Dolar 44,8573
Euro 52,8184
Altın 6.966,26
BİST 14.587,93
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
Muğla 25°C
Az Bulutlu
Muğla
25°C
Az Bulutlu
Cum 21°C
Cts 17°C
Paz 18°C
Pts 20°C

MSKÜ’ye Xplore2023 yarışmasında birincilik ödülü

MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİNE XPLORE2023 YARIŞMASINDA BİRİNCİLİK ÖDÜLÜ

26 Ekim 2023 11:30
364
A+
A-

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Dr. Öğretim Üyesi Fatma Yıldız Taşcıkaraoğlu, Araştırma Görevlisi Ali Can Erüst ve lisans öğrencileri Ali Kerenciler, Oğuzhan Akın, Aykut Odabaş, Zeynep Arslantürk ve Mehmet Ali Andı’dan oluşan Karya isimli ekip 16-20 Ekim 2023 tarihleri arasında Almanya’da düzenlenen Xplore2023-Sürdürülebilir Bir Dünya İçin Teknoloji Geliştirme Yarışmasında Smart Energy kategorisinde UAV based PV system inspection başlıklı projeleriyle birincilik ödülü kazandı.

Bir yıllık bir değerlendirme süreci olan yarışmada ilk etapta 30 farklı ülkeden başvuran 170 proje arasından ilk 100’e seçilen proje, 3 bin 500 Euro hibe desteği alarak, Almanya’da düzenlenen yarışmaya katılarak 25 proje arasında yer almayı başardı.

Almanya’nın Badpyrmont şehrinde düzenlenen ve 14 farklı ülkeden gelen projelerin yarıştığı final etabında Karya ekibinin projesi bilim, eğitim ve politika alanlarından 11 kişilik bir jüri ekibi tarafından birincilik ödülüne layık görüldü. Birincilik ödülleri Berlin şehrinde Ekonomik İşler ve İklim Koruma Bakanlığında verildi.

Projede, güneş panellerindeki verimliliği artırmak amacıyla yapay zeka yöntemleriyle güç düşümü tahmini yapılarak, tozlanma, kirlilik ve gölge gibi çevresel faktörlerden kaynaklanan güç düşümlerinin tahmini için insansız hava aracı ile güneş panellerinden toplanan görüntüler ve hava durumu bilgileri birlikte kullanılmaktadır.

YORUMLAR

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu yukarıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.