1990’lardan bu yana, her yıl Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği (EEE) Bölümü ve IEEE Bilkent Öğrenci Kolu, Bilkent EEE lisansüstü ve seçilmiş lisans öğrencilerinin çalışmalarını bilgi paylaşımı festivali şeklinde sergiledikleri bir etkinlik olan Lisansüstü Araştırma Konferansı’nı (GRC) düzenlemektedir. Gün boyu süren etkinlik sırasında, Bilkent EEE lisansüstü öğrencileri son teknoloji araştırma projelerini etkileşimli sözlü ve poster sunumlarıyla anlatırken, seçilen lisans öğrencileri ders proje demolarını sunmaktadır.
Bu yılki GRC, 20 Ocak 2021 Çarşamba günü Zoom üzerinden çevrimiçi olarak gerçekleştirilmiştir. Etkinlik, bilgi paylaşımıyla dolu bir gün ve lisans öğrencilerine Bilkent Üniversitesi EEE Bölümü’nde yürütülen mühendislik ve bilim araştırma dünyasını deneyimlemeleri için eşsiz bir fırsat sunmuştur.
Bu seneki program, 6 zaman bloğunun her birinde eş zamanlı olarak üç oturumun gerçekleştirildiği toplam 18 oturumda gruplandırılmış olan 103 sözlü sunum içermiştir. Sunumlarda, lisansüstü ve seçilen lisans öğrencileri özgün araştırma projelerini paylaşarak, dinleyicilerin sorularını yanıtlamıştır. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi, sinyal işleme, iletişim ve ağ oluşturma, biyomedikal mühendisliği, elektronik, elektromanyetik, kontrol ve robotik, optik ve fotonik ve nanoteknoloji dahil olmak üzere elektrik ve elektronik mühendisliğinin çeşitli alanları ele alınmıştır. Konferansa, Bilkent EEE lisansüstü ve lisans öğrencilerinin de aralarında bulunduğu 340’tan fazla katılımcı katılmıştır.
Konferans, Prof. Dr. Tolga Mete Duman’ın Bilkent Üniversitesi EEE Bölümü’ne lisansüstü öğrenci olarak katılmak isteyen aday öğrencilere yönelik gerçekleştirdiği sunumla sona ermiştir. Sunumun ardından, bölüm tarafından en iyi 5 sunum ödülünün verildiği ödül töreni gerçekleştirilmiştir. Konferansın başkanlığını Prof. Dr. Sinan Gezici yapmıştır. Etkinliğin organizasyonunda, lisansüstü öğrenciler Merve Begüm Terzi ve Ahmet Safa Öztürk ile IEEE Bilkent Öğrenci Kolu’ndan lisans öğrencileri yer almıştır. GRC hakkında daha fazla bilgi https://ieee.bilkent.edu.tr/grc2021 adresinde bulunabilir.
Aşağıda, konferansta sunulan yeni araştırma sonuçlarının birkaç örneği bulunmaktadır.
Tam Örneklemeli Yer Gerçeği Edinimleri Olmadan Karşılıklı Hızlandırılmış Çoklu-Kontrast MR Görüntü Sentezi için Yarı Denetimli Üretken Modeller (Öğrenciler: Mahmut Yurt, Berk Tınaz, Salman Ul Hassan Dar, Muzaffer Özbey)
Manyetik rezonans görüntüleme (MRG), farklı doku kontrastlarına sahip anatomiyi tanısal bilgileri biriktirerek görüntüleme kapasitesi sayesinde klinik nörogörüntülemede odak noktasındadır. Ancak, uzun tarama süreleri, farklı doku kontrastlarının eksiksiz setini oluşturmak için bir sınırlama olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu sınırlamayı hafifletmek için önceki çalışmalar, mevcut (kaynak) kontrast görüntülerden eksik (hedef) kontrast görüntüleri sentezlemek için denetimli öğrenme çerçevelerinde derin sinir ağı modellerini eğitmiştir. Bununla birlikte, yüksek boyutlu MRG veri kümelerinin, büyük ve eşleştirilmiş veri kümeleri olmasının gerekliliği, bunların kullanımında bir sınırlama oluşturmaktadır. Bu amaçla, hızlandırılmış çoklu-kontrast MRG için özgün bir zayıf denetimli öğrenme modeli (wsGAN) sunulmuştur. Önerilen model, seçici bir kayıp fonksiyonu kullanarak, yalnızca alt örneklenmiş görüntülerle eğitimi mümkün kılmakta, önemli ölçüde daha küçük veri kümeleriyle ağ eğitimine izin vermekte ve klinik kullanım için büyük umut vaat etmektedir.
Uyarlanabilir Ayrıklaştırmalı Bağlamsal Kombinatoryal Değişken Çok-Kollu Haydut (Öğrenciler: Andi Nika ve Sepehr Elahi)
Her turda öğrenicinin bir dizi mevcut taban kolunu ve bağlamlarını gözlemlediği ve kümülatif ödülünü en üst düzeye çıkarmak için taban kollarını içeren bir süper kol seçtiği bağlamsal kombinatoryal değişken çok-kollu haydut (BKD-ÇKH) önerilmiştir. Yarı-haydut geri bildirim ayarı kapsamında ve bağlamların Öklid normuna sahip bir uzayında olduğunu ve beklenen taban kol sonuçlarının (beklenen ödüller) bağlamlarda (beklenen taban kol sonuçları) Lipschitz-sürekli olduğunu varsayarsak, Uyarlanabilir Bağlamsal Kombinatoryal Üst Güven Sınırı (UBK-ÜGS) isimli bir algoritma önerilmiştir. Ayrıca, taban kollarının değişkenliğini dikkate alarak, daha iyimser pişmanlık sınırları elde etmek için bir yöntem sunulmuş ve UBK-ÜGS’nin, mobil kitle kaynak kullanımında işçi seçimi için en gelişmiş teknolojiye kıyasla önemli başarım kazanımları elde ettiği gösterilmiştir.
Manyetik Parçacık Görüntüleme için Gevşeme yoluyla Sıcaklık Haritalama (Öğrenci: Mustafa Ütkür)
Son yıllarda, Manyetik Alan Hipertermi gibi termal terapi uygulamaları kanser tedavisinde popülerlik kazanmıştır. Bu çalışmalar, kanserli bölgeleri ısı uygulayarak yok etmeyi hedeflemekte, ancak bu bölgelerdeki sıcaklık artışlarının ölçülmesi konusunda ciddi eksiklikler bulunmaktadır. Bu çalışmada, TAURUS adı verilen yeni bir teknik sayesinde, Manyetik Parçacık Görüntülemenin invazif olmayan sıcaklık haritalama yapabileceği gösterilmiştir. Bu sayede, hipertermi tedavisinin seyri ve yeterliliği konusunda önemli bilgiler içerecek olan bu sıcaklık haritaları kullanılarak, tedavinin etkinliği artırılabilecektir.
Türk Yüksek Mahkemelerinin Kararlarının Tahmin Edilmesi (Öğrenciler: Emre Mumcuoğlu ve Ceyhun Emre Öztürk)
Yapay zekâ sayesinde hukukçuların omuzlarındaki yük hafifletilebilir. Bu çalışmada, makine öğrenmesinin Türk hukukunda kullanımına yönelik ilk adımlar atılmış ve Türk yüksek mahkemelerinin kararlarının doğal dil işleme teknikleri kullanılarak, yüksek doğrulukla tahmin edilebileceği gösterilmiştir. Bu amaçla, etiketli Türk hukuk metinlerinin ilk koleksiyonu oluşturulmuş ve çeşitli son teknoloji ürünü algoritmaların başarımları ölçülmüştür. Elde edilen sonuçların hem teknik hem de yasal çıkarımları bulunmaktadır.
Genel Dağılımlar için İşaretleme Oyunları (Öğrenci: Ertan Kazıklı)
Çeşitli alanlarda uygulamaları olan genel bir haberleşme problemi oyun kuramı perspektifi ile incelenmiştir. Bir kodlayıcı, bilinen bir dağılıma sahip gözlemlenen rastgele bir parametreyi (kaynak) bir kod çözücüye göndermek istemektedir. Klasik kaynak kodlama probleminin aksine, kodlayıcının amaç fonksiyonundaki bir önyargı terimi nedeniyle kodlayıcı ve kod çözücü yanlış ayarlanmış amaç fonksiyonlarına sahiptir. Odak noktası, kodlayıcı ve kod çözücünün gürültüsüz bir ortamda haberleştiği ve kodlayıcının güç kısıtlamasına sahip olmadığı karesel ucuz konuşma problemidir. Nash dengesinin varlığı ve tekliği, desteği sınırsız olan yoğunluğa sahip kaynaklar dikkate alınarak, herhangi bir sayıda bölmeyle kanıtlanmıştır. Klasik optimal nicemleme teorisi ve Lloyd’un yönteminin yakınsama sonuçlarıyla bağlantılar da, en iyi tepki dinamikleri altında Nash dengesine yakınsamanın kanıtlanmasıyla yapılmıştır.