GRÜ Öğrencileri, TEKNOFEST 2025 İstanbul’da Yarı Finalde

0

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

Giresun Üniversitesi Mühendislik Fakültesi öğrencilerinin, 17-21 Eylül’de  düzenlenecek olan “TEKNOFEST 2025 İSTANBUL” için hazırladıkları 4 proje yarı finale kaldı.

GRÜ Mühendislik Fakültesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümünden; Pınar ÇEKİÇ, Tuncer Baha SEZERER, Furkan GÜNER, Aslı Deniz YILMAZ, Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünden Semanur BÜDÜN, Düzce Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünden Erva ALP ve Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünden Hamza KAR’dan oluşan ekibin hazırladığı 5 projeden 4’ü yarı finale kaldı.

Akıllı Otobüs Durağı, Eeg Tabanlı Kişiselleştirilmiş Eğitim Platformu, Aytar Drone V2.0 ve Karbonova projeleriyle yarı finale kalan öğrencilerimiz, 1-4 Mayıs 2025 tarihlerinde Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti’nde düzenlenen “TEKNOFEST KKTC 2025”ten de ödülle dönmüşlerdi.

GRÜ Mühendislik Fakültesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü öğrencileri; Pınar ÇEKİÇ, Tuncer Baha SEZERER, Furkan GÜNER, Sefa KURTOĞLU, Bilgisayar Mühendisliği Bölümünden Umut GETMEZ ve Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünden Semanur BÜDÜN’ün içinde yer aldığı Sirius Takımı, geliştirdikleri yarı otonom güvenlik aracı projesi “Hera Vision” ile “En İyi Ticarileştirme Potansiyeli” ödülünü kazanarak Türkiye 9’unculuğunu elde etmişlerdi.

Sosyal İnovasyon Yarışmaları alanında ödüle layık görülen öğrencilerimizin geliştirdikleri Hera Vision projesi, endüstriyel tesisler, enerji santralleri ve geniş kapalı alanlarda meydana gelebilecek yangın ve acil durumlarda, hem can güvenliğini sağlamak hem de müdahale süresini minimize etmek amacıyla geliştirildi. Yapay zeka algoritmalarıyla desteklenen sistem, görüntü işleme tekniklerini kullanarak olası tehditleri gerçek zamanlı olarak analiz ediyor, insan varlığını ve yangın kaynaklarını tespit ederek merkezi kontrol birimlerine anlık veri aktarımı sağlıyor.

Öğrencilerimizin geliştirdikleri ve yarı finale kalan diğer projeler şunlar; Akıllı Otobüs Durağı Projesi (Engelsiz Yaşam Teknolojileri Yarışması Kategorisi)
Görme engelli bireyler için toplu taşıma araçlarına erişimi kolaylaştırmak amacıyla yapay zeka destekli akıllı durak ve dinamik sesli bilgilendirme sistemi geliştirilecektir. Otobüslerin durağa yaklaşması ile gps tabanlı filo yönetim sistemi ile ve duraktaki ıot sensörlerle gerçek zamanlı görüntü işleme ile otobüs bilgileri bulut tabanlı kontrol merkezine aktarılacaktır. Gürültü azaltma ve yapay zekalı ses sentezi ile çalışan bu hoparlörler durağa yakalaşan otobüs bilgilerini görme engelli bireylere iletecektir.EEG Tabanlı Kişiselleştirilmiş Eğitim Platformu Projesi (Eğitim Teknolojileri Yarışması Kategorisi)
Öğrencinin odaklanma seviyesini EEG Sensörleri ile gerçek zamanlı ölçerek öğrenme meteryallerine adapte eden bir eğitim platformudur. Hafif ve taşınabilir EEG başlıkları ile beyin dalgaları analiz edilir. Beta dalgaları odaklanmayı , teta dalgaları dikkatin dağılmasını gösterir.Makina öğrenimi algoritmaları ile EEG verileri işlenerek öğrencinin bilişsel durumu belirlenir. Dikkat seviyesine göre içerik dinamik olarak uyarlanır. Yüksek odaklanmada detaylı anlatım düşük odaklamada sadeleştirme ögeleri kullanılır.

Aytar Drone V2.0 Projesi (İnsanlık Yararına Teknoloji Yarışması Kategorisi)
TEKNOFEST 2024 yarışmaları kapsamında geliştirdiğimiz Aytar Drone projesi üzerine eklenen yeni teknolojilerle, doğal afetlerde kaybolan bireylerin tespit sürecini hızlandırmak ve arama kurtarma operasyonlarının etkinliğini artırmak amaçlamaktadır. Yapay zeka, görüntü işleme ve ses işleme teknolojileri kullanılarak optimize edilen bu sistem yarı otonom sürüş özellikleri ile arama kurtarma aşamalarında etkin rol almaktadır.

Karbonova Projesi (Çevre ve Enerji Teknolojileri Yarışması Kategorisi)
Akıllı Karbon Ayak İzi Sayaç Sistemi

Günümüzde bireysel su ve elektrik tüketiminin artışı sürdürülebilirlik açısından büyük çevresel sorunlara yol açarken, karbon emisyonlarını da ciddi ölçüde artırmaktadır. Bu projede, evlerdeki su ve elektrik tüketimini gerçek zamanlı izleyerek karbon ayak izini hesaplayan, aynı zamanda derin öğrenme tekniklerini kullanarak gelecekteki tüketimi tahmin eden yenilikçi bir sistem tasarlanmıştır.