|
17.07.2024 GTÜ Basın ve Halkla İlişkiler Müdürlüğü
TÜBİTAK 1001 Projelerinin bilimsel değerlendirme sonuçlarına göre GTÜ’ den 5 proje bu kapsamda destek almaya hak kazandı.
TÜBİTAK (Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu) tarafından çağrı açılan "1001-Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı” kapsamında 2024 yılı 1. döneminde Araştırma Destek Programları Başkanlığı'na (ARDEB) önerilen projelerin bilimsel değerlendirme süreci tamamlanarak sonuçlar açıklandı. Gebze Teknik Üniversitesi'nden (GTÜ) 5 akademisyenin projeleri destek almaya hak kazandı.
1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı" kapsamında bilimsel olarak destek alan akademisyenlerimiz ve araştırma projeleri şöyle:
GTÜ Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Didem Gözüpek Kocaman, “Çizgelerin Paketleme Renklendirmesinde Kritiklik” başlıklı proje ile destek aldı.
Proje hakkında: Çizge teorisi, bilgisayar bilimleri, telekomünikasyon, endüstri mühendisliği, biyoloji ve sosyal bilimler dahil olmak üzere çeşitli alanlarda geniş kapsamlı uygulamaları olan çok yönlü ve disiplinler arası bir araştırma alanıdır. Projede çizgelerde çeşitli paketleme renklendirme problemleri ele alınacaktır. Paketleme renklendirme kavramı, özellikle mesafe gereksinimlerinin çok önemli bir rol oynadığı kablosuz ağlar için frekans atamasında yaygın uygulamalar bulur. Frekans atama problemi, bir kablosuz ağdaki vericilere frekans atanmasını gerektirir Bir yayın ağında, her verici, iletimleri için bir frekans kanalına atanır. Hem sivil hem de askeri uygulamalar göz önünde bulundurulduğunda, talebin artması spektrum kıtlığına sebebiyet vermektedir. Dolayısıyla, girişimi engelleyerek frekans aralığını minimize etmek temel ihtiyaçtır ve bu konuda çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu projede ele alınan paketleme renklendirme yaklaşımı, aynı yayın frekansına atanan istasyonların, birbirinin alımını engellemeden yeterince uzakta olmalarını gerektirecek şekilde modellenmesini sağlar. Diğer yandan, iletişim ağlarında, özellikle düğüm veya bağlantı arızaları karşısında ağın uyum yeteneğinin değerlendirilmesi oldukça önemlidir. Cihaz ya da bağlantı arızalarında ağ parametrelerinin nasıl değiştiği, özellikle ağ tasarımında belirli ortamlarda büyük önem taşımaktadır. Bu değerlendirmelerde çizgelerdeki kritiklik kavramı kullanılır; böylece incelenen parametrenin çizgedeki yerel değişiklikler altında nasıl davrandığını anlamak mümkündür. Bu sebeple, proje kapsamında çizgelerin paketleme renklendirilmesinde kritikliğin farklı yönlerinin keşfedilmesine odaklanılması planlanmış; çeşitli karakterizasyonların elde edilmesi ve tanıma algoritmalarının geliştirilmesi hedeflenmektedir.
GTÜ Temel Bilimler Fakültesi Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. F. İnci Özdemir “Gıdalarda Yüksek Akrilamid Giderimi Için Termofilik Geobacillus Kaustophilus Kaynaklı L-Asparajinaz Enziminin Mutant-Immobilize Sistemler ile Yeniden Tasarlanması” başlıklı proje ile destek aldı.
Proje hakkında: Gıdalardaki kimyasal kontaminantlardan biri olarak akrilamid, toksik ve kanserojen bir madde olması nedeniyle günümüzde ciddi bir sağlık tehdidi oluşturmaktadır. Akrilamid karbonhidrat açısından zengin yiyeceklerin kızartılması ve fırında pişirilmesi sonucu oluşmaktadır. Pişirme veya işleme öncesinde L-asparajinaz enziminin uygulanması en etkili akrilamid giderim yöntemlerinden biridir. Enzimin gıda endüstrisinde uygulabilmesi için, geniş pH ve sıcaklık aralığında kararlı olmasının yanı sıra yüksek substrat dönüşüm oranına ve özgüllüğe sahip olmalıdır. Ayrıca, enzimin ucuz maliyetli ve yeniden kullanılabilir olması istenilen özelliklerdendir. Laboratuvarımızda daha önceki çalışmalarda termofilik Geobacillus kaustophilus L-asparajinaz tip II enzimin yüksek akrilamid giderim performansına sahip olduğu belirlenmiş ve enzim çeşitli desteklerle immobilize edilerek termal stabilitesi ve tekrar kullanılabilirliği arttırılmıştır. Yürütücülüğünü Doç. Dr. Fatma İnci Özdemir’in yapacağı ve Türkiye’den 3 üniversitenin katkılarıyla gerçekleştirileçek olan önerilen projede, enzimin endüstüriyel uygulamalar için performansının mutasyon çalışmalarıyla iyileştiririlerek uygun maliyetli ve insan sağlığı için toksik olmayan immobilizasyon sistemlerinin kullanılması hedeflenmiştir. Projenin devamında performansı iyileştirilmiş enzimlerin akrilamid giderim verimliliği kızarmış patates ve kavrulmuş kahvede test edilecektir. Yapılacak olan deneyler sonucunda, bu enzimin endüstriyel kullanımına bir adım daha yaklaşmış olmakla beraber ekonomik değeri yüksek, yerli, toksik olmayan ve düşük maaliyetli L-asparajinaz geliştirilmesinde önemli bir aşama kat edilecektir.
GTÜ Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Dr. Öğr. Üyesi Figen Öztoprak Topkaya “Gürültü İçeren Fonksiyon Hesaplamalari İle Matematiksel Eniyileme: Teori, VeridenÖğrenilen Kısıtlar İçin Teknikler Ve Yenilenebilir Enerji Sistem Tasarımına Uygulamalar” başlıklı proje ile destek aldı.
Proje hakkında: Matematiksel eniyileme yöntemlerinin çoğu, amaç fonksiyonunun ve olurlu çözümler kümesini tanımlayan kısıt fonksiyonlarının analitik formlarının bilindiği durumlar için tasarlanmıştır. Bununla beraber, pek çok uygulama problemi için bu fonksiyon ve türev hesaplarının yüksek duyarlılıkla yapılması ya mümkün değildir ya da hesaplama açısından oldukça pahalıdır. Gürültü içeren fonksiyon hesaplamalarıyla kısıtlı eniyileme konusunda literatürde az sayıda çalışma mevcuttur; bu tür problemler için yazılım kütüphanesi olarak erişilebilir, pratikte iyi performans gösteren ve aynı zamanda teorik garantiler sağlayan çözüm yöntemlerinin geliştirilmesi noktasındaki önemli ihtiyaca karşılık büyük bir eksiklik vardır.
Öte yandan, veri bilimi ve makine öğrenmesi alanlarındaki güncel teknolojik gelişmeler, daha önce olmadığı kadar veriye dayalı modellerle çalışmayı mümkün kılmaktadır. Çeşitli uygulama alanlarında karşımıza çıkan ve gürültü içeren eniyileme ile doğrudan ilişkili bir problem yapısı, kısıt fonksiyonlarını tanımlayan ilişkilerin analitik formda ya da bir hesaplama rutini ile verilemediği, bu ilişkilerin bir veri setinden ‘öğrenilmesini’ gerektiren problemlerdir. Son dönemde öne çıkan bir yaklaşım, bu tip kısıtların makine öğrenmesi teknikleri ile çıkarsanan temsili modellerini kullanarak eniyileme çözücülerini çalıştırmaktır. Ancak öğrenme ve eniyileme aşamalarının sıralı olarak uygulandığı bu yaklaşım, problemin tüm tanım kümesinde geçerli temsili modeller oluşturmayı gerektirmektedir; dolayısıyla, hem öğrenme hem de eniyileme süreçlerinde hesaplama maliyetini oldukça yükselten karmaşık fonksiyonlarla çalışılmaktadır.
Bu projede temel tez (standart tekniklerden önemli ölçüde farklı yeni yöntemler geliştirilmesi yerine) klasik çözüm yöntemlerinin dayandığı temel mekanizmaları koruyarak uygun şekilde adaptasyonlarının gürültü olduğunda dahi tatmin edici sonuçlar veren etkin çözüm yöntemleri sağlayacağıdır. Bu görüşü önceki çalışmalardan elde edinilen nümerik sonuçlar motive etti ve (nispeten kolay olan) eşitlik kısıtlı problem yapısı üzerinde teorik sonuçlar alabileceği de görüldü. Yaklaşımla (gürültü içeren) eşitsizlik kısıtları ve ‘veriden öğrenilen kısıtlar’ için de genişletilebileceğini öngörülüyor. Veriden öğrenilen kısıtlara sahip problemler için bu yaklaşım, modele-dayalı sıralı eniyileme yöntemlerini uygun şekilde adapte ederek, nispeten basit model fonksiyonları lokal olarak öğrenen ve öğrenme aşamasını eniyileme algoritmasının içerisine entegre eden çözüm yöntemleri ortaya koymayı mümkün kılacaktır. Böylece, yukarıda bahsedilen yaygın çözüm yaklaşımına göre pratik performans açısından daha başarılı ve daha hızlı sonuçlar üretebilmek öngörüyor. Bu öngörüyü önemli bir uygulama problemi üzerinde doğrulamak planlıyor. Bu bağlamda, projede yenilenebilir enerji sistem tasarımında enerjinin depolanması ile ilgili kısıtlar üzerinde duracak; önerilen eniyileme modelinde batarya ömrünü veriye dayalı olarak ifade edilecek.
Proje tamamlandığında, teorik garantilere sahip bir gürültüye-toleranslı genel çözüm algoritması ve bu algoritmanın uygulanacağı bir çözücü; bu algoritmayı makine öğrenmesi teknikleri ile entegre olarak çalışacak şekilde veriden öğrenilen kısıtlar için genişleten bir çözüm metodolojisi; ayrıca, ortaya konacak bu çözüm araçlarının kullanımı ve gerçek hayat problemlerini çözmekteki potansiyeli ile ilgili bilgiler elde etmek hedefliyor.
GTÜ Biyoteknoloji Enstitüsü Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin Çimen “Resveratrol Yüklenmiş Umblikal Kord Mezenkimal Kök Hücre Eksozomlarının Parkinson Hastalığına Etkilerinin İncelenmesi” başlıklı proje ile destek aldı.
Proje hakkında: Parkinson hastalığı, dünya genelinde en yaygın nörodejeneratif hastalıklardandır. Nörodejeneratif hastalıklarda NAD+-bağımlı deasetilazlar, Sirtuin 1 (SIRT1)’in olumlu yönde etkileri grubumuz da dahil olmak üzere birçok farklı çalışma ile ortaya konmuş olup, mitokondri kalite kontrol sistemi ile oksidatif stresin düzenlenerek nöronal hücre ölümü önlenebilmiştir. Projemizde, umbilikal kord mezenkimal kök hücrelerden hazırlanan ve resveratrol yüklenmiş eksozomların Parkinson hastalığında SIRT1 aracılığıyla ortaya çıkaracağı mitokondriyal ve hücresel değişimler moleküler ve proteomik temelli analizler ile incelenecektir. Bu çalışma ile ortaya konulacak sonuçlar ile olası yeni proje ve çalışmalar ile hayvan modeli uygulaması değerlendirilmesine devam edilecektir.
GTÜ Yer ve Deniz Bilimleri Enstitüsü Dr. Öğr. Üyesi Meltem Çelen “Marmara Denizi'nde Müsilaj Oluşumuna Neden Olan Nütrient Yüklerinin Azaltılmasına Yönelik Niceliksel Önlemlerin Günümüz Ve İklim Değişikliği Koşulları İçin Analitik Modelleme Ve Makine Öğrenmesi Entegrasyonu İle İncelenmesi, Susurluk Havzası Örneği” ” başlıklı proje ile destek aldı.
Proje hakkında: Poje kapsamında Marmara Denizi’ne yerüstü sularından ulaşan nütrient yüklerinin günümüz ve belirlenecek gelecek koşulları altında azaltılmasına yönelik bilgisayar tabanlı teknolojilere dayalı bir yöntemin geliştirilmesi ve karar vericiler için bir araç olarak tematik haritaların üretilmesi amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda, Analitik Modelleme teknikleri ile farklı Makine Öğrenmesi teknikleri (ANN, SVM, RF vb.) kullanılacaktır. Analitik modelleme yaklaşımı Susurluk havzasının nütrient kirliliği açısından kritik alt bölgelerinin belirlenmesi amacı ile kullanılacaktır. Makine Öğrenmesi teknikleri ise Yerüstü Su Kalite Sınıflarına (YSKY) göre sınıflandırılacak nütrient kalite seviyelerine etki eden havza parametrelerinin önceliklendirilmesi ve geleceğe yönelik arazi kullanım değişiminin tahminlenmesi amacı ile kullanılacaktır. Sınıflandırmaya yönelik yöntemlere ilave olarak, Analitik ve Makine Öğrenmesi teknikleri althavza bazında nütrient yüklerinin tahminlemesi (regresyon) ve bu yüklerin azaltılmasına yönelik senaryoların denenmesi amacıyla ayrı ayrı uygulanacaktır. Projede, Gebze Teknik Üniversitesi Yer ve Deniz Bilimleri Enstitüsü’den Prof. Dr. Salim Öncel, Yıldız Teknik Üniversitesi’nden Güleda Engin ve Şeref Naci Engin, Samsun Ondokuz Mayıs Üniversitesi’nden Eyüp Selim Köksal ve Namık Kemal Üniversitesi’nden Günay Yıldız Töre Araştırmacı olarak yer almaktadır.
|
