK EEG VERİSİNDEN ZİHİNSEL DİKKAT DURUMU TESPİTİ

Günümüzde gelişen teknoloji ile birlikte insan tarafından kullanılan sistemler otonomlaşmaktadır. Bu durum operatör (herhangi bir araç kullanan kimse) üzerinden kontrol yükünü azaltmakta ve dikkatsizlik durumuna sebep olmaktadır. Görev başında, dalgınlık ve uyku gibi dikkat dağılmasına sebep olacak zihinsel durumlar nedeniyle kazalara bağlı can ve mal kaybı problemi oluşmaktadır. Günümüzde kullanılan zihinsel durum tespit sistemleri genellikle uyku problemine yoğunlaşmakta ve uykudan önce gelen dalgınlık durumunu atlamaktadır. Hali hazırda kullanılan sistemler, operatörün göz hareketleri, kullanım esnasındaki aktivitesi, nefes alış veriş veya kalp atışlarını izlemektedir. Sözü edilen mevcut metotlar durum tespiti hususunda yalancı veriler oluşturabilmektedir. Örneğin uzun ve düz bir yolda harekete dayalı durum tespit sistemleri, operatör hareketsizliği nedeniyle sahte uyku durumu verisi algılayabilmektedir. Bu projede, zihinsel durum tespiti ve ayrımı yapabilmek için taşınabilir beyin bilgisayar arayüzü (BBA) geliştirilecektir. Epoc Emotiv taşınabilir elektroensefalografi (EEG) cihazı yardımı ile alınan EEG verileri, makine öğrenmesine dayalı metotlar (Destek Vektör makineleri (DVM), K-En Yakın Komşu (KNN), Hibrit Sınıflayıcı) ile sınıflandırılarak, aktiflik, dalgınlık ve uyku durumu tespit edilecektir. Sınıflayıcılardan alınan sonuçlar karşılaştırılıp analiz edilecektir.

01.06.2018 – 01.06.2019 MURAT KAYA, ÇİĞDEM ACI

Tamamlandı Yükseköğretim Kurumları tarafından destekli bilimsel araştırma projesi Yürütücü

Yusufçuk Optimizasyon Algoritmasının Dağıtık ve Paylaşımlı Bellek Mimarileri Üzerinde Paralelizasyonu

Doğa esinli algoritmalar, dünyadaki canlıların içgüdüsel hareketlerini inceleyerek, onların yemek arama, düşmandan kaçınma gibi davranışlarının matematiksel modellemesinin geliştirilmesiyle koda dökülen algoritmalardır. Doğa esinli optimizasyon teknikleri ise verilen bir minimizasyon ya da maksimizasyon probleminde en iyi sonuca ulaşabilmek için lokal optimalden de kaçınarak, doğa esinli algoritmaların matematiksel modellemesidir[1]. En çok bilinen doğa esinli optimizasyon teknikleri ise, Yapay Arı Kolonisi Optimizasyonu[2], Tabu Araştırma[2], Genetik Algoritma[2], Isıl İşlem[2], Benzetilmiş Tavlama[3], Gri Kurt Optimizasyonu[4], Bakteriyel Yemek Arama Optimizasyonu[5], Karınca Kolonisi Optimizasyonu[6] ve Parçacık Sürü Optimizasyonu[7] olarak bilinir. Paralel programlama büyük miktarda işlem ve zaman gerektiren işlerin birden fazla işlemciye dağıtılarak çözülmesini amaçlayan bir programlama şeklidir. Yani çok fazla miktarda hesaplama yapılması gerekiyorsa bu hesaplamalar belirli algoritma ve teknikler kullanılarak, birden fazla işlemciye paylaştırılıp hesaplatılır [8]. Geleneksel yöntemleri kullanan bir bilgisayarda komutlar sırayla işleme alınıp, birim zamanda sadece bir komut işlenebilirken; paralel programlama mantığı ile tasarlanmış bir yazılım aynı anda birden çok komutu farklı işlemciler üzerinde işleyerek hem zaman hem de kaynak kullanımında büyük fayda sağlar [9]. Doğa esinli optimizasyon algoritmaları, yapıları gereği uzun süren hesaplamalarla birlikte yüksek iterasyon ve popülasyon sayılarına sahip olabilirler. Bu problemleri çözebilmek için literatürde bu algoritmaların paralelleştirilmesiyle ilgili birçok çalışma yapılmıştır [10-18]. Bu çalışmalarda, paylaşımlı ve/veya dağıtık bellek mimarileri kullanılarak, algoritmanın çalışma süresinde kayda değer gelişmeler kaydedilmiştir. 2015 yılında Mirjalili [19] tarafından önerilmiş olan Yusufçuk optimizasyon algoritması, doğada bulunan yusufçukların sürü halindeki statik ve dinamik davranışlarını inceleyip, matematiksel modellemesi oluşturulan [19] doğa esinli bir optimizasyon algoritmasıdır. Bu algoritma yusufçuk böceklerinin besin arama ve düşmandan kaçınma olarak belirlenen iki temel içgüdüsel davranışının incelenmesiyle ortaya çıkmıştır. Yusufçuklar sürü halinde oldukları zaman kendilerine has işaretleşme hareketleri sergileyip zekice bir iletişim kurmaktadırlar. Matematiksel modellemesinin açık şekilde ortaya konulduğu Mirjalili’nin makalesinde[19] bu davranışlar detaylıca incelenip paylaşılmıştır. Bununla birlikte, Yusufçuk optimizasyon algoritması, diğer doğa esinli algoritmalarda olduğu gibi yüksek iterasyon ve popülasyon sayılarında oldukça fazla işlemci zamanı tüketmektedir. Bu sorunun çözümü ile ilgili literatürde herhangi bir çalışma yapılmamıştır. Bu projenin amacı, Yusufçuk optimizasyon algoritmasını dağıtık ve paylaşımlı bellek mimarileri üzerinde paralelleştirerek çalışma zamanının azalmasını sağlamaktır. Bu bağlamda, proje süresinde yerine getirilmesi planlanan görevler şu şekilde sıralanabilir: (1) Yusufçuk optimizasyon algoritmasının seri halinin kodlanması, (2) Yusufçuk optimizasyon algoritmasının maksimum iterasyon sayısı, kullanılacak fonksiyon ve yusufçuk sayısı parametrelerinin dağıtık bellek mimarisi üzerinde paralelizasyonu, (3) Yusufçuk optimizasyon algoritmasının alt sınır, üst sınır, pozisyon vektörü boyutu parametrelerinin paylaşımlı bellek mimarisi üzerinde paralelizasyonu, (4) Yusufçuk optimizasyon al

01.01.2017 – 01.01.2018 MEHMET ACI, ÇİĞDEM ACI

Tamamlandı Yükseköğretim Kurumları tarafından destekli bilimsel araştırma projesi Yürütücü

Sosyal Ağlardaki Siber Zorbalığın Yapay Zeka Algoritmaları İle Tesbiti ve Sınıflandırılması

Bu çalışmanın amacı, ITU standartları tarafından belirlenen VSAT uydu haberleşme protokollerini sağlayan Ka-bant özgün anten alıcı/verici sistemi tasarımı gerçekleştirip nihai ürün olarak kompakt bir sistem üretimi gerçekleştirmektir. Söz konusu sistemde 72 cm çapında parabolic reflektör ve besleme ünitesi imal edilecektir.

01.07.2016 – 01.01.2018 EREN YILDIZ, ÇİĞDEM ACI

Tamamlandı Yükseköğretim Kurumları tarafından destekli bilimsel araştırma projesi Yürütücü

CMS Deneyinde HKAL´ın Yenilenme/İyileştirme Çalışmaları ve Fizik Analizleri

Kalkınma Bakanlığı tarafından desteklenen ”Nükleer ve Radyasyon Alanlarında Uygulama veAr-Ge Projeleri” kapsamında yapılmıştır.

17.06.2014 – 17.12.2017 SERDAL DAMARSEÇKİN, MUSTAFA NUMAN BAKIRCI, Furkan DÖLEK, Zuhal Şeyma DEMİROĞLU, AYŞE POLATÖZ, İbrahim Soner ZORBAKIR, BAYRAM TALİ, MUSTAFA ORAL, AHMET AYDIN, Özgün Kara, Uğur KİMİNSU, SERTAÇ ÖZTÜRK, İLKNUR HOŞ, ÇİĞDEM ACI, KADRİ ÖZDEMİR, ERDEM BİLGİLİ, DENİZ SUNAR ÇERÇİ, Semra TÜRKÇAPAR, çağlar ZORBİLMEZ, GÜLER YALÇIN, AYSEL KAYIŞ TOPAKSU, Candan Işık, Ayşe Bat, Fatma Boran, EVRİM ERSİN KANGAL, GÜL GÖKBULUT, SALİM ÇERÇİ, HÜSEYİN TOPAKLI, candan dözen, Ali Eren Şimşek, GÜLSEN ÖNENGÜT, İSA DUMANOĞLU, Mehmet OĞLAKÇI, EDA EŞKUT, Ufuk Güney Tok

Tamamlandı Kalkınma Bakanlığı Araştırmacı

Diğer kategoride proje bulunamadı!