Dr. Murat BAL, Sakarya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde öğretim görevlisi ve yapay zekâ-tabanlı sinyal-işleme konularında çalışmaktadır. Bu yazıda, kendi araştırma grubuyla birlikte geliştirdiği son makalelerden öne çıkan üç çalışmayı özetliyoruz.

1) "End-to-End Deep CNN Architecture for Robust ECG Arrhythmia Classification on Low-Resource Devices" (Expert Systems with Applications, 2023 – SCI Q1, IF: 8.5)
• 10.000’den fazla hasta EKG’si üzerinde eğitilen hafif-şebeke, %99,1 doğrulukla atriyal fibrilasyon, ventriküler taşikardi ve bradikardi gibi 15 ritim anomalisi sınıfını ayırt edebiliyor.
• Model, 8-bit tamsayı kuantizasyonu ile Raspberry Pi 4’te 38 fps gerçek-zamanlı çalışıyor; bu, mobil sağlık uygulamaları için güç tüketimini %64 azaltıyor.
• Kod ve veri kümesi: https://github.com/muratbal/ECGNet-Tiny

2) "Self-Supervised Contrastive Learning for Drone-Based Forest Fire Detection" (IEEE JSTARS, 2022 – SCI Q2)
• 1 cm/piksel çözünürlükte toplanan 42.000 insansız-hava-aracı görüntüsünde, etiketsiz %92’si kullanılarak önceki en iyi yöntemin F1-skorunu %7,3 artırdı.
• Çalışma, TÜBİTAK 1001 projesi kapsamında Sakarya ormanlarında gerçekleştirilen 120 saatlik uçuş verisini kapsıyor.
• Yangın erken tespiti ortalama 3,2 dakikaya indi; bu süre Türkiye ortalaması olan 14 dakikanın önemli ölçüde altında.

3) "Transformer-Based Multimodal Sensor Fusion for Predictive Maintenance in Industry 4.0" (Sensors, 2021 – SCI Q1)
• Fabrika motorlarından alınan titreşim, sıcaklık ve akustik sinyallerin birleştirildiği çok-kaynaklı veri kümesinde, arıza tahmin başarımı %96,4’e ulaştı.
• Model, bakım maliyetlerini yıllık 450.000 ₺ düşürdü; Türk beyaz-eşya devi ile yapılan pilot uygulamada 6 ayda 2.100 saat plansız duruş önlendi.

Araştırma grubu halen TÜBİTAK, SAN-TEZ ve Avrupa Birliği Marie-Curie burslarıyla desteklenen 5 devam eden projeye ev sahipliği yapmaktadır. Lisans, yüksek lisans ve doktaza öğrencileri için her dönem açılan “Research & Publication” seçmeli dersi kapsamında veriler, kodlar ve makale taslakları paylaşılmaktadır. Detaylı yayın listesi ve özetlere https://muratbal.sakarya.edu.tr/yayinlar adresinden ulaşabilirsiniz.