Bilgisayar Mühendisliği

İnsanların gözleriyle gördükleri nesneleri tanıyabilmesi işlemini bilgisayarların da gerçekleştirebilmesi için uğraş veren araştırma alanıdır. Kameralardan alınan görüntüler üzerinde işlemler yapılarak, istenilen bilginin görüntüden çıkarılması bilgisayarla görü sayesinde gerçekleştirilmektedir. Bilgisayarla görünün belli başlı uygulama alanları arasında araç takibi, yüz tanıma, karakter tanıma, plaka tanıma, vb. konular yer almaktadır.

Gün geçtikçe yaygınlaşan ve karmaşıklaşan siber saldırılar, bilgisayar olaylarına müdahalede yeni teknikler geliştirilmesini gerektirmektedir. Esasen, olay müdahale ve delil toplama işleminin üç hedefi vardır. Bunlar; (i) saldırının etkisinin anlaşılması, (ii) tehditin karakterize edilmesi ve yayılma yönteminin belirlenmesi ve (iii) saldırı yolunun tespiti ve saldırının var olan güvenlik mekanizmalarını nasıl aşabileceğinin tespitidir. Bu hedefler sadece saldırı ile ilişkili birden fazla kaynaktan elde edilen veriler analiz edilerek gerçekleştirilebilir. Bu analiz süreci genellikle çok karmaşık, manuel ve yavaştır. Bu araştırmanın temel amacı bir saldırı sonrasında olay müdahalesini gerçekleştiren ekiplere olay çözümlemesinde yardımcı ve yol gösterici olacak bir sistemin geliştirilmesidir. Sistem proaktif bir şekilde birçok kaynaktan gelen verileri izleyip, harmanlama ve analiz etme suretiyle, verilerde neyin "doğru" olmadığını tanımlamaya çalışacaktır. Olay müdahalesi sırasında sistem, kendisine verilen olay bilgisinden başlayarak ağ ve sistem tabanlı bu verilerden, analistin iş akışına uyumlu veriler üretecektir.

Bilgisayar mimarisi, bilgisayarların donanım kısmı ile ilgilenir. İşlemci mimarisi, düşük güç tüketimi, performans arttırımı bilgisayar mimarisinin temel konularındandır. Özellikle düşük güç tüketimi ve çok çekirdekli işlemciler, sunucular son yılların güncel konularındandır. Bu çalışmaların yanı sıra, geçici hatalar(soft error) ve grafik işlemcileri ile ilgili araştırmalar yapılmaktadır.

İlgili Araştırma Laboratuvarları

• Mikroişlemciler Laboratuvarı (Kasırga)

Biyomedikal sinyal işleme, insan vücudundan elde edilen biyolojik sinyallerin kaydedilmesi, analiz edilmesi ve yorumlanmasını sağlayan çok disiplinli bir araştırma alanıdır. Elektrokardiyografi (EKG), elektroensefalografi (EEG), elektromiyografi (EMG) ve kan basıncı, solunum hızı, deri iletkenliği gibi diğer biyofizyolojik sinyallerin işlenmesi sayesinde, hastalıkların teşhisi, hasta takibi, sağlık durumunun izlenmesi, duygu durum tahmini, yorgunluk ve konsantrasyon ölçümü gibi analizler mümkün olabilmektedir. Bu alanda yapılan çalışmalar, ham biyomedikal sinyallerin gürültü ve istenmeyen bozulmalardan arındırılması, sinyalin farklı frekans bileşenlerine ayrılması, özellik çıkarımı, sinyalin zamansal ve uzaysal analizlerinin yapılması gibi işlemleri içermektedir. Son yıllarda yapay zeka ve makine öğrenmesi yöntemlerinin biyomedikal sinyal işleme süreçlerine entegre edilmesi, daha hassas teşhis sistemleri geliştirilmesine olanak tanımaktadır. Derin öğrenme algoritmaları ile donatılmış sistemler sayesinde, büyük ölçekli veriler analiz edilerek, anormal durumlar daha hızlı ve doğru bir şekilde tespit edebilmektedir. Biyomedikal sinyal işlemenin temel uygulama alanları arasında kalp ritim analizi, beyin dalgalarının incelenmesi, kas hareketlerinin izlenmesi, solunum ve kan basıncı değişikliklerinin değerlendirilmesi, tıbbi teşhis sistemleri, protez kontrolü ve insan-makine etkileşimi gibi konular yer almaktadır.

İlgili Projeler

• Dr. Öğr. Üyesi Yücel Çimtay- TÜBİTAK-The British Council, Newton-Katip Celebi Program, 352175665, AffecTeach Project

Büyük veri analitiği, geniş veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için gelişmiş veri işleme ve yapay öğrenme tekniklerini kullanır. Geleneksel yöntemlerin yetersiz kaldığı bu alanda, dağıtık hesaplamaya dayalı çözümler öne çıkar. Çok sayıda CPU ve GPU’nun eş zamanlı kullanımı, büyük ölçekli veri analizi ve model eğitim süreçlerini hızlandırır. GPU’lar yoğun hesaplama gerektiren işlemleri üstlenirken, CPU’lar veri ön işleme ve koordinasyonu sağlar. Bu hibrit yaklaşım, finans, sağlık ve otonom sistemler gibi alanlarda veri hatlarının ve modellerin geliştirilmesini mümkün kılar.

İnsan dilini anlama, yorumlama ve üretme amacıyla bilgisayarların kullanılmasını kapsayan araştırma alanıdır. Sözdizimsel ayrıştırma, istatistiksel dil modelleri ve kural tabanlı sistemler gibi klasik yöntemlerin yanında son yıllarda derin öğrenme tabanlı büyük dil modelleri doğal dil işleme teknolojilerini önemli ölçüde ilerletmiştir. Bu yaklaşımlar, makine çevirisi, metin özetleme, duygu analizi, konuşma tanıma, soru cevaplama sistemleri ve chatbot'ların gelişimini sağlamış olup metinleri anlama ve üretme konusunda insan benzeri yetenekler göstermeye başlamıştır. Güncel araştırma konuları arasında çok dilli sistemler, bağlamsal anlama ve çok modlu modeller ile bu teknolojilerin farklı alanlara uygulamaları bulunmaktadır.

Gömülü sistemler daha büyük bir elektronik ya da mekanik sistemin gerçekleştirdiği göreve özel bir işlevi, çoğu zaman gerçek zamanda hesaplama kısıtları altında, gerçekleştiren bilgisayar sistemleridir. Gömülü sistemler uygulamaya özel yazılım ve donanım içerir ve kendilerine ait bir mikroişlemcileri vardır. Günümüzde masaüstü bilgisayarlarında ve taşınabilir aygıtlarda özel görev tanımı olan grafik işlemcisi gibi donanımlar vardır. Bu tür özel hizmetleri hızlandıran donanım ve yazılım bileşenlerine sahip sistemlerin tasarlanması ve bu sistemlerin verimli kullanılması da gömülü sistem tasarımının konuları arasındadır.

İlgili Araştırma Laboratuvarları

• Mikroişlemciler Laboratuvarı (Kasırga)

Çeşitli kaynaklardan alınan görüntüler üzerinde işlemler yaparak görüntünün daha istenilir bir şekle dönüştürülmesi, görüntüden bilgi çıkarımına uygun hale getirilmesini amaçlayan araştırma alanıdır. Görüntü işleme sonucu elde edilecek yeni görüntü bilgisayarla görü, örüntü tanıma, gerçek zamanlı video gibi aşamalarda kullanılacak şekle getirilmektedir. Görüntü işlemenin başlıca uygulama alanları arasında görüntü iyileştirme, arka plan çıkarımı, görüntü sıkıştırma, hareket tespiti, görüntü ayrıştırma gibi çalışmalar bulunmaktadır.

İlgili Projeler

• Dr. Öğr. Üyesi Yücel Çimtay- TÜBİTAK ARDEB 3501, 122E333 kodlu “Atmosferik Etkiler Nedeniyle Bozulan Görüş Kalitesinin, Görüntü İyileştirme Teknikleriyle Düzeltilmesini Sağlayan PC-tabanlı ve Kaska Entegre Sistem Geliştirilmesi” Projesi
• Dr. Öğr. Üyesi Yücel Çimtay- BAP, T-21-B2010-90069, Automatic Detection and Reporting of Waving Through Traffic Event
• Dr. Öğr. Üyesi Yücel Çimtay-BAP, T-21-B2010-90067- An Enhanced Rate-Distortion Performance Enabling 3D Video Adaptation Framework

Hesaplamalı geometri bilgisayar bilimlerinin bir alt dalı olup geometrik özelliği olan problemleri çözmeyi hedefleyen ve bunun için gerekli veri yapıları ve algoritmaları geliştiren bir alandır. Mesh oluşturma karmaşık geometrisi olan fiziksel bir tanım alanını üçgenler, dörtgenler gibi küçük ve basit geometrik elemanlara bölme işlemi olarak tanımlanabilir. Bilgisayar grafikleri, coğrafi bilgi sistemleri, bilgisayar destekli tasarım, geometrik modelleme, bilimsel hesaplama ve sonlu elemanlar yöntemi analizleri gibi çok çeşitli uygulama alanlarında kullanılır. Oldukça disiplinler arası bir çalışma alanıdır. Çeşitli mühendislik dallarındaki araştırmacılar tarafından geliştirilen metotlar çoğunlukla buluşsal (heuristic) metotlar olup pratikte seçilen tanım alanlarında iyi çalışsalar da karmaşık geometriler verildiğinde veya belli eleman özellikleri talep edildiğinde yetersiz örgüler oluşturabilmektedirler. Hesaplamalı geometri araştırmacıları ise verilen her tanım alanı için iyi kalitede örgüler oluşturması matematiksel olarak ispatlanabilir metotlar geliştirmeyi hedeflemişlerdir. Biz de düzlemsel (planar) ve yüzeysel (surface) kalite garantili örgüler oluşturma üzerine çalışmaktayız. Ayrıca hiyerarşik simpleks örgüler (hierarchical simplicial meshes) kapsamında işaretsiz reprezantasyonlar, verimli komşu bulma metotları, ve farklı detay seviyelerinde (level-of-detail) modelleme gibi konular ile ilgileniyoruz. Hiyerarşik üçgensel örgüler çok çözünürlüklü arazi (terrain) modellerinin farklı detay seviyelerinde temsili ve gerçeklemesi; hiyerarşik tetrahedral örgüler hacimsel verilerin görselleştirilmesi; 4 boyutlu örgüler ise zaman-değişimli alanların (time-varying fields) görselleştirilmesi gibi uygulama alanlarında kullanılmaktadır.

İlgili Araştırma Laboratuvarları

• Teorik Bilgisayar Bilimi Araştırma Laboratuvarı

Makinelerin insanlar gibi öğrenerek karar verebilmeleri üzerinde çalışan araştırma alanıdır. Üzerinde yoğunlaşılan teknikler arasında doğrusal sınıflandırıcılar, Yapay Sinir Ağları, Karar Ağaçları, İstatistiksel Öğrenme Metotları, Destek Vektör Makineleri, Bulanık Uzman Sistemler gibi yaklaşımlar bulunmaktadır. Çok değişik uygulama alanları mevcuttur. Bunların bazıları arasında otonom arabalar, konuşma tanıma, protein dizileri, finansal risk analizi, çizelgeleme, sosyal ağlar, oyun oynama sayılabilir.

İlgili Araştırma Laboratuvarları

• Hesaplamalı Biyoloji ve Yapay Öğrenme Laboratuvarı

Paralel hesaplama büyük birçok hesaplama görevinin küçük parçalara bölünerek birden çok işlem birimi üzerinde eşzamanlı olarak gerçekleştirilmesidir. Paralel hesaplama çeşitli yöntemlerle yapılabilir. Bu yöntemlerde buyruklar, iş ve ya veri çeşitli işlem birimlerine dağıtılabilir. Günümüzde gerek grafik işlem birimlerinde(GPU) gerek de merkezi işlem birimlerinde(CPU) işlemci sayısının artması ve çoklu işlem birimi mimarisinin öne çıkması paralel hesaplamayı daha anlamlı ve uygulanabilir hale getirmiştir.

Disiplinler arası bir alan olan robotik, bilgisayar mühendisliği, elektrik ve elektronik mühendisliği ve makine mühendisliği alanlarından konular içerir. Robotik konusu, mobil robotlar (yerde, havada, suda, başka gezegenlerde bir yerden bir yere gidebilen) ve manipülator (robot kol) robotlar üzerine çalışmalar olmak üzere ikiye ayrılabilir. Robotların hareket şekilleri (rota planlama, hareket planlama), sensörlerden gelen bilginin işlenip anlamlı hale getirilmesi, elde edilen bilgiyi belirli bir amaca yönelik olarak kullanabilecekleri programların yazılması, farklı uygulama alanlarına göre robot gövde tasarımları, robotların insanlarla etkileşimi, robot takımların etkin şekilde çalışmalarını sağlayacak algoritmalar, vb. konularda araştırma ve uygulama alanları bulunmaktadır.

İlgili Araştırma Laboratuvarları

• Robotik Araştırma Laboratuvarı

Sağlıkta hızla artan veriyi analiz etme, anlamlandırma ve bu verileri kullanarak sağlık politikaları oluşturma alanında yapay zeka ve makine öğrenmesi metotlarının yanında modelleme ve simülasyon çalışmaları da ivme kazanmıştır. Bölümümüzde radyolojik görüntülerin tanınmasından salgın hastalık analiz ve tahminlerine kadar pek çok alanda çalışmalar yapıyoruz. Bu çerçevede ülkemize özel nüfus verilerini kullanarak sentetik popülasyonlar oluşturuyor ve bunu sosyal ağ analizleri ile geliştirerek Covid-19 vb. salgın hastalıkların modellemesi ve simülasyonu üzerinde çalışıyoruz. Diğer yandan sağlığı etkileyebilecek hastalık sürveyansı ve sağlık içerikli sosyal medya analizleri vb. konularda da çalışmalarımız var.

İlgili Araştırma Laboratuvarları

• Salgın Hastalık Modelleme ve Simülasyon Laboratuvarı

İlgili Projeler

• Salgın Hastalıkların Epidemiyolojik ve Ekonomik Açıdan Matematiksel ve Ajan Tabanlı Yöntemlerle Modellenmesi ve Simülasyonu. Tübitak 1001, Proje No: 221S893. Yürütücü: Hasan Güçlü, 2022-2024, Bütçe: 457.000 TL.
• Göç ve Yer Değiştirmeli Dinamik Toplumlarda Salgın Hastalıkların Modellenmesi. AB, Horizon 2020 MSCA, Proje No 797816. Yürütücü: Hasan Güçlü, 2018-2020, Bütçe : 157.000 Avro.

Bilgisayar bilimi ile matematiğin kesiştiği bir araştırma alandır. Diğer bilgisayar mühendisliği araştırma alanlarında gereken matematiksel ve teorik altyapıların modellenmesi ve bu modellerin hesaplama bilimi açısından özelliklerinin incelenmesini hedefler.

İlgili Araştırma Laboratuvarları

• Teorik Bilgisayar Bilimi Araştırma Laboratuvarı

Büyük miktarda veri arasından işe yarar verilerin tespiti, bilgi çıkarımı, veri analizi ve buna bağlı karar verme işlemi ile ilgilenen araştırma alanıdır. Belli başlı uygulama alanları arasında sosyal ağ analizi, büyük veri (big data) analizi, doküman içerik tespiti, metin madenciliği, biyoinformatik, meteorolojik veri analizi, coğrafi bilgi sistemleri, vb. sayılabilir.

Bu alandaki araştırma faaliyetleri yazılım sistemlerinin tasarımı, geliştirilmesi, hatalardan arındırılması, saklanması, versiyonlanması, üretime geçirilmesi, ölçeklenmesi, performans takibi yapılması, bakımı, deneylenmesi, güncellenmesi vb. evrelerinde ortaya çıkan çözmeye değer fakat çözülmemiş problemlerin tespitini ve çözülmesini hedefler. Dolayısıyla buradaki elde edilen sonuçlar ve teknolojiler başarılı yazılım sistemlerinin yaratılmasına ve devamlılığına katkıda bulunur.

İlgili Araştırma Laboratuvarları:

• Yazılım ve Sistem Mühendisliği Araştırma Laboratuvarı