Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1941

Browse

Now showing 1 - 5 of 5

Çevrimde Imza Doğrulama için Fpga Üzerinde Gerçek Zamanlı Sistem Tasarımı
(2020) Ayhan, Tuba; Orak, Remzi
Bu proje kapsamında, çevrimde imza doğrulama sistemi gerçeklenmiştir. Sistem dokunmatik ekran üzerinden imza (paraf ya da el yazısı bir karakter) alıp, belleğindeki imza öznitelikleri ile karşılaştırarak imzanın iddia edilen kişiye ait olup olmadığını göstermektedir. Orjinal imza resimleri bellekte tutulmadığından sistem imza hırsızlığına karşı bir miktar dayanıklıdır. Sistem dokunmatik ekran, Zynq-7000 geliştirme kartı ve dokunmatik ekran kaleminden oluşur. İmza atıldıktan 0.13 s sonra doğrulama sonucu ekranda verilir. Kullanım rahatlığı açısından atılan imzanın resmi ekranda da gösterilmektedir. Sistemin test ortamında sınıflama başarımı yetenekli taklitçi için %60 dolayında kalsa da sıradan taklitçi için %100?ü bulmaktadır. Proje kapsamında oluşturulup araştırmacılara açılan veri kümesinde tasniflenmiş 500 imza bulunmaktadır. Projenin tüm kaynak kodları github üzerinden açılmıştır. Proje ile ilgili bilgiler, kodlar, veri kümesi ve kısa video da proje sayfası (https://sites.google.com/mef.edu.tr/imza) üzerinde yayındadır.
Çok Düşük Enerji Tüketen Taşınabilir Kullanıma Uygun Yapay Sinir Ağlarının Donanım Gerçeklemeleri
(2023) Kumbasar, Tufan; Altun, Mustafa; Ayhan, Tuba
Yapay sinir ağları (artificial neural networks, ANN) ile ilgili literatürde yer alan araştırmalar ve bunların endüstriyel uygulamaları son yıllarda hızlı bir şekilde artmaktadır. Buradaki temel motivasyon, geleneksel yöntemler ile yüksek doğruluklu olarak çözülmesi zor problemlerin ANN?ler ile çözülebilmesidir. Diğer taraftan, ANN?lerin kullanımı geleneksel yöntemlere göre, başta enerji olmak üzere, çok daha fazla donanımsal kaynak gerektirmektedir. Örnek vermek gerekirse, 16×16 boyutunda 256 adet piksel içeren oldukça küçük bir görüntünün her bir pikselinin ve ANN ağırlıklarının 8-bitlik girişler ile temsil edildiğini varsayalım. Bu durumda, tek bir yapay nöron, 256 adet 8-bitlik çarpma işlemi, bu çarpım sonuçlarının toplanması için minimum 16-bitlik 255 adet toplama işlemi ve bu toplam sonucunun normalize edilmesi için bir aktivasyon fonksiyonu gerektirir. Görece küçük büyüklükteki bir ANN?de bu nöronlardan yüzlerce olduğu düşünülürse, bu kadar ağırlığın bellekte tutulmasının ve yapılacak aritmetik işlemlerin, özellikle enerji tüketimi açısından, oldukça maliyetli olacağı açıktır. Bu durum ANN?lerin taşınabilir cihazlarda kullanılabilmelerini fazlasıyla kısıtlamaktadır ve bu çalışmanın temel motivasyonlarından biridir. Önerilen çalışmada, çok düşük enerji tüketen ANN?ler önerilen yeni sayı hibrit gösterimi kullanılarak tasarlanmıştır, donanım optimizasyonları yapılmıştır ve nesne takibi uygulamalarında kullanılmıştır. Yapılan çalışmalar aşağıdaki üç ana başlıkta değerlendirilebilir. Bu üç ana başlık çalışmanın desteklediği 119E507 Nolu TÜBİTAK projesinde üç iş paketi olarak yer almaktadır. ? ANN enerji tasarrufu için yeni sayı gösterimlerinin sunulması ve devre bloklarının tasarımının yapılması. ? Enerji odaklı ANN donanım tasarımları ve optimizasyonunun yapılması. ? Nesne takibi yapan ANN tasarımlarının özel tümleşik devreler (application specific integration circuits, ASIC) ve alanda programlanabilir kapı dizileri (field programmable gate arrays, FPGA) tasarım platformlarında gerçeklenmesi.
Diyalog Geliştirme için Bağlaşımlı Tensör Ayrıştırma Yöntemleri
(TÜBİTAK, 2021) Şimşek, Serap Kırbız; Cemgil, Ali Taylan; Liutkus, Antoine
Ayrıştırma tabanlı ses modelleme yöntemleri, hesaplama gücünün artmasıyla ve istatistiksel modelleme yöntemlerinin gelişmesiyle birlikte yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yöntemler, ses kodlama, müziksel bilgi çıkarımı, müziğin notaya dökülmesi, içerik analizi, kaynak ayrıştırma, ses onarımı ve gürbüz konuşmacı tanımanın da aralarında bulunduğu birçok alanda kullanılmaktadır. Bizim bu projede temel amacımız, birden fazla kaynak içeren ses kayıtlarındaki konuşma işaretlerini güçlendirmek için kaynak ayrıştırma algoritmalarından faydalanarak bir yöntem geliştirmektir. Diyalog ve ortamdaki diğer sesler arasındaki doğru dengeyi bulmak ses mühendisleri için önemli bir problem olup, dinleyici şikayetlerinin de gittikçe artan bir sebebini oluşturmaktadır. Dinleyiciler, kendi kişisel tercihlerine, dinleme ortamlarına ve duymalarına uygun olarak diyalog ve çevresel sesler arasındaki ses dengesini kendileri ayarlamak istemektedirler. Bu projedeki temel amaçlar ve aşamalar aşağıdaki gibidir: i) Durağan olmayan çok boyutlu zaman serilerinde, matris ve tensör ayrıştırma modellerini kullanarak diyalog içeren ses kayıtlarından diyalogların ayrıştırılması ve bunun daha sonra kayıtta bulunan diğer seslerle farklı oranlarda yeniden birleştirilmesiyle, kullanıcının ihtiyaçlarına ya da zevkine dayalı bir kayıt dinlemesini sağlama ii) Televizyon programları gibi akan veri üzerinde de çalışabilmek üzere, önerilen yöntemin gerçek zamanda çalışması. Bu bağlamda, veri geldikçe gerçek zamanlı olarak işlenecektir. iii) Geliştirilen yöntemlerin etkinliğinin gerçek uygulamalarda kullanımı. Projenin çıktıları olan modelleme, çıkarım ve model seçimi yöntemleri; işaret işleme, yapay öğrenme ve istatistik alanlarında temel metodolojik katkılar yapmaktatır. Bunun dışında çıktılar, bilgi madenciliği, biyoinformatik, sistem biyolojisi, yer bilimleri, karmaşık sistemler, algılayıcı ağları, finans veya akustik konularındaki büyük veri öbeklerinin incelendiği çalışmaları destekleyecektir. Bu bağlamda, MEF Üniversitesi bünyesinde yerli ve uluslararası alanda süren işbirliklerinin sürdürülmesi ve geliştirilmesi de planlanmaktadır.
İnsan-robot Dokunsal (haptik) Etkileşimi için Makine Öğrenme Tabanlı Admitans Kontrolü
(2021) Başdoğan, Çağatay; Patoğlu, Volkan; Niaz, Pouya Pourakbarian; Aydın, Yusuf; Necipoğlu, Serkan; Şirintuna, Doğanay; Çaldıran, Ozan
Yakın gelecekte, fabrika, ev, hastane gibi farklı ortamlarda, insanlar ve robotların birlikte çalışarak, fiziksel etkileşim gerektiren görevleri ortaklaşa yerine getirebilmeleri beklenmektedir. Fiziksel insan-robot etkileşimi konusundaki önemli araştırma konularından birisi, ortaklar arasında doğal bir iletişimin kurulmasıdır. İnsan-robot etkileşimi konusunda hali hazırda çeşitli sayıda çalışmalar bulunmasına rağmen, ortaklar arasındaki fiziksel etkileşimi, bilhassa dokunsal (haptik) tabanlı iletişimi inceleyen çalışmalar sınırlı sayıdadır ve bu tip sistemlerdeki etkileşim hala doğal insan-insan etkileşimine kıyaslandığında yapay kalmaktadır. Bu projede, insanla beraber ortak görevler yapabilecek işbirlikçi bir robot için kesir dereceli ve uyarlamalı (adaptif) bir admitans kontrolcü geliştirildi. Bilgimiz dahilinde kesir dereceli bir admitans kontrolcü insan-robot fiziksel etkileşimi için daha önce kullanılmamıştır. Kesir dereceli kontrolcülerin en önemli özelliği, tamsayı olmayan türev ve integralin kullanılabilmesidir ki bu da bize birleşik sistemin (insan-robot) dinamiğinin modellenmesinde ve denetlenmesinde, tam sayılı bir kontrolcüye göre, esneklik sağlamıştır. Ayrıca, kesir dereceli bir admitans kontrolcünün makine öğrenmesi algoritmaları vasıtasıyla uyarlanabilir şekilde kullanıldığına dair bir örnek literatürde mevcut değildir. Makine öğrenmesi algoritmaları, bizim görev sırasında insanın niyetini anlamamızı ve buna göre görev performansını optimize edecek şekilde kontrolcü parametrelerini seçmemizi sağladı. Projede geliştirilen yöntemlerin etkinliğini sınamak için laboratuvar ortamında, insan ve robot arasında fiziksel etkileşim gerektiren kontrollü deneyler 12 adet denekle yapıldı. Bu deneylerde, denekler, robot koluna bağlanmış bir matkap aracılığıyla dik ve düz tahta bir yüzey üzerinde delikler açtılar. Makina öğrenmesi teknikleri kullanılarak kullanıcın hangi alt-görevi (textit{Bekleme, Serbest Hareket, ve Temas}) yerine getirdiği gerçek zamanlı olarak tespit edildi ve buna göre kontrolcünün parametreleri uyarlandı. Bu sayede, robotun insan tarafından yönlendirilip delik açılacak noktaya yaklaştırılırken (textit{Serbest Hareket}) insana düşük direnç (şeffaflık), delme sırasında (textit{Temas}) ise oluşacak titreşimleri azaltarak sistemi daha kararlı ve güvenli hale getirecek şekilde yüksek direnç göstermesi sağlandı. Bu deneylerden elde edilen sonuçlar, insan-robot etkileşimi için, uyarlamalı ve kesir dereceli bir kontrolcünün tam sayılı ve sabit parametreli bir kontrolcüye göre, görev performanı açısından, çok daha etkili olduğunu gösterdi. Son olarak, projede geliştirilen sistemin endüstriyel ortamda geçerliliğini sınamak için, endüstriyel ortağımız olan As-Metal şirketinden 3 adet işçi laboratuvarımıza davet edildi ve eğrili (curved) bir tahta yüzeyde delik açma deneyleri yapıldı. İşçilerden yüzey üzerinde 3 farklı noktada ve 3 farklı açıda delik açmaları istendi. İşçiler bu görevi yerine getirirken hem işbirlikçi robotumuzdan hem de bir artırılmış gerçeklik arayüzünden destek aldılar. Deneylerden sonra, işçilerden geliştirilen sistem hakkında fikirlerini iletebilecekleri bir anket doldurmaları istendi. Bu anket ve işçilerle yapılan kişisel görüşmeler vasıtasıyla robotun güvenirliği, kullanım kolaylığı ve görevi gerçekleştirmesindeki katkısı ölçüldü. Bu anketten elde edilen sonuçlar bize geliştirilen bu insan-robot etkileşim sisteminin endüstriyel uygulamlar için uygun, kolay, ve etkili olduğunu gösterdi.
Kişiselleştirilmiş ve Uyarlamalı Öğrenme için Sözlü Dersanlatımlarının İşlenmesi
(TÜBİTAK, 2021) Arısoy Saraçlar, Ebru
Bu projede kişiselleştirilmiş ve uyarlamalı eğitim için gelişmiş konuşma ve dil işleme teknolojileri geliştirip özellikle çevrimiçi ders videolarından öğrenme sürecini verimli hale getirmek amaçlanmıştır. Geliştirilen proje bildiğimiz kadarıyla gelişmiş konuşma ve dil işleme uygulamalarının eğitim teknolojilerinde kullanıldığı en kapsamlı projelerden biridir ve bu sayede eğitim teknolojileri literatürüne de katkı sağlamıştır. Projenin gerçeklenmesi süresince Otomatik Konuşma Tanıma (OKT), konuşma geri getirimi, özellikle sözlü soru cevaplama ve duygu ve düşünce analizi üzerine özgün çalışmalar yapılmıştır. Sistemler hem İngilizce hem de Türkçe ders anlatım videoları için geliştirilmiştir. OKT alanında hem hibrit akustik model içeren hem de uçtan uca eğitilen sistemler için sistem uyarlaması yapılmıştır. Bu sayede ders anlatım videoları üzerinde yüksek başarımla çalışan OKT sistemleri geliştirilmiştir. Sözlü soru cevaplama sistemi ise ilk defa ders anlatım videoları alanına bu proje ile uygulanmıştır. Sözlü soru cevaplama sistemine ait zorlukların aşılması için özgün yöntemler önerilmiş ve bu yöntemler başarıyla uygulanmıştır. Bu sayede sözlü soru cevaplama literatürüne katkı sağlanmıştır. Bu çalışmalara ek olarak ders anlatım videolarına eşlik eden öğrenci yorumları duygu ve düşünce analizi yöntemleri ile olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırılmış ve öğrencilerin videoda anlatılan konuyu anlayıp anlamadıkları ölçülmüştür. Bu çalışma duygu ve düşünce analizi sisteminin eğitim teknolojileri alanında öğrencilerin öğrenme düzeyinin analizinde kullanılması özgünlüğünü içermektedir. Projenin çıktısı olarak OKT ve soru cevaplama sistemlerini içeren çevrimiçi bir öğrenme platformu üniversite içinde gerçeklenmiş ve 2020 - 2021 bahar döneminde öğrencilerin kullanımına açılmıştır. Özellikle COVID-19 pandemisiyle hayatımıza etkin olarak giren uzaktan eğitim modeline proje kapsamında geliştirilen sistemin katkı sağlama potansiyeli bulunmaktadır. Bu yüzden geliştirilen sistemin uzaktan eğitim sürecine etkin olarak dahil edilmesi üzerine ilerleyen dönemlerde çalışmalar yapılacaktır.

Browse

Browsing Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu by Publication Index "TR-Dizin"