Açık Mod
Koyu Mod
Sistem Modu

Giresun Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Fatma Zehra Doğru’nun araştırmacı olarak yer aldığı proje, TÜBİTAK 1002 Hızlı Destek Programı kapsamında desteklenmeye hak kazandı. Proje, hava kalitesinin yapay zekâ ve makine öğrenmesi yöntemleriyle daha doğru modellenmesini hedefliyor.

Giresun Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Fatma Zehra Doğru’nun araştırmacı olarak görev aldığı bilimsel proje, TÜBİTAK tarafından desteklenmeye değer bulundu.
Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Özlem Kaymaz’ın yürütücülüğünü üstlendiği projede, Karadeniz Teknik Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Fatma Gül Akgül de araştırmacı olarak yer alıyor.
HAVA KALİTESİ YAPAY ZEKÂ İLE MODELLENECEK
“Dayanıklı Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Hava Kalitesi İndeksinin Modellenmesi: Ankara, Türkiye Uygulaması” başlıklı projede, hava kalitesi verilerinin daha doğru analiz edilmesi amaçlanıyor.
Çalışma kapsamında Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF) ve XGBoost gibi gelişmiş makine öğrenmesi yöntemleri kullanılacak. Bu yöntemler, dayanıklı istatistik alanında kullanılan Huber, Tukey Biweight ve Hampel kayıp fonksiyonlarıyla birleştirilerek aykırı gözlemlerden daha az etkilenen modeller geliştirilecek.
ÇEVRE VE VERİ BİLİMİNİ BULUŞTURUYOR
Proje, yalnızca hava kalitesi verilerinin analizine odaklanmakla kalmayıp, dayanıklı istatistik yöntemlerinin makine öğrenmesi algoritmalarına uyarlanmasına yönelik disiplinler arası bir yaklaşım da ortaya koyuyor.
Araştırmanın, çevresel veri analizi alanında yeni yöntemlerin geliştirilmesine katkı sağlaması ve hava kalitesi tahminlerinde daha güvenilir sonuçlar elde edilmesine destek olması bekleniyor.
2