Konuşma sentezi, konuşma tanıma, konuşmacı doğrulama, nörolojik hastalık tespiti konusunda çalışmalar yapılmakta olan bu laboratuvarda istatiksel makine öğrenimi, büyük veri, derin sinir ağları, dijital ses işleme ve doğal dil işleme alt alanları bulunmaktadır.
Robotik Laboratuvarı
Bünyesinde medikal robotik, akıllı kontrol sistemleri, bilişsel robotik, insansı robotlar, akıllı gezen makinalar alanlarında çalışmalar yapılmaktadır.
CCRG – Bulut Bilişim Araştırma Grubu
CCRG laboratuvarında aktif olarak bulut bilişim, büyük veri ve makine öğrenmesi alanlarında ArGe çalışmaları yapılmaktadır. Doktora ve Yüksek Lisans öğrencileri bulut kaynaklarını kullanarak veri mühendisliği, akıllı algoritmalar, dağıtık sistem tasarımı ve performans analizleri alanında yetkinliklerini arttırırlar.
Küresel Yapay Zeka Temelli Silahlanma Veritabanı Projesi
Doç. Dr. Akın Ünver “Küresel Yapay Zeka Temelli Silahlanma Veritabanı Projesi” isimli projesi için Bilim Akademisi (BAGEP 2021)’den araştırma fonu aldı.
Ufuk Avrupa özelinde Yapay Zekadan Yararlanarak Hibe Projesi Yazma Eğitimi
Bu eğitimde Ufuk Avrupa özelinde başarılı projeler yazmak veya bir projeye ortak olmak için yapay zeka araçlarının (çoğunlukla ücretsiz olanlar) ve uygulamalarının nasıl kullanılacağının öğretilmesi hedeflenmektedir. Eğitim dahilindeki örnekler Ufuk Avrupa Araştırma ve Yenilik Programı’ndaki mevcut açık çağrılara dayalı olacaktır, ancak tüm teknikler ve araçlar herhangi bir Avrupa Hibe Programına uygulanabilecektir.
ÖzÜ Fintech Day
Özyeğin Üniversitesi’nde yapay zekanın finans sektöründeki uygulamaları
Elektrik Güç Piyasaları ve Şebekeleri için Yapay Zeka Destekli Stratejik Karar Destek Platformu
Bu araştırma projesi, elektrik güç piyasaları ve şebekelerinin dinamiklerini daha verimli ve akıllı bir şekilde yönetmek amacıyla yapay zeka (AI) ve makine öğrenme (ML) tekniklerinden faydalanan bir stratejik karar destek platformu geliştirmeyi hedeflemektedir. Proje kapsamında, büyük veri analitiği, tahminleme algoritmaları ve optimizasyon teknikleri kullanılarak enerji üretimi, dağıtımı ve tüketimi ile ilgili kritik kararların daha hızlı ve doğru bir şekilde alınması sağlanacaktır. Ayrıca, geliştirilecek platformun Web-API olarak sunulması, enerji piyasasındaki paydaşların (üreticiler, dağıtım şirketleri, ticaret platformları ve düzenleyici kurumlar) gerçek zamanlı veriye dayalı stratejik analizler yapmasına olanak tanıyacaktır. Böylece, enerji arz-talep dengesi optimize edilirken, maliyetlerin düşürülmesi, yenilenebilir enerji entegrasyonunun artırılması ve şebeke güvenilirliğinin sağlanması gibi önemli kazanımlar elde edilmesi hedeflenmektedir.
Yapay Zeka Terimleri
Yapay zeka, günümüzün en yenilikçi ve hızla gelişen teknolojilerinden biri olarak hayatımızın birçok alanını dönüştürüyor. Bu alandaki kavramları ve terimleri anlamak, yapay zekanın nasıl çalıştığını kavramak ve sunduğu imkanlardan en iyi şekilde yararlanmak için büyük önem taşıyor.
YZ Destekli Üretim vs YZ Üretimi
Üretken Yapay Zeka; Gen AI Destekli ve Gen AI Tarafından Üretilmiş içerik olarak ikiye ayrılır. Gen AI Destekli içerikte, kullanıcı içeriği kendisi oluşturur ancak yapay zeka düzenleme, hata kontrolü veya geliştirme amacıyla kullanılır. Gen AI Tarafından Üretilmiş içerikte ise içeriğin birincil üreticisi yapay zekadır. Kısaca Bir öğrenci veya araştırmacı, çalışmalarında Üretken Yapay Zeka uygulamalarını kullanmayı düşünüyorsa, Gen AI Destekli ve Gen AI Tarafından Üretilmiş arasındaki farkı bilmesi önemlidir. Öğrencilerin Gen AI’yi destek amaçlı kullanmalarına izin verilebilir, ancak çalışmayı oluşturmak için kullanmalarına izin verilmez. Örneğin, Amazon, Kindle yazarlarına yönelik yeni politikasında, yayıncıların eserlerini gönderirken içeriğin yapay zeka tarafından “üretilmiş” mi yoksa “desteklenmiş” mi olduğunu beyan etmelerini istemektedir. İkisi arasındaki temel fark, nihai çıktıda insanın ne kadar dahil olduğudur. Gen AI destekli içerikte insanın katkısı daha fazladır, Gen AI tarafından üretilmiş içerikte ise insanın katkısı daha azdır. Yapay Zeka Tarafından Üretilmiş Gen AI tarafından üretilmiş içeriği, yapay zeka tabanlı bir araç tarafından oluşturulan metin, görseller veya çeviriler olarak tanımlıyoruz. Eğer içeriği (metin, görsel veya çeviri) bir yapay zeka aracıyla oluşturduysanız, hatta sonrasında önemli düzenlemeler yapmış olsanız bile, bu içerik “Gen AI tarafından üretilmiş” olarak kabul edilir. Eğer bir Gen AI aracı içeriğin birincil üreticisi ise, bu durumda içerik yapay zeka tarafından üretilmiş sayılır. Örnekler: Gen AI uygulamasıyla sıfırdan bir kitap incelemesi yazdırmak veya bir deneme sorusuna yanıt vermek. Gen AI’ye, Ay’da oturan kırmızı bir robot resmi oluşturmasını istemek. Gen AI – Destekli Eğer içeriği siz ürettiyseniz ancak Gen AI tabanlı uygulamaları düzenleme, iyileştirme, hata kontrolü veya içeriği geliştirmek için kullandıysanız (görsel veya metin fark etmeksizin), bu içerik “Gen AI destekli” olarak kabul edilir, “Gen AI tarafından üretilmiş” olarak değerlendirilmez. Ayrıca, Gen AI tabanlı bir aracı yeni fikirler üretmek veya kavramlar üzerine beyin fırtınası yapmak için kullanabilirsiniz. Ancak nihayetinde metni veya görselleri kendiniz oluşturduysanız, bu yine “Gen AI destekli” sayılır ve “Gen AI tarafından üretilmiş” olarak değerlendirilmez. Bu tür araçları veya süreçleri kullanmanız konusunda herhangi bir bildirimde bulunmanız gerekmez, ancak her zaman kaynak göstermelisiniz. Eğer bir öğrenci veya kullanıcı tarafından oluşturulan içeriği geliştirmek, filtrelemek, değiştirmek veya iyileştirmek için Gen AI aracı kullanıldıysa, bu “Gen AI destekli” olarak değerlendirilir. Örnekler: Bir Gen AI uygulamasından bir fotoğrafı siyah beyaza çevirmesini istemek. Bir belgedeki yazım hatalarını kontrol etmesini sağlamak. Yazınızda edilgen fiilleri etken hale çevirmesini istemek. Karşılaştırma örnekler içeren bir tablo: Gen AI Destekli Gen AI Tarafından Üretilmiş Konu Seçimi ve İyileştirme Öğrenciler, Gen AI’ya öneriler içeren istemler ve kriterler sağlar; ardından AI potansiyel konular önerir veya mevcut konuları iyileştirir. AI, herhangi bir öneri veya giriş olmadan bir konu seçer. Görseller Gen AI uygulamasından bir renkli fotoğrafı siyah-beyaza çevirmesini istemek. Gen AI’dan ayda oturan kırmızı bir robotun resmini oluşturmasını istemek. Planlama ve Taslak Oluşturma Gen AI uygulaması, öğrencinin hazırladığı notları düzenleyerek bir taslak oluşturur. AI, öğrenci tarafından yazılmamış notları (örneğin, eğitmen veya öğretim görevlisi tarafından sağlanan notlar) düzenleyerek bir taslak oluşturur. El Yazması/Kitap Yazımı Gen AI, yazarın oluşturduğu bir tema üzerinde varyasyonlar için önerilerde bulunur. AI, tüm el yazmasını sıfırdan yazar. Düzenleme/Gözden Geçirme Gen AI, tempoyu veya yapısal düzenlemeleri iyileştirmek için değişiklik önerir. AI’dan bir kitabın temposunu veya yapısını iyileştirmek için yeniden yazılması istenir. Düzenleme/Düzeltme Okuması Gen AI, edilgen fiillerin etkin fiillere dönüştürülmesi için değişiklikler önerir. AI, öğrencinin metnini ana dilinden İngilizceye çevirir. Bu tablo, Epigeum’un/Clarivate’in Akademik Dürüstlük modülündeki AI Destekli ve AI Tarafından Üretilmiş modül tablosundan uyarlanmıştır. Kaynak: Using General Artficial Intelligence at MIT
Araştırmalarda YZ modelleri neden kullanılmamalı?
Araştırma amaçlı olarak kullanılan metin tabanlı Üretken Yapay Zeka uygulamaları (örneğin ChatGPT, Gemini, Co-Pilot, Deepseek) genellikle yetersiz sonuçlar verir ve sınırlı işlevselliğe ve şeffaflığa sahiptir. Bu tür uygulamalar, metin tabanlı sohbetleri simüle etmek için tasarlanmıştır ve web üzerinden bazı yanıtlar sağlayabilir, ancak ciddi araştırmalar için uygun değildir. Kısaca Uygun olmamasının birkaç nedeni: Yanıltıcı veriler üretmeBazı Üretken Yapay Zeka uygulamaları, gerçekte var olmayan, uydurma referanslar veya veriler oluşturabilir. Sonuçlar tekrar üretilemezÜretken Yapay Zeka metin oluşturucuları, her kullanıldığında farklı sonuçlar üretir, ancak ciddi ve sürekli araştırmalar için tekrar üretilebilir sonuçlar gereklidir. Değişken veya düşük kaliteli sonuçlarSonuçlar genellikle Wikipedia sayfaları, çevrimiçi kitaplar ve ücretsiz materyaller içerebilir. Ücretli kaynaklara erişim sağlanamazÜretken Yapay Zeka sohbet uygulamaları, birçok kaliteli makale, kitap ve veri kümesine erişim sağlayamaz, çünkü bu içeriklere erişim için ödeme duvarlarını aşamazlar. Sonuçları filtreleyemezsinizÜretken Yapay Zeka, özel araştırma veritabanlarının sunduğu gelişmiş filtreleme seçeneklerine sahip değildir; bu nedenle tarih, kaynak türü, dil, medya türü gibi kriterleri kontrol edemezsiniz. Hakemli kaynakları seçemezsinizKaliteyi ve akademik uygunluğu sağlamak için hakemli kaynakları doğrudan filtreleyemezsiniz. Hatalı yanıtlar verebilirBazı Üretken Yapay Zeka uygulamaları yanlış bilgiler sunabilir veya tamamen farklı bir soruya ait yanıtları verebilir. Öğrenciler ve Araştırmacılar Bunun Yerine Ne Kullanmalıdır? Öğrenciler her zaman güvenilir ticari veya Açık Erişim (Open Access) kaynaklarını kullanmalıdır. Özyeğin Üniversitesi kaynakları, IEEE veya Emerald koleksiyonları gibi akademik dergi veritabanları ya da SpringerOpen, Google Scholar veya ProQuest Open gibi yüksek kaliteli Açık Erişim dergi koleksiyonları tercih edilmelidir. Kaynak: Using General Artficial Intelligence at MIT
