TRAI Meet-up #21’de Yapay Zeka ve Optimizasyon Konuşuldu

TRAI Meet-up #21'de Yapay Zeka ve Optimizasyon Konuşuldu

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi’nin düzenlediği 21. TRAI Meet-up İTÜ Arı3’te gerçekleştirildi.Açılış konuşmasını GelecekHane’nin CEO’su Halil Aksu’nun yaptığı buluşma, yine geniş bir katılımcı kitlesiyle başladı.

İlk konuşmacımız Borusan’dan Optimizasyon ve Veri Analitiği Birim Yöneticisi Onur Can Saka’ydı. Başlangıç olarak Borusan hakkında genel bilgiler verdi ve optimizasyon yaklaşımlarını ve ürettikleri çözümlerden bahsetti. Borusan Lojistiğin içinden çıkmış olan ETA isimli online platformları hakkında konuşan Saka, Borusan’ın teknik ve metodolojik yetenekleriyle birlikte tüm planlama süreçlerinin optimizasyonu için çalıştıklarını söyledi. Optimizasyon ve veri analitiği süreçlerindeki çözüm yaklaşımlarının; planlama seviyesinin belirlenmesi, süreç geliştirme/iyileştirme ve veri temini olduğunu dinleyicilerle paylaştı. Proje yaşam döngüsünde yer alan veri toplama ve analiz, modelleme ve benzetim, algoritma geliştirme, test ve doğrulama ve fayda analizlerinden de bahsederek daha ayrıntılı bilgiler verdi. Yaptıkları optimizasyon algoritmaları sayesinde karbon emisyonu açısından ciddi başarılar elde ederek doğaya yaptıkları katkılardan söz etti.

Diğer konuşmacımız ise TÜBİTAK BİLGEM Bulut Bilişim ve Büyük Veri Araştırma Laboratuvarı(B3LAB)’ndan Baş Araştırmacı Mehmet Haklıdır oldu. B3LAB hakkında bilgiler vererek konuşmasına başlayan Haklıdır, B3LAB’ın açık kaynak kodlu ve güvenli çözümler için AR-Ge faaliyetlerinin yürütülmesi amacıyla hem kamu hem de özel üniversitelere destek verdiğini söyledi. Laboratuvarlarında büyük veri üzerinde çalışılması ve yapay zekâ çözümleri üretilmesi için çalışmalar yürütüyorlar. Prototip veri merkezinin işletilebilmesi ve büyük veri çözümlerinin yapılması için Safir Altyapı adında bir ürünleri var. Bu ürün bulut tabanlı ve otomatik imaj özelliği, otomatik ölçeklendirici, Safir Devops, Safir Zekâ, büyük veri hizmeti, Safir Migrator gibi özellikleri var. Bulut depolama hakkında da bilgi veren Haklıdır, muadillerinde olmayan özelliklerden bahsetti.

Diğer konuşmacımız İTÜ’den Nazım Kemal Ure’ydi. Yeni kurmuş oldukları İTÜ Yapay Zekâ Merkezi hakkında bilgiler vererek konuşmasına başladı. Bu merkezi açmalarında ki temel amaçları AR-Ge, eğitim ve ÜR-GE çalışmaları yapmak. Bir diğer amaçlarının ise eğitimde yapay zekâ, derin öğrenme ve optimizasyon konuları ile ilgili mühendis eğitimi ve sertifika vermek, aynı zamanda tezsiz yüksek lisans programlarıyla sektördeki açıkları kapatmayı hedefi olduğundan bahsetti. Temel bilimler ve uygulamalı bilimler olarak ikiye ayırdıkları AR-GE projelerinde, temel bilimler altında makine öğrenmesi ve derin öğrenme, uygulamalı bilimler altında ise görüntü işleme, otomasyon, sinyal işleme gibi alanlara odaklandıklarını söyledi.

Diğer konuşmacımız İstanbul Büyük Şehir Belediyesi Veri İstanbul Projesinden Murat Güneri oldu. Veri İstanbul Projesi hakkında bilgiler vererek konuşmasına başlayan Güneri, bu projenin fiziksel alan içeren bir proje olduğunu, verilerin internet üzerinden paylaşılacağı, aynı zamanda start-up’ların, vatandaşların ve şirketlerin veri merkezinde çalışmalarını yapabilecekleri söyledi. Belediye içindeki verilerin çok yüklü olduğunu, veriler arasında korelasyon ve inceleme konusunda ekosistem ile yapılan çalışmalarla kente katkı sağlama amacı güttüklerinden bahsetti.  Yapay Zekâ, Blockchain, Makine Öğrenmesi vb. alanlarda gelişimlerin sağlanabileceği Veri Laboratuvarı işletme modeli ile ilgili çalışmalarından bahsetti. Bu projede İBB, TÜİK, üniversite öğrencileri, kamu kuruluşları, sivil toplum kuruluşları ile çalışma amacında olduklarından söz etti.

Son konuşmacımız olarak Inventanalytics’den Teknoloji ve Ürün Geliştirme direktörü Eray Aslan sahnede yerini aldı. Ürün lokasyonu, ürün adedi vb. konularda müşteriler için envanter yönetimi ve lokasyon bazında ürünün fiyatı, indirim oranları hesaplanması gibi konular içinde fiyat yönetimi alanında yaptıkları çalışmalardan bahsetti. Talep-tahminde optimum envanter dağılımı ve fiyat hesaplaması için makine öğrenmesi kullandıklarını söyledi. Verdikleri tahminlerle firmalar için kârı ve üretim verimliliğini nasıl artırdıklarını dinleyicilerle paylaştı.

Gelecek Etkinlik: TRAI Meet-up #22 Otomotiv ve Yapay Zekâ

Benzer Haberler
Send this to a friend