Ulaşım alanında karşılaşılabilecek problemlere çözüm üretmek, bilgi birikimini ve yetişmiş insan gücünü arttırmak amacıyla düzenlenen yarışma kapsamında öğrenciler yapay zekâ tabanlı nesne tespit sistemi ile uçan arabaların kamera verilerini kullanarak taşıt ve insan nesnelerini tespit ediyor. Lise, üniversite öğrencileri ve mezunların takım halinde katılabildiği yarışmanın son başvuru tarihi 20 Şubat 2024.

Ulaşımda Yapay Zeka Yarışmasında ulaşım araçlarının çevresel farkındalığını yükselten teknolojiler sayesinde uçan arabaların karşılaşabileceği kazaların önlenmesi amaçlanıyor. Yeni nesil akıllı ulaşım sistemlerine yön veren teknolojilerin kullanıldığı yarışmada algoritmaların gerçek zamanlı izleme ve alt-görüş kamera görüntüleri kullanılarak nesnelerin tespit edilmesi amaçlanıyor.

Yarışma kapsamında öğrencilerden araçların şehir içinde bulunan alanlara iniş ve kalkış yaptıkları esnada görsel iniş asistanı konumunda hareket etmesi bekleniyor. Geliştirdikleri yazılımlar eşliğinde Uçan Araba Park (UAP) ve Uçan Araba Ambulans İniş (UAİ) alanlarını tespit eden yarışmacılar, çevrelerini analiz ederek bu alanların iniş için uygunluğunu kontrol ediyor. Zorlu hava şartları, gece ve gündüz görüşleri göz önünde bulundurularak kontrol ve optimizasyon problemlerine çözüm üreten yarışmacılar, uçan arabaların daha güvenli bir hizmet vermesini sağlıyor.

Ulaşımda Yapay Zeka Yarışmasında tüm görevleri başarıyla tamamlayan ve dereceye giren takımlar için birincilik ödülü 150.000 TL, ikincilik ödülü 120.000 TL ve üçüncülük ödülü 100.000 TL olarak belirlendi.

Dünya Markaları TEKNOFEST’in Başarılı Gençleri ile ilerliyor…

TEKNOFEST’ten çıkan onlarca başarı hikâyesi arasında yerini alan AcademicSight ekibi geliştirdikleri sistem ile ilk satışlarını dünyanın en büyük otomotiv markalarından birine gerçekleştirdi. 

 

Ulaşımda Yapay Zeka yarışması başta olmak üzere 2021, 2022, 2023 yıllarında bir çok TEKNOFEST Teknoloji Yarışmasına katılan AcademicSight, üretim hatlarında insan gözlemine dayalı kalite kontrol süreçlerini otomatikleştirerek yüzeysel kusurları tespit eden yapay zeka destekli sistemi geliştirdiler. Bu yenilikçi yaklaşım, üretim süreçlerindeki hataların erken tespit edilmesini ve düzeltilmesini sağlayarak verimliliği arttırarak maliyetleri azaltıyor.