Boğaziçi Üniversitesi Veri Bilimi ve Yapay Zekâ Enstitüsü öğretim üyeleri Doç. Dr. Şener Özönder ve Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin Oktay Altun’un yürütücü, İstanbul Ticaret Üniversitesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Berk Ayvaz’ın da danışman olarak yer aldığı, “Teknik Resimden Yapay Zekâ Destekli Maliyet Tahmini Yazılımı Geliştirme Projesi” ile işletmelerin üretmeyi planladıkları ürünler için maliyet tahmini ve uygun fiyatlandırma politikası belirleme süreçlerinin makine öğrenmesi ile hızlandırılması hedefleniyor.
MALİ ZARAR VE ZAMAN KAYBI AZALACAK
TÜBİTAK’ın rekabetçi programları arasında yer alan TÜBİTAK 1711 Yapay Zekâ Ekosistem Çağrısı tarafından desteklenecek projenin, 18 ay süreceği bilgisini paylaşan Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin Oktay Altun proje fikrinin ortaya çıkış sürecini şöyle ifade etti: “Şirketlerin ürettikleri ve üretecekleri ürünlerin fiyatlarını belirlemeleri uzun zaman alabiliyor. Bununla birlikte hatalı maliyet analizleriyle ortaya çıkan fiyat teklifleri de şirketleri mali açıdan olumsuz etkiliyor. Geliştirdiğimiz yazılım bu işi makine öğrenmesine bırakıyor. Böylece mali zarar ve zaman kaybının azaltılması da mümkün hale geliyor.”
Proje kapsamında geliştirilen yazılımın fiyat belirlemesi için şirketin ilgili tüm verilerinin yapay zekâ algoritmaları ile çözümleneceğini ifade eden Dr. Öğr. Üyesi Altun şöyle devam etti: “Yazılım, şirketin yeni veya hâlihazırda pazarda yer alan ürünü için yapmak istediği maliyet tahminini, firmada bulunan ürünlerin teknik resimlerini inceleyerek otomatik olarak gerçekleştirecek. Makine öğrenmesi sayesinde üretim süreçlerinin gelişmesi sağlanacak. Bu çözüm şirketlere yol gösterici bir nitelikte olurken karar alma süreçlerini de hızlandıracak.”
TÜRKİYE’DE YAPAY ZEKÂ EKOSİSTEMİ İVME KAZANIYOR
Boğaziçi Üniversitesi Veri Bilimi ve Yapay Zekâ Enstitüsü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Şener Özönder de TÜBİTAK 1711 Yapay Zekâ Ekosistem Çağrısı’nın, Türkiye’de hem derin teknoloji alanında faaliyet gösteren girişimlerin ürün geliştirmesi hem de kamuda ve özel sektörde yapay zekâ temelli etkin çözümlere olan ihtiyacın giderilmesi açısından çok kritik bir rolü üstlendiğini ifade etti. Geliştirilecek makine öğrenmesi destekli yazılım için kurulan iş birliği hakkında da şunları söyledi: “Bu proje, benim de öğretim üyesi olduğum Veri Bilimi ve Yapay Zekâ Enstitüsü, girişimim ArtificaX Bilişim ve geliştirdiğimiz yazılımın müşterisi olacak olan araç yönlendirme ve süspansiyon parçaları üreten Teknorot’ın, ortak bir üniversite-sanayi iş birliği projesi olacak. Hedefimiz; üretim aşamasında ve maliyet tahmininde kullanılan parçalara ait teknik resimlerden geometri, metin ve parça görsellerini aynı anda işleyecek çok kipli (multimodal) bir makine öğrenmesi algoritması geliştirmek. Bu algoritmanın gömülü olduğu yazılım, işletmenin ERP sisteminden üretilecek ürünün teknik resmini çekecek. Yapay zekâ algoritması ile maliyet tahmini, enerji kullanımı, üretim süresi ve karbon salınımı gibi nicelikleri tahmin edecek ve sonuçları yine ERP sistemine geri iletecek. Böylece normalde manüel olarak yapıldığında 10 güne kadar süren maliyet tahmini analizleri, 60 saniyeye indirilecek. Buradaki amaç; hem işletmenin bu süreçlerdeki maliyetini düşürmek hem de hızlı maliyet tahmini ve müşteri teklifi oluşturma ile işletmenin global rekabetçiliğini artırmak. Geliştirdiğimiz yazılım, otomotivden havacılığa kadar üretimde teknik resmin kullanıldığı her endüstri için fayda üretecek.”
