Prof. Dr. Öznur Özkasap (Bilgisayar Mühendisliği), Prof. Dr. Sinem Çöleri (Elektrik ve Elektronik Mühendisliği), Doç. Dr. Sedat Nizamoğlu (Elektrik ve Elektronik Mühendisliği), Doç. Dr. Ertuğrul Başar (Elektrik ve Elektronik Mühendisliği) ve Doç. Dr. Nurcan Tunçbağ (Kimya ve Biyoloji Mühendisliği) TÜBİTAK 2247-A Ulusal Lider Araştırmacılar Programı tarafından desteklenmeye hak kazandı. Koç Üniversitesi’nin bir kez daha en fazla sayıda proje desteğini (31 projeden 9’unu) aldığını ve Mühendislik Fakültesi’nin de 9 projeden 5’ini aldığını bildirmekten memnuniyet duyarız.

Prof. Sinem Çöleri’nin “Kablosuz Kontrol Sistemleri için Makine Öğrenme ve Uç Değer Teorisi Tabanlı Ultra Güvenilir Haberleşme” başlıklı projesi araç içi kablosuz sensör ağları, siber biyolojik sistemler ve otonom araç konvoyları gibi birçok ultra-güvenilir sistem uygulamasını mümkün kılarak ulaşım, sağlık gibi alanlarda çevresel, toplumsal ve ekonomik etki yaratması öngörülüyor.

Prof. Dr. Öznur Özkasap’ın “SynergyNet” başlıklı projesi Enerji İnterneti kapsamındaki önemli araştırma problemlerine, yenilikçi dağıtık blokzinciri, akıllı sözleşme ve federe öğrenme prensiplerini uygulayarak etkin sistem teknikleri ve algoritmaları geliştirmeyi hedeflemektedir.

Doç. Dr. Sedat Nizamoğlu’nun “Kalp Hücre Uyarımı için Yakın Kızılötesine Duyarlı, Kuantum Nokta Tabanlı ve Hidrojel Entegre Edilmiş Kapasitif Optoelektronik Biyoarayüzler” başlıklı projesi kalpte pil değişimini önleyecek yeni cihazlar geliştirmeyi amaçlıyor. Bu proje ile hücreler ile biyomekanik olarak uyumlu, yakın kızılötesi ışık altında etkin çalışabilen ve güvenli kapasitif akım üreten yenilikçi ve esnek biyoarayüzler gösterilecektir.

Doç. Dr. Ertuğrul Başar’ın “Derin Öğrenme Tabanlı Özgün Gelecek Nesil Haberleşme Sistemleri” başlıklı projesi ile 6. nesil (6G) ve sonrası telsiz haberleşme ağları için derin öğrenme tabanlı özgün haberleşme sistem tasarım ve teknolojileri araştırılacaktır.

Doç. Dr. Nurcan Tunçbağ’ın “OMIC-NET” başlıklı projesi hesaplamalı sistem biyolojisi alanında, nihai hedefi mühendislik ve tıbbi bilimler arasında köprü kurarak sağlık alanında biriken büyük veriyi klinikte yorumlanabilir bilgiye dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Bu disiplinlerarası araştırma programında, kanserde hücre içi ve hücreler arası iletişim ağlarının duruma özgü çoklu omik veri entegrasyonu ile yapılandırılması için ağ modelleme tabanlı yeni ve yüksek performanslı bir çerçeve program geliştirilmesi ve tek hücre verisine uyarlanması hedeflenmektedir.