Yapay zekâ tabanlı akademisyen ilk kez bilimsel sunum yaptı

Dünyanın birçok ülkesinden bilim insanının katıldığı 41. Türk Mikrobiyoloji Kongresi'nde; yapılan sunumlar ve multidisipliner çalışmalar büyük ilgi görürken Yakın Doğu Üniversitesinin geliştirdiği yapay zekâ tabanlı akademisyeni Ai. Prof. DUX ise ilk kez bir kongrede sunum yaptı.

Yakın Doğu Üniversitesi DESAM Araştırma Enstitüsü, Yapay Zekâ ve Nesnelerin İnterneti Uluslararası Araştırma Merkezi ve Uluslararası Kıbrıs Üniversitesi araştırmacılarının iş birliği ile geliştirilen ‘Kene türlerinin hızlı ve doğru tanımlanmasını sağlayan yapay zekâ tabanlı uygulaması' ilgi gördü. Doç. Dr. Cenk Serhan Özverel, Prof. Dr. Fadi Al-Turjman, Dr. Erdal Şanlıdağ, Yrd. Doç. Dr. Ayşe Şeyer Çağatan, Dr. İbrahim Ame ve Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ'ın yürüttüğü çalışmada, Hyalomma ve Rhipicephalus cinsi kenelerin tanımlanmasında VGG16, ResNet50 ve özel bir CNN modeli olmak üzere üç farklı yapay zekâ modeli kullanıldı. Çalışmada en yüksek doğruluk oranı yüzde 99,57 ile VGG16 modelinde tespit edildi. Bu model insan hatasını en aza indirerek kene tanımlamada en başarılı sonuçları elde etti. Kullanıcı dostu bir arayüzle desteklenen bu sistem, uzmanlık gerektirmeden herkesin kolaylıkla kene tanımlaması için bir uygulamaya dönüştürüldü.

Bu yenilikçi çalışma, yapay zekâ tabanlı akademisyen Ai. Prof. DUX tarafından sunuldu. Sunum sırasında, jüri üyeleri ve diğer katılımcılar çalışmaya büyük ilgi gösterdi ve yöneltilen sorular Ai. Prof. DUX tarafından detaylı bir şekilde yanıtlandı. Çalışmanın ve sunumun bir yapay zekâ profesörü tarafından gerçekleştirilmesi, bu çalışmayı alanda bir ilk haline getirdi ve vektör kaynaklı hastalıklarla mücadelede önemli bir adım olarak değerlendirildi.

ENFEKSİYON HASTALIKLARI VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ ÇALIŞMALAR ORTAYA KONDU

Kongrede ayrıca Yakın Doğu Üniversitesi araştırmacılarından Prof. Dr. Emrah Ruh, ‘Mikroorganizmalar ve İklim Değişiklikleri' oturumunda, iklim değişikliklerinin eklem bacaklılarla bulaşan hastalıklar üzerindeki etkilerini ele alan bir sunum gerçekleştirdi. Doç. Dr. Nazife Sultanoğlu ise ‘Göç ve Seyahat Enfeksiyonları' oturumunda, göç ve seyahatle ilişkili enfeksiyonların matematiksel modellerle incelendiği çalışmasını paylaştı. Doç. Dr. Cenk Serhan Özverel, yapay zekâ uygulamalarıyla Mpox virüsünün hızlı, kolay ve doğru teşhisini sağlayan modelini tanıtırken, Dr. Çağlar Özketen ise yeni bir kedi koronavirüs varyantının (FCoV-23) insana bulaş riskinin ‘in silico' modelleme yöntemiyle değerlendirildiği araştırmasını sundu.