İTÜ Çin mühendislik iş birliği yalnız akademik değişim açısından değil, üniversitelerde geliştirilen teknolojilerin sanayi uygulamalarına aktarılması açısından da dikkat çekiyor. Özellikle yapay zekâ ile malzeme biliminin kesişmesi; üretim, kalite kontrol, proses optimizasyonu ve yeni malzeme geliştirme süreçlerinde önemli uygulama alanları oluşturabilir.
Bu nedenle gelişmeyi yalnız üniversiteler arası bir ziyaret olarak değil, geleceğin üretim ve kalite teknolojileri açısından değerlendirmek gerekiyor.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Kapsamında Hangi Üniversiteler Ziyaret Edildi?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği kapsamında gerçekleştirilen ziyaretlerin ilk durağı Fudan Üniversitesi oldu.
İTÜ’nün resmi açıklamasına göre görüşmelerde iki üniversitenin araştırma kapasitesini bir araya getirebilecek yeni çalışma alanları değerlendirildi.
Öne çıkan konulardan biri yapay zekâ destekli malzeme bilimi ve teknolojileri oldu.
İkinci önemli ziyaret ise Şanghay Jiao Tong Üniversitesine gerçekleştirildi.
Buradaki görüşmelerde;
- eğitim,
- araştırma,
- teknoloji geliştirme,
- nitelikli insan kaynağı,
- ortak proje geliştirme,
- öğrenci ve araştırmacı hareketliliği
gibi başlıkların daha güçlü bir ortak çalışma modeline dönüştürülmesi ele alındı.
Kaynak:
İstanbul Teknik Üniversitesi – Çin Ziyareti Resmî Açıklaması
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliğinde Yapay Zekâ Neden Öne Çıkıyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği görüşmelerinde yapay zekânın yalnız yazılım veya veri bilimi açısından değil, doğrudan malzeme mühendisliğiyle birlikte ele alınması dikkat çekiyor.
Geleneksel malzeme geliştirme süreçlerinde araştırmacılar farklı;
- kimyasal bileşimleri,
- ısıl işlem parametrelerini,
- mikroyapıları,
- mekanik özellikleri,
- üretim koşullarını
deneysel olarak karşılaştırır.
Bu süreç çok sayıda deney ve büyük miktarda veri oluşturabilir.
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi yöntemleri ise bu veriler içerisindeki ilişkilerin analiz edilmesinde araştırmacılara yardımcı olabilir.
Yapay Zekâ Destekli Malzeme Bilimi Nedir?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, malzemelerin bileşimi, üretim yöntemi, mikroyapısı ve performansı arasında bulunan ilişkileri büyük veri kümeleri üzerinden analiz etmeyi amaçlayan disiplinler arası bir çalışma alanıdır.
Örneğin bir metal alaşımında;
- karbon oranı,
- ısıl işlem sıcaklığı,
- soğutma hızı,
- mikroyapı,
- sertlik,
- çekme dayanımı
arasında karmaşık ilişkiler bulunabilir.
Makine öğrenmesi modelleri yeterli ve güvenilir veri sağlandığında bu değişkenler arasındaki ilişkilerin araştırılmasına yardımcı olabilir.
Böylece araştırmacılar potansiyel malzeme kombinasyonlarını daha sistematik biçimde değerlendirebilir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Üretim Sektörünü Nasıl İlgilendiriyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği ilk bakışta akademik araştırmaları ilgilendiriyor gibi görünse de bu çalışmaların önemli bölümü gelecekte sanayi uygulamalarına dönüşebilir.
Malzeme bilimi üretimin en temel bileşenlerinden biridir.
Otomotivden havacılığa, savunmadan enerjiye kadar birçok sektörde ürün performansı kullanılan malzemeye doğrudan bağlıdır.
Yeni malzemelerin geliştirilmesi;
- daha hafif parçalar,
- daha yüksek sıcaklık dayanımı,
- daha iyi aşınma performansı,
- daha uzun yorulma ömrü,
- daha yüksek korozyon direnci
gibi avantajlar oluşturabilir.
Yapay Zekâ Malzeme Kusurlarını Tespit Edebilir mi?
Evet. Yapay zekânın kalite kontrol tarafındaki en önemli uygulamalarından biri görüntü tabanlı kusur tespitidir.
Bilgisayarlı görü sistemleri;
- çatlak,
- çizik,
- yüzey lekesi,
- kaplama problemi,
- boyutsal olmayan görsel kusurlar,
- montaj hataları
gibi problemlerin sınıflandırılmasında kullanılabilir.
Ancak yapay zekâ sisteminde açıklanan yüksek doğruluk oranı tek başına yeterli değildir.
Sistemin;
- hangi kusur sınıflarıyla test edildiği,
- kaç görüntü kullanıldığı,
- yanlış kabul oranı,
- yanlış ret oranı,
- ışık koşullarındaki değişimlere karşı performansı
da değerlendirilmelidir.
Bu konuda daha kapsamlı bilgi için
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrol Sistemi: 7 Ülke Hedefi
içeriğimizi inceleyebilirsiniz.
Malzeme Biliminde Yapay Zekâ Kalite Mühendisinin Yerini Alır mı?
Hayır. Yapay zekâ çok sayıda veriyi hızlı şekilde analiz edebilir ancak kalite kararlarının bağlamını tek başına oluşturmaz.
Bir kalite mühendisi yalnız bir modelin sonucuna bakmaz.
Aynı zamanda;
- teknik resim gereksinimlerini,
- ürünün kullanım koşullarını,
- müşteri özel şartlarını,
- ölçüm belirsizliğini,
- proses değişkenliğini,
- risk seviyesini
birlikte değerlendirir.
Dolayısıyla yapay zekâ kalite mühendisinin yerine geçen bir sistemden çok, doğru veri ve doğrulama yöntemleriyle kullanıldığında karar süreçlerini destekleyen bir araç olarak değerlendirilmelidir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği ve Havacılık Teknolojileri
İTÜ Çin mühendislik iş birliği görüşmelerinin önemli başlıklarından biri de havacılık ve uzay teknolojileri oldu.
İTÜ’nün açıklamasında, Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle iki üniversitedeki araştırmacıları bir araya getirecek çalışmaların yanı sıra havacılık ve uzay teknolojilerinde ortak araştırma başlıklarının geliştirilebileceği belirtiliyor.
Havacılık sektörü malzeme biliminin en kritik uygulama alanlarından biridir.
Bir uçak veya uzay aracında kullanılan malzemelerin;
- düşük ağırlık,
- yüksek mekanik dayanım,
- yorulma direnci,
- sıcaklık dayanımı,
- korozyon direnci
gibi özellikleri birlikte sağlaması gerekebilir.
Havacılıkta Yapay Zekâ ve Malzeme Bilimi Nasıl Birleşebilir?
Yapay zekâ sistemleri çok sayıda malzeme testinden elde edilen verinin analiz edilmesine yardımcı olabilir.
Örneğin araştırmacılar;
- alaşım bileşimi,
- üretim parametreleri,
- ısı işlemi,
- çekme dayanımı,
- sertlik,
- yorulma ömrü
arasındaki ilişkileri modellemek için makine öğrenmesinden yararlanabilir.
Bunun yanında görüntü işleme yöntemleri mikroyapı veya yüzey görüntülerinin sınıflandırılmasında kullanılabilir.
Yapay Zekâ Destekli Kalite Kontrol Nasıl Çalışır?
Tipik bir yapay zekâ destekli görsel kalite kontrol sistemi dört temel aşamadan oluşabilir.
- Görüntü alma: Kamera veya farklı sensörlerden ürün görüntüsü alınır.
- Ön işleme: Görüntü ışık, kontrast ve geometri açısından düzenlenir.
- Yapay zekâ analizi: Eğitilmiş model görüntüyü uygun veya kusurlu olarak sınıflandırır.
- Karar ve kayıt: Sonuç üretim sistemine aktarılır ve izlenebilirlik amacıyla kaydedilebilir.
Kalite kontrol uygulamalarındaki kullanım yöntemlerini
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrol Sistemleri: Avantajlar ve Uygulamalar
makalemizde detaylı olarak inceleyebilirsiniz.
Yapay Zekâ Sistemlerinde Veri Kalitesi Neden Kritik?
Bir yapay zekâ modelinin başarısı yalnız kullanılan algoritmanın gelişmişliğine bağlı değildir.
Modelin eğitildiği verinin kalitesi de büyük önem taşır.
Örneğin yüzey kusuru tespit eden bir sistem eğitilirken yalnız kolay fark edilen büyük hatalar kullanılırsa sistem mikro çatlakları veya nadir kusurları yeterince tanımayabilir.
Bu nedenle veri setlerinde;
- gerçek üretim koşulları,
- farklı kusur türleri,
- farklı ışık koşulları,
- ürün varyasyonları,
- normal üretim değişkenliği
mümkün olduğunca temsil edilmelidir.
Ölçüm Verileri Yapay Zekâ İçin Kullanılabilir mi?
Evet. Yapay zekâ yalnız kamera görüntülerini analiz etmek zorunda değildir.
Üretim tesislerinde;
- CMM sonuçları,
- kumpas ölçümleri,
- mikrometre ölçümleri,
- yüzey pürüzlülüğü verileri,
- sertlik testleri,
- proses sensörü verileri
analitik sistemlerde birlikte değerlendirilebilir.
Örneğin üretim parametreleriyle boyutsal ölçüm sonuçları arasındaki ilişki incelenerek proses kaymasına neden olabilecek değişkenlerin araştırılması mümkün olabilir.
Yüzey Pürüzlülüğü Verileri Yapay Zekâyla Analiz Edilebilir mi?
Yüzey pürüzlülüğü metal ve hassas imalat sektörlerinde kritik kalite parametrelerinden biridir.
Ra, Rz ve Rmax gibi değerler yalnız bir parçanın yüzeyini tanımlamakla kalmaz; parçanın kullanım performansıyla da ilişkili olabilir.
Üretim verilerinin yeterli olduğu durumlarda takım aşınması, kesme parametreleri ve yüzey kalitesi arasındaki ilişkilerin veri analitiği yöntemleriyle incelenmesi mümkündür.
Yüzey ölçüm parametreleri hakkında detaylı bilgi için
Yüzey Pürüzlülüğü Ölçümü: Ra, Rz ve Rmax Rehberi
içeriğimizi inceleyebilirsiniz.
Üniversite-Sanayi İş Birliği Yapay Zekâ Projelerinde Neden Önemli?
Akademik ortamda geliştirilen bir yapay zekâ modelinin laboratuvar şartlarında başarılı olması, doğrudan seri üretime uygun olduğu anlamına gelmez.
Gerçek fabrikalarda;
- aydınlatma değişebilir,
- ürün pozisyonu değişebilir,
- çevrim süresi sınırlı olabilir,
- sensörler kirlenebilir,
- ürün varyantları değişebilir,
- proses zamanla kayabilir.
Bu nedenle akademide geliştirilen teknolojilerin gerçek üretim koşullarında test edilmesi gerekir.
İTÜ ve Fudan Üniversitesi görüşmelerinde akademik yetkinliklerin sanayinin kapasitesiyle birleştirilmesine yönelik tematik bir akademik yapı üzerinde fikir alışverişi yapılması bu açıdan dikkat çekicidir.
İTÜ ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesi Arasında Hangi Çalışmalar Planlanıyor?
İTÜ’nün resmi açıklamasına göre iki üniversite arasındaki önceki mutabakat çerçevesinin daha somut uygulamalara dönüştürülmesi görüşüldü.
Değerlendirilen modeller arasında;
- ortak araştırmalar,
- ortak proje çağrıları,
- öğrenci değişimi,
- ortak diploma programları,
- yaz ve kış okulları,
- araştırmacılar arası iş birlikleri
yer aldı.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Öğrenciler İçin Ne Anlama Geliyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği yalnız öğretim üyeleri ve araştırmacılar açısından değerlendirilmemeli.
Öğrenci değişimi, ortak diploma ve kısa süreli akademik program modellerinin geliştirilmesi mühendislik öğrencilerine uluslararası araştırma ekosistemlerine erişim sağlayabilir.
Özellikle;
- malzeme mühendisliği,
- makine mühendisliği,
- bilgisayar mühendisliği,
- yapay zekâ,
- havacılık mühendisliği,
- elektronik mühendisliği
alanlarında çalışan öğrenciler açısından bu tür ortaklıklar disiplinler arası proje deneyiminin geliştirilmesine katkı sağlayabilir.
Kalite Mühendislerinin Yapay Zekâ Döneminde Hangi Yetkinliklere İhtiyacı Var?
Kalite mühendisliği giderek yalnız ölçüm cihazlarını kullanmaktan ve uygunsuz ürünleri ayırmaktan daha geniş bir veri analizi disiplinine dönüşüyor.
Yeni dönemde kalite ekiplerinin;
- istatistik,
- SPC,
- MSA,
- veri analizi,
- makine görüşü,
- sensör teknolojileri,
- yapay zekâ çıktılarının doğrulanması
konularına daha fazla hâkim olması gerekebilir.
Yapay Zekânın Ürettiği Sonuçlar Nasıl Doğrulanmalı?
Kalite kontrolde kullanılan bir yapay zekâ sistemi klasik bir yazılım gibi yalnız çalışıyor veya çalışmıyor şeklinde değerlendirilmemelidir.
Örneğin sistem 10.000 ürün içerisinde 100 kusurlu parçayı tespit etmeye çalışıyorsa yalnız genel doğruluk oranına bakmak yanıltıcı olabilir.
Kalite mühendisi açısından özellikle;
- kusurlu parçayı sağlam kabul etme oranı,
- sağlam parçayı kusurlu kabul etme oranı,
- kusur türü bazında performans,
- farklı üretim koşullarındaki sonuçlar
daha anlamlı olabilir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Hakkında Sık Sorulan Sorular
İTÜ Çin mühendislik iş birliği kapsamında hangi üniversiteler ziyaret edildi?
Prof. Dr. Hasan Mandal’ın 11-13 Eylül 2026 tarihlerindeki Çin ziyareti kapsamında Fudan Üniversitesi ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle görüşmeler gerçekleştirildi.
İTÜ ile Fudan Üniversitesi hangi konuları görüştü?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, ortak araştırmalar, bilgi ve deneyim paylaşımı ile akademik yetkinliklerin sanayi kapasitesiyle buluşturulmasına yönelik çalışma modelleri görüşüldü.
Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle hangi alanlarda iş birliği planlanıyor?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, yapay zekâ sistemleri için malzeme teknolojileri, havacılık ve uzay araştırmaları ile eğitim ve araştırmacı değişimi öne çıkan başlıklar arasında yer aldı.
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi nedir?
Malzemelerin bileşimi, üretim koşulları, mikroyapısı ve özellikleri arasındaki ilişkilerin yapay zekâ ve veri analitiği yöntemleriyle araştırılmasını ifade eder.
Yapay zekâ kalite kontrolde kullanılabilir mi?
Evet. Bilgisayarlı görü sistemleri yüzey kusurlarının ve görsel üretim hatalarının otomatik olarak tespit edilmesinde kullanılabilir.
Yapay zekâ kalite mühendislerinin yerini alacak mı?
Yapay zekâ veri analizini ve bazı denetim görevlerini otomatikleştirebilir ancak risk değerlendirmesi, proses doğrulaması, ölçüm değerlendirmesi ve kalite kararları için mühendislik bilgisi gerekmeye devam eder.
Havacılık sektöründe malzeme bilimi neden önemlidir?
Havacılık parçalarının düşük ağırlıkla birlikte yüksek mekanik dayanım, sıcaklık dayanımı, yorulma direnci ve güvenilirlik gibi özellikleri karşılaması gerekir.
Sonuç: İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Neden Önemli?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği, akademik ilişkilerin ötesinde yapay zekâ, malzeme teknolojileri, havacılık ve ileri üretim alanlarını bir araya getiren araştırma başlıkları açısından dikkat çekiyor.
Fudan Üniversitesiyle yapay zekâ destekli malzeme bilimi konusunda değerlendirilen çalışmalar ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle araştırma, teknoloji geliştirme ve havacılık alanındaki iş birliği başlıkları disiplinler arası mühendislik çalışmalarının giderek daha fazla önem kazandığını gösteriyor.
Özellikle yapay zekâ ile malzeme biliminin birleşmesi; yeni malzemelerin geliştirilmesinden üretim proseslerinin optimizasyonuna, otomatik kalite kontrolden kusur analizine kadar geniş bir uygulama alanı oluşturabilir.
Ancak yapay zekânın endüstride gerçek değer üretmesi için yalnız güçlü algoritmalar yeterli değildir. Güvenilir ölçüm verisi, doğru etiketlenmiş veri setleri, proses bilgisi ve mühendislik doğrulaması birlikte kullanılmalıdır.
İTÜ Çin mühendislik iş birliği bu açıdan akademik araştırmanın sanayi, kalite mühendisliği ve ileri üretim teknolojileriyle buluşabileceği güncel örneklerden biri olarak öne çıkıyor.
Kaynak:
İTÜ Çin mühendislik iş birliği yalnız akademik değişim açısından değil, üniversitelerde geliştirilen teknolojilerin sanayi uygulamalarına aktarılması açısından da dikkat çekiyor. Özellikle yapay zekâ ile malzeme biliminin kesişmesi; üretim, kalite kontrol, proses optimizasyonu ve yeni malzeme geliştirme süreçlerinde önemli uygulama alanları oluşturabilir.
Bu nedenle gelişmeyi yalnız üniversiteler arası bir ziyaret olarak değil, geleceğin üretim ve kalite teknolojileri açısından değerlendirmek gerekiyor.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Kapsamında Hangi Üniversiteler Ziyaret Edildi?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği kapsamında gerçekleştirilen ziyaretlerin ilk durağı Fudan Üniversitesi oldu.
İTÜ’nün resmi açıklamasına göre görüşmelerde iki üniversitenin araştırma kapasitesini bir araya getirebilecek yeni çalışma alanları değerlendirildi.
Öne çıkan konulardan biri yapay zekâ destekli malzeme bilimi ve teknolojileri oldu.
İkinci önemli ziyaret ise Şanghay Jiao Tong Üniversitesine gerçekleştirildi.
Buradaki görüşmelerde;
- eğitim,
- araştırma,
- teknoloji geliştirme,
- nitelikli insan kaynağı,
- ortak proje geliştirme,
- öğrenci ve araştırmacı hareketliliği
gibi başlıkların daha güçlü bir ortak çalışma modeline dönüştürülmesi ele alındı.
Kaynak:
İstanbul Teknik Üniversitesi – Çin Ziyareti Resmî Açıklaması
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliğinde Yapay Zekâ Neden Öne Çıkıyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği görüşmelerinde yapay zekânın yalnız yazılım veya veri bilimi açısından değil, doğrudan malzeme mühendisliğiyle birlikte ele alınması dikkat çekiyor.
Geleneksel malzeme geliştirme süreçlerinde araştırmacılar farklı;
- kimyasal bileşimleri,
- ısıl işlem parametrelerini,
- mikroyapıları,
- mekanik özellikleri,
- üretim koşullarını
deneysel olarak karşılaştırır.
Bu süreç çok sayıda deney ve büyük miktarda veri oluşturabilir.
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi yöntemleri ise bu veriler içerisindeki ilişkilerin analiz edilmesinde araştırmacılara yardımcı olabilir.
Yapay Zekâ Destekli Malzeme Bilimi Nedir?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, malzemelerin bileşimi, üretim yöntemi, mikroyapısı ve performansı arasında bulunan ilişkileri büyük veri kümeleri üzerinden analiz etmeyi amaçlayan disiplinler arası bir çalışma alanıdır.
Örneğin bir metal alaşımında;
- karbon oranı,
- ısıl işlem sıcaklığı,
- soğutma hızı,
- mikroyapı,
- sertlik,
- çekme dayanımı
arasında karmaşık ilişkiler bulunabilir.
Makine öğrenmesi modelleri yeterli ve güvenilir veri sağlandığında bu değişkenler arasındaki ilişkilerin araştırılmasına yardımcı olabilir.
Böylece araştırmacılar potansiyel malzeme kombinasyonlarını daha sistematik biçimde değerlendirebilir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Üretim Sektörünü Nasıl İlgilendiriyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği ilk bakışta akademik araştırmaları ilgilendiriyor gibi görünse de bu çalışmaların önemli bölümü gelecekte sanayi uygulamalarına dönüşebilir.
Malzeme bilimi üretimin en temel bileşenlerinden biridir.
Otomotivden havacılığa, savunmadan enerjiye kadar birçok sektörde ürün performansı kullanılan malzemeye doğrudan bağlıdır.
Yeni malzemelerin geliştirilmesi;
- daha hafif parçalar,
- daha yüksek sıcaklık dayanımı,
- daha iyi aşınma performansı,
- daha uzun yorulma ömrü,
- daha yüksek korozyon direnci
gibi avantajlar oluşturabilir.
Yapay Zekâ Malzeme Kusurlarını Tespit Edebilir mi?
Evet. Yapay zekânın kalite kontrol tarafındaki en önemli uygulamalarından biri görüntü tabanlı kusur tespitidir.
Bilgisayarlı görü sistemleri;
- çatlak,
- çizik,
- yüzey lekesi,
- kaplama problemi,
- boyutsal olmayan görsel kusurlar,
- montaj hataları
gibi problemlerin sınıflandırılmasında kullanılabilir.
Ancak yapay zekâ sisteminde açıklanan yüksek doğruluk oranı tek başına yeterli değildir.
Sistemin;
- hangi kusur sınıflarıyla test edildiği,
- kaç görüntü kullanıldığı,
- yanlış kabul oranı,
- yanlış ret oranı,
- ışık koşullarındaki değişimlere karşı performansı
da değerlendirilmelidir.
Bu konuda daha kapsamlı bilgi için
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrol Sistemi: 7 Ülke Hedefi
içeriğimizi inceleyebilirsiniz.
Malzeme Biliminde Yapay Zekâ Kalite Mühendisinin Yerini Alır mı?
Hayır. Yapay zekâ çok sayıda veriyi hızlı şekilde analiz edebilir ancak kalite kararlarının bağlamını tek başına oluşturmaz.
Bir kalite mühendisi yalnız bir modelin sonucuna bakmaz.
Aynı zamanda;
- teknik resim gereksinimlerini,
- ürünün kullanım koşullarını,
- müşteri özel şartlarını,
- ölçüm belirsizliğini,
- proses değişkenliğini,
- risk seviyesini
birlikte değerlendirir.
Dolayısıyla yapay zekâ kalite mühendisinin yerine geçen bir sistemden çok, doğru veri ve doğrulama yöntemleriyle kullanıldığında karar süreçlerini destekleyen bir araç olarak değerlendirilmelidir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği ve Havacılık Teknolojileri
İTÜ Çin mühendislik iş birliği görüşmelerinin önemli başlıklarından biri de havacılık ve uzay teknolojileri oldu.
İTÜ’nün açıklamasında, Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle iki üniversitedeki araştırmacıları bir araya getirecek çalışmaların yanı sıra havacılık ve uzay teknolojilerinde ortak araştırma başlıklarının geliştirilebileceği belirtiliyor.
Havacılık sektörü malzeme biliminin en kritik uygulama alanlarından biridir.
Bir uçak veya uzay aracında kullanılan malzemelerin;
- düşük ağırlık,
- yüksek mekanik dayanım,
- yorulma direnci,
- sıcaklık dayanımı,
- korozyon direnci
gibi özellikleri birlikte sağlaması gerekebilir.
Havacılıkta Yapay Zekâ ve Malzeme Bilimi Nasıl Birleşebilir?
Yapay zekâ sistemleri çok sayıda malzeme testinden elde edilen verinin analiz edilmesine yardımcı olabilir.
Örneğin araştırmacılar;
- alaşım bileşimi,
- üretim parametreleri,
- ısı işlemi,
- çekme dayanımı,
- sertlik,
- yorulma ömrü
arasındaki ilişkileri modellemek için makine öğrenmesinden yararlanabilir.
Bunun yanında görüntü işleme yöntemleri mikroyapı veya yüzey görüntülerinin sınıflandırılmasında kullanılabilir.
Yapay Zekâ Destekli Kalite Kontrol Nasıl Çalışır?
Tipik bir yapay zekâ destekli görsel kalite kontrol sistemi dört temel aşamadan oluşabilir.
- Görüntü alma: Kamera veya farklı sensörlerden ürün görüntüsü alınır.
- Ön işleme: Görüntü ışık, kontrast ve geometri açısından düzenlenir.
- Yapay zekâ analizi: Eğitilmiş model görüntüyü uygun veya kusurlu olarak sınıflandırır.
- Karar ve kayıt: Sonuç üretim sistemine aktarılır ve izlenebilirlik amacıyla kaydedilebilir.
Kalite kontrol uygulamalarındaki kullanım yöntemlerini
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrol Sistemleri: Avantajlar ve Uygulamalar
makalemizde detaylı olarak inceleyebilirsiniz.
Yapay Zekâ Sistemlerinde Veri Kalitesi Neden Kritik?
Bir yapay zekâ modelinin başarısı yalnız kullanılan algoritmanın gelişmişliğine bağlı değildir.
Modelin eğitildiği verinin kalitesi de büyük önem taşır.
Örneğin yüzey kusuru tespit eden bir sistem eğitilirken yalnız kolay fark edilen büyük hatalar kullanılırsa sistem mikro çatlakları veya nadir kusurları yeterince tanımayabilir.
Bu nedenle veri setlerinde;
- gerçek üretim koşulları,
- farklı kusur türleri,
- farklı ışık koşulları,
- ürün varyasyonları,
- normal üretim değişkenliği
mümkün olduğunca temsil edilmelidir.
Ölçüm Verileri Yapay Zekâ İçin Kullanılabilir mi?
Evet. Yapay zekâ yalnız kamera görüntülerini analiz etmek zorunda değildir.
Üretim tesislerinde;
- CMM sonuçları,
- kumpas ölçümleri,
- mikrometre ölçümleri,
- yüzey pürüzlülüğü verileri,
- sertlik testleri,
- proses sensörü verileri
analitik sistemlerde birlikte değerlendirilebilir.
Örneğin üretim parametreleriyle boyutsal ölçüm sonuçları arasındaki ilişki incelenerek proses kaymasına neden olabilecek değişkenlerin araştırılması mümkün olabilir.
Yüzey Pürüzlülüğü Verileri Yapay Zekâyla Analiz Edilebilir mi?
Yüzey pürüzlülüğü metal ve hassas imalat sektörlerinde kritik kalite parametrelerinden biridir.
Ra, Rz ve Rmax gibi değerler yalnız bir parçanın yüzeyini tanımlamakla kalmaz; parçanın kullanım performansıyla da ilişkili olabilir.
Üretim verilerinin yeterli olduğu durumlarda takım aşınması, kesme parametreleri ve yüzey kalitesi arasındaki ilişkilerin veri analitiği yöntemleriyle incelenmesi mümkündür.
Yüzey ölçüm parametreleri hakkında detaylı bilgi için
Yüzey Pürüzlülüğü Ölçümü: Ra, Rz ve Rmax Rehberi
içeriğimizi inceleyebilirsiniz.
Üniversite-Sanayi İş Birliği Yapay Zekâ Projelerinde Neden Önemli?
Akademik ortamda geliştirilen bir yapay zekâ modelinin laboratuvar şartlarında başarılı olması, doğrudan seri üretime uygun olduğu anlamına gelmez.
Gerçek fabrikalarda;
- aydınlatma değişebilir,
- ürün pozisyonu değişebilir,
- çevrim süresi sınırlı olabilir,
- sensörler kirlenebilir,
- ürün varyantları değişebilir,
- proses zamanla kayabilir.
Bu nedenle akademide geliştirilen teknolojilerin gerçek üretim koşullarında test edilmesi gerekir.
İTÜ ve Fudan Üniversitesi görüşmelerinde akademik yetkinliklerin sanayinin kapasitesiyle birleştirilmesine yönelik tematik bir akademik yapı üzerinde fikir alışverişi yapılması bu açıdan dikkat çekicidir.
İTÜ ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesi Arasında Hangi Çalışmalar Planlanıyor?
İTÜ’nün resmi açıklamasına göre iki üniversite arasındaki önceki mutabakat çerçevesinin daha somut uygulamalara dönüştürülmesi görüşüldü.
Değerlendirilen modeller arasında;
- ortak araştırmalar,
- ortak proje çağrıları,
- öğrenci değişimi,
- ortak diploma programları,
- yaz ve kış okulları,
- araştırmacılar arası iş birlikleri
yer aldı.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Öğrenciler İçin Ne Anlama Geliyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği yalnız öğretim üyeleri ve araştırmacılar açısından değerlendirilmemeli.
Öğrenci değişimi, ortak diploma ve kısa süreli akademik program modellerinin geliştirilmesi mühendislik öğrencilerine uluslararası araştırma ekosistemlerine erişim sağlayabilir.
Özellikle;
- malzeme mühendisliği,
- makine mühendisliği,
- bilgisayar mühendisliği,
- yapay zekâ,
- havacılık mühendisliği,
- elektronik mühendisliği
alanlarında çalışan öğrenciler açısından bu tür ortaklıklar disiplinler arası proje deneyiminin geliştirilmesine katkı sağlayabilir.
Kalite Mühendislerinin Yapay Zekâ Döneminde Hangi Yetkinliklere İhtiyacı Var?
Kalite mühendisliği giderek yalnız ölçüm cihazlarını kullanmaktan ve uygunsuz ürünleri ayırmaktan daha geniş bir veri analizi disiplinine dönüşüyor.
Yeni dönemde kalite ekiplerinin;
- istatistik,
- SPC,
- MSA,
- veri analizi,
- makine görüşü,
- sensör teknolojileri,
- yapay zekâ çıktılarının doğrulanması
konularına daha fazla hâkim olması gerekebilir.
Yapay Zekânın Ürettiği Sonuçlar Nasıl Doğrulanmalı?
Kalite kontrolde kullanılan bir yapay zekâ sistemi klasik bir yazılım gibi yalnız çalışıyor veya çalışmıyor şeklinde değerlendirilmemelidir.
Örneğin sistem 10.000 ürün içerisinde 100 kusurlu parçayı tespit etmeye çalışıyorsa yalnız genel doğruluk oranına bakmak yanıltıcı olabilir.
Kalite mühendisi açısından özellikle;
- kusurlu parçayı sağlam kabul etme oranı,
- sağlam parçayı kusurlu kabul etme oranı,
- kusur türü bazında performans,
- farklı üretim koşullarındaki sonuçlar
daha anlamlı olabilir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Hakkında Sık Sorulan Sorular
İTÜ Çin mühendislik iş birliği kapsamında hangi üniversiteler ziyaret edildi?
Prof. Dr. Hasan Mandal’ın 11-13 Eylül 2026 tarihlerindeki Çin ziyareti kapsamında Fudan Üniversitesi ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle görüşmeler gerçekleştirildi.
İTÜ ile Fudan Üniversitesi hangi konuları görüştü?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, ortak araştırmalar, bilgi ve deneyim paylaşımı ile akademik yetkinliklerin sanayi kapasitesiyle buluşturulmasına yönelik çalışma modelleri görüşüldü.
Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle hangi alanlarda iş birliği planlanıyor?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, yapay zekâ sistemleri için malzeme teknolojileri, havacılık ve uzay araştırmaları ile eğitim ve araştırmacı değişimi öne çıkan başlıklar arasında yer aldı.
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi nedir?
Malzemelerin bileşimi, üretim koşulları, mikroyapısı ve özellikleri arasındaki ilişkilerin yapay zekâ ve veri analitiği yöntemleriyle araştırılmasını ifade eder.
Yapay zekâ kalite kontrolde kullanılabilir mi?
Evet. Bilgisayarlı görü sistemleri yüzey kusurlarının ve görsel üretim hatalarının otomatik olarak tespit edilmesinde kullanılabilir.
Yapay zekâ kalite mühendislerinin yerini alacak mı?
Yapay zekâ veri analizini ve bazı denetim görevlerini otomatikleştirebilir ancak risk değerlendirmesi, proses doğrulaması, ölçüm değerlendirmesi ve kalite kararları için mühendislik bilgisi gerekmeye devam eder.
Havacılık sektöründe malzeme bilimi neden önemlidir?
Havacılık parçalarının düşük ağırlıkla birlikte yüksek mekanik dayanım, sıcaklık dayanımı, yorulma direnci ve güvenilirlik gibi özellikleri karşılaması gerekir.
Sonuç: İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Neden Önemli?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği, akademik ilişkilerin ötesinde yapay zekâ, malzeme teknolojileri, havacılık ve ileri üretim alanlarını bir araya getiren araştırma başlıkları açısından dikkat çekiyor.
Fudan Üniversitesiyle yapay zekâ destekli malzeme bilimi konusunda değerlendirilen çalışmalar ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle araştırma, teknoloji geliştirme ve havacılık alanındaki iş birliği başlıkları disiplinler arası mühendislik çalışmalarının giderek daha fazla önem kazandığını gösteriyor.
Özellikle yapay zekâ ile malzeme biliminin birleşmesi; yeni malzemelerin geliştirilmesinden üretim proseslerinin optimizasyonuna, otomatik kalite kontrolden kusur analizine kadar geniş bir uygulama alanı oluşturabilir.
Ancak yapay zekânın endüstride gerçek değer üretmesi için yalnız güçlü algoritmalar yeterli değildir. Güvenilir ölçüm verisi, doğru etiketlenmiş veri setleri, proses bilgisi ve mühendislik doğrulaması birlikte kullanılmalıdır.
İTÜ Çin mühendislik iş birliği bu açıdan akademik araştırmanın sanayi, kalite mühendisliği ve ileri üretim teknolojileriyle buluşabileceği güncel örneklerden biri olarak öne çıkıyor.
Kaynak:
İTÜ Çin mühendislik iş birliği yalnız akademik değişim açısından değil, üniversitelerde geliştirilen teknolojilerin sanayi uygulamalarına aktarılması açısından da dikkat çekiyor. Özellikle yapay zekâ ile malzeme biliminin kesişmesi; üretim, kalite kontrol, proses optimizasyonu ve yeni malzeme geliştirme süreçlerinde önemli uygulama alanları oluşturabilir.
Bu nedenle gelişmeyi yalnız üniversiteler arası bir ziyaret olarak değil, geleceğin üretim ve kalite teknolojileri açısından değerlendirmek gerekiyor.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Kapsamında Hangi Üniversiteler Ziyaret Edildi?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği kapsamında gerçekleştirilen ziyaretlerin ilk durağı Fudan Üniversitesi oldu.
İTÜ’nün resmi açıklamasına göre görüşmelerde iki üniversitenin araştırma kapasitesini bir araya getirebilecek yeni çalışma alanları değerlendirildi.
Öne çıkan konulardan biri yapay zekâ destekli malzeme bilimi ve teknolojileri oldu.
İkinci önemli ziyaret ise Şanghay Jiao Tong Üniversitesine gerçekleştirildi.
Buradaki görüşmelerde;
- eğitim,
- araştırma,
- teknoloji geliştirme,
- nitelikli insan kaynağı,
- ortak proje geliştirme,
- öğrenci ve araştırmacı hareketliliği
gibi başlıkların daha güçlü bir ortak çalışma modeline dönüştürülmesi ele alındı.
Kaynak:
İstanbul Teknik Üniversitesi – Çin Ziyareti Resmî Açıklaması
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliğinde Yapay Zekâ Neden Öne Çıkıyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği görüşmelerinde yapay zekânın yalnız yazılım veya veri bilimi açısından değil, doğrudan malzeme mühendisliğiyle birlikte ele alınması dikkat çekiyor.
Geleneksel malzeme geliştirme süreçlerinde araştırmacılar farklı;
- kimyasal bileşimleri,
- ısıl işlem parametrelerini,
- mikroyapıları,
- mekanik özellikleri,
- üretim koşullarını
deneysel olarak karşılaştırır.
Bu süreç çok sayıda deney ve büyük miktarda veri oluşturabilir.
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi yöntemleri ise bu veriler içerisindeki ilişkilerin analiz edilmesinde araştırmacılara yardımcı olabilir.
Yapay Zekâ Destekli Malzeme Bilimi Nedir?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, malzemelerin bileşimi, üretim yöntemi, mikroyapısı ve performansı arasında bulunan ilişkileri büyük veri kümeleri üzerinden analiz etmeyi amaçlayan disiplinler arası bir çalışma alanıdır.
Örneğin bir metal alaşımında;
- karbon oranı,
- ısıl işlem sıcaklığı,
- soğutma hızı,
- mikroyapı,
- sertlik,
- çekme dayanımı
arasında karmaşık ilişkiler bulunabilir.
Makine öğrenmesi modelleri yeterli ve güvenilir veri sağlandığında bu değişkenler arasındaki ilişkilerin araştırılmasına yardımcı olabilir.
Böylece araştırmacılar potansiyel malzeme kombinasyonlarını daha sistematik biçimde değerlendirebilir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Üretim Sektörünü Nasıl İlgilendiriyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği ilk bakışta akademik araştırmaları ilgilendiriyor gibi görünse de bu çalışmaların önemli bölümü gelecekte sanayi uygulamalarına dönüşebilir.
Malzeme bilimi üretimin en temel bileşenlerinden biridir.
Otomotivden havacılığa, savunmadan enerjiye kadar birçok sektörde ürün performansı kullanılan malzemeye doğrudan bağlıdır.
Yeni malzemelerin geliştirilmesi;
- daha hafif parçalar,
- daha yüksek sıcaklık dayanımı,
- daha iyi aşınma performansı,
- daha uzun yorulma ömrü,
- daha yüksek korozyon direnci
gibi avantajlar oluşturabilir.
Yapay Zekâ Malzeme Kusurlarını Tespit Edebilir mi?
Evet. Yapay zekânın kalite kontrol tarafındaki en önemli uygulamalarından biri görüntü tabanlı kusur tespitidir.
Bilgisayarlı görü sistemleri;
- çatlak,
- çizik,
- yüzey lekesi,
- kaplama problemi,
- boyutsal olmayan görsel kusurlar,
- montaj hataları
gibi problemlerin sınıflandırılmasında kullanılabilir.
Ancak yapay zekâ sisteminde açıklanan yüksek doğruluk oranı tek başına yeterli değildir.
Sistemin;
- hangi kusur sınıflarıyla test edildiği,
- kaç görüntü kullanıldığı,
- yanlış kabul oranı,
- yanlış ret oranı,
- ışık koşullarındaki değişimlere karşı performansı
da değerlendirilmelidir.
Bu konuda daha kapsamlı bilgi için
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrol Sistemi: 7 Ülke Hedefi
içeriğimizi inceleyebilirsiniz.
Malzeme Biliminde Yapay Zekâ Kalite Mühendisinin Yerini Alır mı?
Hayır. Yapay zekâ çok sayıda veriyi hızlı şekilde analiz edebilir ancak kalite kararlarının bağlamını tek başına oluşturmaz.
Bir kalite mühendisi yalnız bir modelin sonucuna bakmaz.
Aynı zamanda;
- teknik resim gereksinimlerini,
- ürünün kullanım koşullarını,
- müşteri özel şartlarını,
- ölçüm belirsizliğini,
- proses değişkenliğini,
- risk seviyesini
birlikte değerlendirir.
Dolayısıyla yapay zekâ kalite mühendisinin yerine geçen bir sistemden çok, doğru veri ve doğrulama yöntemleriyle kullanıldığında karar süreçlerini destekleyen bir araç olarak değerlendirilmelidir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği ve Havacılık Teknolojileri
İTÜ Çin mühendislik iş birliği görüşmelerinin önemli başlıklarından biri de havacılık ve uzay teknolojileri oldu.
İTÜ’nün açıklamasında, Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle iki üniversitedeki araştırmacıları bir araya getirecek çalışmaların yanı sıra havacılık ve uzay teknolojilerinde ortak araştırma başlıklarının geliştirilebileceği belirtiliyor.
Havacılık sektörü malzeme biliminin en kritik uygulama alanlarından biridir.
Bir uçak veya uzay aracında kullanılan malzemelerin;
- düşük ağırlık,
- yüksek mekanik dayanım,
- yorulma direnci,
- sıcaklık dayanımı,
- korozyon direnci
gibi özellikleri birlikte sağlaması gerekebilir.
Havacılıkta Yapay Zekâ ve Malzeme Bilimi Nasıl Birleşebilir?
Yapay zekâ sistemleri çok sayıda malzeme testinden elde edilen verinin analiz edilmesine yardımcı olabilir.
Örneğin araştırmacılar;
- alaşım bileşimi,
- üretim parametreleri,
- ısı işlemi,
- çekme dayanımı,
- sertlik,
- yorulma ömrü
arasındaki ilişkileri modellemek için makine öğrenmesinden yararlanabilir.
Bunun yanında görüntü işleme yöntemleri mikroyapı veya yüzey görüntülerinin sınıflandırılmasında kullanılabilir.
Yapay Zekâ Destekli Kalite Kontrol Nasıl Çalışır?
Tipik bir yapay zekâ destekli görsel kalite kontrol sistemi dört temel aşamadan oluşabilir.
- Görüntü alma: Kamera veya farklı sensörlerden ürün görüntüsü alınır.
- Ön işleme: Görüntü ışık, kontrast ve geometri açısından düzenlenir.
- Yapay zekâ analizi: Eğitilmiş model görüntüyü uygun veya kusurlu olarak sınıflandırır.
- Karar ve kayıt: Sonuç üretim sistemine aktarılır ve izlenebilirlik amacıyla kaydedilebilir.
Kalite kontrol uygulamalarındaki kullanım yöntemlerini
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrol Sistemleri: Avantajlar ve Uygulamalar
makalemizde detaylı olarak inceleyebilirsiniz.
Yapay Zekâ Sistemlerinde Veri Kalitesi Neden Kritik?
Bir yapay zekâ modelinin başarısı yalnız kullanılan algoritmanın gelişmişliğine bağlı değildir.
Modelin eğitildiği verinin kalitesi de büyük önem taşır.
Örneğin yüzey kusuru tespit eden bir sistem eğitilirken yalnız kolay fark edilen büyük hatalar kullanılırsa sistem mikro çatlakları veya nadir kusurları yeterince tanımayabilir.
Bu nedenle veri setlerinde;
- gerçek üretim koşulları,
- farklı kusur türleri,
- farklı ışık koşulları,
- ürün varyasyonları,
- normal üretim değişkenliği
mümkün olduğunca temsil edilmelidir.
Ölçüm Verileri Yapay Zekâ İçin Kullanılabilir mi?
Evet. Yapay zekâ yalnız kamera görüntülerini analiz etmek zorunda değildir.
Üretim tesislerinde;
- CMM sonuçları,
- kumpas ölçümleri,
- mikrometre ölçümleri,
- yüzey pürüzlülüğü verileri,
- sertlik testleri,
- proses sensörü verileri
analitik sistemlerde birlikte değerlendirilebilir.
Örneğin üretim parametreleriyle boyutsal ölçüm sonuçları arasındaki ilişki incelenerek proses kaymasına neden olabilecek değişkenlerin araştırılması mümkün olabilir.
Yüzey Pürüzlülüğü Verileri Yapay Zekâyla Analiz Edilebilir mi?
Yüzey pürüzlülüğü metal ve hassas imalat sektörlerinde kritik kalite parametrelerinden biridir.
Ra, Rz ve Rmax gibi değerler yalnız bir parçanın yüzeyini tanımlamakla kalmaz; parçanın kullanım performansıyla da ilişkili olabilir.
Üretim verilerinin yeterli olduğu durumlarda takım aşınması, kesme parametreleri ve yüzey kalitesi arasındaki ilişkilerin veri analitiği yöntemleriyle incelenmesi mümkündür.
Yüzey ölçüm parametreleri hakkında detaylı bilgi için
Yüzey Pürüzlülüğü Ölçümü: Ra, Rz ve Rmax Rehberi
içeriğimizi inceleyebilirsiniz.
Üniversite-Sanayi İş Birliği Yapay Zekâ Projelerinde Neden Önemli?
Akademik ortamda geliştirilen bir yapay zekâ modelinin laboratuvar şartlarında başarılı olması, doğrudan seri üretime uygun olduğu anlamına gelmez.
Gerçek fabrikalarda;
- aydınlatma değişebilir,
- ürün pozisyonu değişebilir,
- çevrim süresi sınırlı olabilir,
- sensörler kirlenebilir,
- ürün varyantları değişebilir,
- proses zamanla kayabilir.
Bu nedenle akademide geliştirilen teknolojilerin gerçek üretim koşullarında test edilmesi gerekir.
İTÜ ve Fudan Üniversitesi görüşmelerinde akademik yetkinliklerin sanayinin kapasitesiyle birleştirilmesine yönelik tematik bir akademik yapı üzerinde fikir alışverişi yapılması bu açıdan dikkat çekicidir.
İTÜ ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesi Arasında Hangi Çalışmalar Planlanıyor?
İTÜ’nün resmi açıklamasına göre iki üniversite arasındaki önceki mutabakat çerçevesinin daha somut uygulamalara dönüştürülmesi görüşüldü.
Değerlendirilen modeller arasında;
- ortak araştırmalar,
- ortak proje çağrıları,
- öğrenci değişimi,
- ortak diploma programları,
- yaz ve kış okulları,
- araştırmacılar arası iş birlikleri
yer aldı.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Öğrenciler İçin Ne Anlama Geliyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği yalnız öğretim üyeleri ve araştırmacılar açısından değerlendirilmemeli.
Öğrenci değişimi, ortak diploma ve kısa süreli akademik program modellerinin geliştirilmesi mühendislik öğrencilerine uluslararası araştırma ekosistemlerine erişim sağlayabilir.
Özellikle;
- malzeme mühendisliği,
- makine mühendisliği,
- bilgisayar mühendisliği,
- yapay zekâ,
- havacılık mühendisliği,
- elektronik mühendisliği
alanlarında çalışan öğrenciler açısından bu tür ortaklıklar disiplinler arası proje deneyiminin geliştirilmesine katkı sağlayabilir.
Kalite Mühendislerinin Yapay Zekâ Döneminde Hangi Yetkinliklere İhtiyacı Var?
Kalite mühendisliği giderek yalnız ölçüm cihazlarını kullanmaktan ve uygunsuz ürünleri ayırmaktan daha geniş bir veri analizi disiplinine dönüşüyor.
Yeni dönemde kalite ekiplerinin;
- istatistik,
- SPC,
- MSA,
- veri analizi,
- makine görüşü,
- sensör teknolojileri,
- yapay zekâ çıktılarının doğrulanması
konularına daha fazla hâkim olması gerekebilir.
Yapay Zekânın Ürettiği Sonuçlar Nasıl Doğrulanmalı?
Kalite kontrolde kullanılan bir yapay zekâ sistemi klasik bir yazılım gibi yalnız çalışıyor veya çalışmıyor şeklinde değerlendirilmemelidir.
Örneğin sistem 10.000 ürün içerisinde 100 kusurlu parçayı tespit etmeye çalışıyorsa yalnız genel doğruluk oranına bakmak yanıltıcı olabilir.
Kalite mühendisi açısından özellikle;
- kusurlu parçayı sağlam kabul etme oranı,
- sağlam parçayı kusurlu kabul etme oranı,
- kusur türü bazında performans,
- farklı üretim koşullarındaki sonuçlar
daha anlamlı olabilir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Hakkında Sık Sorulan Sorular
İTÜ Çin mühendislik iş birliği kapsamında hangi üniversiteler ziyaret edildi?
Prof. Dr. Hasan Mandal’ın 11-13 Eylül 2026 tarihlerindeki Çin ziyareti kapsamında Fudan Üniversitesi ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle görüşmeler gerçekleştirildi.
İTÜ ile Fudan Üniversitesi hangi konuları görüştü?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, ortak araştırmalar, bilgi ve deneyim paylaşımı ile akademik yetkinliklerin sanayi kapasitesiyle buluşturulmasına yönelik çalışma modelleri görüşüldü.
Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle hangi alanlarda iş birliği planlanıyor?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, yapay zekâ sistemleri için malzeme teknolojileri, havacılık ve uzay araştırmaları ile eğitim ve araştırmacı değişimi öne çıkan başlıklar arasında yer aldı.
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi nedir?
Malzemelerin bileşimi, üretim koşulları, mikroyapısı ve özellikleri arasındaki ilişkilerin yapay zekâ ve veri analitiği yöntemleriyle araştırılmasını ifade eder.
Yapay zekâ kalite kontrolde kullanılabilir mi?
Evet. Bilgisayarlı görü sistemleri yüzey kusurlarının ve görsel üretim hatalarının otomatik olarak tespit edilmesinde kullanılabilir.
Yapay zekâ kalite mühendislerinin yerini alacak mı?
Yapay zekâ veri analizini ve bazı denetim görevlerini otomatikleştirebilir ancak risk değerlendirmesi, proses doğrulaması, ölçüm değerlendirmesi ve kalite kararları için mühendislik bilgisi gerekmeye devam eder.
Havacılık sektöründe malzeme bilimi neden önemlidir?
Havacılık parçalarının düşük ağırlıkla birlikte yüksek mekanik dayanım, sıcaklık dayanımı, yorulma direnci ve güvenilirlik gibi özellikleri karşılaması gerekir.
Sonuç: İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Neden Önemli?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği, akademik ilişkilerin ötesinde yapay zekâ, malzeme teknolojileri, havacılık ve ileri üretim alanlarını bir araya getiren araştırma başlıkları açısından dikkat çekiyor.
Fudan Üniversitesiyle yapay zekâ destekli malzeme bilimi konusunda değerlendirilen çalışmalar ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle araştırma, teknoloji geliştirme ve havacılık alanındaki iş birliği başlıkları disiplinler arası mühendislik çalışmalarının giderek daha fazla önem kazandığını gösteriyor.
Özellikle yapay zekâ ile malzeme biliminin birleşmesi; yeni malzemelerin geliştirilmesinden üretim proseslerinin optimizasyonuna, otomatik kalite kontrolden kusur analizine kadar geniş bir uygulama alanı oluşturabilir.
Ancak yapay zekânın endüstride gerçek değer üretmesi için yalnız güçlü algoritmalar yeterli değildir. Güvenilir ölçüm verisi, doğru etiketlenmiş veri setleri, proses bilgisi ve mühendislik doğrulaması birlikte kullanılmalıdır.
İTÜ Çin mühendislik iş birliği bu açıdan akademik araştırmanın sanayi, kalite mühendisliği ve ileri üretim teknolojileriyle buluşabileceği güncel örneklerden biri olarak öne çıkıyor.
Kaynak:
İTÜ Çin mühendislik iş birliği yalnız akademik değişim açısından değil, üniversitelerde geliştirilen teknolojilerin sanayi uygulamalarına aktarılması açısından da dikkat çekiyor. Özellikle yapay zekâ ile malzeme biliminin kesişmesi; üretim, kalite kontrol, proses optimizasyonu ve yeni malzeme geliştirme süreçlerinde önemli uygulama alanları oluşturabilir.
Bu nedenle gelişmeyi yalnız üniversiteler arası bir ziyaret olarak değil, geleceğin üretim ve kalite teknolojileri açısından değerlendirmek gerekiyor.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Kapsamında Hangi Üniversiteler Ziyaret Edildi?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği kapsamında gerçekleştirilen ziyaretlerin ilk durağı Fudan Üniversitesi oldu.
İTÜ’nün resmi açıklamasına göre görüşmelerde iki üniversitenin araştırma kapasitesini bir araya getirebilecek yeni çalışma alanları değerlendirildi.
Öne çıkan konulardan biri yapay zekâ destekli malzeme bilimi ve teknolojileri oldu.
İkinci önemli ziyaret ise Şanghay Jiao Tong Üniversitesine gerçekleştirildi.
Buradaki görüşmelerde;
- eğitim,
- araştırma,
- teknoloji geliştirme,
- nitelikli insan kaynağı,
- ortak proje geliştirme,
- öğrenci ve araştırmacı hareketliliği
gibi başlıkların daha güçlü bir ortak çalışma modeline dönüştürülmesi ele alındı.
Kaynak:
İstanbul Teknik Üniversitesi – Çin Ziyareti Resmî Açıklaması
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliğinde Yapay Zekâ Neden Öne Çıkıyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği görüşmelerinde yapay zekânın yalnız yazılım veya veri bilimi açısından değil, doğrudan malzeme mühendisliğiyle birlikte ele alınması dikkat çekiyor.
Geleneksel malzeme geliştirme süreçlerinde araştırmacılar farklı;
- kimyasal bileşimleri,
- ısıl işlem parametrelerini,
- mikroyapıları,
- mekanik özellikleri,
- üretim koşullarını
deneysel olarak karşılaştırır.
Bu süreç çok sayıda deney ve büyük miktarda veri oluşturabilir.
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi yöntemleri ise bu veriler içerisindeki ilişkilerin analiz edilmesinde araştırmacılara yardımcı olabilir.
Yapay Zekâ Destekli Malzeme Bilimi Nedir?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, malzemelerin bileşimi, üretim yöntemi, mikroyapısı ve performansı arasında bulunan ilişkileri büyük veri kümeleri üzerinden analiz etmeyi amaçlayan disiplinler arası bir çalışma alanıdır.
Örneğin bir metal alaşımında;
- karbon oranı,
- ısıl işlem sıcaklığı,
- soğutma hızı,
- mikroyapı,
- sertlik,
- çekme dayanımı
arasında karmaşık ilişkiler bulunabilir.
Makine öğrenmesi modelleri yeterli ve güvenilir veri sağlandığında bu değişkenler arasındaki ilişkilerin araştırılmasına yardımcı olabilir.
Böylece araştırmacılar potansiyel malzeme kombinasyonlarını daha sistematik biçimde değerlendirebilir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Üretim Sektörünü Nasıl İlgilendiriyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği ilk bakışta akademik araştırmaları ilgilendiriyor gibi görünse de bu çalışmaların önemli bölümü gelecekte sanayi uygulamalarına dönüşebilir.
Malzeme bilimi üretimin en temel bileşenlerinden biridir.
Otomotivden havacılığa, savunmadan enerjiye kadar birçok sektörde ürün performansı kullanılan malzemeye doğrudan bağlıdır.
Yeni malzemelerin geliştirilmesi;
- daha hafif parçalar,
- daha yüksek sıcaklık dayanımı,
- daha iyi aşınma performansı,
- daha uzun yorulma ömrü,
- daha yüksek korozyon direnci
gibi avantajlar oluşturabilir.
Yapay Zekâ Malzeme Kusurlarını Tespit Edebilir mi?
Evet. Yapay zekânın kalite kontrol tarafındaki en önemli uygulamalarından biri görüntü tabanlı kusur tespitidir.
Bilgisayarlı görü sistemleri;
- çatlak,
- çizik,
- yüzey lekesi,
- kaplama problemi,
- boyutsal olmayan görsel kusurlar,
- montaj hataları
gibi problemlerin sınıflandırılmasında kullanılabilir.
Ancak yapay zekâ sisteminde açıklanan yüksek doğruluk oranı tek başına yeterli değildir.
Sistemin;
- hangi kusur sınıflarıyla test edildiği,
- kaç görüntü kullanıldığı,
- yanlış kabul oranı,
- yanlış ret oranı,
- ışık koşullarındaki değişimlere karşı performansı
da değerlendirilmelidir.
Bu konuda daha kapsamlı bilgi için
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrol Sistemi: 7 Ülke Hedefi
içeriğimizi inceleyebilirsiniz.
Malzeme Biliminde Yapay Zekâ Kalite Mühendisinin Yerini Alır mı?
Hayır. Yapay zekâ çok sayıda veriyi hızlı şekilde analiz edebilir ancak kalite kararlarının bağlamını tek başına oluşturmaz.
Bir kalite mühendisi yalnız bir modelin sonucuna bakmaz.
Aynı zamanda;
- teknik resim gereksinimlerini,
- ürünün kullanım koşullarını,
- müşteri özel şartlarını,
- ölçüm belirsizliğini,
- proses değişkenliğini,
- risk seviyesini
birlikte değerlendirir.
Dolayısıyla yapay zekâ kalite mühendisinin yerine geçen bir sistemden çok, doğru veri ve doğrulama yöntemleriyle kullanıldığında karar süreçlerini destekleyen bir araç olarak değerlendirilmelidir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği ve Havacılık Teknolojileri
İTÜ Çin mühendislik iş birliği görüşmelerinin önemli başlıklarından biri de havacılık ve uzay teknolojileri oldu.
İTÜ’nün açıklamasında, Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle iki üniversitedeki araştırmacıları bir araya getirecek çalışmaların yanı sıra havacılık ve uzay teknolojilerinde ortak araştırma başlıklarının geliştirilebileceği belirtiliyor.
Havacılık sektörü malzeme biliminin en kritik uygulama alanlarından biridir.
Bir uçak veya uzay aracında kullanılan malzemelerin;
- düşük ağırlık,
- yüksek mekanik dayanım,
- yorulma direnci,
- sıcaklık dayanımı,
- korozyon direnci
gibi özellikleri birlikte sağlaması gerekebilir.
Havacılıkta Yapay Zekâ ve Malzeme Bilimi Nasıl Birleşebilir?
Yapay zekâ sistemleri çok sayıda malzeme testinden elde edilen verinin analiz edilmesine yardımcı olabilir.
Örneğin araştırmacılar;
- alaşım bileşimi,
- üretim parametreleri,
- ısı işlemi,
- çekme dayanımı,
- sertlik,
- yorulma ömrü
arasındaki ilişkileri modellemek için makine öğrenmesinden yararlanabilir.
Bunun yanında görüntü işleme yöntemleri mikroyapı veya yüzey görüntülerinin sınıflandırılmasında kullanılabilir.
Yapay Zekâ Destekli Kalite Kontrol Nasıl Çalışır?
Tipik bir yapay zekâ destekli görsel kalite kontrol sistemi dört temel aşamadan oluşabilir.
- Görüntü alma: Kamera veya farklı sensörlerden ürün görüntüsü alınır.
- Ön işleme: Görüntü ışık, kontrast ve geometri açısından düzenlenir.
- Yapay zekâ analizi: Eğitilmiş model görüntüyü uygun veya kusurlu olarak sınıflandırır.
- Karar ve kayıt: Sonuç üretim sistemine aktarılır ve izlenebilirlik amacıyla kaydedilebilir.
Kalite kontrol uygulamalarındaki kullanım yöntemlerini
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrol Sistemleri: Avantajlar ve Uygulamalar
makalemizde detaylı olarak inceleyebilirsiniz.
Yapay Zekâ Sistemlerinde Veri Kalitesi Neden Kritik?
Bir yapay zekâ modelinin başarısı yalnız kullanılan algoritmanın gelişmişliğine bağlı değildir.
Modelin eğitildiği verinin kalitesi de büyük önem taşır.
Örneğin yüzey kusuru tespit eden bir sistem eğitilirken yalnız kolay fark edilen büyük hatalar kullanılırsa sistem mikro çatlakları veya nadir kusurları yeterince tanımayabilir.
Bu nedenle veri setlerinde;
- gerçek üretim koşulları,
- farklı kusur türleri,
- farklı ışık koşulları,
- ürün varyasyonları,
- normal üretim değişkenliği
mümkün olduğunca temsil edilmelidir.
Ölçüm Verileri Yapay Zekâ İçin Kullanılabilir mi?
Evet. Yapay zekâ yalnız kamera görüntülerini analiz etmek zorunda değildir.
Üretim tesislerinde;
- CMM sonuçları,
- kumpas ölçümleri,
- mikrometre ölçümleri,
- yüzey pürüzlülüğü verileri,
- sertlik testleri,
- proses sensörü verileri
analitik sistemlerde birlikte değerlendirilebilir.
Örneğin üretim parametreleriyle boyutsal ölçüm sonuçları arasındaki ilişki incelenerek proses kaymasına neden olabilecek değişkenlerin araştırılması mümkün olabilir.
Yüzey Pürüzlülüğü Verileri Yapay Zekâyla Analiz Edilebilir mi?
Yüzey pürüzlülüğü metal ve hassas imalat sektörlerinde kritik kalite parametrelerinden biridir.
Ra, Rz ve Rmax gibi değerler yalnız bir parçanın yüzeyini tanımlamakla kalmaz; parçanın kullanım performansıyla da ilişkili olabilir.
Üretim verilerinin yeterli olduğu durumlarda takım aşınması, kesme parametreleri ve yüzey kalitesi arasındaki ilişkilerin veri analitiği yöntemleriyle incelenmesi mümkündür.
Yüzey ölçüm parametreleri hakkında detaylı bilgi için
Yüzey Pürüzlülüğü Ölçümü: Ra, Rz ve Rmax Rehberi
içeriğimizi inceleyebilirsiniz.
Üniversite-Sanayi İş Birliği Yapay Zekâ Projelerinde Neden Önemli?
Akademik ortamda geliştirilen bir yapay zekâ modelinin laboratuvar şartlarında başarılı olması, doğrudan seri üretime uygun olduğu anlamına gelmez.
Gerçek fabrikalarda;
- aydınlatma değişebilir,
- ürün pozisyonu değişebilir,
- çevrim süresi sınırlı olabilir,
- sensörler kirlenebilir,
- ürün varyantları değişebilir,
- proses zamanla kayabilir.
Bu nedenle akademide geliştirilen teknolojilerin gerçek üretim koşullarında test edilmesi gerekir.
İTÜ ve Fudan Üniversitesi görüşmelerinde akademik yetkinliklerin sanayinin kapasitesiyle birleştirilmesine yönelik tematik bir akademik yapı üzerinde fikir alışverişi yapılması bu açıdan dikkat çekicidir.
İTÜ ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesi Arasında Hangi Çalışmalar Planlanıyor?
İTÜ’nün resmi açıklamasına göre iki üniversite arasındaki önceki mutabakat çerçevesinin daha somut uygulamalara dönüştürülmesi görüşüldü.
Değerlendirilen modeller arasında;
- ortak araştırmalar,
- ortak proje çağrıları,
- öğrenci değişimi,
- ortak diploma programları,
- yaz ve kış okulları,
- araştırmacılar arası iş birlikleri
yer aldı.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Öğrenciler İçin Ne Anlama Geliyor?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği yalnız öğretim üyeleri ve araştırmacılar açısından değerlendirilmemeli.
Öğrenci değişimi, ortak diploma ve kısa süreli akademik program modellerinin geliştirilmesi mühendislik öğrencilerine uluslararası araştırma ekosistemlerine erişim sağlayabilir.
Özellikle;
- malzeme mühendisliği,
- makine mühendisliği,
- bilgisayar mühendisliği,
- yapay zekâ,
- havacılık mühendisliği,
- elektronik mühendisliği
alanlarında çalışan öğrenciler açısından bu tür ortaklıklar disiplinler arası proje deneyiminin geliştirilmesine katkı sağlayabilir.
Kalite Mühendislerinin Yapay Zekâ Döneminde Hangi Yetkinliklere İhtiyacı Var?
Kalite mühendisliği giderek yalnız ölçüm cihazlarını kullanmaktan ve uygunsuz ürünleri ayırmaktan daha geniş bir veri analizi disiplinine dönüşüyor.
Yeni dönemde kalite ekiplerinin;
- istatistik,
- SPC,
- MSA,
- veri analizi,
- makine görüşü,
- sensör teknolojileri,
- yapay zekâ çıktılarının doğrulanması
konularına daha fazla hâkim olması gerekebilir.
Yapay Zekânın Ürettiği Sonuçlar Nasıl Doğrulanmalı?
Kalite kontrolde kullanılan bir yapay zekâ sistemi klasik bir yazılım gibi yalnız çalışıyor veya çalışmıyor şeklinde değerlendirilmemelidir.
Örneğin sistem 10.000 ürün içerisinde 100 kusurlu parçayı tespit etmeye çalışıyorsa yalnız genel doğruluk oranına bakmak yanıltıcı olabilir.
Kalite mühendisi açısından özellikle;
- kusurlu parçayı sağlam kabul etme oranı,
- sağlam parçayı kusurlu kabul etme oranı,
- kusur türü bazında performans,
- farklı üretim koşullarındaki sonuçlar
daha anlamlı olabilir.
İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Hakkında Sık Sorulan Sorular
İTÜ Çin mühendislik iş birliği kapsamında hangi üniversiteler ziyaret edildi?
Prof. Dr. Hasan Mandal’ın 11-13 Eylül 2026 tarihlerindeki Çin ziyareti kapsamında Fudan Üniversitesi ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle görüşmeler gerçekleştirildi.
İTÜ ile Fudan Üniversitesi hangi konuları görüştü?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, ortak araştırmalar, bilgi ve deneyim paylaşımı ile akademik yetkinliklerin sanayi kapasitesiyle buluşturulmasına yönelik çalışma modelleri görüşüldü.
Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle hangi alanlarda iş birliği planlanıyor?
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi, yapay zekâ sistemleri için malzeme teknolojileri, havacılık ve uzay araştırmaları ile eğitim ve araştırmacı değişimi öne çıkan başlıklar arasında yer aldı.
Yapay zekâ destekli malzeme bilimi nedir?
Malzemelerin bileşimi, üretim koşulları, mikroyapısı ve özellikleri arasındaki ilişkilerin yapay zekâ ve veri analitiği yöntemleriyle araştırılmasını ifade eder.
Yapay zekâ kalite kontrolde kullanılabilir mi?
Evet. Bilgisayarlı görü sistemleri yüzey kusurlarının ve görsel üretim hatalarının otomatik olarak tespit edilmesinde kullanılabilir.
Yapay zekâ kalite mühendislerinin yerini alacak mı?
Yapay zekâ veri analizini ve bazı denetim görevlerini otomatikleştirebilir ancak risk değerlendirmesi, proses doğrulaması, ölçüm değerlendirmesi ve kalite kararları için mühendislik bilgisi gerekmeye devam eder.
Havacılık sektöründe malzeme bilimi neden önemlidir?
Havacılık parçalarının düşük ağırlıkla birlikte yüksek mekanik dayanım, sıcaklık dayanımı, yorulma direnci ve güvenilirlik gibi özellikleri karşılaması gerekir.
Sonuç: İTÜ Çin Mühendislik İş Birliği Neden Önemli?
İTÜ Çin mühendislik iş birliği, akademik ilişkilerin ötesinde yapay zekâ, malzeme teknolojileri, havacılık ve ileri üretim alanlarını bir araya getiren araştırma başlıkları açısından dikkat çekiyor.
Fudan Üniversitesiyle yapay zekâ destekli malzeme bilimi konusunda değerlendirilen çalışmalar ve Şanghay Jiao Tong Üniversitesiyle araştırma, teknoloji geliştirme ve havacılık alanındaki iş birliği başlıkları disiplinler arası mühendislik çalışmalarının giderek daha fazla önem kazandığını gösteriyor.
Özellikle yapay zekâ ile malzeme biliminin birleşmesi; yeni malzemelerin geliştirilmesinden üretim proseslerinin optimizasyonuna, otomatik kalite kontrolden kusur analizine kadar geniş bir uygulama alanı oluşturabilir.
Ancak yapay zekânın endüstride gerçek değer üretmesi için yalnız güçlü algoritmalar yeterli değildir. Güvenilir ölçüm verisi, doğru etiketlenmiş veri setleri, proses bilgisi ve mühendislik doğrulaması birlikte kullanılmalıdır.
İTÜ Çin mühendislik iş birliği bu açıdan akademik araştırmanın sanayi, kalite mühendisliği ve ileri üretim teknolojileriyle buluşabileceği güncel örneklerden biri olarak öne çıkıyor.
Kaynak:
