Yapısal açıklanabilir yapay zeka ile belirsizlik altında iha rota planlaması
Intrinsic explainable artificial intelligence for uav route planning under uncertainty
- Tez No: 1006577
- Danışmanlar: PROF. DR. ALPER ÇABUK, DOÇ. DR. ARİF FURKAN MENDİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Aeronautical Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Uzaktan algılama, Yapay zeka, İnsansız hava aracı, Remote sensing, Artificial intelligence, Unmanned aerial vehicle
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde insansız hava araçları (İHA), uzaktan algılama, afet yönetimi, güvenlik ve lojistik gibi pek çok alanda kritik bir rol üstlenmektedir. Bu doktora tezinde, uzaktan algılama verileriyle desteklenen bir İHA için, matematiksel temelleri Eskişehir Teknik Üniversitesi ve HAVELSAN hak sahipliğinde 23.10.2025 tarihinde 2025/015839 başvuru numarası ile Türk Patent ve Marka Kurumu'na sunulan“Fonksiyonel analiz tabanlı yapay genel zekâ yöntemi”başlıklı buluşa dayanan karmaşık ve riskli ortamlarda güvenli, verimli ve açıklanabilir rotalar üretebilen hibrit bir rota planlayıcı algoritma geliştirilmiştir. Uzaktan algılama verilerinden türetilen maliyet ızgaraları ile engelleri, kısıtlı alanları ve risk bölgelerini temsil etmekte olup, fonksiyonel analiz araçları kullanan bir yapay genel zekâ (AGI) çekirdeği ile modellenmektedir.“Üst beyin”katmanı operasyonel alan için stratejik rota çerçevesi ve hedef sıralaması oluştururken,“alt beyin”katmanı seyahat eden satıcı problemi (TSP) tabanlı sezgisel yöntemlerle bu çerçeveyi uygulanabilir ayrıntılı rotalara dönüştürmektedir. Python tabanlı bir prototip ile sentetik üç boyutlu maliyet ızgaraları üzerinde çevrimdışı simülasyonlarla test edilmiştir. Sonuçlar, önerilen hibrit yaklaşımın klasik yöntemlere kıyasla daha düşük maliyetli ve daha güvenli rotalar ürettiğini göstermiştir. Ayrıca fonksiyonel temsil ile rota kararlarının belirli ölçüde açıklanabilir denetlenebilir ve yorumlanabilir olduğu ortaya konmuştur. Çalışmanın sınırlılıkları arasındaki veri hazırlama süresi, hesaplama maliyetleri ve sentetik senaryolar tek İHA odaklı iken; çoklu İHA koordinasyonu, derin öğrenme entegrasyonu ve tam uçuş simülasyonları gelecek çalışmalar olarak önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have become critical assets in many domains such as remote sensing, disaster management, agriculture, security, and logistics. This doctoral thesis proposes a hybrid route planning algorithm for a remote-sensingsupported UAV, built upon the mathematical foundations of the“Functional analysis–based artificial general intelligence method”submitted to the Turkish Patent and Trademark Office on 23.10.2025 with application number 2025/015839 under the joint ownership of Eskişehir Technical University and HAVELSAN. This study proposes a 3D cost grid built from remote sensing data, including LiDAR and satellite imagery, to represent obstacles, no-fly zones, and post-disaster risk areas. The grid is integrated into a functional analysis–based AGI core using Koopman operator theory, kernel methods, and random Fourier features. In hierarchical architecture; the upper-brain layer produces a strategic route skeleton and visitation order, while the lower-brain layer converts this plan into executable paths using TSP heuristics such as nearest neighbour, 2-opt, and oropt. The simulation experiments indicate that, especially in environments with dense obstacles and steep risk gradients, the proposed hybrid approach can produce candidate routes with lower overall cost and reduced risk exposure compared to solutions based solely on classical A*-like algorithms or purely TSP-based heuristics. Furthermore, functional representation has shown that route decisions are explainable, auditable, and interpretable to a certain extent. Among the limitations of the study are the data preparation time, computational costs, synthetic scenarios, and the single-UAV–focused structure; multi-UAV coordination, deep learning integration, and full flight simulations are proposed as directions for future work.
Benzer Tezler
- Enhancing L2 writing skills at B2 level through adaptive artificial intelligence: Personalized learning approaches and their impact on L2 writing skills
Adaptif yapay zeka ile B2 düzeyinde yazma becerisini geliştirme: Kişiselleştirilmiş öğrenme yaklaşımları ve onların ikinci dilde yazma becerisine etkisi
İNCİ DEMİR
Doktora
İngilizce
2025
DilbilimPamukkale ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURAN PAKER
- Kardiyotoksisite öngörüsünde açıklanabilir derin öğrenme: HERG kanal blokajının tahmini ve analizi
Explainable deep learning in cardiotoxicity prediction: Estimation and analysis of HERG channel blockage
TUBA SEYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Farmasötik ToksikolojiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ALİ PALA
- Aksiyel spondiloartritin erken tanısı için yapay zekâ tabanlı klinik karar destek sistemi
An artificial intelligence-based clinical decision support system for the early diagnosis of axial spondyloarthritis
FATİH TARAKCI
Doktora
Türkçe
2026
RomatolojiSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER ALİ ÖZKAN
- Saldırı tespit sistemlerinde yapay zekâ tabanlı anomali tespiti
Artificial intelligence-based anomaly detection in intrusion detection systems
AWAB DAW SAAD KHALEFA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ZENGİN
- Yapay zeka ve blokzincir teknolojilerinin tedarik zinciri dayanıklılığı üzerine etkisi
The impact of artificial intelligence and blockchain technologies on supply chain resilience
LEVENT ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İşletmeGebze Teknik ÜniversitesiStrateji Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİH ZEKİ İMAMOĞLU