Makroskobik ve Mikroskobik Mantar Görüntüleri ile Yapay Zeka Tabanlı Sınıflandırma Modülü Geliştirilmesi
Proje Yürütücüsü: Prof. Dr. Ilgaz Akata
Proje Araştırmacı Ekibi: Prof. Dr.Emre Keskin, Prof. Dr. Mehmet Serdar Güzel, Dr. Öğr. Üyesi Koray Açıcı, Doç. Dr. Fatih Ekinci, Gülce Ediş, Eda Kumru
Destekleyici: Ankara Üniversitesi BAP (Proje Kodu: FCD-2025-3911)
Proje Durumu: Devam Ediyor (2025 - 2028)
Makroskobik ve taramalı elektron mikroskobu (SEM) görüntülerinin birlikte değerlendirilmesiyle, mantar türlerinin tanımlanmasına yönelik yapay zeka destekli bir sınıflandırma sistemi geliştirilmektedir. Bu sistem, farklı ölçekteki morfolojik verileri bir araya getirerek hem geleneksel taksonomik yaklaşımların sınırlılıklarını aşmayı hem de daha yüksek sınıflandırma doğruluğu elde etmeyi amaçlamaktadır.
Geliştirilen yaklaşım, özellikle derin öğrenme temelli görüntü işleme algoritmalarıyla desteklenmektedir. Konvolüsyonel sinir ağları (CNN) gibi yapılar aracılığıyla, farklı türlere ait çok sayıda makroskobik ve mikroskobik görüntü modellenmekte; bu sayede türler arası ince morfolojik farklar yüksek doğrulukla ayırt edilebilmektedir.
Bu yöntemin, klasik yöntemlere kıyasla hem daha hızlı hem de daha objektif sonuçlar ürettiği görülmektedir. Ayrıca, uzman yorumu gereksinimini azaltarak sınıflandırma sürecini standardize etme potansiyeline sahiptir. Yapay zeka temelli bu sistemin, yalnızca sistematik mikoloji alanında değil; aynı zamanda gıda güvenliği, tarımsal biyoteknoloji ve çevresel biyomonitoring gibi uygulamalı alanlarda da yaygın olarak kullanılabilecek bir araç haline gelmesi beklenmektedir.
