Melih Talha Bektaş, yapay zekâ araştırmasını uluslararası konferansta tanıttı

Üsküdar Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü ikinci sınıf öğrencisi Melih Talha Bektaş, yapay zekâ alanında geliştirdiği Cross-Gate yaklaşımını Çin’in Shanghai kentinde düzenlenen UbiComp/ISWC 2026 kapsamında tanıttı. Farklı sensörlerden öğrenilen özelliklerin iki yapay zekâ modeli arasında nasıl aktarılabileceğine odaklanan araştırma, insan aktivitesi tanıma alanında gerçekleştirilen ilk doğrulama deneylerinde olumlu sonuçlar ortaya koydu. 

Üsküdar Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü ikinci sınıf öğrencisi Melih Talha Bektaş, yapay zekâ alanında yürüttüğü araştırmasını Çin’in Shanghai kentinde düzenlenen ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and International Symposium on Wearable Computing (UbiComp/ISWC 2026) kapsamında tanıttı.

İki yapay zekâ modeli arasında öğrenilebilir bağlantılar…

Bektaş’ın “What Does a Trained Gate Actually Transfer Between Two Models?” başlıklı araştırması, farklı sensör verileriyle eğitilmiş iki sinir ağının öğrendikleri özellikleri nasıl paylaşabileceğini inceliyor. Çalışmanın merkezinde yer alan Cross-Gate yaklaşımı, kızılötesi (IR) ve derinlik (Depth) sensörlerinden elde edilen verilerle eğitilmiş iki farklı modelin yalnızca son tahminlerini birleştirmek yerine, öğrendikleri özellik temsilleri arasında bağlantılar kurulmasını amaçlıyor.

Üç aşamalı bir eğitim yaklaşımıyla geliştirildi

Öğrenilebilir doğrusal katkılara dayanan mekanizma, üç aşamalı bir eğitim yaklaşımıyla geliştirildi. Araştırma kapsamında altı farklı video modeli, 40 farklı insan aktivitesinin tanınması görevi üzerinde değerlendirildi. İlk doğrulama deneylerinde uçtan uca eğitim uygulandığında, basit tahmin ortalaması yöntemine kıyasla altı model yapılandırmasının dördünde iyileşme gözlemlendi. Ortalama yaklaşık 2,2 yüzde puanlık kazanım elde edilen çalışmada, bulguların daha kapsamlı deneylerle doğrulanmasına yönelik araştırmalar ise devam ediyor.

“Modellerin içinde gerçekleşen değişimlerle ilgileniyorum”

Araştırmasının temel motivasyonunu açıklayan Bektaş, yalnızca insan hareketlerini daha doğru tanımaya değil, farklı verilerle eğitilmiş sinir ağlarının iç temsillerinin birbiriyle nasıl etkileşime girdiğini anlamaya odaklandığını belirtti. Yapay zekâya yaklaşımını anlatan Bektaş, “Ben genel olarak bir yapay zekâ modelinin yalnızca girdisi ve çıktısıyla değil, öğrenme sırasında modelin içinde gerçekleşen değişimlerle ilgileniyorum.” dedi.

Cross-Gate çalışmasının bu yaklaşımın uygulamalı bir örneği olduğunu ifade eden Bektaş, farklı sensörlerin öğrendiği özellikler arasında düşük ek hesaplama maliyetiyle bağlantılar kurmayı ve bunun öğrenme üzerindeki etkilerini anlamayı amaçladığını kaydetti.

Uluslararası araştırmacılarla bilimsel temas

Konferans sürecinde farklı üniversitelerden akademisyenler ve araştırma ekiplerinden bilim insanlarıyla tanışma fırsatı bulan Bektaş, özellikle Hong Kong’daki üniversitelerden araştırmacılarla gerçekleştirdiği görüşmelerin kendisi için önemli bir deneyim olduğunu belirtti.

“Araştırma yolculuğumda önemli bir adım”

Henüz lisans eğitiminin ikinci yılında olduğunu hatırlatan Bektaş, kendi geliştirdiği bir araştırmayı uluslararası bir bilimsel ortamda tanıtabilmenin akademik ve kişisel açıdan değerli bir deneyim olduğunu söyledi. Uzun süredir yapay zekâ alanında araştırmalar geliştirdiğini belirten Bektaş, “Bütün bu süreçte amacım yalnızca mevcut teknolojileri kullanmak değil, bu teknolojilerin arkasındaki bilimsel mekanizmaları anlayarak yeni yöntemler geliştirebilmek.” ifadelerini kullandı.

UbiComp/ISWC 2026 deneyimini araştırma yolculuğunda önemli bir adım olarak değerlendiren Bektaş, Üsküdar Üniversitesi öğrencisi olarak uluslararası bir bilimsel ortamda yer almaktan mutluluk duyduğunu belirtti. Bektaş, bu deneyimin hem kendisi hem de araştırma yapmak isteyen diğer lisans öğrencileri için güzel bir örnek olmasını umduğunu dile getirdi.