Kadına Şiddete Karşı<br>“Yüz Tanımalı Koruma Sistemi” …

Hataylı öğrencilerden kadın mücadelesine destek veren çalışma       Hatay Bilim ve Sanat Merkezi (BİLSEM) öğrencileri, kadına şiddetin önüne geçmek amacıyla geliştirdikleri projeyle uzaklaştırma kararı alınan kişileri bina girişinde tanıyıp uyarabilecek yapay zeka sistemi geliştirdi.       Hatay’da eğitimlerine devam eden 9. sınıf öğrencileri Ali Kemal Dağ ve Enes Cemiloğlu, kadına şiddet olaylarının azaltılmasına yönelik proje geliştirmeye […]

Hataylı öğrencilerden kadın mücadelesine destek veren çalışma

      Hatay Bilim ve Sanat Merkezi (BİLSEM) öğrencileri, kadına şiddetin önüne geçmek amacıyla geliştirdikleri projeyle uzaklaştırma kararı alınan kişileri bina girişinde tanıyıp uyarabilecek yapay zeka sistemi geliştirdi.

      Hatay’da eğitimlerine devam eden 9. sınıf öğrencileri Ali Kemal Dağ ve Enes Cemiloğlu, kadına şiddet olaylarının azaltılmasına yönelik proje geliştirmeye karar verdi.

      Danışman öğretmenlerinden destek alan öğrenciler, şiddet olaylarının büyük bölümünün kadının evinde olduğu istatistik bilgisi üzerine bina girişinde önlem alacak bir proje tasarladı.

      Öğrenciler yoğun tempoda çalışarak kısa sürede, yapay zeka kullanılarak yüz tanıma sisteminin mini prototipini tasarladı.

Mağdurun tanımladığı kişi tespit edilebiliyor …

      Hatay Bilim Sanat Merkezi Müdürü Mehmet Tuncay Yurtseven, kurumlarının 2010 yılından bu yana hizmet verdiğini söyledi. İlkokul 2. sınıftan 12. sınıfa kadar proje tabanlı eğitimler verdiklerini anlatan Yurtseven, öğrencilerin kurumda ulusal ya da uluslararası sorunlara çözüm üretmek için projeler geliştirmeye çalıştığını belirtti.

      Bu kapsamda iki öğrencilerinin ülkede ve dünyada hızla artan kadına şiddetin önlenmesi konusunda proje hazırladığını ifade eden Yurtseven, şöyle devam etti: “Projeyle, öğrencilerimiz apartmanın girişinden başlamak üzere asansörün de içerisinde olduğu entegre bir sistem oluşturmuşlar. Bu projeyle mağdurun tanımladığı kişiler, yapay zeka kullanılarak yüz tanıma sistemiyle tespit ediliyor. Gelen kişi uzaklaştırma kararı olan kişi ise bu sistemle tanınmakta, asansör istenilen kata ulaşmamakta, sesli uyarı yapılmakta. Kişi eğer merdiven veya apartman içerisine yönelirse yeniden sesli uyarı yapılıp mağdura kısa mesaj yoluyla bilgi veriliyor. Kişi apartmanı terk etmediği takdirde, mağdurun evine doğru yaklaşırsa, kapıya doğru yöneldiğine dair uyarı mesajları gidiyor.”

      Yurtseven, sistemin Kadın Destek Uygulamasına entegre edilebileceğini söyledi.

İki yazılım kullanıldı …

      Danışman öğretmen Sefer Kaymaz da öğrencilerin ilk olarak ortopedik ve görme engelliler için proje geliştirmek amacıyla kendilerine başvurduğunu belirtti. Asansörün bu durumdaki kişiler için nasıl daha kullanışlı hale getirileceği konusunda çalışmalar yaptıklarını anlatan Kaymaz, şunları söyledi: “Bu sırada kadına şiddet olaylarından etkilenerek, projeyi kadına şiddete karşı nasıl kullanabileceğimiz üzerine geliştirdik. Asansörde yüz tanıma sistemini kullanarak yapay zeka ile uzaklaştırma kararı olan kişiyi tespit edip ilgili birimlere nasıl bildirileceği üzerine projemizde kafa yorduk. Bunun için iki yazılım kullandık. Birincisi mikro denetleyici kart ile bir sistem geliştirdik. Yapay zeka kısmını ise yine özel bir programla kodlama işlemiyle gerçekleştirdik. Şu an asansöre monte edilen sistemi, bahçeli evlerde veya asansörsüz evlerde bina girişinde de kullanabiliriz.

Testler başarılı …

      Projemiz ilk testleri başarıyla geçti. Maliyet olarak da gayet düşük olması sebebiyle normal hayatta kullanılabileceğini düşünüyoruz.”

      Öğrencilerden Ali Kemal Dağ, kadına şiddetin önüne geçmek amacıyla geliştirdikleri projeyi 2 ay gibi kısa bir sürede tamamladıklarını dile getirdi.

      Enes Cemiloğlu ise TEKNOFEST için geliştirdikleri proje için 4 bin 500 satırlık kod yazdıklarını ifade ederek “Projemizle asansörleri yüz tanıma sistemiyle donatarak artan kadın cinayetlerini azaltmayı amaçladık. Bu projeyle TEKNOFEST’te derece almayı hedefliyoruz. Orada Selçuk Bayraktar ile görüşmek istiyoruz” dedi.

      Mehmet ÖZGÜN

Exit mobile version