Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknolojilerini birleştirerek, sağlıktan endüstriye farklı sektörlerde yenilikçi mühendislik çözümleri geliştiren bir akademisyen ve araştırmacı
Dr. Öğr. Üyesi / Sağlık Bilimleri Üniversitesi
Merhaba, ben Dr. Öğr. Üyesi Tuncay SOYLU.
Yapay zeka ve derin öğrenme teknolojilerini, mühendislik problemlerinin çözümünde kullanan disiplinler arası bir akademisyenim. Elektrik-elektronik mühendisliği temelleri üzerine inşa ettiğim bilgisayar bilimleri ve hesaplamalı bilimler uzmanlığımla, teorik araştırmaları pratik uygulamalara dönüştürmeyi hedefliyorum.
Araştırmalarım, sağlık teknolojilerinden endüstriyel otomasyona, gerçek zamanlı veri işlemeden akıllı karar destek sistemlerine kadar geniş bir yelpazede yer alıyor. FPGA tabanlı donanım optimizasyonu ve makine öğrenmesi algoritmalarını birleştirerek hem hızlı hem de ölçeklenebilir çözümler üretiyorum. Her projede amacım, karmaşık mühendislik problemlerini yapay zekanın gücüyle çözmek ve farklı sektörlerde dijital dönüşüme katkı sağlamaktır
Güncel projelerim arasında FPGA Tabanlı Gerçek Zamanlı Sistemler, Sağlık Verilerinin Yapay Zekâ Destekli Analizi, Beyin Tümörlerinin Sınıflandırılması ve Segmentasyonu, Yapay Zekâ Tabanlı Hasta Onam Formlarının Üretilmesi ve Onam Süreçlerinin Dijitalleştirilmesi gibi alanlara yoğunlaşıyorum. Ayrıca, Yapay Zekâ Destekli Adaptif Eğitim Platformları ve Engelliler İçin Erişilebilir Öğrenme Teknolojileri geliştirmeye yönelik çalışmalar yürütüyorum. Bu çeşitlilik, problemlere çok boyutlu bakış açısı getirmemi ve farklı disiplinlerden öğrendiğim teknikleri yeni alanlara uygulamamamı sağlıyor.
Sağlık Bilimleri Üniversitesi, Hamidiye Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu
Trakya Üniversitesi, İpsala Meslek Yüksekokulu
Trakya Üniversitesi, İpsala Meslek Yüksekokulu
Gül Pano Elektrik San. Tic. Ltd. Şti
Trakya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
"Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak FPGA tabanlı gerçek zamanlı yeni bir trafik sınıflandırma mimarisi tasarımı"
"Designing A Novel FPGA-Based Real-Time Traffic Classification Engine Using Machine Learning Techniques"
Trakya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
"Kablosuz Algılayıcı Ağların Uygulama Alanları ve Bir Algılayıcı Düğüm Tasarımı"
"Wireless Sensor Networks Applications And Design of a Sensor Node"
Trakya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi
Marmara Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi
Özet: Bu bildiride, aydınlatılmış onam sürecine yapay zekâ destekli bir model önerilerek biyoetik çerçevede onam süreçlerinin iyileştirilmesi hedefleniyor.
Yazarlar: İ Topçu, Z Salman, P Demir, B Kaç, T Soylu, EM Tuzcu, MY Kartal
Dergi/Konferans: XI. Biyoetik Kongresi
DOI:
Özet: Bu çalışma, Retrieval-Augmented Generation (RAG) tabanlı bir yapay zeka asistanı olan LuminaURO'yu geliştirerek, ürolojik tanı ve hasta bakımında geleneksel büyük dil modellerinin sınırlamalarını aşmayı hedefliyor.
Yazarlar: T Soylu, İ Topçu, Mİ Karaman, EM Tuzcu, AH Kınık, MS Güneren, ...
Dergi: Anatolian Clinic the Journal of Medical Sciences 30 (2), 278-294
Özet: Bu makalede, FPGA üzerinde çevrimiçi trafik sınıflandırması için pipelined (ardışık) karar ağacı yapıları önerilerek düşük gecikme ve yüksek verim sağlanması amaçlanmıştır.
Yazarlar: O Erdem, T Soylu, A Carus
Dergi: The Computer Journal 67 (3), 825-839
Özet: Bu çalışma, makine öğrenimi algoritmaları ve SMOTE yöntemi kullanarak darknet trafiğinin güvenilir şekilde sınıflandırılmasını hedefliyor.
Yazarlar: H Karagöl, O Erdem, B Akbas, T Soylu
Konferans: 7th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK)
Özet: Şifreli trafik koşullarında çalışabilen yeni bir veri yapısı (Bit Vector-Coded Simple CART – BC-SC) önerilerek düşük gecikmeli internet trafiği sınıflandırması amaçlanmıştır.
Yazarlar: T Soylu, O Erdem, A Carus
Dergi: Computer Networks 167, 106977
Özet: FPGA üzerinde gerçek zamanlı trafik sınıflandırması için Simple CART ormanları kullanılarak etkin ve düşük gecikmeli bir yaklaşım sunulmuştur.
Yazarlar: T Soylu, O Erdem, A Carus, ES Güner
Konferans: IEEE 19th International Conference on High Performance Switching and Routing
Özet: Bu doktora tezinde, gerçek zamanlı yüksek hızlı trafik sınıflandırması için FPGA tabanlı makine öğrenimi destekli pipeline mimarileri (Genişletilmiş Simple CART, Simple CART Ormanları, BC-SC) geliştirilmiştir.
Özet: FPGA tabanlı gerçek zamanlı trafik sınıflandırma motoru olarak Simple CART temelli yapılar geliştirilmeye çalışılmıştır.
Yazarlar: T Soylu, O Erdem, A Carus, ES Güner
Konferans: International Conference on ReConFigurable Computing and FPGAs
Özet: Bu çalışmada, hızla gelişen Kablosuz Sensör Ağlarının özellikle askeri ve sağlık alanlarındaki uygulamaları incelenmiştir.
Yazar: T Soylu, E Uçar
Konferans: UNITECH - International Scientific Conference, Gabrovo, Bulgaria
DOI: Link
Özet: Bu tezde, kablosuz algılayıcı ağların çeşitli uygulama alanları incelenmiş ve PIC tabanlı sıcaklık ölçümü yapan bir kablosuz algılayıcı düğüm tasarlanarak verilerin bilgisayarda analiz edilmesi gerçekleştirilmiştir.