DeepSETI, dünya dışı yaşam araştırmalarına derin öğrenme tekniklerini entegre eden bir projedir. Bu çalışma, radyo sinyallerini analiz ederek anomalileri tespit etmeyi ve potansiyel olarak dünya dışı kaynaklardan gelebilecek sinyalleri sınıflandırmayı amaçlamaktadır.
SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence) araştırmaları, genellikle radyo astronomi verilerinden anomali tespiti üzerine kuruludur. DeepSETI projesi, derin öğrenme modelleri kullanarak bu verileri analiz etmeyi ve olası anomalileri belirlemeyi hedefler.
- Veri Kaynağı: Open Berkeley'nin Breakthrough Listen veri setleri
- Özellik Çıkarma: FFT (Fourier Transform), Mel Spectrogram, Wavelet Dönüşümü
- Derin Öğrenme Modelleri: CNN, LSTM, Transformers
- Değerlendirme Metrikleri: Doğruluk, ROC-AUC, F1-Score, Precision-Recall
Sorularınız için: nil.uzunoglu@std.yildiz.edu.tr adresinden ulaşabilirsiniz.