Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Programı’ndan öğrencimiz İrem Karaoğlu, Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 Mezuniyet Programı kapsamında ETİ ile gerçekleştirdikleri projelerini anlattı. Sizler de mezun olmadan önce Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 programı ile profesyonel hayatı deneyimleyebilirsiniz.

Hangi firma ile hangi projeyi gerçekleştirdiniz. Projenizden bahseder misiniz?

Eti şirketiyle projemizi gerçekleştirdik. ETİ’nin ambalaj departmanındaki yöneticilerle beraber onların var olan transport test simülasyon sistemlerini iyileştirmek adına bir proje yaptık. Koliler, uzun yolculuklar sonrasında deformasyona uğruyor ve bu da şirketin ekstra bir maliyetle karşılaşmasına sebep oluyordu. Geniş çaplı araştırmalar sonucunda kullandıkları BCT hesaplamasına yeni parametreler ekleyerek ve onlara yeni test cihazları önererek bu projeyi sonuçlandırdık. Şu anda projemiz ETİ tarafında test aşamasında ve yakın bir zaman sonrasında da kullanılmaya başlanacak. 

Çalışma ekibinizden ve çalışma şeklinizden bahseder misiniz?

Biz 6 kişilik bir arkadaş grubu olarak bu çalışmayı yürüttük. Bu çalışma içerisinde gerekli görev dağılımlarını sağlayarak etkili bir proje yönetimi yaptığımızı söyleyebilirim. Çalışmalarımızın online olarak olması zaman planlaması yapma konusunda bize çok rahatlık sağladı. Çünkü okul ile beraber bu projeye devam ediyorduk. Aynı zamanda da bazı arkadaşlarımız stajlarını gerçekleştiriyordu. Online çalışmak bizim için oldukça verimliydi.

Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 Mezuniyet Programı’na katılmak  ve deneyimlemek sizlere neler kattı?

Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 Mezuniyet Programı’na katılmanın bize çok fazla pozitif yönde katkısı oldu. Bunlardan bahsetmem gerekirse öncelikle bir ekip projesinin içinde bulunmak çok öğretici bir deneyimdi. Alanında uzman insanlarla beraber çalışmak, sürekli feedbackler alarak projeyi geliştirmeyi çalışmak, çeşitli kaynaklardan araştırmalar yapmak çok önemli bir deneyimdi. Açıkçası böyle bir süreci deneyimlemek oldukça öğreticiydi. Bütün proje arayışında olan arkadaşlarıma Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 Mezuniyet Programı’na katılmayı önerebilirim.

Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Programı Misafir Öğretim Üyemiz Süha Orhun Mutluergil, "Linearizability Checking Via Symbolic Reasoning" projesiyle Amazon Araştırma Ödülü kazandı.

Süha Orhun Mutluergil, Amazon tarafından dünya genelinde verilen Amazon Araştırma Ödülü’nü kazanan 26 araştırmacıdan biri oldu. Yapay zeka (Alexa Fairness in AI) ve otomatik akıl yürütme (AWS automated reasoning) üzerine yapılan projelerin değerlendirmeye alındığı Amazon Araştırma Ödülleri Bahar 2021 döneminde ödül kazananlar arasında Columbia, Yale, MIT, Stanford gibi üniversitelerden araştırmacılar yer aldı.

Koşut zamanlı programların doğruluğunun matematiksel ve mantıksal yöntemlerle ispatlanması için teknikler ve araçlar geliştirilmesi üzerine çalışan Mutluergil, ödül kazanan "Linearizability Checking Via Symbolic Reasoning" projesiyle ilgili şu açıklamada bulundu: “Günümüzde gittikçe yaygınlaşan bulut bilişim hizmetlerinden biri de dağıtık veri tabanları ve veri saklama hizmetleri. Bu hizmetler kullanıcıların verilerini genellikle anahtar-değer (key-value) çifti şeklinde dünyanın çeşitli bölgelerindeki veri merkezlerinde saklarlar. Hızlı erişim sağlanabilmesi ve herhangi bir arıza durumunda verinin kaybolmaması için farklı bölgelerde verinin replikaları (kopyaları) tutulur.

Amazon Araştırma Ödülü ile desteklenecek olan "Linearizability Checking Via Symbolic Reasoning" isimli projede Amazon S3 gibi dağıtık anahtar-değer depolarının (distributed key-value store) çizgisellenebilirlik (linearizability) tutarlılık koşulunu sağlayıp sağlamadığını kontrol etmek için, sembolik akıl yürütmeye dayalı yöntemler ve araçlar geliştireceğiz. Çizgisellenebilirlik, son dönemlerde yaygın olarak kabul gören ve birçok dağıtık veri deposu tarafından kullanıcılara sunulan bir tutarlılık modelidir. Kısa zaman önce Amazon S3 de bu tutarlılık modelini desteklemeye başladı. Dolayısıyla, bu proje kapsamında geliştirilecek yöntem ve araçlar hem S3'nin çizgisellenebilirlik koşulunu doğru olarak gerçekleyip gerçeklemediğini kontrol etme imkanı sağlayacak hem de çizgisellenebilirliğin formel tanımına dayalı bir kontrol mekanizması olduğu için kullanıcıların karmaşık durumlarda bu tutarlılık mekanizmasından beklentilerinin doğru olup olmadığını kontrol etme imkanı verecek.”

Endüstri-Akademi İşbirliğinin Güzel Bir Örneği

Ödül alan çalışmanın endüstri-akademi işbirliğinin güzel bir örneğini oluşturduğunu belirten Mutluergil, proje kapsamında üniversitemizin lisans ve yüksek lisans öğrencilerinin de çalışacağını kaydetti. Mutluergil, açıklamasını şöyle sürdürdü: “Hem akademik değeri olan kuramsal bir sorunun çözümü üzerinde çalışılarak evrensel bilgi birikimine katkı sağlanacak hem de gerçek hayatta kullanılan büyük ölçekli sistemlerde kullanılabilir bir araç geliştirilecek. Öğrencilerin, Amazon gibi büyük bir şirkette yapılan çalışmaları tanıma, bu çalışmalara katkı sağlama ve şirket çalışanlarıyla etkileşime geçme şansları olacak. Ayrıca bilgisayar biliminin temel konuları üzerinde kendilerini kuramsal olarak geliştirme imkanı bulacaklar. Bu projenin yarattığı etkiyle, önümüzdeki yıllarda Amazon ile olan işbirliğinin arttırılması, endüstri-akademi işbirliğine dayalı daha kapsamlı projelerin yapılması mümkün hale gelecek. Dolayısıyla, sonraki yıllarda daha çok öğrencimiz Amazon ile etkileşime geçme ve birlikte yapılan çalışmalarda yer alma imkanı yakalayacaklar. Üniversitemizin Amazon ve diğer dünya lideri şirketlerle etkileşiminin artması ve gittikçe önem kazanan mekanik akıl yürütme yöntemleriyle koşut zamanlı programların doğrulanması konusunda birlikte projelerin gerçekleştirilmesi mümkün olacak.”

Alanında başarı gösteren akademisyenleri ve araştırmacıları desteklemek amacıyla 2015 yılından bu yana verilen Amazon Araştırma Ödülleri, Amazon'un çalışma alanları ile ilgili olan robotik, makine öğrenmesi (machine learning), güvenlik ve otomatik akıl yürütme (automated reasoning) gibi bilgisayar biliminin önde gelen araştırma alanlarında yürütülen projeleri değerlendirmeye alıyor. Ödül programı kapsamında bugüne kadar 28 ülkede 150 üniversiteden 400'den fazla araştırmacıya ödül verildi. Ödül kazanan projelere fon yardımı yapılması ve AWS bulut bilişim sistemlerinde kullanmak üzere krediler verilmesinin yanı sıra projede çalışan araştırmacılar Amazon'daki danışman araştırmacılarla etkileşim içinde olacak ve Amazon etkinlik ve eğitim programlarına katılabilecek.

***

Süha Orhun Mutluergil Kimdir?

Süha Orhun Mutluergil lisans ve yüksek lisans eğitimini Sabancı Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği programında tamamladı. Doktorasını Koç Üniversitesi'nde Dr. Serdar Taşıran ile birlikte koşut zamanlı programların kuramsal yöntemler kullanılarak doğrulanması üzerinde yaptı. Daha sonra, iki yıl boyunca Paris'te Universite de Paris'teki Temel Bilgisayar Bilimleri Araştırma Enstitüsü’nde (IRIF) doktora sonrası araştırmacı olarak çalıştı. 2020 Ekim ayından itibaren üniversitemizde, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği programında görev yapıyor.

Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Programı Mezunu Abddulsamet Aktaş, Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 Mezuniyet Programı kapsamında Doğuş Teknoloji ile gerçekleştirdikleri projelerini anlattı. Sizler de mezun olmadan önce Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 programı ile profesyonel hayatı deneyimleyebilirsiniz.

Hangi firma ile hangi projeyi gerçekleştirdiniz. Projenizden bahseder misiniz?

Doğuş teknoloji ile sigortacılık komisyon optimizasyon projesi üzerinde çalıştık. Projemiz süresince  VDF sigorta hizmetlerinin 2007 senesinden günümüze kadar tuttuğu sigorta ürünlerinden oluşan verisini inceledik ve bu verileri kullanarak gelecek yıllar için fiyat tahminlemesinde bulunduk. Bunun yanında ürünlerin karlılık miktarlarına göre sınıflandırılması görevlerini tamamladık.

Projenin ilk aşamalarında sigortacılık terimlerini öğrenme, verideki özellikleri inceleme ve uygulama kısmının planlanması gibi görevler uzerinde çalıştık. Projenin ikinci aşamasında ise verinin tamamını bir veri tabanına aktararak, verileri inceleme sürecine başladık. Veriyi analiz ettikten sonra veriyi sınıflandırma ve modelleme için hazır hale getirdik. Bu sürecin içinde verinin detaylı analizi ve veriyi temizleme gibi problemler üzerinde çalıştık. Son aşama olarak verimizi modeller uzerinden eğiterek gelecek yıllar için ürün bazında fiyat tahminlemesi ve ürünlerin sınıflandırılması problemlerini çözüme kavuşturarak projemizi tamamladık.

Çalışma ekibinizden ve çalışma şeklinizden bahseder misiniz?

Projemize Selim Balcısoy hocamızın ve Doğuş Sigortadan Ahmet Beyin danışmanlığında üç bilgisayar bilimi öğrencisi olarak başladık ve başarılı bir sekilde tamamladık. Proje boyunca Ahmet Beyle haftanın bir günü, kendi aramızda da haftanın üç günü buluşarak haftalık görevlerin tamamlanması ve takibini gerçekleştirdik. Dönem sonlarında ise Doğuş Teknoloji yoneticileri ve Selim hocamıza projenin güncel haliyle alakalı bilgilendirme sunumları gerçekleştirdik.

3)Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 Mezuniyet Programı’na katılmak  ve deneyimlemek sizlere neler kattı?

Öncelikle Sanayi Odaklı bir projede bitirme projesi yaparak tüm sene boyunca köklü bir şirket ile birlikte proje yapma fırsatı bulduk ve bu sayede şirket içindeki çalışma düzenini öğrendik. Yaptığımız çalışmaları belli bir plan çerçevesinde ilerleterek bizden istenilen görevleri eksiksiz yerine getirdik. Bu sayede takım çalışmasının faydasını görmüş olduk. Proje boyunca şirket tarafından birçok çalışan ve yöneticilerle tanışma fırsatımız ve onlara yapmış olduğumuz çalışmaları sunma fırsatımız oldu. Son olarak okulda temellerini öğrendiğimiz bilgileri gerçek hayatta nasıl kullanabileceğimizi deneyimledik ve fazla bir deneyimimizin olmadığı bir alanda kendimizi geliştirdik.

4)Eklemek istedikleriniz var mı?

İş hayatına girmeden önceki son senede bir şirketin çalışma düzenini ve ortamını görmek iş hayatına alışmamızı kolaylaştırdı. Onun dışında saygıdeğer Selim Balcısoy ve Doğuş Teknoloji şirketinde proje sorumlusu Ahmet Bey gibi insanlarla daha çok zaman geçirerek onların tecrübelerinden yararlanma fırsatı  bulduk. Bu nedenle bitirme projelerini yapacak olan arkadaşlarımıza projelerini Sanayi Odaklı bir projede yer alarak yapmalarını tavsiye ederiz.

Uluslararası araştırmacı, mühendis ve bilim insanlarının yanı sıra kültür sanat ve ekonomi dünyasından isimleri, düzenlediği seminer ve yuvarlak masa tartışmalarında bir araya getiren İsviçre merkezli ArtTech’in bu yılki forumu, 28 Eylül 2021 tarihinde Sabancı Üniversitesi iş birliğiyle, hibrit bir organizasyonla Türkiye’de ilk kez gerçekleştirilecek. Etkinliğe Sabancı Üniversitesi Sakıp Sabancı Müzesi ev sahipliği yapacak.

2017 yılından bu yana “Sanatta teknolojik yenilik nereye gidiyor? Kültür kurumları teknolojiden en iyi şekilde yararlanıyor mu? Start-up'lar kültürel ve sanatsal miras projelerine nasıl yatırım yapıyor?” gibi sorulara yanıt arayan ArtTech, gelecek vaat eden girişimcilerle yenilikçi çözümleri araştırmak, test etmek, yeni sorular keşfetmek amacıyla bir eko sistem oluşturuyor.

Sabancı Üniversitesi iş birliği ile gerçekleştirilecek olan ve dünyaca ünlü tasarımcı Refik Anadol ile yazar Metin Arditi’nin konuşma yapacağı ArtTech’in bu yılki forumunda, “Kültürel ve Yaratıcı Endüstrilerde Trendler ve Yatırım” paneli ile Türkiye ve bölge odaklı “Mirasın Korunması ve Teknolojileri” paneli düzenlenecek. Ayrıca uluslararası bir jüri tarafından seçilen 8 yenilikçi girişimden birine ise 5. ArtTech Ödülü verilecek.

Sabancı Üniversitesi Sakıp Sabancı Müzesi’nde, Sabancı Üniversitesi Rektörü Yusuf Leblebici, ArtTech Vakfı Başkanı Patrick Aebischer ve İsviçre İstanbul Başkonsolos Yardımcısı Roland Brun’un açılış konuşmalarıyla başlayacak olan ArtTech Forum 2021 aynı zamanda kültür, sanat ve teknoloji konularındaki panelleriyle alanındaki önemli isimleri bir araya getirecek.

ArtTech Forum 2021 Programına ulaşmak için tıklayın.

Not: Etkinliğin dili İngilizce olacaktır.

Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi (MDBF) Araştırmacısı Ömer Ceylan’ın yürütücüsü olduğu proje, TÜBİTAK 1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı kapsamında destek almaya hak kazandı.

“Nesnelerin İnterneti Uygulamaları için Gerilim, Sıcaklık ve Üretimsel Sapmaları Dikkate Alarak Yüksek Enerji Verimliliği ve Çıkarım Doğruluğuna Sahip Derin Öğrenme Ağları Geliştirilmesi” başlığını taşıyan proje kapsamında MDBF Öğretim Üyeleri Erdinç Öztürk ve Öznur Taştan araştırmacı olarak görev alacak. Projenin danışmanlığını Stony Brook University’den Emre Salman yapıyor.

Projenin hedefleri hakkında bilgi veren Ömer Ceylan şunları söyledi: Projenin hedefi enerji verimliliği yüksek IoT uygulamaları için derin öğrenme ağlarını hızlı bir şekilde analiz etmek ve geliştirmek için öncelikli olarak gerilim, sıcaklık ve üretimsel sapmaları (PVT variations) dikkate alan olasılıksal zamanlama hata modeli (timing error probability model) geliştirmek, ve daha sonra bu hata modelini kullanarak derin öğrenme ağlarını en üstten en aşağıya seviyeye (ağ seviyesi, mimari seviye, devre seviyesi ve hatta niceleme (quantization) seviyesi) oldukça fazla zaman alan simülasyonlar yapmaksızın tasarlamayı mümkün kılan bir platform oluşturmaktır. Geliştirilecek olan bu platform kullanılarak ilk olarak 64x64 dizi formatında, daha sonra 256x256 dizi formatında çarpma-toplama (MAC) ünitesinden oluşan iki adet prototip tümleşik devre 65 nm CMOS teknolojisi kullanılarak ürettirilecek ve geliştirilen platformun yetenekleri bu tümleşik devreler üzerinde doğrulanacaktır. Dolayısıyla projenin amacı besleme geriliminin düşürüldüğü durumda besleme gerilimi, sıcaklık ve üretimden kaynaklanan sapmaları dikkate alarak çıkarım doğruluğunu (inference accuracy) düşürmeksizin (en fazla %2’lik düşüş olacak şekilde) enerji verimliliği yüksek derin öğrenme ağları için donanım geliştirme platformu oluşturmak ve bunu yaparken de literatürdeki örneklerin aksine oldukça uzun zaman gerektiren simülasyonlar kullanmadan kendi geliştirdiğimiz istatistiksel zamanlama hata modelleri kullanarak hızlı (geleneksel kapı seviyesi simülasyonlara göre 100X daha hızlı) bir şekilde yapmaktır. Geliştirilecek olan platform uygulanan diğer tekniklere alternatif değil, onlarla beraber kullanılabilecek ve diğer tekniklerin (kullanılacak derin öğrenme ağının, kullanılan veri tipinin, veri bit genişliğinin, derin öğrenme ağında kaç tabaka (layer) kullanılacağı gibi farklı parametrelerin) birlikte hızlı bir şekilde değerlendirilebilmesine olanak sağlayacak katmanlar arası optimizasyon platformu olacaktır.  Proje kapsamında yapılacak olan çalışmalar PVT sapmalarının tümünü dikkate alarak en yüksek doğrulukta zamanlama hata modeli kullanarak yüksek çıkarım doğruluğuna düşük enerji tüketerek ulaşabilmesi ve bunu hızlı bir şekilde yapabilmesi ile literatürde önemli bir eksikliği kapatacaktır.

Projenin önemine de değinen Ömer Ceylan şu şekilde konuştu: Yapay zeka her geçen gün farklı uygulama alanları bulmakta ve önemini artırmaktadır. Sağlık sektöründe teşhis yapmakta, insansız hava araçlarında, otomobillerde kullanılmakta, endüstriyel otomasyon sistemlerinde, çağrı merkezlerinde ve daha birçok yerde kullanılmaktadır. Bununla beraber nesnelerin interneti (IoT) uygulamaları da her geçen gün uygulama alanlarını artırmakta, çeşitli sensörlerle merkezden uzak konumlarda veriler toplanabilmekte, uygulamasına göre bu veriler ya yerinde işlenerek hemen aksiyon alınmakta veya buluta gönderilip oradan işlenerek aksiyon alınabilmektedir. IoT uygulamalarının etkinliğini artırmak için birçok IoT uygulamasında makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi yapay zeka unsurları kullanılmaktadır. Mobil, giyilebilir ve IoT gibi yerinde hesaplama (edge computing) ve işleme yapan cihazlara derin öğrenme metodunun entegre edilmesi son yıllarda ilgi çekmektedir. Derin öğrenme (deep learning) özellikle tanıma ve örüntü eşleme uygulamalarında sıkça kullanılan metodlardan biri olarak son yıllarda öne çıkmaktadır. Bu şekilde yapay zekanın sunduğu olanaklar merkezden uzak konumlarda da kullanılabilmekte ve yapay zekanın kullanım alanları artmaktadır. Bazı uygulamalarda en kısa sürede doğru kararların alınması, verinin hemen işlenmesi ve işlem sonucuna göre hareket edilmesi gerekmektedir. Bu tür uygulamalarda verinin bir merkeze gönderilmesi, orada işlenmesi ve geri iletilmesi için gereken zamandan daha kısa bir sürede işlemlerin tamamlanması gerekmektedir. Nesnelerin interneti uygulamalarında gecikmenin azaltılması dışında yerinde/uçta algılama ve karar verme ihtiyacının sebepleri arasında bant genişliğinin düşürülmesi, enerji verimliliğinin artırılması ve güvenlik de bulunmaktadır. IoT uygulamalarının birçoğu aynı zamanda sürekli bir enerji kaynağından yoksun, hatta bazı durumlarda kendi enerjisini kendi üretmesi gereken cihazlardır ve dolayısıyla enerji bakımından verimli olmak zorundadırlar. Bu sebeple günümüzde çokça uygulama alanı olan derin öğrenme ağlarının (deep neural networks (DNN)) IoT cihazlarında kullanılabilmesi için enerji verimliliği büyük önem arz etmektedir.

Enerji verimliliği yüksek aynı zamanda performansı yüksek, hızlı çalışabilen ve çıkarım doğruluğu yüksek DNN donanımları geliştirebilmek için katmanlar arası (cross-layer) bir yaklaşım gerekmektedir. Bu katmanlar devre seviyesinden başlamakta olup, bir üst seviyede devre mimarisi ve daha sonra derin öğrenme ağının tasarımına seviyesine çıkmaktadır. Bu katmanları birbirinden bağımsız bir şekilde tasarlamak, geliştirmek mümkün değildir. Tüm katmanlar birbirleriyle sıkı bir ilişki içerisindedir. Dolayısıyla birbiri içine geçmiş bu katmanların hepsini dikkate alan ve hızlı bir şekilde sonuç veren bir platformun geliştirilmesi gerekmektedir. Bu iş de mevcut kapı seviyesi sayısal devre simülasyonları kullanıldığı durumda oldukça yüksek sayıda parametrenin bir arada optimize edilmesi gerektiğinden dolayı çok uzun bir süre almaktadır ve pratikte mümkün değildir. Dolayısıyla bu süreci hızlandıracak bir simülasyon altyapısı kurmak, buna uygun bir model kullanmak gerekmektedir. Bu amaca yönelik olarak bu proje kapsamında katmanlar arası hızlı simülasyonu mümkün kılacak olasılıksal zamanlama hatası tahmin modeli geliştirilecektir. Bu model PVT sapmalarını dikkate alarak zamanlama hatalarını doğru bir şekilde bulmaktadır. Daha sonra bulunan bu zamanlama hataları derin öğrenme ağına hata olarak verilip, derin öğrenme ağının bu durumda nasıl çalışacağına, çıkarım doğruluğunun nasıl etkilendiğine bakılacaktır. Buradan elde edilen bilgilerle de düzeltilmesi gereken hatalar düzeltilecek, derin öğrenme ağının toleranslı olacağı hatalar ise düzeltilmeyecektir. Bu şekilde çalışacak bir platform sayesinde derin öğrenme ağlarının katmanlar arası bir yaklaşımla hızlı bir şekilde geliştirilmesi sağlanacaktır. Geliştirilen bu platform besleme geriliminin azaltıldığı durumda PVT sapmalarını dikkate alarak doğruluğu yüksek zamanlama modelleri kullanan ve buna göre derin öğrenme ağının farklı katmanları için farklı besleme gerilimleri kullanabilen bir yaklaşımla IoT cihazlarda kullanılmak üzere derin öğrenme ağı donanımı geliştirilmesi için kullanılacaktır.

Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Programı Mezunu Hasan Ijaz, Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 Mezuniyet Programı kapsamında ELKON ile gerçekleştirdikleri projelerini anlattı. Sizler de mezun olmadan önce Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 programı ile profesyonel hayatı deneyimleyebilirsiniz.

Hangi firma ile hangi projeyi gerçekleştirdiniz? Projenizden bahseder misiniz?

ELKON tarafından Sabancı'ya teklif edilen bir projede çalıştım. Projenin başlığı "Otonom Gemi Çalıştırma Sistemleri için Yeni Nesil Güç ve Enerji Yönetimi Sistemi" olarak geçiyordu. Perametreleri gerçek zamanlı olarak alıp bu parametreleri işleyen ve optimize eden, daha sonrasında da kaptana gemiyi nasıl çalıştırmak gerektiğine dair öneriler üreten yapay zeka ve derin öğrenme bazlı bir sistemi tasarladık ve uyguladık .

Çalışma ekibinizden ve çalışma şeklinizden bahseder misiniz?

Tüm proje çalışmaları ekip halinde yürütüldü. Bu kapsamda proje ve Elkon süpervizörleriyle her hafta ve tüm ekiple haftada en az 2 - 3 kez toplantılar yaptık. Ekiple herkesin müsait olacağı bir zaman kararlaştırıp birlikte zoom üzerinden çalışıyorduk. Online ve uzaktan çalışma son derece etkili bir yöntem oldu ve evimizin konforunda projeye katkıda bulunmamıza olanak sağladı.

Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 Mezuniyet Programı’na katılmak  ve deneyimlemek sizlere neler kattı?

Tüm öğrencilere endüstri bazlı bir projede yer almalarını tavsiye ederim çünkü üniversitedeki profesörlerinizin yanı sıra endüstrideki uzmanlardan da pek çok şey öğrenebiliyorsunuz. Profesyonel mentorluk deneyimi yaşayabiliyorsunuz. Ayrıca, Sanayi Odaklı Projeler ENS 491 ile şirket ortamını öğrenebiliyorsunuz.

Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, EFSUN ve SUNUM Araştırmacısı Abdolali Khalili Sadaghiani, TÜBA (Türkiye Bilimler Akademisi) TEKNOFEST Doktora Bilim Ödülü'ne layık görüldü.

TÜBA-TEKNOFEST Doktora Bilim Ödülü için yapılan başvurularda; tez içerik kalitesi, tezden üretilmiş yayınlar ve tez sahibinin bilimsel yetkinliği, sanayi, teknoloji ve verimliliğe yönelik patent veya ürüne dönüşme katkısı gibi özel kriterler göz önünde bulundurularak detaylı olarak değerlendirildi. Bu bağlamda Fen ve Mühendislik Bilimleri alanında; Abdolali Khalili Sadaghiani, MDBF Öğretim Üyesi ve SUNUM Araştırmacısı Ali Koşar’ın danışmanlığında hazırladığı “Havuz Kaynama Isı Transferi İçin Mikro/Nano Mühendislik Teknikleri” teziyle ikinci olarak TÜBA TEKNOFEST Doktora Bilim Ödülü’ne layık görüldü.

Bu çalışma ve ödül Sabancı Üniversitesi Nanoteknoloji Araştırma ve Uygulama Merkezi (SUNUM) alt yapısı ile EFSUN Mükemmeliyet Merkezi bünyesinde yapılan yüksek nitelikli disiplinlerarası araştırmalara güzel bir örnek teşkil ediyor.

Detaylı bilgi için lütfen aşağıdaki linki tıklayınız:

http://www.tuba.gov.tr/tr/haberler/akademiden-haberler/tuba-teknofest-doktora-bilim-odulleri-sahiplerini-buldu

2021-2022 Akademik yılı başladı. Öğrencilerimiz ile uzun bir aradan sonra yeniden kampüste bir araya gelmenin mutluluğunu yaşıyoruz. Sabancı Üniversitesi ailesine sağlıklı ve başarılı bir akademik yıl diliyoruz. Hoşgeldiniz.

2021-2022 AKADEMİK YILI YURTLARDA COVID-19 AŞISI İLE İLGİLİ BARINMA ŞARTLARI

Üniversitemiz tarafından sunulan barınma hizmetinin tâbi olduğu, Gençlik ve Spor Bakanlığı’nın, 02.07.2020 tarihli, 31173 sayılı Resmî Gazete’de yayımlanmış olan Yükseköğrenim Kurumlarında Barınma Hizmetleri Yönetmeliği çerçevesinde sağlık ile ilgili gerekli tedbirlerin alınması gerekmektedir. 

Bu nedenle, 2021-2022 Akademik Yılında yurtlarımızda konaklayacak öğrencilerin, yetkili resmi kurumlar tarafından onaylanmış, COVID-19 aşısı yaptırdıklarını gösteren aşı kartlarını ibraz etmeleri gerekmektedir. Ayrıca, COVID-19 hastalığını geçirmiş olan öğrencilerden pozitif PCR test sonuçlarını tarafımıza iletmesi talep edilmektedir. Sağlık Bakanlığı, Yükseköğretim Kurumu, Gençlik ve Spor Bakanlığı veya yetkili başka kamu kurumlarının her koşulda yapacakları düzenlemeler saklıdır.

Yukarıda belirttiğimiz hususlara istinaden yurtlara sadece en az 2 doz aşısını yaptırmış ve 2. Doz üzerinden en az 14 gün geçmiş olan öğrenciler kabul edilecektir.

Sağlık Bakanlığı’nın kararına göre; Covid-19 hastalığını geçirmiş olan kişiler hastalığın üzerinden 1 ay geçtikten sonra aşı olabiliyor. Bu durumda, yurda giriş tarihinde hastalığı geçirmiş ancak henüz aşı zamanı gelmemiş olan öğrencilerin, yurda kayıt olabilmek için, vakti geldiğinde aşı randevusu alacağına ve aşılarını tamamlayacağına dair onay vermeleri gerekmektedir.

Duyuruda belirtilen aşı kartları ve PCR test sonuçlarınızı healthcenter@sabanciuniv.edu adresine iletmenizi rica ediyoruz.

Konaklama Hizmetleri Birimi / HİZ

2021 YKS girişli öğrencilerimiz için düzenlenen Lisans Oryantasyon Günlerimiz, 23 Eylül Perşembe günü online, 24 Eylül Cuma günü ise kampüsümüzde fiziksel olarak gerçekleşecek. Oryantasyonun ikinci günündeki sunumlar web üzerinden online olarak da takip edilebilecek.

Program detaylarına ulaşmak için tıklayın.