Boğaziçi Üniversitesi’nden Veri Bilimi ve Yapay Zekâ Enstitüsü öğretim üyeleri olan Doç. Dr. Şener Özönder ve Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin Oktay Altun’un liderliğinde, İstanbul Ticaret Üniversitesi’nden Doç. Dr. Berk Ayvaz’ın danışmanlığında gerçekleştirilen “Teknik Resimden Yapay Zekâ Destekli Maliyet Tahmini Yazılımı Geliştirme Projesi”, işletmelerin ürünlerinin maliyetlerini tahmin etme ve uygun fiyatlandırma stratejileri oluşturma süreçlerini hızlandırmayı amaçlıyor.
Proje, TÜBİTAK 1711 Yapay Zekâ Ekosistem Çağrısı tarafından desteklenen rekabetçi programlardan biri olup, 18 ay boyunca yürütülecek. Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin Oktay Altun, projenin fikir aşamasını şu şekilde açıkladı: “Şirketlerin ürünlerinin fiyatlandırma süreci genellikle uzun ve karmaşıktır. Ayrıca yanlış maliyet analizleri sonucunda ortaya çıkan fiyat teklifleri, şirketleri olumsuz etkileyebilir. Geliştirdiğimiz yazılım, bu süreci makine öğrenmesine bırakarak mali zarar ve zaman kaybını azaltmayı hedefliyor.”
Proje kapsamında geliştirilen yazılımın, şirketin tüm ilgili verilerini yapay zekâ algoritmalarıyla analiz ederek fiyat belirleme sürecine katkı sağlayacağını belirten Dr. Öğr. Üyesi Altun, şunları ekledi: “Yazılım, şirketin mevcut veya yeni ürünlerinin maliyet tahminini, ürünlerin teknik resimlerini inceleyerek otomatik olarak yapacak. Bu sayede üretim süreçleri geliştirilecek ve şirketlerin karar alma süreçleri hızlanacak.”
Boğaziçi Üniversitesi’nden Veri Bilimi ve Yapay Zekâ Enstitüsü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Şener Özönder ise TÜBİTAK 1711 Yapay Zekâ Ekosistem Çağrısı’nın, Türkiye’de derin teknoloji alanında faaliyet gösteren girişimlerin ürün geliştirmesi ve yapay zekâ temelli çözümlere olan ihtiyacın karşılanması açısından önemli bir rol oynadığını vurguladı.
Projenin kuruluşundan bahsederken, şunları dile getirdi: “Bu proje, Veri Bilimi ve Yapay Zekâ Enstitüsü’nün yanı sıra ArtificaX Bilişim adlı girişimim ve müşterisi Teknorot ile ortak bir üniversite-sanayi iş birliği projesidir. Amacımız; teknik resimlerden geometri, metin ve görselleri aynı anda işleyen bir makine öğrenmesi algoritması geliştirmektir. Bu yazılım, işletmenin ERP sisteminden ürünün teknik resmini çekecek, maliyet tahminini gerçekleştirecek ve sonuçları ERP sistemine geri iletecek. Bu sayede maliyet tahmini analizleri normalde günler süren bir süreci sadece 60 saniyeye indirecek. Bu yazılımın hedefi; işletmelerin maliyetini azaltmak ve global rekabetçiliklerini artırmaktır.”
