Sakarya Üniversitesi Fen Fakültesi Fizik Bölümü öğretim üyesi Gülay Günday Konan’ın yürüttüğü proje, TÜBİTAK 1002-A Hızlı Destek Modülü kapsamında destek almaya hak kazandı. Proje, krom ve zirkonyum iyonlarının enerji seviyeleri ile geçiş olasılıklarını makine öğrenimi teknikleriyle tahmin etmeyi amaçlıyor.
Füzyon plazmalarında önemli bir yer tutan yüksek iyonlaşmış krom (Cr) ve zirkonyum (Zr) iyonlarının atomik özelliklerinin belirlenmesi, yapay zekâ tabanlı yöntemlerle hızlı ve doğru şekilde tahmin edilmesi hedefleniyor. Projede XGBoost ve tam bağlantılı sinir ağları (FCNN) kullanılarak enerji seviyeleri ve elektrik dipol geçiş olasılıklarının modellenmesi planlanıyor.
Bu çalışma, özellikle ITER gibi nükleer füzyon araştırmalarında kullanılan malzemelerden kaynaklanan iyonların tanımlanmasında güvenilir atomik verilerin sağlanmasına katkıda bulunacak. Ayrıca, deneysel verilerin sınırlı olduğu durumlarda yüksek iyonlaşmış atomların özelliklerinin tahmin edilmesi ve plazma spektroskopisi çalışmalarının desteklenmesi amaçlanıyor.
Proje ekibinde Prof. Dr. Betül Usta, Dr. Öğr. Üyesi Selda Eser ve Doç. Dr. Berrin Denizhan da araştırmacı olarak görev alıyor.
