Lefke Avrupa Üniversitesi (LAÜ) Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü lisans öğrencisi Aimen Zelaci’nin, “Generative adversarial neural networks for modelling Photonic crystal fibre based Surface Plasmon Resonance sensor” isimli makalesi en prestijli mühendislik dergilerinden biri olan International Electrical and Electronic Engineering Association (IEEE) Journal of Lightwave Technology'de yayınlandı.
Dergi, 4.3 etki faktörüne sahip olmakla birlikte, yine başka bir prestijli yayıncı olan The Optical Society of America'nın (OSA) ortak sponsorluğunda yayınlanmaktadır.
LAÜ öğrencisi elektromanyetik (optik) ve yapay sinir ağı teorilerinin birleştirildiği disiplinler arası bir proje ortaya koydu
Zelaci çalışmasını, bitirme projesi kapsamında Bilgisayar Mühendisliği ve Elektrik Mühendisliği Bölümü akademisyenlerinin gözetiminde hazırlayarak, elektromanyetik (optik) ve yapay sinir ağı teorilerinin birleştirildiği disiplinler arası bir proje ortaya koydu.
Projede, Fotonik kristal fiber tabanlı Yüzey Plazmon Rezonans sensörünün modellenmesi için üretken denetimsiz sinir ağı sistemi modellemesinin önerildiğini belirten Zelaci, deneysel analiz uygulanan modelin yalnızca sınırlı miktarda veriyle bile kayıpları doğru bir şekilde tahmin etmekle kalmayıp, literatürdeki mevcut yöntemleri iyileştirmek için sinir ağlarının da kullanılabileceğini öne sürdü.
“Sayısal simülasyon yerine bu yöntemi kullanmanın en önemli avantajı hız faktörüdür. Deneylerde, önerilen yöntemlerin geleneksel simülasyon yöntemine göre birkaç kat daha hızlı çalıştığı gösterilmiştir” diyen Zelaci, bu tür sensör modelleri hem kimyasal hem de biyolojik algılama uygulamalarında uygun olduğunu ifade etti.
Zelaci çalışmasında, önerilen sinir ağı mimarisinin literatürdeki çeşitli optik sensör modellerine uyarlanabileceğini belirtti.
Türkçe karakter kullanılmayan ve büyük harflerle yazılmış yorumlar onaylanmamaktadır.