Hürriyet'in haberine göre, MICHIGAN Üniversitesi Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Gökçin Çınar, sürdürülebilirlik ve çevre dostu hibrit elektrikli uçaklar üzerinde çalışmalar yürütüyor. ODTÜ Havacılık ve Uzay Mühendisliği’nden mezun olduktan sonra, doktorasını Georgia Tech'te tamamlayan Dr. Çınar, 2022 yılında hibrit elektrik sistemlerinin uçaklara entegrasyonu çalışmasıyla NASA'dan fon almaya hak kazandı ve hibrit elektrikli uçak tasarımı üzerine yaptığı araştırmayla NASA'dan 'en iyi makale ödülü' kazandı.
ASA'nın resmi sosyal medya hesaplarından paylaşılan Dr. Çınar, ekibiyle birlikte yüksek teknoloji uçakların kolayca tasarlanabileceği Future Aircraft Sizing Tool (FAST) adlı bir yazılım geliştirdi. NASA'nın talebi ve desteğiyle hazırlanan bu yapay zeka destekli yazılım, geleceğin havacılık teknolojisine rehberlik edecek ve öğrenciler için değerli bir kaynak olacak. FAST, NASA'nın üzerinde çalıştığı ve 10 yıl içinde üretime geçmesi planlanan hibrit elektrikli uçakların tasarım ve mühendisliğine de katkı sunacak. Dr. Çınar, süreci şöyle anlattı:
"NASA, 2.5 yıl önce bizden hesaplamalı uçak tasarımı yapabilen, herkesin kullanımına açık, öğrenmesi kolay, uzmanların yanı sıra bu alanda hiç deneyimi olmayan kişilerin de kullanabileceği, çok hızlı ve az girdiye ihtiyaç duyan bir yazılım geliştirmemizi istedi. Bu yazılım sadece mevcut uçakları değil, aynı zamanda geleceğin elektrikli veya hidrojenle çalışan uçaklarını da tasarlayabiliyor. Kısa sürede birçok uçak tasarımı ve hesaplaması yaparak büyük bir kolaylık sağlıyor.
ONUN İMZASI VAR
Hesaplamalı uçak tasarımı, 'Bir uçaktan neler bekleriz?' sorusuna yanıt arar. 'Menzili ne kadar olmalı, kaç yolcu taşımalı, hangi motoru ve enerjiyi kullanmalı?' gibi soruları cevapladığınızda uçağın tasarımını oluşturmaya başlarsınız. Geliştirdiğimiz FAST yazılımı, uzmanlara hız kazandırırken, uzman olmayanlar ve öğrenciler için geleneksel yöntemlerden fazlasını sunuyor. En önemli özelliklerinden biri, tarih boyunca uçan 200'den fazla uçağın ve motorlarının özelliklerini içeren zengin veri tabanı. Yazılım, gerekli bilgileri kullanıcılardan alamadığında veri tabanına başvuruyor ve makine öğrenmesi sayesinde eksik parametreleri tamamlıyor. Böylece, bu alanda deneyimi olmayan biri bile yazılımı kullanabiliyor. Uzman bir kullanıcı ise daha özelleşmiş ve detaylı bir uçak tasarımı elde edebiliyor.
