Üniversitemiz Plato Meslek Yüksekokulu öğretim elemanlarından Dr. Öğr. Üyesi Burak AĞGÜL’ün, Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi öğretim elemanlarından Dr. Öğr. Üyesi Kaan ARIK ile birlikte hazırladığı “Explainable Energy and Carbon Intensity Assessment for Aluminum Cold Rolling via Ensemble Models” başlıklı makalesi, Springer Nature tarafından yayımlanan uluslararası hakemli Discover Applied Sciences dergisinde yayımlandı.

Çalışmada, alüminyum soğuk haddeleme süreçlerinde enerji tüketimi ve karbon yoğunluğunun tahmin edilmesine yönelik açıklanabilir makine öğrenmesi tabanlı kapsamlı bir analiz çerçevesi geliştirilmiştir. Araştırmada, 2022 yılına ait 1.345 endüstriyel üretim kaydı kullanılarak enerji tüketimini etkileyen süreç parametreleri değerlendirilmiş; doğrusal modeller ile Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM ve CatBoost gibi topluluk öğrenme algoritmalarının performansları karşılaştırılmıştır.

Araştırma sonuçları, topluluk öğrenme yöntemlerinin gerçek üretim verileri üzerinde daha başarılı tahmin performansı sunduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca SHAP tabanlı açıklanabilirlik analizi ile enerji tüketimini ve karbon yoğunluğunu etkileyen en önemli proses değişkenleri belirlenmiş; özellikle CVC pozisyonu ve haddeleme hızının model kararları üzerinde belirleyici rol oynadığı gösterilmiştir.

Çalışma; enerji verimliliği, sürdürülebilir üretim, karbon emisyonlarının azaltılması, endüstriyel veri analitiği ve açıklanabilir yapay zekâ alanlarına katkı sunarken, enerji yönetimi ve karbon ayak izinin azaltılmasına yönelik karar destek sistemlerinin geliştirilmesi açısından da önemli bilimsel çıktılar ortaya koymaktadır.

Akademisyenimizi tebrik eder, başarılarının devamını dileriz. 

Makaleye Ulaşmak İçin Tıklayınız.