BAÜN Akademisyenlerinden Soğutmada Enerji Tasarrufunda Bir İlk: Yapay Zeka Modeli

Balıkesir Üniversitesi (BAÜN) Mühendislik Fakültesi Makine Mühendisliği Bölümü akademisyenlerinden Dr. Öğr. Üyesi Oğuzhan Pektezel’in de içerisinde yer aldığı akademisyenlerin imzasını taşıyan çalışma, yapay zeka temelli bir yaklaşımla soğutma sistemlerinde enerji verimliliğini artıran yenilikçi bir yöntem ortaya koydu.

BAÜN akademisyenlerinden Dr. Öğr. Üyesi Oğuzhan Pektezel, Fırat Üniversitesi akademisyenlerinden Doç. Dr. Mehmet Daş, Öğr. Gör.  Cebrail Barut, Doç. Dr. Güngör Yıldırım, Prof. Dr. Bilal Alataş tarafından ortaya koyulan “Explainable Artificial Intelligence for Energy Efficiency in Experimental Refrigeration Systems: Advanced Cutting-Edge Sunflower Optimization” başlıklı çalışma, uluslararası dergi sıralamalarında en üst dilim olan Q1 ölçeğindeki “Case Studies in Thermal Engineering” dergisinde yayımlandı.

Dr. Öğr. Üyesi Oğuzhan Pektezel: “Model, soğutma sistemlerinde optimum enerji kullanımını sağlayan ilk açıklanabilir yapay zeka uygulaması”

Dr. Öğr. Üyesi Oğuzhan Pektezel, artan enerji maliyetleri ve enerji kaynaklarının tükenmesinin soğutma sistemlerinde verimliliği öncelikli bir konu haline geldiğini belirterek, bu soruna yenilikçi bir çözüm olarak yapay zeka temelli açıklanabilir bir model geliştirdiklerini ifade etti. Dr. Öğr. Üyesi Oğuzhan Pektezel, çalışmada deneysel veriler kullanılarak kompresör güç tüketiminin “yüksek”, “orta” ve “düşük” olarak sınıflandırıldığını belirtti. Bu sınıflandırmanın, önerilen yapay zeka algoritması ile birleştirilerek sistemin farklı çalışma koşullarında minimum enerji tüketimi sağlayan optimum noktaların belirlenmesine imkan verdiğini vurguladı.

Pektezel, modelin yüksek performans göstermesinin yanı sıra literatürde soğutma sistemi verisine uygulanmış ilk açıklanabilir yapay zeka modeli olma özelliğini taşıdığının altını çizerek,  geliştirilen modelin farklı soğutma sistemlerine uyarlanabilme esnekliği sayesinde hem akademik araştırmalara hem de endüstriyel uygulamalara önemli ölçüde katkı sunmayı hedeflediklerini belirtti.

Makale erişim adresi: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214157X2500841X