Google Öğretim Üyesi Araştırma Ödülü kapsamında desteklenecek 150 proje arasında, Türkiye’den, çalışmalarını ODTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde sürdüren Dr. Öğretim Üyesi Gökberk Cinbiş’in ‘makine algısı’ kategorisindeki proje teklifi de yer aldı.
917 BAŞVURU
Google’dan yapılan açıklamaya göre, gelecek nesillerin teknolojiyi kullanma şeklini etkileyecek problemler üzerinde çalışan öğretim üyeleriyle işbirliğini güçlendirmek amacıyla düzenlenen Google Öğretim Üyesi Araştırma Ödülü programına yapılan başvurular, önem ve yapılabilirlik açısından değerlendiriliyor. Program kapsamında geçen yıl, bilgisayar bilimleri, mühendislik ve ilgili alanlarda dünya standartlarında teknik araştırmaları desteklemeye yönelik açılan çağrıya, yaklaşık 50 ülke ve 330’dan fazla üniversiteden 917 başvuru alındı. Yapay zeka ve makine öğrenmesinin de aralarında bulunduğu çeşitli konularda yapılan başvurular, 1100 uzman tarafından değerlendirildi. Bu incelemelerin sonucunda 150 ‘umut vadeden teklifin’ finanse edilmesine karar verildi. Bu 150 proje arasında Türkiye’den de ODTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Öğretim Üyesi Gökberk Cinbiş’in ‘makine algısı’ kategorisindeki proje teklifi yer aldı.
‘VERİ-VERİMLİ YAPAY ZEKA YAKLAŞIMLARI ÜZERİNDE ÇALIŞIYORUZ’
Dr. Öğretim Üyesi Gökberk Cinbiş, desteklenmeye hak kazanan projelerinde görsel verileri etiketlemeye gerek kalmadan, görüntülerin iç yapılarından yararlanarak otomatik öğrenme yapabilen yaklaşımlar önerdiklerini söyledi. Cinbiş, konuşmasına şöyle devam etti:
“Bu yaklaşımlar aracılığıyla yüksek sayıda konseptin görüntülerde tanınmasını sağlayan görüntü anlamlandırma modellerinin başarısını arttırmayı hedefliyoruz. Bu dönemde kullanılan yapay zeka uygulamalarının çoğu etiketlenmiş büyük veri kümeleri veya simülasyon yazılımları aracılığıyla oluşturuldu. Bunun zaman alıcı ve masraflı olması nedeniyle uygulama geliştirilmesi zorlaştı. Araştırma grubunda, yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini kolaylaştırmak amacıyla çalışmalar yaptık. Yeni konseptleri kısıtlı verilerden yararlanarak öğrenebilen veri-verimli yapay zeka yaklaşımları çalışmalarımızın ana odağını oluşturuyor. Buna yönelik az sayıda veya kısmen etiketlenmiş örneklerden öğrenebilen, yapay örnek sentezleyebilen, işlenmemiş verilerden yararlanabilen matematiksel modeller üzerinde çalışıyoruz. Görüntü ve metin gibi farklı tipteki bilgileri ilişkilendirilen yaklaşımlar üzerinde de çalışmalar yürütüyoruz.
YAPAY ZEKA ALANINDA BÜYÜK BİR REKABET YAŞANIYOR
Türkiye’de ilgili kurumların bütçe imkânları dahilinde akademik araştırmaları desteklemek için gösterdiği çabaları mutlulukla karşıladık. Rekabet ettiğimiz yabancı araştırma merkezlerinin imkânlarıyla kıyasladığımızda, verilen destekler zayıf kalıyor. Bu da potansiyelimizin altında araştırma performansı göstermemize yol açıyor. Yapay zeka alanında uluslararası alanda büyük bir rekabet yaşanıyor. Türkiye’de ulusal hesaplama altyapısında güçlü bir noktaya gelinmesi önemli. Bu hem araştırmacıların yöneldikleri projelerin kapsamını hem de projelerdeki ilerleme hızını ciddi anlamda etkileyecek. Bu kapsamda yüksek lisans ve doktora burslarının öğrencilere sağladığı maddi imkânların daha cazip hale getirilmesi önemli. Böylelikle araştırma potansiyeli yüksek öğrencilerin ekonomik kaygılarla verimsiz tercihler yapmadan tüm enerjilerini araştırmaya yönlendirmelerinin önünü açabiliriz.
KONFERANSLARA VERİLEN ÖNEM ARTMALI
Türkiye’de yapay zeka alanında yüksek prestijli konferanslara verilen önemin artması gerekiyor. Yapay zeka alanı o kadar hızlı ilerliyor ki araştırmaya yön veren yayınlar, artık geri dönüş zamanları uzun süren dergiler yerine, bu bahsettiğim yüksek prestijli konferanslarda yayınlanıyor. Bu nedenle bu konferansların akademik öneminin tanınması ve ilgili desteklerin oluşturulması gerektiğini düşünüyorum. Yapay zeka uygulamaları çevreye, bireylere ve toplumlara etkileri kapsamında değerlendirilmesi öncelikli. Bu alandaki uygulamaların tabi olacağı kuralların belirlenmesi ve ilgili denetim mekanizmalarının oluşturulması önemli.”
