Hitit Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Elemanı Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Fatih IŞIK'ın koordinatörlüğünde ve yürütücülüğünde, Gazi Üniversitesi'nden Doç.Dr. Cemal YILMAZ ve Doç.Dr. Yusuf SÖNMEZ, Karadeniz Teknik Üniversitesi'nden Doç.Dr. Hamdi Tolga KAHRAMAN, Emekli Albay ve Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü öğrencisi Salih SÖYLER ve yine Hitit Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Elemanı Araş. Gör. Çağrı SUİÇMEZ' den oluşan uzman AR-GE ekibi tarafından Savunma sanayi ile ilgili her türlü mayını ve gömülü el yapımı patlayıcıyı tespit eden, tamamen yerli imkanlarla üretilen mayın detektörü test cihazı geliştirildi.
Hitit Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri (BAP) kapsamında desteklenen projenin gerçekleştirilmesine yönelik yapılan tanıtım etkinliğine başta rektörümüz Prof. Dr. Reha Metin ALKAN olmak üzere geniş katılım söz konusu oldu. Rektörümüz etkinlik esnasında proje yürütücüsü Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Fatih IŞIK ve basın mensuplarına projenin ülkemizin savunma sanayisine yaptığı son derece kritik katkıyı vurguladı ve tüm ekibi böylesine bir proje gerçekleştirdikleri için tebrik etti.
AR-GE çalışmaları 3 yıl süren ve yazılımına kadar tamamı milli olan mayın detektörüyle, pasif sinyal özelliği pasif sinyal özelliği ile mayın araması yapan operatörü patlamalara karşı koruyan ve hatalı alarm oranını minimuma indiren dedektör, yapay zeka algoritması sayesinde el yapımı patlayıcıları büyüklüğüne göre ayırt ederek sınırlandırabiliyor.
Proje ekibinden Doç. Dr. Cemal Yılmaz, “Ülkemizin güney bölgesinde mayından arındırılmak istenen çok büyük bir bölge var. Zaman zaman çok büyük sorunlarla karşılaşılıyor. Bu problemlere çözüm üretebileceğimizi ve yapılan çalışmalar katkı sağlayabileceğimizi düşünüyorum. Kullandığımız yöntemler hem yazılım hem yöntem olarak yeni yöntemler. Mevcut sistemdeki dedektörlere farklı bir bakış açısı ve sistem getirdik. Bunu yaparken de milli imkanlarla milli yazılım geliştirdik” dedi.
Rektörümüz Prof. Dr. Reha Metin Alkan, Türk insanına fırsat verildiğinde, şans verildiğinde yapamayacağı hiçbir şey olmadığını dile getirerek, “Buda onlardan bir tanesi. Savunma sanayisinde yüzde 20 olan yerlilik payı şunda yüzde 60-70’lere ulaştı. Bu gerçekten gurur verici. Artık sınır ötesinde varsak, artık dünya 5’ten büyük diyorsak, artık bunu tüm dünyaya haykırabiliyorsak bu şey bu ve bunun benzeri çalışmalar sonucu ortaya çıktı. Bu çalışmayı çok önemsiyorum. Bu konuda gücümüzün yettiği ölçüde destek olacağız” ifadelerini kullandı.
Rektörümüz Hitit Üniversitesi’nin sadece tek başına değil, diğer üniversitelerle birlikte olunca daha güçlü olduğunu belirterek, bu işbirliğinin daha farklı alanlarda devam edeceğini sözlerine ekledi.
Projenin Özeti
MANYETİK ANOMALİ YÖNTEMİ İLE GÖMÜLÜ CİSİMLERİN TESPİT EDİLMESİ
Günümüzde kara mayınlarının tespit edilmesinde yaygın bir şekilde aktif detektörler kullanılmaktadır. Aktif detektörler ile kara mayınları yüksek bir hassasiyetle tespit edilebilmektedir. Bununla birlikte aktif detektörlerin çalışma şekli hayati derecede önemli bir tehlikeye de yol açmaktadır. Arazide mayın taraması yaparken aktif detektörlerden etrafa gönderilen elektriksel sinyaller kimi zaman mayınların ateşleme mekanizmalarını tetiklemekte ve mayının patlatmasına yol açabilmektedir. Kara mayınlarının ateşleme mekanizmalarını tetiklemeden tespit etmenin yolu ise pasif detektör kullanmaktır. Pasif detektörlerin en büyük handikabı ise aktif detektörler kadar yüksek bir hassasiyetle mayın tespiti yapamamalarıdır. Bu durum pasif detektörlerin en az aktif detektörler kadar tehlikeli sonuçlar doğurmasına yol açmaktadır. Bu makale çalışmasında pasif detektörlerin handikaplarını ortadan kaldıran çözümler geliştirilmiştir. Bu amaçla; manyetik anomali, mesafe ve toprak tipini esas alan yapay zeka tabanlı yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen yaklaşım sayesinde toprağa gömülü mayınların sadece tespit edilmesi değil aynı zamanda teşhisi de (sınıflandırılması) yüksek bir hassasiyetle gerçekleştirilebilmektedir. Önerilen yaklaşımı doğrulamak ve test etmek amacıyla deney düzeneği tasarlanmıştır. Farklı şartlar altında ölçülen gerçek veriler kayıt altına alınmıştır. Elde edilen veriler modern ve etkili yapay zeka teknikleriyle işlenerek alternatif modeller geliştirilmiştir. Yapay sinir ağları ve meta-sezgisel tabanlı melez sınıflandırma modelleri üzerinden test ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Geliştirilen sistemden elde edilen sonuçlar, kara mayınlarının sadece tespitinin değil, sınıflandırılmasının da yüksek bir hassasiyetle gerçekleştirilebileceğini göstermektedir.
