Eskişehir, Türkiye
Bir araştırmacı olarak temel motivasyonum; otonom sistemlerin sadece tanımlı görevleri yapması değil, karşılaştıkları belirsizlikleri (unknown unknowns) analiz edebilmesidir. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi bünyesinde, akademik disiplini teknik uygulama ile birleştirerek güvenilir yapay zeka mimarileri üzerine çalışıyorum. Akademik Odak Noktalarım: Open-Set Anomaly Detection (OSR): Deniz araçlarında kritik güvenlik katmanları oluşturmak adına, "bilinmeyen" verileri gerçek zamanlı tespit edebilen MOSAD algoritması üzerine araştırmalar yürütüyorum. Edge AI & Embedded Systems: NVIDIA Jetson platformu üzerinde, düşük gecikmeli derin öğrenme modellerinin optimizasyonu ve ROS2/PX4 ekosistemlerinin entegrasyonu konularında uzmanlaşıyorum. Trustworthy AI: Otonom mobilitede karar mekanizmalarının doğrulanabilirliği ve sistem güvenilirliği (trustworthiness) üzerine matematiksel modeller geliştiriyorum. Bilimsel Faaliyetler: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri (BAP) kapsamında yürütülen projelerde aktif araştırmacı olarak yer alıyor; teorik mühendislik prensiplerini, otonom denizcilik sistemleri (VISOR) için somut akademik çıktılara dönüştürüyorum. Vizyonum; global akademik ağlar ve inovasyon platformları ile iş birliği içinde, otonom sistemlerin bilimsel altyapısını güçlendirmektir
Undergraduate researcher at the UAV R&D Group, Department of Electrical & Electronics Engineering, under the supervision of Prof. Dr. Yasin Furkan Görülü. Currently leading embedded AI development for MOSAD — a real-time, open-set anomaly detection framework for autonomous UAV systems. Core stack: Python · PyTorch · ROS 2 Humble · TensorRT INT8 · NVIDIA Jetson Orin Nano · PX4 SITL · Gazebo. Key contributions: - Temporal Convolutional Autoencoder (TCA) for 22-channel telemetry at 50 Hz - MC-Dropout Bayesian uncertainty decomposition - EVT-based dynamic thresholding (FAR ≤ 4.2%) - Edge deployment: ~3 MB footprint, 21.5 ms latency Project status: TRL 2 → targeting TRL 6