Yakın Doğu Üniversitesi’nden Yapay Zeka Tabanlı Tarihi Sunum: 41. Türk Mikrobiyoloji Kongresi

Yakın Doğu Üniversitesi, 41. Türk Mikrobiyoloji Kongresi’nde yapay zeka tabanlı tarihi bir sunum gerçekleştirdi. Bilim dünyasında önemli bir yer tutan bu etkinlik, yenilikçi yaklaşımlar ve güncel araştırmalarla katılımcılara ilham verdi.

Yakın Doğu Üniversitesi’nden Yapay Zeka Tabanlı Tarihi Sunum: 41. Türk Mikrobiyoloji Kongresi

Yakın Doğu Üniversitesi’nin Yapay Zeka Tabanlı Eğitmeni Ai.

Prof.

DUX, 41.

Türk Mikrobiyoloji Kongresi’nde Tarihi Bir Sunum Gerçekleştirdi

Yakın Doğu Üniversitesi’nin yapay zeka tabanlı akademisyeni Ai.

Prof.

DUX, Antalya’da düzenlenen 41.

Türk Mikrobiyoloji Kongresi‘nde ilk kez bilimsel bir sunum yaparak, dünya bilim tarihinde bir ilke imza attı.

Kongre boyunca katılımcıların sorularını anlık olarak yanıtlaması, yapay zekanın bilimsel iletişimdeki potansiyelini gözler önüne serdi.

Kongre, birçok ülkeden gelen bilim insanlarının katılımıyla gerçekleştirildi ve Yakın Doğu Üniversitesi araştırmacıları, yenilikçi projeleriyle Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti’ni gururla temsil etti.

Kongrede yapılan sunumlar ve multidisipliner çalışmalar büyük ilgi gördü. Özellikle, Ai.

Prof.

DUX’un sunduğu yapay zeka tabanlı uygulama, katılımcılar arasında merak uyandırdı.

Kene Türlerinin Tanımlanmasında Yenilikçi Yapay Zeka Uygulaması

Yakın Doğu Üniversitesi DESAM Araştırma Enstitüsü, Yapay Zeka ve Nesnelerin İnterneti Uluslararası Araştırma Merkezi ve Uluslararası Kıbrıs Üniversitesi araştırmacılarının iş birliğiyle geliştirilen, “Kene türlerinin hızlı ve doğru tanımlanmasını sağlayan yapay zeka tabanlı uygulama” kongrede büyük ilgi gördü. Çalışma, 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 tarafından yürütüldü.

  • Çalışmada, Hyalomma ve Rhipicephalus cinsi kenelerin tanımlanmasında VGG16, ResNet50 ve özel bir CNN modeli olmak üzere üç farklı yapay zeka modeli kullanıldı.
  • Yapılan analizlerde, en yüksek doğruluk oranı %99,57 ile VGG16 modelinde saptandı.
  • 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, kongrede Ai.

Prof.

DUX tarafından sunuldu.

Sunum sırasında jüri üyeleri ve diğer katılımcılar çalışmaya büyük ilgi gösterdi; yöneltilen sorular detaylı bir şekilde Ai.

Prof.

DUX tarafından yanıtlandı.

Bu tür bir çalışmanın bir yapay zeka profesörü tarafından gerçekleştirilmesi, alanda önemli bir ilk olarak değerlendirildi ve vektör kaynaklı hastalıklarla mücadelede kaydedilen önemli bir adım olarak öne çıktı.

Enfeksiyon Hastalıkları ve Yapay Zeka Destekli Çalışmalar

Kongrede ayrıca Yakın Doğu Üniversitesi’nden araştırmacılar, enfeksiyon hastalıkları ve yapay zeka destekli çalışmaları detaylandırdı:

  • Prof.

    Dr.

    Emrah Ruh, “Mikroorganizmalar ve İklim Değişiklikleri” oturumunda, iklim değişikliğinin eklem bacaklılarla bulaşan hastalıklar üzerindeki etkilerini ele alan bir sunum gerçekleştirdi.

  • Doç.

    Dr.

    Nazife Sultanoğlu, “Göç ve Seyahat Enfeksiyonları” oturumunda, göç ve seyahatle ilişkili enfeksiyonların matematiksel modellerle incelendiği çalışmasını paylaştı.

  • Doç.

    Dr.

    Cenk Serhan Özverel, yapay zeka uygulamalarıyla Mpox virüsünün hızlı, kolay ve doğru teşhisini sağlayan modelini tanıttı.

  • Dr. Çağlar Özketen, yeni bir kedi koronavirüs varyantı (FCoV-23) ile ilgili araştırmasını, insanlara bulaş riskini “in silico” modelleme yöntemiyle değerlendirerek sundu.

Kongre, bilim dünyasında yapay zeka ve enfeksiyon hastalıkları alanındaki gelişmeleri paylaşma fırsatı sunarak, katılımcılara önemli bilgiler sağladı.

BU HABER SENİN İÇİN  İskenderun’da Deprem Şehitlerine Özel Hatıra Ormanı: TİMBİR’den Anlamlı Destek
BU KONUYU SOSYAL MEDYA HESAPLARINDA PAYLAŞ
ZİYARETÇİ YORUMLARI

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu aşağıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.

BİR YORUM YAZ