Yaşar Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, 2025-2026 yılı mezun adaylarının bitirme projelerini sergileyerek yeteneklerini ortaya koyduğu bir etkinliğe ev sahipliği yaptı. Bu bölüm, çeşitli alanlarda nitelikli iş gücü yetiştirirken, projelerde yapay zeka araçlarının kullanımı dikkat çekti. Bu projeler, afetten sağlığa, engelli bireylerin ihtiyaçlarına kadar geniş bir yelpazede çözümler sunmayı amaçlıyor. Rehabilitasyon süreçlerini destekleyen yenilikçi cihazlar, özellikle sağlık alanındaki olumlu etkileri nedeniyle öne çıktı. Projelerde Yazılım Mühendisliği Bölümü öğrencileri yer alırken, Endüstriyel Tasarım Bölümü öğretim üyesi Dr. Can Güvenir yönetimindeki tasarım ekipleri de önemli katkılar sağladı. Genç mühendislerin teknik yeterlilikleri, estetik ve kullanıcı odaklı tasarım anlayışıyla birleşerek, yüksek katma değerli prototipler ortaya çıkardı.
Görme Engellilere Taşınabilir Cihaz
Öğrenciler Eylül İpek Antmen, Ulaş Barış, Yağmur Sude Ateş, Toprak Orman, Berin Türker ve Ceyda İnce, "Beyond The Eye" adlı projeleriyle görme engelli bireyler için yazılı metinleri Braille alfabesine çeviren taşınabilir bir cihaz geliştirdi. Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü'nden Dr. Öğretim Üyesi Özhan Ünverdi ve Yazılım Mühendisliği Bölümü'nden Dr. Öğretim Üyesi Deniz Özsoyeller'in danışmanlığında hazırlanan bu cihaz, kullanıcının çevresindeki metinleri algılayarak sesli veya dokunsal çıktılara dönüştürmeyi hedefliyor.
Kas Yorgunluğunu İzleyen Sistem
Öğrenciler Furkan Tunç ve Özge Öterbülbül, kas yorgunluğunu gerçek zamanlı olarak takip eden yapay zeka tabanlı bir EMG (Elektromiyografi) sistemi tasarladı. Danışmanlığını Dr. Öğretim Üyesi Özhan Ünverdi’nin yaptığı bu proje, EMG sinyallerinin kişiden kişiye farklılık göstermesi nedeniyle yorgunluk ölçümündeki zorlukları aşmayı amaçlıyor. 22 katılımcıdan elde edilen verilerle geliştirilen sistemin doğruluk oranı yüzde 85.5'tir. Ayrıca sistem, düşük maliyetli olması ve kullanım kolaylığı ile de dikkat çekiyor.
Felçli Bireylere Yönelik Eldiven
Dünya Felç Organizasyonu (WSO) 2025 verilerine göre, dünya genelinde 94 milyon felçli hasta mevcuttur. Bu bağlamda, Ata Şehirali, Şükran Demir ve Zeynep Ertop, rehabilitasyon süreçlerine destek sağlamak amacıyla bir "haptik eldiven" geliştirdi. Projede, Dr. Öğretim Üyesi Mahir Kutay’ın danışmanlığında, eldiven üzerindeki 5 adet yüksek hassasiyetli flex sensör, parmak hareketlerini analog sinyallere dönüştürüyor. Ergonomik ve düşük maliyetli bu eldiven, kullanıcı arayüzü üzerinden gerçek zamanlı olarak izlenebilen veriler sunuyor.
Duygu Durumu Sınıflandırma Sistemi
Kağan Ertan Çeşme, Şerif Deniz Acar ve Ali Emre Sarıbıyık, bireylerin duygu durumlarını kalp sinyali, deri iletkenliği ve yüz kasları üzerinden sınıflandıran bir sistem geliştirdi. Doç. Dr. Nalan Özkurt’un danışmanlığındaki projede, toplanan sinyaller görsel uyarıcılar kullanılarak analiz edildi. Yapılan testler sonucunda sistemin duygu durumlarını sınıflandırmada yüzde 83 doğruluk oranına ulaştığı belirlendi.
