Mühendislik Uygulamaları için Bilimsel Makine Öğrenmesi Semineri
27.04.2026

16 Nisan 2026 tarihinde, Ali Fallah tarafından Atılım Üniversitesi Otomotiv Mühendisliği Bölümü’nde “Scientific Machine Learning for Engineering Applications: From PINNs to Neural Operators” başlıklı bir seminer gerçekleştirilmiştir. Seminerde, bilimsel makine öğrenmesi alanındaki güncel yaklaşımlar tanıtılarak, fizik bilgisiyle zenginleştirilmiş modellerin veri odaklı mühendislik analizlerine nasıl katkı sağladığı ele alınmıştır. Ayrıca, geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinin mühendislik uygulamalarındaki sınırlılıkları vurgulanmış ve fiziksel yasaların öğrenme süreçlerine entegre edilmesinin önemi üzerinde durulmuştur.

Sunum kapsamında, Physics-Informed Neural Networks (PINNs) ve Neural Operator yaklaşımları (DeepONet ve Fourier Neural Operators) detaylı şekilde incelenmiş; bu yöntemlerin karmaşık kısmi diferansiyel denklemlerin çözümünde ve hızlı parametrik simülasyonların gerçekleştirilmesindeki avantajları ortaya konulmuştur. Seminerde ayrıca alandaki güncel zorluklar ve gelecekteki araştırma yönleri tartışılarak, dijital ikizler, yapay zekâ destekli mühendislik uygulamaları ve ileri hesaplamalı yöntemlere ilgi duyan öğrenci ve araştırmacılar için önemli bir perspektif sunulmuştur.