Genç Mühendislerden Sağlıkta Yenilikçi Çözümler
Yaşar Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü öğrencileri, yapay zeka teknolojilerini kullanarak geliştirdikleri mezuniyet projeleri ile sağlık, rehabilitasyon ve engelli bireylerin yaşam kalitesini artıran yenilikçi çözümler sundu.
Projelerin Sergilendiği Etkinlik
2025-2026 yılı mezun adayları, bitirme projelerini sergileyerek öğrendiklerini ve becerilerini gözler önüne serdi. Uluslararası teknoloji firmalarına kalifiye iş gücü yetiştiren bu bölümde, sağlık ve engellilere yönelik çeşitli alanlarda yapay zeka destekli projelere imza atıldı. Rehabilitasyon süreçlerindeki yenilikçi cihazlar özellikle dikkat çekti.
Taşınabilir Çeviri Cihazı: "Beyond The Eye" Projesi
Eylül İpek Antmen ile arkadaşları, görme engelli bireyler için yazılı metinleri Braille alfabesine çevirebilen taşınabilir bir cihaz geliştirdi. Proje, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Dr. Öğretim Üyesi Özhan Ünverdi ve Yazılım Mühendisliği Bölümü Dr. Öğretim Üyesi Deniz Özsoyeller’in danışmanlığında hayata geçirildi. Cihaz, kullanıcının çevresindeki metin ve nesneleri algılayarak sesli veya dokunsal (Braille) çıktılara dönüştürmeyi hedefliyor.
Kas Yorgunluğu Takip Sistemi
Furkan Tunç ve Özge Öterbülbül, kas yorgunluğunu gerçek zamanlı izleyen yapay zeka tabanlı bir EMG (Elektromiyografi) sistemi tasarladı. Bu proje, Dr. Öğretim Üyesi Özhan Ünverdi’nin danışmanlığında gerçekleştirildi ve sistem, EMG sinyallerinin kişiden kişiye değişkenlik gösterdiği sorununu aşmayı amaçlıyor. 22 katılımcıdan elde edilen veriler ile geliştirilen sistem %85.5 doğruluk oranına ulaştı.
Felçli Bireylere Yönelik Haptik Eldiven
Ata Şehirali, Şükran Demir ve Zeynep Ertop, felçli bireyler için rehabilitasyon süreçlerine katkı sağlayan bir haptik eldiven geliştirdi. Dr. Öğretim Üyesi Mahir Kutay yönetimindeki projede, eldiven üzerindeki 5 hassas flex sensör, parmak hareketlerini analog sinyallere dönüştürüyor ve kullanıcı arayüzü üzerinden gerçek zamanlı veri takibi sağlanıyor.
Duygu Durumlarını Sınıflandıran Sistem
Kağan Ertan Çeşme, Şerif Deniz Acar ve Ali Emre Sarıbıyık, bireylerin duygusal hallerini kalp sinyalleri, deri iletkenliği ve yüz kasları üzerinden sınıflandıran bir sistem geliştirdi. Doç. Dr. Nalan Özkurt’un danışmanlığındaki proje, yapılan testler sonucunda %83 doğruluk oranı ile olumlu sonuçlar verdi. Bu yenilikçi sistem, bireylerin duygusal durumlarının daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunmayı amaçlıyor.
ÖĞRENCİLERDEN FURKAN TUNÇ VE ÖZGE ÖTERBÜLBÜL, KAS YORGUNLUĞUNU GERÇEK ZAMANLI OLARAK TAKİP EDEBİLEN YAPAY ZEKA TABANLI BİR EMG (ELEKTROMİYOGRAFİ) SİSTEMİ TASARLADI.