Akademisyeninden Öğrencisine SAÜ Geleneği: TÜBİTAK 1002 Projesi Desteklenmeye Hak Kazandı

Akademisyeninden Öğrencisine SAÜ Geleneği: TÜBİTAK 1002 Projesi Desteklenmeye Hak Kazandı
21.08.2023
977
A+
A-

Fen Fakültesi Fizik Bölümü Doktora öğrencisi Elif Kemah’ın yürütücülüğünü, Fen Fakültesi Fizik Bölüm Başkanı ve Fizik Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Hakan Yakut’un proje danışmanlığını yaptığı “Aktinitler Bölgesindeki Tek-A’lı Deforme Çekirdeklerin Enerji Ağırlıklı Foto-Nükleer Toplam Kurallarının Yapay Zeka Yöntemleri Kullanılarak Tahmini” başlıklı proje TÜBİTAK-1002 A Hızlı Destek Modülü kapsamında desteklenmeye hak kazandı.

Nükleer Fizik alanında geleneksel sayısal ve istatistiksel yöntemlere ek olarak yeni veri odaklı makine öğrenimi algoritmaları son yıllarda büyük ilgi görüyor. Prof. Dr. Hakan Yakut, doktora öğrencisi Elif Kemah ve yüksek lisans öğrencisi Büruce Öztürk’le birlikte, nükleer fizikte tek-A’lı çekirdeklerin Elektrik dipol (E1) uyarılmalarını ve Manyetik dipol (M1) momentlerini araştırırken E1 uyarılmaları ve M1 momentleri için teorik hesaplamaların yanı sıra yapay zeka yöntemlerinin de hassas tahminler yapılmasında kullanılabileceğini fark etti.

Prof. Dr. Hakan Yakut’un danışmanlığında gerçekleşen “Tek A’lı Çekirdeklerin Taban-Durum Manyetik Momentlerinin Sinir-Bulanık Sistemiyle Belirlenmesi” adlı yüksek lisans tezi kapsamında SAÜ Nükleer Fizik araştırma grubu, SCI-Exp. (Q2 kalite) indeksli bir dergide “Inference and Visualization of Nuclear Magnetic Moment Studies with Neuro-Fuzzy Systems” başlıklı bir makale yayınladı. Söz konusu makale, destek alan proje fikrinin çıkış noktalarından biri oldu. Sonrasında Elif Kemah’ın doktora tez çalışmasındaki aktinit bölgesi çekirdeklerinin E1 gücünün toplam kuralları üzerine yaptığı teorik hesaplamalarına ek olarak farklı yapay sinir ağı ve algoritmalarının da nükleer verinin tahmin edilmesinde kullanılabileceğini düşünmesi üzerine özgün bir proje fikri ortaya çıktı.

Bu projede Prof. Dr. Hakan Yakut danışmanlığında gerçekleştirilen araştırma, “Aktinit bölgesi tek-A’lı çekirdeklerinde foto-nükleer toplam kuralları yapay zeka yöntemleriyle ne derecede açıklanabilir?” ve “Projenin amacına ulaşmada kullanılacak en uygun yapay zeka çıkarım yöntemi nedir?” gibi temel sorulara cevap arıyor. Kullanılan teorik model TGI-QPNM, daha önce 2018 yılında Prof. Dr. Hakan Yakut’un araştırmacı olarak görev aldığı ve Doç. Dr. Emre Tabar’ın yürütücüsü olduğu TÜBİTAK destekli 1001 Projesi kapsamında literatüre kazandırılmış bir teorik modele dayanıyor. Bu model, tek kütle numarasına sahip deforme çekirdeklerde gözlenen dev dipol rezonanslarını detaylı bir şekilde açıklayabilme yeteneğine sahip önemli bir teori olarak biliniyor. Bu projede aktinitler bölgesinde yer alan tek-A’lı çekirdeklerin Dev Dipol Rezonans (GDR) moduna ait belirleyici özelliklerini TGI-QPNM sonuçlarıyla birleştirmeyi ve yapay zeka tarafından elde edilen sonuçlarla tamamlamayı amaçlayan Proje Yürütücüsü Elif Kemah, “Proje bizlere, bütünsel yaklaşımla eksiklikleri giderme ve daha geniş perspektiften bakma imkanı sunacak.” dedi.

Proje detaylarını paylaşan Kemah, “Dev Dipol Rezonans (GDR), tüm atomik çekirdeklerde gözlenen ve çekirdeğin kompleks yapısını anlamamıza büyük katkı sağlayan bir olgu olarak kabul ediliyor. Araştırmaların gösterdiği gibi, GDR üzerine birçok deneysel çalışma mevcut. Ancak, özellikle tek kütle numaralı aktinit çekirdeklerde bu deneyleri açıklayacak teorik çalışmalar oldukça sınırlı. Son yıllarda, Emre ve Hakan hocamızın liderliğinde, bu boşluğu kapatmaya yönelik bir dizi çalışma gerçekleştirdik. Bu çalışmaların çoğu, incelenen çekirdekler için ilk defa yapılan teorik hesaplamalar olarak önemli bir niteliğe sahip. Nükleer fizik, karmaşık ve zorlu bir bilim dalıdır. Bu nedenle dünya genelinde bu alanda faaliyet gösteren araştırma grupları sınırlı. Bir teori üzerinde çalışmaya başladığımızda, sayfalar dolusu denklemlerle uğraşmamız gerekiyor. Bu denklemleri çeşitli programlama dilleri kullanarak bilgisayar tabanlı ortama aktarıyorsunuz ve hesaplamalarınızı yürütmek üzere programlar oluşturuyorsunuz. Bu nedenle, yaptığımız çalışmalar bilim camiasında saygın bir konuma sahip. Ayrıca, dünya genelinde yapay zeka alanına artan ilgi göz önüne alındığında, Türkiye’de yapay zeka ile yapılan çalışmalar henüz sınırlıdır. Dolayısıyla, çalışmamızın nükleer fizik alanına kazandırdığı bilgi ve yapay zeka kullanımı, bu alandaki ilgiyi artırabilir ve ülkemizin bu alandaki yeteneklerini daha fazla göz önüne çıkarabilir.” dedi.

Yürütücü Elif Kemah, doktora eğitimi süresince sağladığı değerli bilgi ve deneyimlerle her aşamada büyük destek veren danışmanı Prof. Dr. Hakan Yakut’a, başarılı bir şekilde sonuçlanan proje önerisinde sağladığı katkılardan dolayı teşekkür ederken projesinin kabul edilmesiyle çok mutlu olduğunu dile getirdi. Ayrıca, Doç. Dr. Emre Tabar’ın yürütücülüğünü yaptığı TÜBİTAK-1001 projelerinde bursiyer olarak çalışma fırsatı bulduğu için de Doç. Dr. Emre Tabar’a teşekkürlerini iletti. Kemah, “Projenin yürütücülüğünü üstlendiğim için hem memnuniyet hem de heyecan duygularını içimde taşıyorum. Prof. Dr. Hakan Yakut ve Doç. Dr. Emre Tabar başta olmak üzere SAÜ Nükleer Fizik Araştırma grubumuzdaki tüm hocalarımın, proje ve makale yazma süreçlerimde kıymetli rehberlikleri ve destekleri sayesinde önemli adımlar attım. Bir doktora öğrencisi olarak TÜBİTAK-1001 bursiyerliği, YÖK 100/2000 bursiyerliği ve BİDEB 2211-A bursiyerliği gibi prestijli destekleri alabilmek hem motivasyonumu artırıyor hem de ekonomik anlamda rahatlamama yardımcı oluyor. Bu deneyimler sayesinde hem kişisel gelişimimde hem de akademik başarılarımda önemli bir artış yaşıyorum. Hocalarının teşvik ve rehberliğinde elde ettiğim desteklerle gelecekteki hedeflerime ulaşma konusundaki inancım daha da pekişiyor.” şeklinde konuştu.

Kemah, “Araştırmalara gösterdiği değerli katkı ve destekleri için Sakarya Üniversitesi Rektörü Sayın Prof. Dr. Hamza Al’a, Sakarya Üniversitesi Fen Fakültesi Dekanı Sayın Prof. Dr. İlkay Şişman’a ve Araştırma Dekanlığı’na teşekkürlerimizi sunarız.” diyerek sözlerine son verdi.


977 kez görüntülendi.

YORUMLAR

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