YZE Ana Sayfa   /   Devam Eden Ekosistem Projeleri   / Akıllı Üretim Sistemleri Alanında Kabul Edilen Projeler

YZE

Akıllı Üretim Sistemleri Alanında Kabul Edilen Projeler

TOFAŞ - Türk Otomobil Fabrikası Projesi

Proje Adı: Üretim Ortamında Hareket ve Aktivitelerin Görüntü İşleme ile Takibi ve Analizi Projesi

Müşteri Kurum: Tofaş Türk Otomobil Fabrikası AŞ

Proje Yürütücüsü: Şirin Altıok

Konsorsiyum Üyeleri:  

2560px-Koç_University_logo.svg

cognitiwe-logo-header

Akıllı üretim tematik alanında gerçekleştirilecek olan proje ile yapay zekâ teknolojisi kullanılarak seri üretim bandında verimliliğin artırılması hedeflenmektedir. Çalışanların hareketlerinin yapay zekâ ile analiz edilmesi yoluyla üretimde beklenenden yüksek ve düşük verimli işler tespit edilecektir. Bu sayede üretim bandında toplam verimliliğin artmasını sağlayacak iş sonuçları ortaya çıkacaktır. Proje sayesinde, operasyonda yapılan işin doğruluk analizi yapılacaktır. Farklı araçların üretilmesinde ve vardiya değişiminde oluşan durma ve bekleme kayıplarının analizi yapay zekâ ile tespit edilecektir. Proje amaçlarının gerçekleşebilmesi için geliştirilecek olan sistemde montaj hattına kamera kurulması hedeflenmektedir. Kameralardan elde edilen görüntülere dayanarak derin öğrenme yöntemleri alanında gerçekleştirilecek olan Ar-Ge çalışmaları sayesinde iş verimliliğini artıracak analizlerin yapay zekâ ile yapılması planlanmaktadır.

İş analizi alanındaki bu yenilikçi yaklaşımla iş verimliliğinin arttırılması konusunda çözümler sunulması hedeflenmektedir. Proje sonuçlarının örnek teşkil etmesi ve yaygınlaşma potansiyeli yüksektir.

Türkiye Şişe ve Cam Fabrikaları A.Ş. Projesi

Proje Adı: Yapay Zekâ Desteği ile Geniş Alanda Nano Kaplama Üretim Verimliliğinin Arttırılması

Müşteri Kurum: Türkiye Şişe ve Cam Fabrikaları AŞ

Proje Yürütücüsü: Utku Er

Konsorsiyum Üyeleri:  

sge-muhendislik-1

Milli_Savunma_Üniversitesi_amblem

Projede, manyetik alanda cam kaplama hatlarında yapay zekâ destekli karar destek sistemi ile üretim verimliliğinin arttırılması amaçlanmaktadır. Bu üretim sürecinde, manyetik alanda sıçratma cam kaplama hatlarında düz camlar üzerinde çoklu katmanların oluşturulmasından önce her malzeme tekil katman olarak kaplanıp ölçümleri alınır ve yüksek hassasiyette (kaplama kalınlık homojenitesi hassasiyeti) istenen hedef değerlerin elde edilmesi amaçlanır. Tekil katmanların üretimi esnasında çıkan sonuçlar doğrultusunda proses parametrelerinde yapılacak değişimlere cihaz operatörü tecrübesine dayanarak karar verilir. Dolayısıyla operatör, birçok tekrar (5-10 aralığında) yaparak her bir malzemenin tek katman üretimi için ortalama 1-2 saat harcamaktadır. Bu durum da son ürün üretim verimliliğini düşürmektedir.

Projede temel amaç, yapay zekâ/makine öğrenmesi ile tekil katmanların en fazla 2 tekrarda (standart yönteme göre daha kısa zamanda) kalınlık homojenite toleransı %1 olacak şekilde üretilmesidir.

Projede silisyum nitrür (Si3N4) tekil katmanının ayar süreci operatörden bağımsız hâle getirilerek üretim verimliliğinin artırılması sağlanacaktır. Bu kapsamda yapay zekâ desteği ile operatöre karar desteği sağlanması ve/veya trim gaz akış ayarının önceden kestirilmesi sayesinde Şişecam’ın geniş alanda üretim proseslerinde Si3N4 tekil katman optimizasyonu ile üretime geçiş süresi kısaltılacak, sarf malzeme maliyet kayıplarının önüne geçilecektir. Projede Millî Savunma Üniversitesi ve SGE Mühendislik iş birliği ile geliştirilecek yapay zekâ/makine öğrenmesi algoritmaları ve optimizasyon modeli ile, Şişecam’ın üretim proseslerinde takip ve kontrol ettiği üretim verileri toplanarak analiz edilecek, üretimdeki kaplama homojenitesine etki eden ayar parametreleri personel kararına ihtiyaç duymadan belirlenebilecektir. SGE Mühendislik’in geliştireceği haberleşme teknolojisi ile, Şişecam kaplama üretim sistemlerindeki verilerin toplanarak işlenmesi ve makine haberleşmesi sağlanacaktır.

Polat Enerji Projesi

Proje Adı: Direct Drive Teknolojisi Kullanan Rüzgâr Türbinlerinde Kestirimci Bakım Faaliyetleri için Yardımcı Yapay Öğrenme Tabanlı Karar Destek Sistemi

Müşteri Kurum: Polat Enerji Sanayi ve Tic. AŞ

Proje Yürütücüsü: Emre Vardareli

Konsorsiyum Üyeleri:  

kavaken-logo-img

Okan_Üniversitesi_logo

Bu proje, Türkiye’de direct drive (dişli kutusuz) teknolojisine sahip rüzgâr türbinleriyle enerji üreten sahaların verimlilik ve bakım planlama ihtiyaçlarına veri tabanlı yapay zekâ algoritmaları ile çözüm geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu çözüm, rüzgâr santrallerindeki ekipman ve süreçlerde oluşabilecek anormalliklerin önceden tespiti ve teşhisi ile istikrarlı üretime yardımcı olacaktır. Böylece temiz enerji yatırımlarının kârlılığının artmasına yardımcı olacak ve bu alana yapılacak yatırımları teşvik edecektir. Projenin amacı üç basamaktan oluşmaktadır:

  1. Yapay zekâ çözümleri geliştirerek Enercon marka direct drive (dişli kutusuz) rüzgâr türbinlerinden toplanan SCADA verilerinin birbiriyle ve türbinin duruşuna neden olan arızalarla ilişkisini tespit etmek.
  2. Kestirimci bakım yaklaşımıyla olası arıza kökenli türbin duruşlarını azaltmak, türbin duruş sürelerini ciddi miktarda üretim olan rüzgâr hızı yüksek dönemler yerine daha düşük üretimin olduğu ya da hiç üretimin olmadığı dönemlere kaydırmak.
  3. Böylece rüzgârda saklı kinetik enerji potansiyelinin daha fazlasını elektrik enerjisine dönüştürmek.

Projede planlanan çözüm, rüzgâr enerjisi santrallerinde kestirimci bakım uygulamalarına destek olabilecek yapay öğrenme temelli karar destek sistemi geliştirilmesidir. Kestirimci bakım, ekipmanlara yerleştirilen sensörler vasıtasıyla süreçlerin devamlı olarak izlenmesini ve bu veriler üzerinde istatistiksel ya da yapay öğrenme teknikleri kullanılarak arızaların gerçekleşmeden tespit ve teşhis edilmesini, dolayısıyla bakım planlamalarının bu karar destek sistemlerinin yardımıyla yapılmasını içermektedir. Bu kapsamda kritik ve yardımcı ekipmanların geçmişe yönelik sensör verileri kullanılarak yapay öğrenme tabanlı normal davranış modellerinin (normal behaviour models) oluşturulması, bu modellerin optimum sonuçlar üretmesinin sağlanması ve model performans testlerinin rüzgâr sahası ekipmanlarından toplanan verilerle yapılması hedeflenmektedir. Bu eğitilmiş modeller bulut tabanlı sistemlerde çalışabilecek, anlık sensör akış verilerini kullanarak otomatik olarak arıza bayrağı üretebilecek ve ilgili saha personeline bildirim gönderebilecektir. Birçok tahminleyici yapay öğrenme modeli denenecek olup bunların birleştirildiği nihai toplu modelleme yöntemleri geliştirilecektir.

Projede ulaşılması planlanan hedefler aşağıda listelenmektedir:

  • Türbin ekipmanlarının bakım planlarının her bir ekipmanın kendi geçmiş verilerinden öğrenilen modellerle kestirimci bakım stratejisiyle yapılmasına destek olunması.
  • Rüzgâr enerjisi santral süreçlerinin yine süreç parametrelerinin (parametre grubunun) yapay öğrenme ile modellenmesiyle optimum süreç yönetimine katkıda bulunması.
  • Süreç ve bakım planı yönetiminin verilere dayalı yapılması ve optimize edilmesi sonucunda daha verimli ve emre amadeliği yüksek santral elde edilmesi.
  • Nihai ürün bakım ve operasyon ekiplerinin santralde bakım, tamir ve operasyonel görevlerinin zaman yönetimine katkıda bulunularak türbinlerin daha verimli çalışmalarının sağlanması.

Hayat Kimya Projesi

Proje Adı: Yeni Deterjan Formüllerinin Geliştirilmesi ve Performans Optimizasyonu Sağlanması Amacıyla Yapay Zekâ Öngörü Teknolojileri Geliştirilmesi

Müşteri Kurum: Hayat Kimya San. AŞ

Proje Yürütücüsü: Selin Ergün

Konsorsiyum Üyeleri:

albert-solino-logo-img

blank

Ürün çeşitliği ve değişkenliği çok sık olan sektörde, yeni bir ürünü devreye alma süresini kısaltan, yapay zekâ destekli ürün formülasyonu belirleme prosesi geliştirilecektir. Projede geçmiş çoklu formülasyon girdileri ve özel kumaşlar ile yapılan yıkamaların spektrofotometrik ölçümlerin sonuçları ile dijital bir veri kütüphanesi tasarlanarak bu veriler, insana kıyasla etkin ve inovatif kullanacak olan yapay zekâ teknolojisine aktarılacak.

Projede, aktif öğrenme yapısı kurgulanacak ve hangi ek deneylerin yapılması gerektiği bu kurgunun çıktısına göre belirlenecektir. Proje amacına uygun yenilikçi makine öğrenmesi yöntemleri araştırılarak leke performans tahminlemesi ve formülasyon tahminlemesi için regresyon yapıları kullanılacaktır. Model performansları temel yaklaşımlı yöntemlerden elde edilen baz performanslar ile karşılaştırılacak ve amaca uygun seçilen en yüksek performanslı model için entegrasyon yapılacaktır. Ayrıca deney ve maliyet bilgileriyle entegre biçimde de çalışabilecek bir akıllı deney sonuçları hammadde formülasyonu karar destek yazılımı geliştirilecektir. Yazılım sayesinde farklı hammadde kompozisyonları uygulama tarafından önerilebilecek ve skorlama yöntemi ile en yüksekten en düşüğe leke çıkarma performansı olan kompozisyonlar listelenebilecektir.

Proje sonucu ulaşılması planlanan hedefler aşağıda listelenmektedir:

  • Geliştirilecek olan yapay zekâ destekli simülasyon ile çeşitli çamaşır deterjanı formülasyonları oluşturularak laboratuvarda deney ve performans testi ihtiyacı minimuma düşürülecektir.
  • Proje aynı zamanda makine öğrenmesi ile tanımlanan yeni verilere göre öngörü sistemini iyileştirebilir olacaktır.
  • Proje çıktısı sayesinde beklenen hedefe en yakın formülasyonların hızlı bir şekilde sunulmasıyla kimyasal madde ve su tüketiminin azaltılması ile sürdürülebilirlik açısından ve ekonomik açıdan fayda sağlayacaktır.
  • Geliştirilecek makine öğrenmesi modeli ve dijital deney kütüphanesi yazılımı, yapay zekâyı kullanarak geliştirilecek model dijital kütüphane yazılım ailesine ait akıllı bir deney ve hammadde kompozisyonu en iyileme karar destek yazılımı olarak fonksiyon gösterecektir.

Temsa Projesi

Proje Adı: Verilerinin Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Kestirimci Bakım Tahminleme ve Akıllı Yedek Parça Depo Yönetimi Proje

Müşteri Kurum: Temsa Skoda Sabancı Ulaşım Araçları AŞ

Proje Yürütücüsü: Havva Sibel Yurtseven

Konsorsiyum Üyeleri:

6WtEzJL9nGfp

pd-anadolu-arastirma-img

tobb_etu_yatay_en

 

Akıllı üretim tematik alanında yapay zekâ teknolojisi kullanılarak kestirimsel bakım yapılması hedeflenmektedir. Temsa’nın elektrikli otobüslerinin motoruna ve yürüyen aksamına yerleştirilmiş olan sensörler sayesinde düzenli olarak veri toplanabilmektedir. Bu veri işlenerek, yapay zekâ tabanlı karar alma destek sistemi ile, aracın bakım zamanı, bakım yeri ve bakım için gerekli olan yedek parça tespit edilecektir. Bu sayede, akıllı depo ve envanter yönetimi yapılabilecektir. Beklenmedik bakımların araç başına % 20 azaltılacağı ve operasyonda sürekliliğin artması sayesinde maliyetlerde en az % 10 seviyesinde kazanç elde edileceği öngörülmektedir.

Projenin nihai hedefi akıllı filo yönetiminin yapay zekâ ile gerçekleştirilmesidir. Piyasada binek araçlar için kısıtlı sayıda bulunmasına rağmen, otobüs segmenti için ilk ürün olacağı öngörülmektedir. Buna istinaden yenilikçi yaklaşım sergilemektedir ve kendi segmentinde öncü ürünlerden biri olması hedeflenmektedir.

Tekkan Projesi

Proje Adı: Plastik Enjeksiyon Kalıplama Süreci için Toplam Ekipman Verimliliği Ölçümü ve Dijital İkiz Tabanlı Karar Alma Kontrol Yazılımı Geliştirilmesi Projesi

Müşteri Kurum: Tekkan Plastik Sanayi Ve Ticaret AŞ

Proje Yürütücüsü: Erdem Hacıoğlu

Konsorsiyum Üyeleri:

rotorbit-muhendislik-logo-img

itü-logo-img-1

Akıllı üretim tematik alanında geliştirilecek olan proje, plastik enjeksiyon kalıplama alanında üretim tezgâhının dijital ikizinin yaratılmasını hedeflemektedir. Yapay zekâ teknolojileriyle desteklenen dijital ikiz karar alma yazılımı sayesinde yüksek doğruluklu, güvenilir, zaman-kritik ve ölçeklenebilir bir karar alma yazılım çözümü geliştirilecektir. Bu sayede, yeni ürünü devreye alma sürecinde, hedeflenen kalite seviyesine göre, üretim parametreleri kestirilecektir. Bunların sonucu olarak, toplam ekipman verimliliğinin en az %80 olması hedeflenmektedir.

Geliştirilecek olan karar alma yazılımı, plastik enjeksiyon makinalarının yoğun olarak kullanıldığı otomotiv, ambalaj, elektrik-elektronik, savunma vb. gibi sektörlere hitap ettiğinden ulusal ve uluslararası imalat sanayinde büyük pazar ve satış potansiyeline sahiptir.

Matay Otomotiv Projesi

Proje Adı: Robotlu MIG/MAG Kaynak Proseslerinde Yapay Zekâ Destekli Hata Önleyici ve Tahminleyici Akıllı Üretim Sistemi Geliştirme Projesi

Müşteri Kurum: Matay Otomotiv Yan San. Ve Tic. A.Ş

Proje Yürütücüsü: Mehmet Uysalgil

Konsorsiyum Üyeleri:

cognitiwe-logo-header

Bursa_Teknik_Üniversitesi_Logosu

 

Akıllı üretim tematik alanında yapay zekâ teknolojisi ile gerçekleştirilecek olan proje kapsamında egzoz üretim sistemlerinde kestirimsel kalite uygulaması geliştirilmesi hedeflenmektedir. Kaynak operasyonunda yapılan kaynağın kalitesi anlık olarak takip edilecektir. Kaynak operasyonu esnasında oluşan akma çapaklarını, kaynak deliği ve kaynak boşluklarını engellemek, tahribatlı muayeneden kurtulmak, kontrol ve hurda maliyetlerinin önüne geçmek için yapay zekâ temelli bir akıllı sistem çözümünün oluşturulması planlanmaktadır. Projenin amacı üretim ve kalite parametrelerin yüksek çözünürlükle anlık olarak takip edilmesi ve hatayı oluşturan parametre korelasyonlarının tespit edilmesidir. Yapay zekâ tabanlı modelleme sayesinde kalite kaybı ve üretim hatalarına sebep olan durumların başlangıç anında yakalanması hedeflenmektedir.

Projenin yenilikçi yaklaşımları arasında egzoz kaynak sürecinin yüksek çözünürlük ile takip edilmesi bulunmaktadır. Bununla birlikte, geliştirilecek olan anomali tespit ve kestirimci kalite yazılımının kaynak yapan imalat sektöründeki işletmelerde yaygınlaştırabilmek adına neredeyse tak-çalıştır ürün olarak sunulması ve ticarileştirilmesi hedeflenmektedir.

Arçelik A.Ş. Projesi

Proje Adı: Yapay Zekâ Tabanlı Plastik Enjeksiyon Kalite Kontrol Sistemi Projesi

Müşteri Kurum: Arçelik A.Ş. Projesi

Proje Yürütücüsü: Burak Tosun

Konsorsiyum Üyeleri:

blank

blank

Plastik enjeksiyon süreci için daha önce geliştirmiş oldukları veri toplama ürününe, yapay zekâ desteği eklenecektir.  Laboratuvar ortamında geliştirilecek olan temel eğitim modelleri, sahada gerçek koşullarda iyileştirilecek ve üretim aşamasında kalite kestirimi yapay zekâ ile yapılacaktır. Çalışma sonuçlarının yan sanayi dahil olmak üzere yaygınlaştırılması hedeflenmektedir. Kalite ölçümlerindeki güvenilirliğin ve verimliliğin artması sağlanacaktır.

Arçelik A.Ş. Projesi

Proje Adı: Plastik Enjeksiyon Kalıplarında Optimal Soğuma İçin Yapay Zekâ Tabanlı Kanal Tasarım Yazılımı Projesii

Müşteri Kurum: Arçelik A.Ş. Projesi

Proje Yürütücüsü: Ahmet Hamit Yılmaz

Konsorsiyum Üyeleri:

rotorbit-muhendislik-logo-img

blank

Kalıp soğutma kanal tasarımları, yapay zekâ desteğiyle gerçekleştirilecektir. Plastik enjeksiyon sürecinde, üretim süresine en çok etki eden soğutma başarımının bu sayede en üst seviyeye çıkarılması hedeflenmektedir. Bu kazanım tüm üretim bantlarında önemli bir maliyet iyileştirmesi sağlayacaktır.

Borçelik Çelik San. Tic. A.Ş. Projesi

Proje Adı: Önceden Eğitilmiş Derin Öğrenme Tabanlı Anomali ve Nesne Tespit Modelleri ile Çelik Yüzey Uygunsuzluk Kontrol Sisteminin Geliştirilmesi Projesi

Müşteri Kurum: Borçelik Çelik San. Tic. A.Ş. Projesi

Proje Yürütücüsü: Saygın Kaçar

Konsorsiyum Üyeleri:

blank

Bursa_Teknik_Üniversitesi_Logosu

Çelik üretiminde kritik seviyede öneme sahip aşamalardan biri olan kalite kontrol sürecinin, yapay zekâ desteğiyle yürütülmesi gerçekleştirilecektir. Kalite kontrolü kesintisiz yapılacak olup, ürün kalitesinin yükselmesine ve kayıpların azalmasına katkı sağlayacaktır.

Fercam Cam San. ve Tic. Ltd. Şti. Projesi

Proje Adı: Bilgisayarlı Görü ve Yapay Zekâ Tabanlı Cam Kalite Kontrol Sistemi Geliştirilmesi Projesi

Müşteri Kurum: Fercam Cam San. ve Tic. Ltd. Şti. Projesi

Proje Yürütücüsü: Ammar Yasin Yenigelenler

Konsorsiyum Üyeleri:

blank

blank

Savunma ve otomotiv sanayileri için üretilen camın kalitesini ölçmek için yapay zekâ destekli tarayıcı geliştirilecektir. Kalite ölçüm sürecinin iyileştirilmesi için gerçekleştirilecek olan bu tarayıcı, kalite fire oranlarını önemli ölçüde azaltacaktır. Aynı zamanda tarayıcının yurtiçi ve yurtdışı pazarda pay elde etmesi de hedeflenmektedir.

İmaş Makina Sanayi Anonim Şirketi Projesi

Proje Adı: Yapay Zekâ Tabanlı Yeni Nesil Şerit Testereli Metal Kesme Makinelerinde İzlenebilirlik, Verimlilik ve Kestirimci Bakım Projesi

Müşteri Kurum: İmaş Makina Sanayi Anonim Şirketi

Proje Yürütücüsü: Hakkı Ekem

Konsorsiyum Üyeleri:

blank

blank

Firmanın kendi tasarımı olan testereli metal kesme makinalarına, yapay zekâ desteği eklenecektir. Kesme sürecinde oluşabilecek kayıpların en aza indirilmesi hedeflenmektedir. Yapay zekâ ile kesme makinasının başarımı artacak, yurtiçi ve yurtdışı pazarda rekabet gücü elde edilecektir.

Teknorot Otomotiv Ürünleri Sanayi ve Ticaret A.Ş. Projesi

Proje Adı: Otomotiv Süspansiyon ve Yönlendirme Parçaları için Yapay Zekâ Tabanlı Maliyet Tahmini Yazılımı Geliştirilmesi Projesi

Müşteri Kurum: Teknorot Otomotiv Ürünleri Sanayi ve Ticaret A.Ş.

Proje Yürütücüsü: Murat Arslanoğlu

Konsorsiyum Üyeleri:

blank

blank

Teklif oluşturma sürecinde yapay zekâ desteğinden yararlanarak, zamandan tasaruf ederek verimliliğin artması hedeflenmektedir. Yapay zekâ yardımıyla, gelen siparişlerin alt yüklenici tedariği ve fabrika ortamındaki üretim ve tasarım süreçleri birleştirilerek, üretim planlama optimizasyonu yapılması da diğer bir kazanım olacaktır.

Türkiye Şişe ve Cam Fabrikaları A.Ş. Projesi

Proje Adı: Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Cam Rengi Optimizasyonu Projesi

Müşteri Kurum: Türkiye Şişe ve Cam Fabrikaları A.Ş. Projesi

Proje Yürütücüsü: Duygu Güldiren

Konsorsiyum Üyeleri:

blank

blank

Cam üretim sürecinde yapay zekânın kullanımı sayesinde, cam renginin her zaman tek bir değerde üretilmesi gerçekleştirilecektir. Yapay zekâ ile elde edilecek kazanım, yurtiçi ve yurtdışı üretim ortamlarında zamandan bağımsız olarak aynı cam rengi kalitesinin sağlanmasıdır. Rekabet gücünü artırması da diğer bir kazanım olacaktır.

© 2024 TÜBİTAK BİLGEM | Her Hakkı Saklıdır.

sge

(SGE) Siber Güvenlik Enstitüsü

Ulusal siber güvenlik kapasitesinin arttırılmasına yönelik çalışmalar gerçekleştirmek amacıyla kurulan Siber Güvenlik Enstitüsü, siber güvenlik alanında araştırma ve geliştirme faaliyetleri yürütmekte; askeri kurumlara, kamu kurum ve kuruluşlarına ve özel sektöre çözüme yönelik projeler gerçekleştirmektedir.

Bugüne kadar başarı ile gerçekleştirdiği pek çok proje ile ülkemizde siber güvenlik bilgi birikimi ve taktik altya-pının oluşturulmasına önemli katkı yapan enstitümüzün ana faaliyet alanları güvenli yazılım geliştirme, sızma testleri ve zaafiyet analizleridir.

blank
6-yze kart logo

(YZE) Yapay Zekâ Enstitüsü

Yapay Zekâ Enstitüsü, TÜBİTAK merkez ve enstitüleri kapsamında sektörler’ ve araştırma alanlarını yatay olarak kesen ve yükselen teknoloji alanına doğrudan odaklı olarak kurulan ilk enstitü olma özelliğini taşımaktadır. Bu nedenle enstitünün hem açık yenilik ve birlikte geliştirme yaklaşımı, hem de yükselen teknoloji alanına odaklı olması itibariyle yenilikçi bir model teşkil etmektedir.

Yapay Zeka Enstitüsü, yapay zeka alanında çekirdek teknolojiler geliştirip, bu yenilikleri, mümkün olan en kısa sürede bilimin ön safiarından, sektörün kullanımına taşımayı hedefiemektedir. Yapay zekanın dönüştürücü potansiyeline odaklanarak, Türkiye’de yapay zeka tabanlı inovasyon, büyüme ve üretkenlik oluşturma ve sür-dürme çabalarına öncülük etme konusunda üzerine düşen görevleri sürdürecektir. Yapay zeka ekosistemi içinde yer alan diğer kuruluşlarla birlikte, Türkiye’deki sanayi ve kamu kurumlarıyla çalışarak, yapay zekanın kullanımının yaygınlaştırılması ve bu konuda uzmanlaşmış işgücü kaynağının artırılması öncelikli hedeflerindendir.

blank