Koç Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin, yapay zekâ hesaplamalarını elektronik devreler yerine doğrudan ışıkla gerçekleştiren iki yeni sistem geliştirdi. Dünyanın en saygın bilimsel yayın gruplarından Nature yayın grubuna bağlı iki ayrı bilimsel dergide yayımlanan çalışmalar, daha hızlı ve daha az enerji tüketen yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesine katkı sağlayabilecek yeni hesaplama yöntemleri sunuyor.
Yapay zekâ teknolojilerinin yaygınlaşması, ihtiyaç duyulan işlem gücü ve enerji tüketimini küresel bir sorun haline getiriyor. Koç Üniversitesi, bu ihtiyaca yanıt verebilecek iki yeni sistem geliştirdi. Sistemler, görüntüleri analiz etmek için gereken hesaplamaların bir bölümünü doğrudan ışığın fiziksel özelliklerinden yararlanarak gerçekleştiriyor.
Koç Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin ve öğrencilerinin yürüttüğü araştırmalar, Nature yayın grubundaki Communications Engineering ve Communications Physics dergilerinde yayımlandı. Birbirini tamamlayan çalışmalar, ışığın farklı bilgileri aynı anda taşıyıp işleyebilme özelliğini yapay zekâ uygulamalarına aktarıyor.
Elektronik sistemlerden farklı olarak ışık, farklı bilgileri aynı anda taşıyabiliyor ve paralel olarak işleyebiliyor. Bu özellik, özellikle yapay zekânın yoğun hesaplama gerektiren uygulamalarında ışığı güçlü bir alternatif haline getiriyor.
Communications Engineering dergisinde yayımlanan ilk çalışmada, Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin ve yüksek lisans öğrencisi Fatma Nur Kılınç, renkli görüntülerdeki verileri kaybetmeden ışık yardımıyla sınıflandırabilen bir sistem geliştirdi.
Geleneksel görüntü işleme sistemlerinin bir bölümü renkli görüntüleri gri tonlara dönüştürürken önemli ayrıntıları kaybedebiliyor. Koç Üniversitesi’nde geliştirilen yeni sistem ise renk bilgisini koruyarak renk, şekil ve desen gibi görüntüleri birbirinden ayırmaya yardımcı olan özellikleri belirginleştiriyor. Optik düzenek; renk, şekil ve desen gibi belirleyici özellikleri öne çıkararak görüntülerin daha yüksek doğrulukla sınıflandırılmasını sağlıyor.
Geliştirilen yöntemin önemli özelliklerinden biri, kusursuz bir bilgisayar modeline ihtiyaç duymadan gerçek optik sistemin özelliklerine uyum sağlayabilmesi. Gerçek deney düzeneklerinde küçük hizalanma hataları ve cihaz kusurları nedeniyle sonuçlar ideal modellerden farklılaşabiliyor. Yeni sistem ise doğrudan deneylerden elde edilen sonuçlardan öğrenerek bu farklılıklara uyum sağlıyor.
Dermatolojik hastalıklara ait görüntülerle yapılan deneylerde, doğrudan renkli piksel verileri kullanıldığında %68 olan sınıflandırma doğruluğu, ışıkla işleme sonrasında %98‘e ulaştı. Araştırmacılar, yöntemin yalnızca görüntülerde değil, farklı veri türlerinde de kullanılabileceğini gösterdi.
Communications Physics dergisinde yayımlanan ikinci araştırmada Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin ile yüksek lisans öğrencileri Dilem Eşlik, Fatma Nur Kılınç ve lisans öğrencisi Bahadır Utku Kesgin, bir fiber lazeri makine öğrenmesi için fiziksel bir işlemci olarak kullandı.
Görüntülere ait bilgiler ışığa aktarıldı ve lazerin içinde işlenerek sınıflandırılması kolaylaştırıldı. Böylece normalde bilgisayar yazılımının gerçekleştireceği hesaplamaların bir bölümü lazerin kendisi tarafından üstlenildi.
Geri dönüştürülebilir atık fotoğrafları, hava ve uydu görüntüleri, retina taramaları ve cilt lezyonu görüntüleri üzerinde yapılan testlerde %85 ile %99 arasında sınıflandırma doğruluğu elde edildi. Sistem, ışıkla işlemenin ardından basit bir sınıflandırma yöntemiyle çalıştı ve derin öğrenme yöntemlerine kıyasla çok daha az sayıda ayarlanabilir değişkene ihtiyaç duydu.
Koç Üniversitesi’nde gerçekleştirilen iki çalışma birlikte değerlendirildiğinde, hesaplamanın farklı avantajlarını ortaya koyuyor. İki araştırma, ışığın hem görüntülerdeki önemli bilgileri korumak hem de hesaplama yükünün bir bölümünü üstlenmek için kullanılabileceğini gösteriyor.
Geliştirilen sistemler bugün hâlâ kamera ve kontrol birimleri gibi elektronik bileşenlere ihtiyaç duysa da ışık kontrol aygıtlarının hızlanması ve optik düzeneklerin çip boyutuna küçültülmesiyle, elektronik işlemciler tarafından gerçekleştirilen hesaplamaların önemli bir bölümü doğrudan ışıkla yapılabilir. Bu gelişmeler, daha hızlı ve daha az enerji tüketen yeni nesil yapay zekâ altyapılarının geliştirilmesinin önünü açabilir.
“Self-optimizing multichannel optical computing”, Communications Engineering, 2026.
“Multimode fiber laser cavities as nonlinear optical processors”, Communications Physics, 2026.
Dr. Öğr. Üyesi Uğur Teğin, 2023 yılından bu yana Koç Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü’nde görev yapıyor. Bilkent Üniversitesi’nde fizik lisansını ve malzeme bilimi ve nanoteknoloji yüksek lisansını tamamladı. Fotonik alanındaki doktorasını İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü Lozan’da (EPFL) aldı. Ardından California Teknoloji Enstitüsü’nde (Caltech) doktora sonrası araştırmalar yürüttü. Araştırmaları, ultra hızlı lazerler, ışıkla hesaplama ve fotonik sinir ağları üzerine yoğunlaşıyor.
1993 yılında kurulan Koç Üniversitesi, en yetkin mezunları yetiştirmek, bilimin sınırlarını ilerletmek ve bu alanlarda ülkemize, insanlığa ve Türkiye’ye hizmet etmek misyonuyla uluslararası düzeyde eğitim veren bir kurumdur. 22 lisans, 44 yüksek lisans ve 30 doktora programı bulunuyor. Öğrencilerin yüzde 65’i burslu olarak eğitim görüyor. Üniversitede 9.000’in üzerinde öğrenci öğrenim görüyor. Bugüne dek 20.000’in üzerinde öğrenci mezun oldu. Koç Üniversitesi, öğretim üyesi başına düşen bilimsel makale sayısında Türkiye’deki eğitim kurumları arasında en üst sıralarda yer alıyor.
