Akademik Veri Yönetim Sistemi
Cicioğlu M. (Yürütücü), Çalhan A., Bozkır R., Yılmaz E., Okan G.
TÜBİTAK Projesi, 3501 - Ulusal Genç Araştırmacı Kariyer Geliştirme Programı, 2025 - 2026
Haberleşmenin sağlıklı sürdürülmesine engel olabilecek en önemli sorun, Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu (BTK) ve hücresel ağ hizmeti veren kurumların (operatörler) ana odağı olan girişim (Elektromanyetik Girişim, Enterferans) problemidir. Girişim ağ performansına zarar vermekte, ağ kapasitesini azaltmakta, abonelerin deneyim kalitesini düşürmekte, işletme maliyetlerini yükseltmekte ve spektrum verimliliğini azaltmaktadır. Operatörler girişimi çoğu zaman tespit edememektedirler. Kullanıcıların çekim gücü ve kapsama alanı şikayetleri ise ülkemizde BTK tarafında çözüme kavuşturulmaktadır. BTK girişimin giderilmesi için 1 ile 30 gün arası bir süre öngörmektedir. Girişimi gidermeye yönelik hem BTK hem de operatörlere ait mevcut süreçler halen hem zaman hem de maliyet açısından verimsiz olduğu gözlemlenmiştir. Bir diğer taraftan operatörler, kullanıcılarına daha iyi kapsama alanı sağlamak amacıyla çeşitli altyapı çalışmaları yapmaktadır. Bu alt yapı çalışmaları sayesinde bölgeye yerleştirecekleri baz istasyonlarının sayısını ve konumunu tespit etmeyi amaçlamaktadırlar. Ayrıca bölgedeki kullanıcı sayısı, bölgenin coğrafi yapısı gibi bazı parametreleri göz önünde bulundurarak baz istasyonundaki anten ve yansıtıcı sayısına da karar vermektedirler. Operatörler baz istasyonlarını en verimli hale getirmek için bazı doğal ve yapay problemlerin üstesinden gelmeleri gerekmektedir. Son zamanlarda yapay zeka, birçok disiplinde başlıca bir araç haline gelmiştir. Sürekli gelişen hücresel haberleşme teknolojileri ile beraberinde ortaya çıkan sorunlar içinde yapay zeka önemli bir çözüm yaklaşımı olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu bağlamda algoritmaların mevcut veriler yardımıyla öğrendiği ve kullandığı bilgiler ışığında ağ performansını optimize ederek, ağların daha iyi işletilmesine ve yönetilmesine imkan sunduğu yeni yaklaşımlara ihtiyaç duyulmaktadır. Yeni nesil haberleşme altyapılarını yapay zeka işlevleriyle güçlendirmek, reaktif odaklı aksiyonlardan proaktif ve veriye dayalı aksiyonlara geçişi mümkün kılacaktır. Ancak heterojen hücresel haberleşme ağlarında yapay zeka modellerinin geliştirilmesi uygun veri setlerine bağlıdır. Literatürde gerçek ağ senaryoları için veri setlerinin çok kısıtlı olduğu bilinmektedir. Bu problemi aşmak için ilk olarak Çekişmeli Üretici Ağ (Generative Adversarial Networks - GAN) modelleri ile gerçeğe yakın hücresel ağ trafiği üretilmesi amaçlanmaktadır. Akabinde girişimden etkilenen hücrelerin yapay zeka teknikleri ile girişim tespiti ve sınıflandırılması sağlanacaktır. Araştırma sürecinde hücresel olmayan, donanım tabanlı, katmanlar arası, hücre içi, ortak kanal girişim türleri incelenecektir. Buna göre yapay zeka teknikleri kullanılarak özgün bir girişim tespit ve sınıflandırma modeli önerilecektir. Bununla beraber sınıflandırma sonuçlarına göre sistem önerileri ile girişimin azaltılması/kaldırılmasına yönelik operatörlere önemli tavsiyeler sunulacaktır. Bir girişimin azaltılmasına/kaldırılmasına yönelik operatörlere verilecek tavsiyeler şüpheli konum, saha ekipman kontrolü, Tilt açısı, yeni saha, parametrik optimizasyon, CPICH ve RS güç ayarı şeklindedir. Bu proje kapsamında literatürdeki eksikler göz önünde bulundurularak girişim türüne göre öznitelik mühendisliği, GAN modelleri ile gerçekçi veri seti üretimi, girişim türlerine göre sistem önerileri, girişim sınıflandırma problemindeki yapay zeka süreçlerine yönelik uçtan uca otomatize bir sistem tasarımı (MLOps) çalışmalar alana önemli katkılar sunacaktır.