Makine Öğrenmesi ile Robotik Kontrolü

Deep-Tech konuları üzerine yoğunlaştığımız Ideaport Connect bünyesinde 31 Ekim’de konuğumuz Northeastern Üniversitesi’nde doktora yapmakta olan Tarık Keleştemur oldu. Odağımızdaki konu ise ‘Makine Öğrenmesi ile Robotik Kontrolü‘ydü. Dokunsal geri besleme ve bilgisayarlı görüyü birleştiren ve bu sayede bilinmeyen ortamlarda objeleri manipüle edebilen sistemler üzerinde çalışan Tarık Keleştemur, bir saat süren webinarda çalışmaları hakkında bizleri bilgilendirdi. Domestik ortamlarda ses komutlarıyla kontrol edilebilen ve ev içerisinde istenilen objeyi bulup kullanıcıya getiren bir mobil robotik sistem geliştiren Keleştemur, makine öğrenmesine dair detayları aktardığı sunumunun ardından katılımcılarımızın sorularını da cevapladı.

Makine Öğrenmesi ile Robotik Kontrolü
31 Ekim 2019
Tarık Keleştemur

Dr. Öğr. - Northeastern Üniversitesi

Konuşmacı

Tarık Keleştemur

Dr. Öğr. - Northeastern Üniversitesi

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliğinde lisans derecesi aldıktan sonra 2016 yılında Northeastern Üniversitesi Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans programına kabul aldı. Yüksek Lisans öğrenimi boyunca RIVeR araştırma laboratuvarlarında (http://robot.neu.edu/) Araştırma Görevlisi olarak ‘’mobil ve servis robotları’’ üzerinde çalıştı. Domestik ortamlarda ses komutlarıyla kontrol edilebilen ve ev içerisinde istenilen objeyi bulup kullanıcıya getiren bir mobil robotik sistem geliştirdi. Bu konu üzerinde makaleler yayınlayan Keleştemur aynı zamanda liderlik ettiği öğrenci takımıyla [email protected] yarışmasında (http://www.robocupathome.org/) elde ettiği başarılar sebebiyle Northeastern Üniversitesi tarafından Yüksek Lisans Üstün Liderlik ödülüne layık görüldü.
 
Keleştemur, 2018'de Northeastern Üniversitesi'nde Bilgisayar Mühendisliği bölümünde doktora programına başladı ve halen Araştırma Görevlisi olarak 2 farklı araştırma laboratuvarı’nın parçası olarak çalışmalarını sürdürmektedir. Doktora çalışmalarını ‘’Makine Öğrenmesi ile Robotik Kontrolü’’ üzerine yoğunlaştıran Keleştemur, dokunsal geri besleme ve bilgisayarlı görüyü birleştiren ve bu sayede bilinmeyen ortamlarda objeleri manipüle edebilen sistemler üzerinde çalışıyor.