İstinye Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Şener Özönder, TÜBİTAK destekli projesiyle yapay zeka yöntemleriyle yeni malzemeleri keşfedecek bir yazılım ortaya çıkarmayı hedefliyor.
ÖĞRENCİLERE BURS VERİLECEK, ÇALIŞMA İMKANI SUNULACAK
Hesaplamalı kuantum mekaniğinden nanoteknolojiye ve yapay zeka algoritmalarına kadar birçok alanda çalışmalar yürüten İstinye Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Şener Özönder, "Yapay Zekâ ve Hesaplamalı Kuantum Mekaniği ile Yeni Nano-Malzemelerin Keşfi" projesi için harekete geçti.
Doç. Dr. Özönder’in yürüttüğü çalışmayla yapay zeka yöntemleriyle kuantum simülasyonlarını ivmelendirerek en etkili yeni malzemeleri keşfedecek bir yazılımın ortaya çıkarılması hedefleniyor.
Doktora ve yüksek lisans öğrencilerine burs verileceğini ve projede lisans öğrencilerinin de çalışabileceğini kaydeden Doç. Dr. Özönder, “Yapay zeka algoritmalarına ve yoğunluk fonksiyoneli teorisine ilgi duyanlar sosyal medya hesaplarım üzerinden bana ulaşıp projeye başvurabilirler” şeklinde konuştu.
"KUANTUM HESAPLARINI İVMELEYECEK"
Doç. Dr. Şener Özönder, projeyle ilgili olarak “Daha önceden üretilmemiş ama atomik yapısı kurgulanabilen bir muhtemel malzemenin fiziksel ve kimyasal özelliklerini laboratuvarda o malzemeyi sentezlemeden, kuantum mekaniği simülasyonlarıyla bilgisayar ortamında bulabiliyoruz. Ancak, bu kuantum hesapları süper bilgisayarlarda bile bazen günler hatta aylar sürebiliyor. Bu durumda en iyi ve verimli malzemeleri arama sürelerinin yapay zeka algoritmalarından faydalanılarak aylardan saatlere indirilmesi gerekiyor. Bu projenin çıktısı olacak yazılım, atomik yapısı bilgisayarda kurgulanabilen ama daha önceden hiç üretilmemiş en verimli, en güçlü ve en etkili malzemeleri keşfetmede kullanılacak." dedi.
"ZİRVE İÇİN YENİ ARAÇLARA İHTİYACIMIZ VAR"
Söz konusu teknolojinin temel bilimlerdeki uygulamalarının son iki yılda önemli gelişmeler gösterdiğini ifade eden Doç. Dr. Özönder, “Şu an hemen hemen her alandan araştırmacı yapay zekayı kendi araştırmasına dahil etmenin yollarını arıyor. Çünkü alışılagelmiş yöntemler ile bir yere kadar geldik ama buradan sonra zirveye tırmanmak için yeni araçlara ihtiyacımız var. Mesela geçtiğimiz yıl Google’a bağlı DeepMind 50 senelik meşhur protein katlanma problemini bu teknoloji ile çözdüklerini duyurmuştu. Önümüzdeki birkaç yıl içinde canlı bilimlerinden enerjiye, tıbba ve eczacılığa kadar her alan söz konusu teknolojini gücünden yararlanmaya çalışacak. Yapay zeka algoritmalarına veya yoğunluk fonksiyoneli teorisine ilgi duyanlar özgeçmişlerini bana eposta ile gönderip bu projeye başvurabilirler." diyerek sözlerini noktaladı.
