Model Tabanlı Tasarımda Yapay Zeka: Sanal Sensör Modelleme

Teknoloji dünyasının öncü yayınlarından IEEE Spectrum ve Wiley, MathWorks sponsorluğunda gerçekleştirdikleri yeni ve kapsamlı bir dijital etkinlik serisine imza attı. "Model Tabanlı Tasarım ile Talebe Bağlı Dijital Etkinlik Yapay Zekası" başlığı altında sunulan bu özel webiner, modern mühendislik dünyasının en kritik konularından biri olan sanal sensör modellemesine odaklanıyor. Etkinlik, özellikle ölçümü zor, maliyetli veya fiziksel olarak imkansız olan sinyallerin yapay zeka tabanlı sanal sensörler aracılığıyla nasıl tahmin edilebileceğini detaylandırıyor.

Webinerin merkezinde, günümüz enerji dönüşümünün kalbi olan Batarya Yönetim Sistemleri (BMS) yer alıyor. Özellikle elektrikli araçların ve enerji depolama sistemlerinin en kritik parametrelerinden biri olan batarya şarj durumu (SOC - State of Charge), fiziksel sensörlerle doğrudan ölçülmesi oldukça zor bir değerdir. MathWorks tarafından sunulan bu oturumda, AI tabanlı sanal sensörlerin bu karmaşık sinyalleri yüksek doğrulukla tahmin etmek için nasıl kullanılabileceği pratik örneklerle uygulamalı olarak gösteriliyor.

Eğitimin en dikkat çekici yönlerinden biri, yapay zeka modellerinin sadece teorik düzeyde kalmayıp, sistem düzeyindeki tasarıma nasıl entegre edileceğini göstermesi. Katılımcılara, geliştirilen AI modellerinin performans, kaynak kullanımı ve dağıtım kısıtlamaları çerçevesinde nasıl valide edilebileceği adım adım anlatılıyor. Bu süreç, tasarım aşamasından nihai ürün aşamasına kadar olan tüm iş akışını kapsayarak, mühendislerin karşılaştığı gerçek dünya problemlerine çözümler sunuyor.

Sunulan iş akışı; AI tabanlı sanal sensörlerin tasarlanması, doğrulanması, sıkıştırılması ve nihayetinde gömülü işlemcilere aktarılması süreçlerini tek bir ortamda birleştiriyor. Bu sayede geliştiriciler, modelin eğitiminden donanım üzerindeki performansına kadar tüm döngüyü tek bir merkezden yönetebiliyor. Program kapsamında, AI modellerinin sistem düzeyinde simülasyon ve doğrulama için Simulink® ortamına nasıl entegre edileceği detaylandırılıyor.

Teknik derinliği yüksek olan webinerde, sinir ağlarının davranışlarını değerlendirmek için kullanılan "formal doğrulama" yöntemleri üzerinde duruluyor. Ayrıca, modellerin bellek ayak izini küçültmek ve yürütme hızını artırmak için uygulanan optimizasyon teknikleri anlatılıyor. Gömülü sistemlere dağıtım aşamasında, herhangi bir dış kütüphaneye ihtiyaç duymayan (library-free) C kodlarının nasıl oluşturulacağı ve bu kodların profil analizlerinin nasıl yapılacağı uygulamalı olarak gösteriliyor.

Katılımcılar, doğruluk, performans ve hedef donanım arasındaki kritik dengeleri (trade-offs) nasıl değerlendireceklerini öğrenirken; aynı zamanda derin öğrenme, kenar yapay zeka (Edge AI) ve TinyML gibi modern teknolojilerin endüstriyel uygulamalarını keşfediyorlar. Özellikle LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit) ve Transformer tabanlı sinir ağlarının yanı sıra, fizik tabanlı sinir ağlarının (PINN) ve gelişmiş Kalman filtrelerinin (EKF, UKF) bu süreçlerdeki rolü analiz ediliyor.

Kapsamlı bir teknik yelpazeye sahip olan bu içerik; sinir ağı budama (pruning), kuantizasyon ve sağlamlık doğrulaması (robustness verification) gibi ileri düzey optimizasyon konularını da içeriyor. Ayrıca, donanım döngüsel testler (HIL - Hardware-in-the-loop) ve işlemci döngüsel testler (PIL - Processor-in-the-loop) aracılığıyla gerçek zamanlı tahminleme performanslarının nasıl ölçüldüğü detaylandırılıyor.

IEEE Spectrum'un teknolojik trendleri belirleme vizyonu ve MathWorks'ün mühendislik araçlarındaki uzmanlığıyla birleşen bu etkinlik, elektrik mühendisliği, yazılım mühendisliği ve malzeme bilimi gibi birçok farklı disiplini bir araya getiriyor. Dijital hub üzerinden erişilebilen bu eğitim serisi, batarya sağlığı (SOH) tahmini ve karmaşık sistemlerin dijital ikizlerinin oluşturulması konusunda sektöre yeni bir bakış açısı kazandırmayı hedefliyor.