'Dünya´da bir ilk, Türk bilim adamları fizikte yeniçağ açıyor'
SİVAS (İHA) - Türk bilim adamları yapay zekayla çalışan modül, milyonlarca lira harcanarak yapılan deneyleri maliyetsiz bir şekilde gerçekl
SİVAS (İHA) - Türk bilim adamları yapay zekayla çalışan modül, milyonlarca lira harcanarak yapılan deneyleri maliyetsiz bir şekilde gerçekleştirmeye imkan sağlıyor.
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi (SCÜ) Fen Fakültesi Fizik Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Serkan Akkoyun ve çalışma arkadaşları; Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Fakültesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Tuncay Bayram ile Artvin Çoruh Üniversitesi Eğitim Fakültesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Cafer Mert Yeşilkanat tarafından, makine öğrenmesi kullanarak tesir kesitlerini çevrimiçi hesaplamaya imkan sağlayan bir hesaplama modülü oluşturuldu. Modül, gerçekleştirilen çalışmalar arasında Dünya´da bir ilk oldu.
Ayrıca çalışma grubu üyelerinden Prof. Dr. Serkan Akkoyun ve Doç. Dr. Cafer Mert Yeşilkanat tarafından, 'Estimation of fission barrier heights for even-even superheavy nuclei using machine learning approaches' isimli çalışma ilgili alanda öncü sonuçlar elde etti.
Web of Science (WOS) dergi sıralamasında nükleer fizik alanında Dünya´da 5. sırada bulunan 'Journal of Physics G: Nuclear and Particle Physics' dergisinde yayımlanan çalışma ile doğada bulunmayan ve henüz sentezlenmemiş süper-ağır atom çekirdekleri için makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak atomların yaşam süreleri ile ilişkili bir kavram olan fisyon bariyer seviyeleri başarılı bir şekilde tespit edildi.
Çalışma 10 yıl sürdü
Fen Fakültesi Fizik Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Serkan Akkoyun, geliştirdikleri projenin üzerinde 10 yıldır çalıştıklarını belirterek, 'Biz çalışma arkadaşlarımızla yaklaşık 10 yıl önce yapay zekanın fizikteki problemlere uygulanıp uygulanamayacağını merak ederek yola çıktık. O günden beri pek çok çalışma yaptık. Atomların özelliklerini, içerilerinde neler olduklarını ve temel birleşenlerini yapay zeknında yardımıyla belirleyebiliyoruz. Biz bu programın üzerinde 10 yıldır çalışıyoruz, zorluklarımız problemleri ele alıp çözebileceğimiz bir problemi alabilmek. Ele aldığımız problemi yapay zekanın desteği ile çözüm üretebilmek. Yapay zekyı kullanabilmek için bizim bilgisayarlara ve algoritmalara ihtiyacımız var. Yeri geliyor bilgisayarlar bu karmaşık algoritmayı çözemiyor ve daha güçlü bilgisayar ağlarına bağlanmamız gerekiyor 'dedi
Dünyada ilk oldu
Akkoyun, projenin dünyada bir ilk olduğunu belirterek, 'Siz elinizdeki büyük veriyi kullanarak bilgisayarınıza bir eğitim yapıyorsunuz. Bugüne kadar yapılmış, deneyle gözlenip insan gözünün gördüğü verileri biz bilgisayara öğretiyoruz. Daha sonrasında bu öğrettiklerimizden yeni problemlerin sorularına cevap vermesini istiyoruz. Dünyada bir ilk olarak modül yetiştirdik. Fizik açısından yüksek bütçeli reaksiyonları gerçekleştirmek çok zaman ve güç gerektiren deneylerdir. Yaptığımız proje ile biz deneylerin tasarım aşamasında, yapacağımız deneylerin gerçekleşme ihtimalini hesaplayan bir modül geliştirdik. Dünya üzerinde herhangi bir araştırmacı burada bulunan modüle ulaşarak gerçekleştirmeyi planladığı reaksiyonun olma ihtimalini kestirebilecek. Fizik alanında yapay zeka ile kol kola girdik, artık yanımızda bir yoldaş' diye konuştu.
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi (SCÜ) Fen Fakültesi Fizik Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Serkan Akkoyun ve çalışma arkadaşları; Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Fakültesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Tuncay Bayram ile Artvin Çoruh Üniversitesi Eğitim Fakültesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Cafer Mert Yeşilkanat tarafından, makine öğrenmesi kullanarak tesir kesitlerini çevrimiçi hesaplamaya imkan sağlayan bir hesaplama modülü oluşturuldu. Modül, gerçekleştirilen çalışmalar arasında Dünya´da bir ilk oldu.
Ayrıca çalışma grubu üyelerinden Prof. Dr. Serkan Akkoyun ve Doç. Dr. Cafer Mert Yeşilkanat tarafından, 'Estimation of fission barrier heights for even-even superheavy nuclei using machine learning approaches' isimli çalışma ilgili alanda öncü sonuçlar elde etti.
Web of Science (WOS) dergi sıralamasında nükleer fizik alanında Dünya´da 5. sırada bulunan 'Journal of Physics G: Nuclear and Particle Physics' dergisinde yayımlanan çalışma ile doğada bulunmayan ve henüz sentezlenmemiş süper-ağır atom çekirdekleri için makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak atomların yaşam süreleri ile ilişkili bir kavram olan fisyon bariyer seviyeleri başarılı bir şekilde tespit edildi.
Çalışma 10 yıl sürdü
Fen Fakültesi Fizik Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Serkan Akkoyun, geliştirdikleri projenin üzerinde 10 yıldır çalıştıklarını belirterek, 'Biz çalışma arkadaşlarımızla yaklaşık 10 yıl önce yapay zekanın fizikteki problemlere uygulanıp uygulanamayacağını merak ederek yola çıktık. O günden beri pek çok çalışma yaptık. Atomların özelliklerini, içerilerinde neler olduklarını ve temel birleşenlerini yapay zeknında yardımıyla belirleyebiliyoruz. Biz bu programın üzerinde 10 yıldır çalışıyoruz, zorluklarımız problemleri ele alıp çözebileceğimiz bir problemi alabilmek. Ele aldığımız problemi yapay zekanın desteği ile çözüm üretebilmek. Yapay zekyı kullanabilmek için bizim bilgisayarlara ve algoritmalara ihtiyacımız var. Yeri geliyor bilgisayarlar bu karmaşık algoritmayı çözemiyor ve daha güçlü bilgisayar ağlarına bağlanmamız gerekiyor 'dedi
Dünyada ilk oldu
Akkoyun, projenin dünyada bir ilk olduğunu belirterek, 'Siz elinizdeki büyük veriyi kullanarak bilgisayarınıza bir eğitim yapıyorsunuz. Bugüne kadar yapılmış, deneyle gözlenip insan gözünün gördüğü verileri biz bilgisayara öğretiyoruz. Daha sonrasında bu öğrettiklerimizden yeni problemlerin sorularına cevap vermesini istiyoruz. Dünyada bir ilk olarak modül yetiştirdik. Fizik açısından yüksek bütçeli reaksiyonları gerçekleştirmek çok zaman ve güç gerektiren deneylerdir. Yaptığımız proje ile biz deneylerin tasarım aşamasında, yapacağımız deneylerin gerçekleşme ihtimalini hesaplayan bir modül geliştirdik. Dünya üzerinde herhangi bir araştırmacı burada bulunan modüle ulaşarak gerçekleştirmeyi planladığı reaksiyonun olma ihtimalini kestirebilecek. Fizik alanında yapay zeka ile kol kola girdik, artık yanımızda bir yoldaş' diye konuştu.