Yaşar Üniversitesi öğrencilerinden yapay zeka destekli sağlık ve rehabilitasyon projeleri
Yaşar Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 2025-2026 mezun adayları, yapay zeka araçlarıyla geliştirdikleri bitirme projelerini sergileyerek sağlık, rehabilitasyon ve engelli bireylerin yaşam kalitesini artırmaya yönelik çözümler sundu. Bölümün projeleri; afetten sağlığa, savunma sanayinden engelli destek teknolojilerine kadar geniş bir yelpazede tasarlanırken, Yazılım Mühendisliği ve Endüstriyel Tasarım bölümleriyle yürütülen disiplinlerarası iş birliği öne çıktı.
Projelerdeki teknik yetkinlik ile Endüstriyel Tasarım katkıları, prototiplerin sanayi standartlarına uygun ve yüksek katma değerli hale gelmesini sağladı. Aşağıda öne çıkan projelerin detayları yer almaktadır.
Görme engellilere taşınabilir çeviri cihazı
"Beyond The Eye" adlı projede, Eylül İpek Antmen, Ulaş Barış, Yağmur Sude Ateş, Toprak Orman, Berin Türker ve Ceyda İnce tarafından görme engelli bireyler için yazılı metinleri Braille alfabesine dönüştüren taşınabilir bir cihaz geliştirildi. Proje, Dr. Öğretim Üyesi Özhan Ünverdi ve Dr. Öğretim Üyesi Deniz Özsoyeller danışmanlığında hazırlandı. Cihaz; çevredeki metin ve nesneleri algılayıp sesli veya dokunsal (Braille) çıktıya dönüştürerek kullanıcıların bağımsızlığını artırmayı hedefliyor.
Kas yorgunluğunu takip eden EMG sistemi
Furkan Tunç ve Özge Öterbülbül tarafından geliştirilen proje, yapay zeka tabanlı bir EMG (Elektromiyografi) sistemiyle kas yorgunluğunu gerçek zamanlı izlemeye odaklandı. Dr. Öğretim Üyesi Özhan Ünverdi danışmanlığındaki çalışma, EMG sinyallerindeki kişi bazlı farklılık ve gürültü sorunlarını aşmaya yönelik algoritmalar içeriyor. Proje, 22 katılımcıdan toplanan verilerle eğitilen modelde yüzde 85.5 doğruluk sağladı ve düşük maliyet ile kullanım kolaylığı sunmasıyla öne çıktı.
Felçli bireylere yönelik haptik eldiven
Dünya Felç Organizasyonu (WSO) 2025 verilerine atıfla, felç rehabilitasyonuna katkı sunmayı amaçlayan projede Ata Şehirali, Şükran Demir ve Zeynep Ertop tarafından bir "haptik eldiven" tasarlandı. Dr. Öğretim Üyesi Mahir Kutay danışmanlığındaki eldivende, 5 adet yüksek hassasiyetli flex sensör kullanılarak parmak bükülme hareketleri analog sinyallere dönüştürülüyor. Spandex kumaştan üretilen ergonomik ve düşük maliyetli eldivenden alınan veriler, kullanıcı arayüzü üzerinden gerçek zamanlı izlenebiliyor.
Duygu durumu sınıflandıran sistem
Kağan Ertan Çeşme, Şerif Deniz Acar ve Ali Emre Sarıbıyık tarafından geliştirilen sistem, kalp sinyali, deri iletkenliği ve yüz kasları verilerini kullanarak makine öğrenmesi ile duygu durumlarını sınıflandırıyor. Doç. Dr. Nalan Özkurt danışmanlığındaki projede görsel uyarıcılarla toplanan sinyaller analiz edildi ve sistemin duygu sınıflandırmasında yüzde 83 doğruluk elde ettiği tespit edildi.
Bu projeler, genç mühendislerin yapay zeka yöntemlerini sağlık ve rehabilitasyon alanına uygulama kapasitesini gösterirken, disiplinlerarası yaklaşımlar sayesinde kullanıcı odaklı ve uygulanabilir çözümler ortaya kondu. Bölümün çalışmaları, akademik eğitim ile sanayi ihtiyaçları arasındaki bağı güçlendirecek nitelikte prototipler sunuyor.
ÖĞRENCİLERDEN FURKAN TUNÇ VE ÖZGE ÖTERBÜLBÜL, KAS YORGUNLUĞUNU GERÇEK ZAMANLI OLARAK TAKİP EDEBİLEN YAPAY ZEKA TABANLI BİR EMG (ELEKTROMİYOGRAFİ) SİSTEMİ TASARLADI.
