“ENLIGHT-AI” Projesine Ufuk Avrupa'dan Büyük Destek

Boğaziçi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü öğretim üyesi ve İş Analitiği Araştırma Merkezi (JEDI- Center for Joint Excellence in Digital Innovation) Müdürü Doç. Dr. Yavuz Acar’ın koordinatörlüğünü yürüttüğü “ENLIGHT-AI” projesi, Avrupa Birliği Ufuk Avrupa Programı kapsamında hibe almaya hak kazandı.

“ENLIGHT-AI” Projesine Ufuk Avrupa'dan Büyük Destek

Avrupa Birliği’nin araştırma ve inovasyon çerçeve programı Ufuk Avrupa (Horizon Europe) bünyesindeki WIDERA Twinning 2026 çağrısının sonuçları açıklandı. Yaklaşık 160 uluslararası başvurunun değerlendirildiği ve rekabetin son derece yüksek olduğu çağrı kapsamında, Türkiye’den yalnızca 10 proje hibe almaya hak kazandı. Boğaziçi Üniversitesi’nin ana koordinatör olarak yer aldığı “ENLIGHT-AI” projesi, bu elemeyi başarıyla geçerek uluslararası alanda önemli bir başarıya imza attı.

Proje kapsamında Boğaziçi Üniversitesi bünyesindeki Joint Excellence in Digital Innovation Research Centre (JEDI) ile Boğaziçi Center for Targeted Therapy Technologies (Boğaziçi CT³), Avrupa’nın alanında öncü araştırma kurumları olan Instituto Tecnológico de Aragón (İspanya), Radboud University Medical Center (Hollanda) ve KU Leuven (Belçika) ile yakın işbirliği içerisinde çalışacak. Ayrıca MESS Teknoloji Merkezi, yapay zekâ mühendisliği, veri yönetimi, tekrarlanabilir veri iş akışları ve teknolojilerin gerçek kullanım ortamlarına aktarılması süreçlerine katkı sağlayacak.

Nörodejeneratif Hastalıkların Teşhisinde “Yapay Zekâ” Dönemi

Tam adı “ENLIGHT-AI: Twinning for Excellence in the Application of Unbiased Artificial Intelligence for the Investigation, Diagnosis, and Treatment of Neurodegenerative Diseases” olan proje; Alzheimer ve Parkinson gibi nörodejeneratif hastalıkların araştırılması, erken teşhisi ve kişiselleştirilmiş tedavi süreçlerinde yapay zekâ teknolojilerinin kullanılmasına odaklanıyor.

Projenin temel amacı, nörodejeneratif hastalıkların araştırılması, erken tanısı ve tedavisinde kullanılan yapay zekâ ve makine öğrenmesi yöntemlerinin önyargılardan arındırılmış (unbiased), güvenilir ve açıklanabilir şekilde geliştirilmesini sağlayacak bilimsel mükemmeliyet ekosistemini oluşturmak. Proje kapsamında araştırmacı eğitimleri, uluslararası araştırmacı değişimleri, yaz ve kış okulları, uzman ziyaretleri, araştırma yönetimi kapasitesinin geliştirilmesi ve Avrupa'nın önde gelen araştırma merkezleriyle sürdürülebilir stratejik işbirlikleri gerçekleştirilecek. Ayrıca çok modlu görüntüleme verilerini kullanan yeni nesil yapay zekâ araçları geliştirilerek bunların klinik ve preklinik ortamlarda doğrulanması hedefleniyor.

Sağlık verilerinde algoritma kaynaklı sapmaları ve önyargıları ortadan kaldırmayı hedefleyen çalışma, yapay zekânın tıp dünyasındaki güvenilirliğini ve klinik karar destek süreçlerindeki verimliliğini en üst seviyeye çıkarmayı amaçlıyor.

Disiplinlerarası Yapay Zekâ Çalışmalarına Güçlü Katkı

Boğaziçi Üniversitesi’nin liderliğinde yürütülecek olan uluslararası konsorsiyumda toplam beş akademik ve sanayi kuruluşu yer alıyor. Projede Türkiye Metal Sanayicileri Sendikası (MESS) da stratejik proje ortağı olarak yer alarak sanayi-akademi işbirliğinin güçlendirilmesine katkı sağlayacak.

Konsorsiyum bünyesinde Türkiye’deki iki yararlanıcı kuruma (Boğaziçi Üniversitesi ve MESS) toplam 779.875 euro tutarında hibe desteği aktarılacak. Fon; akademik değişim programları, kapasite geliştirme faaliyetleri, disiplinler arası ortak araştırmalar ve yapay zekâ mükemmeliyet ağlarının kurulması amacıyla kullanılacak.

Yapay zekâ ve iş analitiği alanındaki araştırmalarıyla tanınan Doç. Dr. Yavuz Acar liderliğinde yürütülecek çalışma, Boğaziçi Üniversitesi’nin veri bilimi ve yapay zekâ alanındaki disiplinlerarası yetkinliğini tıp ve nörobilim alanıyla buluşturması açısından da kritik önem taşıyor.

ENLIGHT-AI projesi, Boğaziçi Üniversitesi’nin yapay zekâ, biyomedikal görüntüleme ve hedefe yönelik tedavi teknolojileri alanındaki uluslararası görünürlüğünü artırırken, Türkiye'nin Horizon Europe Widening Programı kapsamındaki araştırma mükemmeliyeti kapasitesine de önemli katkılar sağlayacak.