TÜBİTAK Marmara Araştırma Merkezi (MAM) Kutup Araştırmaları Enstitüsü, zorlu kutup koşullarında güneş enerjisi kullanımını optimize etmek için yapay zeka destekli güneş panelleri üzerinde çalışıyor. Doç. Dr. Mehmet Daş liderliğindeki ekip, 8. Ulusal Antarktika Bilim Seferi sırasında, kutup şartlarında yüksek enerji performansına sahip fotovoltaik güneş panel tiplerini belirlemek amacıyla önemli bir araştırma gerçekleştirdi. Bu çalışma, Cumhurbaşkanlığı himayelerinde ve Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı desteğiyle yürütülen “Kutup-1001” projesi kapsamında destekleniyor.
Yapay Zeka ile Veri Analizi
Araştırma ekibi, 25 vat gücünde dört farklı tip güneş panelinden oluşan ve iklim verilerini ölçen bir cihaz prototipi geliştirdi. Cihaz, Antarktika’daki Ulusal Bilim Seferi’ne gönderilerek, güneş radyasyonu, nem, sıcaklık ve rüzgar hızı gibi verileri topladı. Toplanan veriler, yapay zeka modeli oluşturmak için kullanılacak ve bu model, panellerin farklı iklim koşullarında nasıl performans göstereceğini tahmin edecek. Doç. Dr. Daş, cihazın otonom yapısı sayesinde, verileri otomatik olarak kaydedip sakladığını ve bu sayede sürekli ve güvenilir veri akışı sağladığını belirtti.
Umut Veren Sonuçlar
Kutup şartlarında yapılan testlerde, bir güneş panelinin 21 vat enerji ürettiği gözlemlendi. Bu, panelin teorik maksimum gücüne oldukça yakın bir değer ve güneş enerjisi potansiyelinin yüksek olduğunu gösteriyor. Araştırma ekibi, elde ettikleri verileri yapay zeka ile analiz ederek, panellerin yıl boyunca farklı iklim şartlarında ne kadar enerji üretebileceğini belirleyecek matematiksel eşitlikler geliştirecek. Bu çalışma, güneş enerjisi kullanımının sınırlarını genişletmeyi ve kutup gibi ekstrem koşullarda bile enerji üretimini mümkün kılmayı hedefliyor.
Devam Eden Çalışmalar
Doç. Dr. Daş ve ekibi, ortalama 100 bin veri noktasından oluşan bir veri seti oluşturmayı amaçlıyor ve şu anda bu hedefin yüzde 60’ına ulaşmış durumda. Araştırmacılar, cihaz tarafından üretilen deneysel verilerle yapay zekanın ürettiği verileri karşılaştırarak modelin iyileştirilmesi üzerinde çalışıyorlar. Bu süreç, iki veri seti arasındaki hata oranını minimuma indirgemeyi ve böylece güneş paneli performansının doğru bir şekilde tahmin edilmesini sağlamayı hedefliyor. Kutuplarda sürdürülen bu yenilikçi çalışma, sürdürülebilir enerji çözümlerinin geliştirilmesinde önemli bir adım olarak görülüyor.