• Dil Modeli Tabanlı Sinir Mimarisi ile İç İçe Adlandırılmış Varlık Tanıma

Artiwise tarafından geliştirilen yapay zeka ve doğal dil işleme teknolojileri, müşterilerin yorumlarının doğru anlaşılmasını ve müşteri deneyimini ilgilendiren aksiyonlarda kök neden analizi yaparak takip edilmesini sağlar. Bu vaka çalışması, Türkçe ekonomi haberleri metinlerinde isimlendirilmiş varlıkları tespit etmek için bir yöntem sunmaktadır. Transformatör tabanlı dil modellerine dayalı bir derin öğrenme modeli kullanılan çalışmada TRUBA GPU kümeleri kullanılarak %82 mikro-F1 ölçüsü elde edildi.

 

  • Toplu Taşımada Tarife Optimizasyonu

Parabol (paraboly.com), 2011 yılından bu yana mobilite yönetim ve analiz çözümleriyle akıllı mobilite sektöründe faaliyet gösteren bir firmadır. Firma, şehirdeki toplu taşıma talebini analiz etmek için bir toplu taşıma analiz platformu (cermoni.app) geliştirmiştir. Bu çalışmada algoritmayı paralelleştirmek için TRUBA altyapısında Dask kümesi kurulmuştur. Geliştirilen Dask tabanlı çözüm, yakıt tasarrufunu ve yolcu memnuniyetini artırmanın yanı sıra zaman çizelgesi yönetimini iyileştirmek için otobüs güzergahları için optimize edilmiş tarifeler sağlayabilir.

  • Yüksek Doğruluklu CFD simülasyonları aracılığıyla Atık Su Pompaları için Yüksek Verimli Çark Tasarımı

EYS, gübre yönetimi, susuzlaştırma ve kompostlama çözümlerinde bilgi ve tecrübelerini kullanarak organik geri dönüşüm sorunlarına pratik çözümler sunmaktadır. Firma, atık su pompalarının elektriksel ve mekanik verimliliklerini artırmayı amaçlamaktadır. Bu vaka çalışmasında yüksek doğrulukta Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği simülasyonları yardımıyla dalgıç pompasının hidrolik tasarım süreç süresini azaltmak ve tahminlerin doğruluğunu artırmak için YBH kaynakları kullanılmıştır. Dalgıç pompasının yeni çark tasarımı ile akış özelliklerinde %7’lik bir verimlilik artışı elde edilmiştir.

  • Cam Endüstrisi için Kod Modernizasyonu 

Avrupa’nın en büyük cam üreticilerinden biri olan Şişecam, özel yapım fırınlar kullanarak cam ürünleri üretmektedir. Bu fırınları tasarlarken fırındaki cam parçacıklarını izleyen simülasyon testleri yapmaktadırlar. Ürün kalitesinin iyi olması için parçacıkların fırın içinde uzun süre kalması gerekmektedir. Bunun için kendi kaynak kodlarını kullanarak çok sayıda parçacık ile simülasyon yapmaktadırlar ancak; artan parçacık sayısı ile hesaplama maliyetleri katlanarak artar. Firma, fırınların tasarım sürecini azaltmak için kod modernizasyonu ve kodun paralelleştirilmesi konusunda EuroCC projesi kapsamında danışmanlık ve altyapı desteği almıştır. Şişecam, Fortran’daki işlemler için kendi bünyesinde oluşturulmuş bir koda sahiptir ancak kod, eski bir işletim sistemi ve Fortran derleyicisi gerektirir. Önceki vaka çalışmasından sonra, tüm kod tabanı C++’a dönüştürülmüştür. Kodun TRUBA altyapısında paralelleştirilmesiyle çalışma süresi saatlerden dakikalara indirilmiştir.

  • Üretim Ortamında Hesaplama Maliyeti Yüksek Makine Öğrenmesi Modeli için YBH Kullanımı 

Erste Yazılım müşterilerine yazılım geliştirmeye yönelik çözümler sunan, IoT odaklı AR-GE projeleri geliştiren bir firmadır. Bu vaka çalışmasında, her biri onlarca sensörle donatılmış 5-10 makinaya sahip yaklaşık 10 üretim hattından gelen yüzlerce veri seti vardır. EuroCC projesi kapsamında verilen danışmanlık ile TRUBA altyapısında YBH kullanarak çözüm üretimi tasarlanmıştır. Makine öğrenimi eğitiminde önemli ölçüde performans artışı sağlanmıştır.

  • YBH Altyapısında Toplu Taşıma Analizi

Parabol, 2011 yılından bu yana akıllı ulaşım sistemleri sektöründe Ar-Ge faaliyetleri yürüten bir firmadır. Parabol, yolcuların toplu taşımaya biniş verilerini ve araçların GPS konum verilerini analiz etmek için bir PT analiz platformu (cermoni.app) geliştirmektedir. Hareketlilik modellerini anlamak için bu kadar büyük veriden değer yaratmak, hem zorlu hem de oldukça zaman alan 3D (mekan, zaman ve banliyö) analiz içerir. Bu nedenle, PT kullanıcı aktiviteleri (STCAPT) için uzamsal-zamansal kümeleme algoritmasının paralel yürütülmesi gerekir. Analiz, firmaya ait tipik bir sunucuda makul bir şekilde tamamlanamazken, TRUBA altyapısında bir test veri seti ile çalıştırılması sadece birkaç dakika sürmüştür. Bu deney için bir YBH altyapısını kullanabilmek oldukça etkileyici sonuçlar vermiştir. Yalnızca üç düğümle oluşturulan bir Spark kümesinde, test çalıştırmaları çalışma zamanında %90’lık bir azalmayla sonuçlanmıştır. 

  • Görüntü Tabanlı İçerik Denetimi

Machinetutors, makine öğrenimi danışmanlığı ve özelleştirilmiş AI yazılım geliştirme hizmetleri sunan bir firmadır. Bu vaka çalışmasında, web’den uygun lisanslarla taranmış ve şirket içi araçlarla açıklama eklenmiş özel bir görüntü veri kümesi kullanarak gerçek zamanlı görüntü tabanlı içerik denetimi problemini çözmeye çalışıldı. Eğitim veri seti 600.000 görüntüden oluşmaktadır. Firma, Türk Ulusal e-Bilim e-Altyapısı TRUBA’yı kullanarak yüksek doğrulukta görüntü kategorizasyonu elde etmek ve web kullanıcılarının yaşadığı olumsuz etkileri en aza indirmek için derin öğrenme modelleri geliştirmiştir.

Machine tutors ile yürütülen vaka çalışmasınından elde edilen başarı hikayesi

  • Hava Durumu Araştırma ve Tahmin (WRF) modelinde yaygın olarak kullanılan fizik parametrelerinin optimizasyonu ve karmaşık hava olaylarının yüksek doğrulukta tahmin edilebilirliği

ErikTronik; sistem entegrasyonu, hava seyrüsefer danışmanlığı, kurulum, bakım ve devreye alma hizmetlerinde uzmanlaşmıştır. Firma, simülasyonlar yoluyla Hava Araştırması ve Tahmini (WRF) modelini Türkiye üzerinde en iyi parametreleri bulmak için optimize etmektedir. Firmanın kendi bünyesindeki sistemleri büyük ölçekli simülasyonlar için yetersiz kaldığı için ulusal Ulusal Yüksek Başarımlı Hesaplama altyapısı TRUBA’yı kullanarak bir vaka çalışması yürütmüştür.

ErikTronik ile yürütülen vaka çalışmasınından elde edilen başarı hikayesi

  • TRUBA Altyapısında Paralel Hesaplama ile Patentli Tasarımın Simülasyon Optimizasyonu

DSTECH çevre, enerji, havacılık ve uzay bilimleri gibi farklı disiplinlerde karşılaşılan karmaşık mühendislik problemlerine çözümler sunan bir KOBİ’dir. Firma, içme suyu arıtma tesislerinde kullanılan dezenfeksiyon sisteminin verimliliğini artırmak için Avrupa Patent Ofisi tarafından patentlenmiş bir tasarımı optimize etmeyi amaçlamaktadır. Dakota, OpenFoam ve Python kullanarak DSTECH tarafından geliştirilen simülasyon-optimizasyon modeli ile patentli tasarımın otomatik optimizasyonu hedeflenmiştir. Simülasyonlar NCC Türkiye’nin uzmanlığında ulusal YBH (HPC) altyapısı TRUBA’da yürütülmüştür.

DSTECH ile yürütülen vaka çalışmasınından elde edilen başarı hikayesi

  • Nanokompozit Optimizasyonunda Malzeme Modellemesi

Nanografi  grafen-polimer kompozitler, CVD ile yetiştirilen grafen, grafen oksit ve fullerenler dahil olmak üzere nanomalzemelerin üretiminde uzmanlaşmış bir firmadır. Mukavemet için optimize edilmiş polimer-grafen kompozitlerinin üretimi amacı ile çok sayıda deney yapılması gereklidir. Bu vaka çalışmasında yapılan deneylerin maliyet ve süresini azaltmak için gerekli malzeme simülasyonları TRUBA altyapısında gerçekleştirilmiştir.

Nanografi Nano Teknoloji ile yürütülen vaka çalışmasınından elde edilen başarı hikayesi