Yaşar Üniversitesi öğrencileri, yapay zeka destekli mezuniyet projeleriyle engelli bireylerin yaşam kalitesini artıracak ve rehabilitasyon süreçlerini hızlandıracak teknolojik atılımlara imza attı.
Yaşar Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü öğrencileri, 2025-2026 akademik yılı bitirme projelerinde sınırları zorladı. Mühendislik bilgisini Endüstriyel Tasarım Bölümü’nün estetik vizyonuyla birleştiren gençler, sanayi standartlarında yüksek katma değerli prototipler geliştirdi. Yapay zekanın gücünü sağlık ve rehabilitasyon alanına taşıyan projeler, toplumsal sorunlara teknolojik çözümler sunuyor.
Görme engelliler için akıllı asistan
Beyond The Eye projesi, görme engelli bireylerin dünyayı algılama biçimini değiştirmeyi hedefliyor. Taşınabilir bir cihaz olarak tasarlanan sistem, çevredeki metinleri ve nesneleri anlık olarak tarayarak Braille alfabesine veya sesli komutlara dönüştürüyor. Bu sayede kullanıcıların günlük hayattaki bağımsızlıklarının artırılması amaçlanıyor.
Kas yorgunluğunu anlık takip eden teknoloji
Fiziksel rehabilitasyon süreçlerinde kritik bir öneme sahip olan kas yorgunluğu, artık yapay zeka ile daha hassas ölçülebiliyor. Geliştirilen EMG tabanlı sistem, kişiden kişiye değişen sinyal farklılıklarını analiz ederek yüzde 85.5 gibi yüksek bir doğruluk oranıyla çalışıyor. Düşük maliyetli ve kullanıcı dostu yapısıyla dikkat çeken bu çalışma, klinik süreçlerdeki ölçüm zorluklarını ortadan kaldırmayı vadediyor.
Felçli hastalar için akıllı eldiven
Dünya genelindeki milyonlarca felçli hastanın rehabilitasyonuna destek olmak amacıyla geliştirilen haptik eldiven, parmak hareketlerini dijital verilere dönüştürüyor. Spandex kumaş kullanılarak ergonomik bir yapıda tasarlanan cihaz, sensörler aracılığıyla alınan verileri gerçek zamanlı olarak bir arayüz üzerinden takip etme imkanı sunuyor.
Duygu durumunu analiz eden yapay zeka
Proje gruplarından bir diğeri ise insan psikolojisi ve biyolojik veriler üzerine odaklandı. Kalp ritmi, deri iletkenliği ve yüz kas hareketlerini makine öğrenmesi algoritmalarıyla işleyen sistem, bireylerin duygu durumlarını yüzde 83 doğrulukla sınıflandırabiliyor. Görsel uyarıcılarla desteklenen bu çalışma, sağlık teknolojilerinde veri analizinin önemini bir kez daha kanıtlıyor.
