Ana içeriğe geç
Ortak Proje · 2027–2028

KTBIX
Batarya Zekası
eXchange

Lityum iyon batarya Sağlık Durumu (SOH) tahmini için Fizik Bilgili Varyasyonel Bilgi Darboğazı (PI-VIB-ResNet) üzerine Kore–Türkiye ortak araştırması. Elektrokimyasal Empedans Spektroskopisi (EIS) tabanlı.

PI-VIB-ResNet İşlem Hattı
📡
Ham EIS Verisi
T-EV ve TOGG EV'lerden Nyquist spektrumları
▼
🌊
Dalgacık Gürültü Giderme
Çok seviyeli gürültü baskılama
▼
⚖️
Özellik Ölçekleme
Normalizasyon ve empedans haritalama
▼
🧠
VIB Gizli Çıkarım
Fizik bilgili bilgi darboğazı
▼
🔗
ResNet-BPNN
Artık derin sinir ağı regresyonu
▼
🔋
SOH Tahmini
RMSE ≤%1,2 — BMS çıkışı
2
Ülke
2
Üniversite
24
Ay
4
İş Paketi

Yapay Zeka ve Fizik ile Batarya Tanılamayı İlerleten

KTBIX (Kore–Türkiye Batarya Zekası eXchange), 24 aylık ikili mobilite projesidir. Seul ve İstanbul'daki araştırma ekipleri, yeni nesil elektrikli mobilite için kritik bir sorunu ele almak üzere iş birliği yapmaktadır: gerçek saha koşullarında doğru ve gürbüz batarya SOH tahmini.

"Yayımlanmış AE-BPNN referans modelimizden (Scientific Reports, 2025) Fizik Bilgili Varyasyonel Bilgi Darboğazı mimarisine geçerek, saf veri odaklı EIS modellerindeki gürültü dolanıklığı ve genelleştirme sınırlamalarını doğrudan ele alıyoruz."

Proje, Türk T-EV platformları ve TOGG araçlarından gerçek EV saha verilerini (WP1) kullanmakta; Kore ekibi tarafından geliştirilen yeni PI-VIB-ResNet modeli ile (WP2) birleştirmekte ve uluslararası alanda tanınan Oxford ve NASA batarya veri setleri üzerinde (WP3) doğrulamaktadır.

Nyquist Grafiği — EIS İmzası
Z' (Ω) — Real-Z'' (Ω) — ImaginarySağlıklı (%90 SOH)Bozulmuş (%72 SOH)
~1.8%
Referans RMSE
AE-BPNN (2025)
≤1.2%
Hedef RMSE
PI-VIB-ResNet
3+
Veri Seti
Oxford, NASA, T-EV
2+
Kimya Türü
NMC, LFP vd.

KTBIX'in 6 Temel Direği

Fizik kısıtlı derin öğrenmeden açık sanayi veri setlerine kadar — KTBIX, batarya SOH tahmin yığınının her katmanını ilerletiyor.

İş Paketleri

Ölçülebilir kilometre taşları, çift kurum liderliği ve somut değişim çıktılarıyla 24 ay boyunca koordineli dört iş paketi.

Saha EIS Verisi Toplama
Türk T-EV platformlarına ve TOGG elektrikli araçlarına empedans analizörleri yerleştirin. Çeşitli sıcaklık aralıkları ve yaşlanma durumları boyunca EIS spektrumlarını kaydedin. Düzenlenmiş açık veri seti sunun.
⏱ M1 – M8
PI-VIB-ResNet Model Tasarımı
Fizik Bilgili Varyasyonel Bilgi Darboğazı kodlayıcısını derin ResNet-BPNN regresörü ile eşleştirilmiş şekilde tasarlayın ve eğitin. Ablasyon çalışmaları ve hiperparametre optimizasyonu gerçekleştirin.
⏱ M4 – M14
Kıyaslama Doğrulaması ve XAI
PI-VIB-ResNet'i Oxford, NASA ve T-EV veri setleri üzerinde çapraz doğrulayın. 5'ten fazla referansla karşılaştırın. Açıklanabilirlik için SHAP ve gradyan belirginliği uygulayın. ≥2 Q1 makale yayımlayın.
⏱ M10 – M22
Bilgi Transferi
Araştırmacı değişim ziyaretleri (Kore↔Türkiye, her yönde min. 2 hafta), iki uluslararası çalıştay (İstanbul M10, Seul M22), doktora eş danışmanlığı, açık kaynak kod yayımları.
⏱ M1 – M24

Sorumlu Araştırmacılar

Bir önceki değişim ziyaretine (Prof. Syafrudin'in Türkiye ziyareti) ve 2025 ortak yayınına dayanan kıtalararası ortaklık.

🇰🇷
Prof. Muhammad Syafrudin
Principal Investigator · Korea
Prof. Muhammad Syafrudin
Seoul, Korea
Deep LearningApplied IntelligenceeXplainable AI (XAI)Battery AI
🇹🇷
Prof. Muhammet Tahir Güneşer
Principal Investigator · Türkiye
Prof. Muhammet Tahir Güneşer
Istanbul, Türkiye
Electrical EngineeringElectric VehiclesEnergy StorageSignal Processing
📄
Temel Yayın (2025)
"AE-BPNN: lityum iyon batarya sağlık durumu tahmini için otokodlayıcı ve geri yayılım sinir ağı tabanlı model." — Scientific Reports, Nature Publishing Group.
Makaleyi Oku →

İstanbul Araştırma Ziyareti ve ICETAI 2026 Konuşması

KTBIX proje lansmanından önce Prof. Syafrudin, ICETAI 2026'da davetli konuşmacı olarak İstanbul'u ziyaret etti ve imzalanan Niyet Mektubu ile resmi araştırma ortaklığını kurdu.

ICETAI
2026
3rd Edition
Yapay Zekada Gelişen Eğilimler ve Uygulamalar 3. Uluslararası Konferansı
Konuşma Başlığı“Dijital Çağda Kapsayıcı ve Sürdürülebilir Kalkınma için Yapay Zekanın Kullanımı”Bu konuşmada Prof. Syafrudin, batarya SOH tahminini kapsayıcı ve sürdürülebilir yapay zekanın öncü bir uygulaması olarak konumlandırdı. Fizik bilgili derin öğrenmenin (PI-VIB-ResNet), Kore ve Türkiye'nin gelişen EV pazarlarında güvenilir araç tanılamayı demokratikleştirebileceğini göstererek KTBIX projesinin misyonunu doğrudan desteklemektedir.
📅May 15–16, 2026
📍Istanbul, Türkiye
🎤Davetli Konuşmacı — Prof. Muhammad Syafrudin
🏛️Konferans Başkanı: Prof. Muhammet Tahir Güneşer
📚Bildiriler Springer tarafından yayımlandı · Scopus'ta dizinlendi — uluslararası konferans düzenleme kapasitesi kanıtlandı
🤝Ziyaret sırasında KTBIX projesi için Niyet Mektubu imzalandı
Laboratuvar Ziyareti · İstanbul
Laboratuvar Ziyareti · İstanbul
14 Mayıs 2026
Açılış Konuşması · ICETAI 2026
Açılış Konuşması · ICETAI 2026
15 Mayıs 2026
Niyet Mektubu İmza Töreni
Niyet Mektubu İmza Töreni
16 Mayıs 2026
🔬
EIS Laboratuvar İş Birliği
WP1 saha veri toplama aşaması için ölçüm standartlarını uyumlu hale getirmek amacıyla İstanbul'daki ortak kurumun Elektrik Mühendisliği laboratuvarında EIS veri toplama protokolleri ortak olarak gözden geçirildi.
🎤
Davetli Açılış Konuşması
Prof. Syafrudin, Başkan Prof. Güneşer liderliğindeki ICETAI 2026'da açılış konuşmasını yaptı. Konferans bildirileri Springer tarafından yayımlanmış ve Scopus'ta dizinlenmiştir; bu durum KTBIX ortak teklifinin güvenilirliğini pekiştiren PI'ların uluslararası etkinlik düzenleme kapasitesini kanıtlamaktadır.
✍️
Niyet Mektubu İmzalandı
Her iki sorumlu araştırmacı tarafından ortak imzalanan resmi Niyet Mektubu, ortak proje başvurusu için gereken kurumsal onayı sağladı.
📋
Niyet Mektubu — 16 Mayıs 2026'da İmzalandı
Her iki kurum da KTBIX ikili araştırma girişimine resmi olarak bağlılıklarını teyit etti. Niyet Mektubu, Prof. Syafrudin ve Prof. Güneşer tarafından birlikte imzalanmış olup proje başvuru paketinde yer almaktadır.
✅ Resmi Olarak İmzalandı

Uluslararası Çalıştaylar

Küresel batarya araştırma topluluğuna açık iki ana çalıştay — iş birliğinin her iki tarafında birer tane düzenleniyor. *Kesin tarih daha sonra güncellenecektir.

2027
İstanbul, Türkiye · M10
Sanayi Saha Verisinin Batarya Yönetim Sistemlerine Entegrasyonu
Ev Sahibi: Prof. Muhammet Tahir Güneşer
📍İstanbul, Türkiye
🗓️Ekim 2027 (Projenin 10. ayı)*
👥Uluslararası katılımcılar — Kore, Türkiye, AB ortakları
📢ktbix.org üzerinden açık kayıt
2028
Seul, Kore · M22
İkinci Ömür Batarya Tahmini için Açıklanabilir YZ (XAI)
Ev Sahibi: Prof. Muhammad Syafrudin
📍Seul, Kore
🗓️Ekim 2028 (Projenin 22. ayı)*
👥Uluslararası katılımcılar — Kore, Türkiye, ASEAN ortakları
📢ktbix.org üzerinden açık kayıt

24 Aylık Yol Haritası

Veriden keşfe, keşiften yaygınlaştırmaya bağlanan üç stratejik aşama.

Aşama I · 2027 İlk Yarı
Veri Toplama ve Model Temelleri
T-EV/TOGG platformlarına EIS donanımı yerleştirme. Referans ölçümleri toplama. PI-VIB kodlayıcı tasarımına başlama. Değişim ziyareti: Türkiye ekibi araştırmacılarının Kore'ye ziyareti (min. 2 hafta). M3: WP1 Protokol Raporu.
Aşama II · 2027 İkinci Yarı–2028 İlk Yarı
Model Eğitimi, Doğrulama ve İstanbul Çalıştayı
T-EV verisiyle tam PI-VIB-ResNet eğitimi. Oxford ve NASA veri setleri üzerinde çapraz doğrulama. SHAP açıklanabilirliği. İstanbul Çalıştayı (M10). Değişim ziyareti: Kore ekibi araştırmacılarının Türkiye'ye ziyareti. İlk Q1 makale gönderimi.
Aşama III · 2028 İkinci Yarı
Yaygınlaştırma, Seul Çalıştayı ve 2. Aşama Teklifi
Son kıyaslama karşılaştırması (5'ten fazla referans). Seul Çalıştayı (M22). BMS donanım entegrasyon demosu. GitHub ve Zenodo'da açık kaynak yayımı. İkinci Q1 makale gönderimi. 2. Aşama hibe teklifi hazırlığı.

İletişime Geçin

İş birliği sorguları, veri seti erişim talepleri veya çalıştay kaydı için proje ekibiyle iletişime geçin.