BTÜ'den yeni teknolojik proje... Endüstriyel arızalar önceden bildirilecek

Bursa Teknik Üniversitesi akademisyenleri, nöromorfik hesaplama ve iğnecikli sinir ağı teknolojisi kullanarak, savunma, otomotiv ve robotik üretim hatlarında arızaları önceden tespit edecek ve enerji verimliliğini artıracak bir yapay zekâ sistemi geliştirecek.

BURSA (İGFA) - Bursa Teknik Üniversitesi (BTÜ) bilim insanları, savunma sanayi, otomotiv ve robotik üretim hatları gibi kritik endüstriyel sistemlerde arızaları önceden tespit eden ve enerji verimliliğini artıran yeni nesil bir yapay zekâ teknolojisi geliştirmeye hazırlanıyor. BTÜ Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi akademisyenleri tarafından yürütülen “SPIKE-EDGE: Endüstriyel Sistemlerde İğnecikli Nöral Ağ Tabanlı Kestirimci Bakım” projesi, TÜBİTAK 1002 - Hızlı Destek Programı tarafından desteklenecek. Proje kapsamında, endüstriyel sensör verileri nöromorfik yapay zekâ ile analiz edilerek, arızalar gerçekleşmeden önce tespit edilebilecek. Sistem, bulut bağlantısına gerek duymadan yerinde (edge) çalışacak ve düşük enerji tüketimi ile hızlı karar alma yeteneğine sahip olacak. Proje Yürütücüsü Araştırma Görevlisi Talha Koruk, “Endüstriyel üretimde plansız duruşlar, Türkiye’de operasyonel maliyetlerin yüzde 15-25’ine denk geliyor. İnsan beyninden esinlenen iğnecikli sinir ağları ile geliştireceğimiz sistem, geleneksel sistemlere göre yüzde 70-80 daha az enerji tüketerek 1 ms altında karar verebilecek” dedi. Koruk ayrıca sistemin sürdürülebilirliği üzerinde de durarak, “Makine başına ortalama 5 watt enerji tüketimi ile çalışacak. Bu, geleneksel GPU tabanlı sistemlerin 40-60 watt tüketimine kıyasla çevreci ve ekonomik bir çözüm sunuyor” ifadelerini kullandı. BTÜ Rektörü Prof. Dr. Naci Çağlar, projeyi Türkiye’nin Endüstri 5.0 vizyonuna katkı sağlayacak bir girişim olarak değerlendirdi: “Bu proje, sanayimizin rekabet gücünü artıracak, enerji verimliliği yüksek ve sürdürülebilir üretim süreçlerini destekleyecek. Akademisyenlerimizi tebrik ediyorum” dedi. Proje kapsamında geliştirilecek sistemin, gelecekteki bilimsel çalışmalar ve endüstriyel uygulamalar için de önemli bir altyapı oluşturması hedefleniyor.