SMA-DiscoveryAI: Yapay Zeka Destekli Yeni Şekil Hafızalı Alaşım Keşif ve Doğrulama Sistemi
AÇICI K. (Yürütücü), GÜZEL M. S., EKİNCİ F., SELÇUK A. Y., KOÇKAR N.
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, BAP Araştırma Projesi, 2026 - Devam Ediyor
- Proje Türü: Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje
- Destek Programı: BAP Araştırma Projesi
- Başlama Tarihi: Temmuz 2026
- Bitiş Tarihi: Devam ediyor
Proje Özeti
Bu proje, yapay zeka destekli malzeme keşfi
yaklaşımı kullanılarak yeni nesil şekil hafızalı alaşımların (Shape Memory
Alloys, SMA) keşfi, tahmini ve doğrulanmasını amaçlamaktadır. Geleneksel SMA geliştirme
süreçleri; yüksek maliyetli deneysel çalışmalar, uzun süren termodinamik
analizler ve karmaşık dönüşüm mekanizmaları nedeniyle sınırlı hızda
ilerlemektedir. Bu proje kapsamında, literatür tabanlı ve açık erişimli SMA
veri setleri (Materials Project, OQMD, NOMAD, Citrination vb.) kullanılarak
geniş kapsamlı bir SMA veri havuzu oluşturulacaktır. Veri setleri; martenzitik
dönüşüm sıcaklığı (Ms), alaşım kompozisyonu, kristal yapı, elektronik
özellikler, termodinamik kararlılık ve atomik bağlanma parametreleri açısından
analiz edilecektir.
Projede Gradient Boosting, XGBoost, Random
Forest, LightGBM, Graph Neural Networks (GNN), Crystal Graph Convolutional
Neural Networks (CGCNN) ve Physics-Informed Neural Networks (PINN) gibi
gelişmiş yapay zeka algoritmaları kullanılacaktır. Ayrıca CIF tabanlı kristal yapılar
üzerinden graph-temelli öğrenme modelleri geliştirilerek fiziksel olarak
anlamlı yeni SMA adayları önerilecektir. Yapay zeka tarafından önerilen yüksek
potansiyelli alaşımlar, yoğunluk fonksiyonel teorisi (DFT) tabanlı simülasyonlar
ile doğrulanacak; termodinamik stabilite, bant yapısı, faz dönüşümü ve mekanik
davranış analizleri gerçekleştirilecektir.