İl Milli Eğitim Müdürlüğü, Aydın Fen Lisesi öğrencileri, '51. TÜBİTAK Ortaöğretim Öğrencileri Araştırma Projeleri' yarışmasında Türkiye birinciliği elde ederek büyük bir başarıya imza attı.
Aydın Fen Lisesi 11. sınıf öğrencileri Umut Kaan Eren ve Tuna Akın'ın Kimya öğretmeni Ayşegül Metin danışmanlığında hazırladıkları "Yapay zeka uygulamalarından derin öğrenme tekniği ile hasat sonrası kuru incirin kalite sınıflandırması" adlı proje, 51. TÜBİTAK Ortaöğretim Öğrencileri Araştırma Projeleri final yarışmasında Türkiye 1.si oldu.
Yarışmaya 3 bin 004 farklı okuldan 12 bin 697 kız ve 10 bin 831 erkek olmak üzere 23 bin 528 öğrencinin hazırladığı 15 bin 273 proje başvurusu alındı. Proje başvurularının 12 ilden oluşan bölge merkezlerinde ön değerlendirmesi yapıldı. Ön değerlendirmeyi geçen 1200 projenin sahibi öğrenciler, 9-12 Mart 2020 tarihleri arasında bölge yarışmalarına katıldı. Bölge sergilerinde finalist olarak belirlenen 216 proje, 6-8 Temmuz 2020 tarihleri arasında yüz yüze ve çevrimiçi olarak final değerlendirmesine alındı. Final yarışmasına 49 il, 172 okuldan 369 proje sahibi öğrenci 216 proje ile katıldı. Bu projelerden 11'i birincilik, 22'si ikincilik, 36'sı üçüncülük ve 36'sı teşvik olmak üzere toplam 105 projenin sahibi öğrenci ödül kazandı. Final yarışmasına katılan 369 öğrenciden 178'i ödül aldı. Yarışmanın final sergisinin ve ödül töreninin, Ekim ayı içerisinde yapılması planlanıyor.
Aydın Fen Lisesi 11.sınıf öğrencileri Umut Kaan Eren ve Tuna Akın'ın "Yapay zeka uygulamalarından derin öğrenme tekniği ile hasat sonrası kuru incirin kalite sınıflandırması" adlı projesi, temel olarak hasat sonrası kuru incirin kalite değerlendirmesinde seçme ve sınıflandırma yapılırken pahalı, zaman alıcı ve yoğun emek gerektiren manuel inceleme tekniklerinin kullanıldığı geleneksel yöntemlere alternatif sunuyor. İncirin tasnifindeki insan kaynaklı duyusal sorunların minimuma indirilmesi, gıda sektöründe son üründe istenilen kalite kriterlerini yakalamak amacıyla farklı, yenilikçi yöntemlerin geliştirilmesi hedeflenmiş ve makine öğrenmesine dayalı derin öğrenme tekniği kullanılarak bilgisayar tabanlı daha hızlı ve güvenilir bir yöntem geliştirdiği ve yöntemin kullanıldığı bir prototip hazırlandığı öğrenildi.
İHA
Aydın Fen Lisesi 11. sınıf öğrencileri Umut Kaan Eren ve Tuna Akın'ın Kimya öğretmeni Ayşegül Metin danışmanlığında hazırladıkları "Yapay zeka uygulamalarından derin öğrenme tekniği ile hasat sonrası kuru incirin kalite sınıflandırması" adlı proje, 51. TÜBİTAK Ortaöğretim Öğrencileri Araştırma Projeleri final yarışmasında Türkiye 1.si oldu.
Yarışmaya 3 bin 004 farklı okuldan 12 bin 697 kız ve 10 bin 831 erkek olmak üzere 23 bin 528 öğrencinin hazırladığı 15 bin 273 proje başvurusu alındı. Proje başvurularının 12 ilden oluşan bölge merkezlerinde ön değerlendirmesi yapıldı. Ön değerlendirmeyi geçen 1200 projenin sahibi öğrenciler, 9-12 Mart 2020 tarihleri arasında bölge yarışmalarına katıldı. Bölge sergilerinde finalist olarak belirlenen 216 proje, 6-8 Temmuz 2020 tarihleri arasında yüz yüze ve çevrimiçi olarak final değerlendirmesine alındı. Final yarışmasına 49 il, 172 okuldan 369 proje sahibi öğrenci 216 proje ile katıldı. Bu projelerden 11'i birincilik, 22'si ikincilik, 36'sı üçüncülük ve 36'sı teşvik olmak üzere toplam 105 projenin sahibi öğrenci ödül kazandı. Final yarışmasına katılan 369 öğrenciden 178'i ödül aldı. Yarışmanın final sergisinin ve ödül töreninin, Ekim ayı içerisinde yapılması planlanıyor.
Aydın Fen Lisesi 11.sınıf öğrencileri Umut Kaan Eren ve Tuna Akın'ın "Yapay zeka uygulamalarından derin öğrenme tekniği ile hasat sonrası kuru incirin kalite sınıflandırması" adlı projesi, temel olarak hasat sonrası kuru incirin kalite değerlendirmesinde seçme ve sınıflandırma yapılırken pahalı, zaman alıcı ve yoğun emek gerektiren manuel inceleme tekniklerinin kullanıldığı geleneksel yöntemlere alternatif sunuyor. İncirin tasnifindeki insan kaynaklı duyusal sorunların minimuma indirilmesi, gıda sektöründe son üründe istenilen kalite kriterlerini yakalamak amacıyla farklı, yenilikçi yöntemlerin geliştirilmesi hedeflenmiş ve makine öğrenmesine dayalı derin öğrenme tekniği kullanılarak bilgisayar tabanlı daha hızlı ve güvenilir bir yöntem geliştirdiği ve yöntemin kullanıldığı bir prototip hazırlandığı öğrenildi.
İHA
