Koç Üniversitesi Yapay Zekâ Yükünü Işığa Devrediyor

Koç Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü bünyesinde yürütülen çalışmalarda, yapay zekâ işlemlerindeki yükü elektronik devrelerden ışığa kaydıran iki ayrı sistem tasarlandı. Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin ve araştırmacı ekibinin imzasını taşıyan projeler, Nature yayın grubuna bağlı Communications Engineering ve Communications Physics dergilerinde yayımlandı. Üniversitenin 9 Ekim 2026 tarihli duyurusuna göre yeni teknikler, işlem hızı artarken enerji sarfiyatını düşüren sürdürülebilir yapay zekâ mimarilerine zemin hazırlıyor.

Yapay Zekâ İşlemlerinde Işık Kullanımı Hangi Avantajları Sağlıyor?

Yapay zekâ çözümlerinin yaygınlaşması, ihtiyaç duyulan bilgi işleme kapasitesi ile elektrik tüketimini küresel ölçekte bir problem seviyesine taşıyor. Koç Üniversitesi’ndeki akademisyenler, görselleri çözümleme safhasındaki hesaplama süreçlerinin bir bölümünü doğrudan ışığın fiziksel kabiliyetleriyle yürütmeyi başardı.

Geleneksel elektronik mimarilerden farklı şekilde ışık, birden fazla veriyi aynı zaman diliminde taşıyıp eş zamanlı işleme yeteneğine sahip. Bu nitelik, yoğun işlem gücü gerektiren yapay zekâ görevlerinde optik yaklaşımları kuvvetli bir alternatife dönüştürüyor.

Optik Sistem Renk Verilerini Nasıl İşliyor?

Communications Engineering dergisine konu olan ilk araştırmada Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin ile yüksek lisans öğrencisi Fatma Nur Kılınç, renk kaybı yaşatmadan optik araçlarla sınıflandırma yapan bir düzenek kurdu. Klasik görsel işleme metotlarının bir kısmı renkli görselleri siyah-beyaz formata çevirerek kritik ayrıntıları yok edebilirken, geliştirilen optik mimari renk, biçim ve desen gibi ayrıştırıcı unsurları belirgin hale getiriyor.

Hazırlanan yöntemin göze çarpan bir diğer yönü, kusursuz teorik modellere ihtiyaç kalmadan gerçek optik donanımların şartlarına adapte olabilmesi. Laboratuvar ortamındaki hassas hizalama eksiklikleri veya cihaz pürüzleri sonuçları etkilese de sistem, doğrudan deneysel verilerden öğrenim sağlayarak bu sapmaları kompanse edebiliyor.

Dermatoloji alanındaki rahatsızlıklara dair görsellerle yürütülen testlerde, doğrudan renkli pikseller kullanıldığında %68 seviyesinde kalan sınıflandırma isabeti, optik işleme adımı sonrasında %98 seviyesine tırmandı. Araştırma ekibi, yaklaşımın görsel veriler dışında farklı veri tiplerinde de sonuç verdiğini aktardı.

Fiber Lazer Yapay Zekâ İşlemcisine Nasıl Dönüştürüldü?

Communications Physics dergisinde sunulan ikinci çalışmada ise Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin, yüksek lisans öğrencileri Dilem Eşlik ve Fatma Nur Kılınç ile lisans öğrencisi Bahadır Utku Kesgin, bir fiber lazeri makine öğrenimi süreçleri için fiziksel işlemciye çevirdi. Görsellerdeki bilgiler ışık dalgalarına aktarılarak lazer haznesinde işlendi ve tasnif edilmesi kolaylaştırıldı. Bu sayede yazılımların yapması beklenen hesaplama yükünün bir bölümünü doğrudan lazer mekanizması üstlendi.

Geri dönüştürülebilir atık görselleri, uydu ve hava fotoğrafları, retina taramaları ile cilt lezyonları üzerinde gerçekleştirilen denemelerde %85 ile %99 arasında değişen sınıflandırma doğruluğuna ulaşıldı. Işık temelli işlemin ardından yalın bir sınıflandırma algoritmasıyla çalışan mimari, derin öğrenme modellerine göre çok daha az sayıda parametreye ihtiyaç duydu.

Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin Kimdir?

Lisans eğitimini Bilkent Üniversitesi Fizik Bölümü’nde alan Teğin, yüksek lisansını aynı üniversitede Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji alanında tamamladı. Fotonik odaklı doktora derecesini İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü Lozan’dan (EPFL) alan araştırmacı, doktora sonrası çalışmalarını ise California Teknoloji Enstitüsü’nde (Caltech) sürdürdü.

2023 yılı itibarıyla Koç Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü kadrosuna katılan Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin, akademik araştırmalarını ultra hızlı lazer teknolojileri, fotonik sinir ağları ve ışıkla hesaplama yöntemleri üzerine sürdürüyor.

İlgili haberler

• KKB ve Koç Üniversitesi’nden Federe Öğrenmeyle Dolandırıcılık Tespiti İş Birliği
• 3. Ulusal Yapay Zekâ Buluşması Ürgüp’te Gerçekleşecek
• OpenAI Decisions API Özelliğini Açık Betaya Açtı

Yapay Zekâ ve Teknoloji Ekipleri İçin Çıkarımlar

• Işıkla veri işleme: Hesaplama yükünün elektronik devrelerden optik sistemlere aktarılması, yapay zekâ alanındaki yüksek enerji tüketimini azaltmaya yardımcı olabilir.
• Tıbbi ve görsel analiz başarısı: Renk verileri korunarak yapılan optik işlemlerde dermatoloji testlerinde doğruluk oranı %68 seviyesinden %98 değerine ulaşmıştır.
• Fiziksel lazer kullanımı: Fiber lazerin fiziksel işlemciye dönüştürüldüğü sistem, farklı veri kümelerinde %85 ile %99 arasında sınıflandırma başarısı sergilemektedir.

Sıkça Sorulan Sorular

Işıkla yapay zekâ hesaplaması ne sağlar?

Hesaplama süreçlerinin bir bölümünü optik sistemlere devrederek işlem hızını artırmayı ve enerji tüketimini düşürmeyi hedefler.

Dermatolojik görsel analizlerinde doğruluk oranı kaça yükseldi?

Doğrudan renkli piksel kullanımında %68 olan sınıflandırma doğruluğu, optik işleme sayesinde %98 seviyesine çıkmıştır.

Yeni geliştirilen optik sistemler elektronik bileşenlerden tamamen bağımsız mı?

Mevcut aşamada sistemler kamera ve kontrol birimleri gibi bazı elektronik donanımlarla birlikte çalışmaktadır.