Yaşar Üniversitesinin iki öğretim üyesi tarafından gerçekleştirilecek tez çalışmaları, TÜBİTAK’tan destek almaya hak kazanırken, öğrenim görecek doktora öğrencileri tarafından geliştirilecek tez çalışmaları; ’yangın ve koku algılayan yapay burun geliştirme’, ’biyometrik kimlik tanılama için beyin dalgalarının uzaktan ölçülmesi’ ile ’makine öğrenmesi ve işaret işleme yöntemleri kullanarak biyometrik kimlik tanılama’ olarak belirlendi. Yaşar Üniversitesi, doktora öğrencilerine burs ve özel sektöre yönelik istihdam desteği sağlayan TÜBİTAK 2244 Sanayi Doktora Programı kapsamında destek almaya hak kazandı. Yaşar Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Cüneyt Güzeliş, Prof. Dr. Mustafa Seçmen ve Dr. Nalan Özkurt’un akademik danışmanlığını gerçekleştireceği tez çalışmalarının başvuruların, eylül ayına kadar devam edeceği belirtildi. Doktora programlarının şartları ve tez kapsamında geliştirilmesi planlanan projeler hakkında bilgi veren Yaşar Üniversitesi Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Cüneyt Güzeliş, Prof. Dr. Mustafa Seçmen ve Dr. Nalan Özkurt, "TÜBİTAK 2244 Sanayi Doktora Programı kapsamında özel sektörde daha fazla araştırmacı istihdam edilmesini teşvik etmek amacıyla, doktora öğrencilerine yönelik burs ve özel sektöre yönelik istihdam desteği verilmekte. Bu bağlamda Yaşar Üniversitesinde yüzde 100 burslu doktora öğrenimi görecek ve tez çalışmaları sonrasında EDS firmasında istihdam edilecek 3 araştırmacıyı birlikte çalışmaya davet ediyoruz. Araştırmacılar, 2244 programı tarafından sağlanan aylık 4 bin 500 TL doktora bursunu da 4 yıl boyunca almaya hak kazanacak" şeklinde aktardı. "Ülkemizin ve sanayinin ihtiyaç duyduğu 3 bilimsel proje üzerine çalışılacak" Öğretim üyeleri şöyle devam etti: "Ülkemizin ve sanayinin ihtiyaç duyduğu 3 bilimsel proje üzerine çalışılacak. İlki, ’makine öğrenmesi ve işaret işleme yöntemleri kullanarak beyin (EEG) dalgalarından biyometrik tanılama’. Bu proje, özellikle özel güvenlik gerektiren alanlar, bölgeler için kişisel ve ticari kullanım olarak diğer yöntemlere göre daha güvenilir ve hata oranı düşük bir seçenek sunması nedeniyle önemli. Durağan olmayan ve çok kanallı beyin sinyallerinin incelenmesi, uygun kanalların ve uygun işarete işleme yöntemlerin tespit edilerek, derin öğrenme yöntemleri ile kişi tanıma yapılması projenin hedefi. İkinci proje ise ’biyometrik kimlik tanılama sistemi için EEG dalgalarının uzaktan tespiti’. En fazla 1 metrelik bir mesafeden beyin dalgalarının algılanması hedeflendi. Son proje ise ’makine öğrenmesi ve işaret işleme yöntemleri kullanarak, elektrokimyasal gaz sensör verilerinden yangın ve koku algılayan yapay burun geliştirme’. Yangın algılama üzerine çalışmalarda, makine öğrenmesi ve farklı türde gaz sensörleri kullanılan algılayıcıların klasik algılayıcılardan daha iyi performans verdiğini ve elektronik-yapay burun kullanımının yangın algılamada hata oranını önemli ölçüde azalttığını gösteriyor. Proje kapsamında, EDS firmasının elektrokimyasal gaz sensörlerinin üretilme sürecine katkı sağlanacak."