ODTÜ Kuzey Kıbrıs Kampüsü'ndeki bilim insanları, yapay zekayla otizmli bireylere yönelik ön tanı yapabilen teknoloji geliştirdi. Çalışmalarında göz izleme verilerini kullanarak otizmli bireyleri ayrıştırmayı hedefleyen ekip, modeller geliştiriyor ve testler yapıyor.
ODTÜ Kuzey Kıbrıs Kampüsü'nden bilim insanları, yapay zekayla otizmli bireylere yönelik ön tanı yapabilen teknoloji geliştirdi.
ODTÜ Kuzey Kıbrıs Kampüsü Bilgisayar Mühendisliği Öğretim Üyesi Prof. Dr. Yeliz Yeşilada, AA muhabirine, 10 yıldan fazla sürede İngiltere'de akademik çalışmalar yaptıktan sonra "Ada ve aile sevgisi" dolayısıyla KKTC'ye döndüğünü anlattı.
Üniversite kampüsünde kurulan Etkileşim Analizi ve Modelleme Laboratuvarı'nda yürüttüğü çalışmalarını insan bilgisayar etkileşimi ve yapay zeka uygulamaları üzerine yoğunlaştırdığını anlatan Yeşilada, İngiltere'deki Manchester Üniversitesi'ndeki araştırma grubuyla ortak çalışmalar yaptığını aktardı.
TÜBİTAK destekli tamamlanan projelerinde özellikle görme engelliler için web sayfalarının yardımcı teknolojiler ile daha kolay seslendirilmesi için algoritmalar geliştirdiklerini dile getiren Yeşilada, burada göz izleme teknolojilerini kullandıklarını anlattı.
Son dönemde İngiltere'deki Wolverhampton ve Manchester Üniversitesi ile ortaklaşa yürüttükleri projelerinde göz izleme verisinden otizmli bireyleri ayrıştırmaya dönük bir proje yaptıklarını bildiren Yeşilada, şöyle devam etti:
"Otizmli ve otizmli olmayan 2 grup bireyin göz izleme verilerini ölçtük. Daha sonra yapay zeka kullanarak modeller geliştirdik. 'Bu modellerle yeni bir göz izleme verisiyle otizmli bireyi ayrıştırabilir miyiz' sorusunu araştırdık. Özel bir materyal yerine temelde web sayfalarıyla etkileşimden yola çıkarak otizmli olup olmadıklarını ayrıştırdık.
Şu anda modelleri geliştiriyoruz, testler yapıyoruz. Çalışmalarımız, otizmli bireyler için ön tanı amacını taşıyor. Araştırmalarımızda kullandığımız göz izleme cihazı, göze kızılötesi sinyaller gönderiyor ve geri gelen yansımasını kaydediyor. Otizmli ve otizmli olmayan bireye web sayfası üzerinde belli işler veriyoruz, 'Sayfayı okuyabilir misiniz' ya da 'sayfa içerisinde bize şunu bulabilir misiniz' şeklinde. Onlar bu işleri yaparken biz de göz izleme verilerini kaydediyoruz. Bu kaydettiğimiz verileri farklı şekillerde analiz ediyoruz. Sayfa içerisinde nereye ne kadar süre baktığı, nasıl gezindiği, bölümler arasındaki geçişleri nasıl yaptığı, nasıl odaklandığı gibi verileri istatistiksel yaklaşımlarla ele alıyoruz."
Prof. Dr. Yeşilada, çalışmalarında otizmli bireylerle ilgili çeşitli farkları ortaya koyduklarını belirterek, "Araştırma sonuçlarımızda, otizmli bireylerin belli noktalara çok az odaklandığını, sayfa içerisinde çok fazla gezindiğini ortaya koyduk. Odaklanma süreleri çok az. Makine öğrenme algoritmaları, daha sonra bir bireyin göz izleme verisiyle otizmli olup olmadığına dair ön tanı niteliğinde bir sonucu otomatik olarak ortaya koyuyor." diye konuştu.
Sırada çocuklar var
Çalışmalarını, daha çok yetişkinler üzerinde yaptıklarını dile getiren Yeşilada, "Çocuklar üzerinde de çalışmak istiyoruz. Bununla ilgili TÜBİTAK'a başvuruda bulunduk, kabul edilirse çocuklarla da çalışacağız." dedi.
Son sınıf öğrencileri ile birlikte "otizm tanısı" yapabilecek bir web uygulaması üzerine çalıştıklarını belirten Yeşilada, "Öğrencilerimiz ile birlikte göz izlemesini web sitesi üzerinden yapıp bir doktorların kullanabileceği bir uygulama yapmak için çalışmalarımızı sürdürüyoruz." ifadelerini kullandı.
Amaçlarının ayrıca otizmli bireyler için bilimsel destekli web tasarım yönergeler geliştirmek olduğunu belirten Yeşilada, "Kişisel olarak uluslararası alanda yürütülen bu yönergelere katkı koyuyorum. Otizmli bireyler için de geliştirilmiş web tasarım yönergeleri maalesef bilimsel yaklaşımlarla desteklenmiyor. Biz bilimsel olarak problemleri ortaya koyup bunları çözmeye yönelik web tasarım yönergeleri geliştirmeye yönelik çalışmalar yürütüyoruz." diye konuştu.
Prof. Dr. Yeşilada, çalışmaya ilişkin modeller geliştirdikleri ve uluslararası yayınları yaparak bilim dünyasına duyurduklarını sözlerine ekledi.
Yorum Yazın