Ege Üniversitesinin IoT ve yapay zekâ çalışmasına IDAP 2026’da En İyi Bildiri Ödülü

Ege Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Orhan Dağdeviren ile Araş. Gör. Ege Erberk Uslu tarafından hazırlanan bilimsel çalışma, İstanbul’da düzenlenen 10. Uluslararası Yapay Zekâ ve Veri İşleme Sempozyumu’nda (IDAP 2026) “En İyi Bildiri Ödülü”ne layık görüldü.

“Orkestratör Ne Kadar Küçük Olabilir? Nesnelerin İnterneti Uç Bilişiminde Enerji ve Gecikme Duyarlı Görev Aktarımı için Büyük Dil Modeli Ajanlarından Küçük DQN’lere” başlıklı çalışma, nesnelerin interneti cihazlarında kullanılan yapay zekâ modellerinin boyutu, enerji tüketimi ve karar verme performansına odaklandı.

Marmara Üniversitesi, İnönü Üniversitesi ve Filipinler Caraga State Üniversitesinin ortaklığıyla gerçekleştirilen IDAP 2026’da toplam 359 bildiri sunuldu. Beş ödül kategorisinin bulunduğu sempozyumda “Best Paper Award”ın yalnızca Ege Üniversitesi araştırmacılarının çalışmasına verildiği bildirildi. Araştırmanın ayrıca IEEE Xplore’da yayımlanacağı belirtildi.

Nesnelerin İnternetinde “Küçük Ama Akıllı” Çözümler

Çalışmanın teknik ayrıntılarını paylaşan Prof. Dr. Orhan Dağdeviren, araştırmanın IoT cihazlarında görev aktarımı kararlarını veren yapay zekâ modellerinin ne ölçüde küçültülebileceğini incelediğini söyledi.

Dağdeviren, “Ödüllü çalışmamız, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarında görev aktarımı kararlarını veren yapay zekâ modellerinin ne kadar küçültülebileceğini bilimsel verilerle ortaya koyuyor. Günümüzde popüler olan devasa Büyük Dil Modelleri (LLM) ile çok daha küçük olan Derin Pekiştirmeli Öğrenme (DQN) ajanlarını kıyasladığımızda çarpıcı sonuçlara ulaştık.” dedi.

Araştırmada ulaştıkları sonuçlara ilişkin bilgi veren Dağdeviren, “Çalışmamızla; 870 parametreli ve yalnızca 32 kilobaytlık bir yapay zekâ modelinin, kendisinden yüz binlerce kat daha büyük ve yavaş olan modellerle aynı kalitede karar verebildiğini kanıtladık.” ifadelerini kullandı.

Dağdeviren, elde edilen bulgunun özellikle pil ömrü ve bellek kapasitesi sınırlı akıllı cihazlar açısından önem taşıdığını belirterek, “Bu bulgu, özellikle kısıtlı pil ömrüne ve belleğe sahip olan akıllı cihazların, bulut sistemlerine ihtiyaç duymadan kendi üzerlerinde yüksek verimle çalışabilmesinin önünü açıyor.” diye konuştu.

Literatüre Yeni Bir Değerlendirme Ölçütü

Çalışma, Ege Üniversitesi NETOS (Network Engineering Science and Technology) Araştırma Grubu bünyesinde yürütüldü. Prof. Dr. Dağdeviren, doktora öğrencisi Ege Erberk Uslu ile IoT ve kenar bilişim alanındaki temel problemlerden birini ele aldıklarını kaydetti.

Dağdeviren, mevcut araştırmalarda çoğunlukla yapay zekâ ajanlarının karar kalitesinin değerlendirildiğini belirterek, “Literatürde genellikle derin pekiştirmeli öğrenme ajanlarının sadece karar kalitesi ölçülürken, bu ajanın cihaz üzerinde kaplayacağı bellek, boyutu ve yaratacağı gecikme maliyetleri göz ardı ediliyordu.” dedi.

Araştırmada yapay zekâ modelinin kendi çalışma maliyetinin de değerlendirmeye dahil edilmesini önerdiklerini ifade eden Dağdeviren, “Biz bu çalışmayla, karar verici ajanın kendi maliyetinin de hesaba katılması gerektiğini savunarak literatüre yeni ve gerçekçi bir değerlendirme ölçütü kazandırdık.” açıklamasında bulundu.

Küçük Modeller İçin Geniş Uygulama Alanı

Prof. Dr. Dağdeviren, araştırmada geliştirilen yaklaşımın yapay zekâ alanındaki büyük dil modellerinin kullanımına ilişkin tartışmalara da veri sunduğunu belirtti.

Dağdeviren, “Elde ettiğimiz veriler, yapay zekâ camiasındaki ‘Her problem için LLM mi kullanılmalı?’ tartışmasına tekrarlanabilir, açık kaynaklı ve somut bir yanıt veriyor.” ifadelerini kullandı.

Modelin yaygın mikrodenetleyiciler üzerinde çalışabildiğini kaydeden Dağdeviren, “ESP32 veya STM32 gibi yaygın kullanılan mikrodenetleyicilerde doğrudan çalışabilen bu tasarım; akıllı şehirlerden, afet bölgelerindeki taşınabilir 5G altyapılarına kadar geniş bir yelpazede kullanım imkânı sunuyor.” dedi.

Dağdeviren, çalışmanın kaynakları sınırlı cihazlarda yapay zekâ kullanımına yönelik mühendislik yaklaşımını ortaya koyduğunu belirterek, “Yapay zekâyı kısıtlı kaynaklara sahip cihazların kalbine, bataryayı tüketmeden taşıyabilmek bizim için çok kıymetli bir mühendislik çözümü oldu.” diye konuştu.