Haber Merkezi

Mersin Üniversitesi Fen Fakültesi öğretim üyesi Doç. Dr. Uğur Değer’in proje danışmanlığını, Matematik Bölümü öğrencimiz Pelşin Mizgin Süer’in takım kaptanlığını, Kurumsal Gelişim ve Akreditasyon Koordinatörlüğünden Öğr. Gör. Fahri Mete Yavuz ile Kastamonu Üniversitesi KMYO Bilgisayar Teknolojileri Bölümünden Dr. Öğr. Üyesi Serbun Ufuk Değer’in takım üyeliğini yaptığı Cognix AI Tech takımı hazırladıkları “Yapay Zekâ ile Gerçek Zamanlı Yol Hasarı Tespiti ve Akıllı Şehirler için Sürdürülebilir Çözüm: Deepway” projesi ile TEKNOFEST 2025 Akıllı Ulaşım Yarışması Kara Kategorisi’nde finale kalma başarısı gösterdi.

AMAÇ; KARA ULAŞIMINDA YOL GÜVENLİĞİNİ ARTIRMAK

Proje ile ilgili konuşan takım kaptanı öğrenci Pelşin Mizgin Süer, “Cognix AI Tech olarak DeepWay ile kara ulaşımında yol güvenliğini artırmak ve altyapı bakım süreçlerini iyileştirmek hedefiyle yola çıktık. Bu süreçte amacımız, yalnızca bir yapay zekâ sistemi geliştirmek değil; aynı zamanda sürdürülebilir, uygulanabilir ve akıllı şehir vizyonuna katkı sunacak bir çözüm ortaya koymaktı. Deepway projemiz, araç seyir hâlindeyken yol yüzeyinde oluşan çukur, kasis ve çatlakları tespit ederek sürücüyü anında bilgilendirmeyi ve gerektiğinde otomatik güvenlik önlemlerini devreye almayı hedefliyor. Böylece hem kazaların önlenmesine hem de bakım-onarım çalışmalarının veriye dayalı olarak planlanmasına katkı sağlaması amaçlanıyor. Bizim için DeepWay, yalnızca bir yarışma projesi değil; gelecekte hem ulusal hem de uluslararası ölçekte yol güvenliğinde yeni standartlar belirleyebilecek bilinçli ve kararlı bir adım. Bu süreçte, çalışmalarımıza verdikleri destek ve katkılar için Rektörümüz Prof. Dr. Erol Yaşar’a ve Girişim Limanı Müdürümüz Dr. Öğr. Üyesi Gürbüz Çomak’a teşekkürlerimizi sunuyoruz.” dedi.

ALTYAPI BAKIM SÜREÇLERİNİ DAHA VERİMLİ HÂLE GETİRECEK

Ulaşım güvenliğini artırmak ve altyapı bakım süreçlerini daha verimli hâle getirecek, akıllı şehir vizyonuna katkı sunan bir sistem geliştirmeyi amaçlayan proje çalışmaları, trafik güvenliğine yönelik mevcut ihtiyaçların belirlenmesiyle başladı. Ardından çözüm konsepti geliştirilerek görüntü işleme tabanlı yapay zekâ algoritmaları ile tasarlanan sistem, Girişim Limanı laboratuvarında geliştirilerek ilk mini demo çalışması gerçekleştirildi. Simülasyon ortamında kapsamlı testlerden geçirilen sistem, CARLA simülatörü üzerinde yapılan senaryo denemelerinden elde edilen olumlu sonuçlar sonrası prototip aşamasına geçti. Önümüzdeki süreçte saha denemelerine geçerek sistemin performansını gerçek ortamda da doğrulanması hedefleniyor.