KAYA ERYILMAZ
Anasayfa Albüm Blog Çalışmalar
TR | EN
Tümü Proje Yayın Döküman
Explainable Latent-Space and Anomaly-Sensitive Learning for Thermodynamic Crystal Stability Prediction
Yayın

Explainable Latent-Space and Anomaly-Sensitive Learning for Thermodynamic Crystal Stability Prediction

2026
Bu çalışma kapsamında,10.000 kristal malzemeden oluşan geniş bir veri seti üzerinde; Graph Neural Networks (GNN), Crystal Graph Convolution…

Yayına Git →
Investigating Tree-Based Models Across Positive–Unlabeled Learning Frameworks for Crystal Synthesizability Prediction
Yayın

Investigating Tree-Based Models Across Positive–Unlabeled Learning Frameworks for Crystal Synthesizability Prediction

2026
Malzeme veri tabanlarındaki kristal yapıların büyük çoğunluğu teorik olarak üretilmiş olup deneysel olarak sentezlenip doğrulanmamıştır. B…

Yayına Git →
Hybrid Graph–Machine Learning Framework for Accurate and Interpretable Band Gap Prediction
Yayın

Hybrid Graph–Machine Learning Framework for Accurate and Interpretable Band Gap Prediction

2026
Yarı iletken ve enerji malzemelerinde kritik bir parametre olan elektronik bant aralığının (band gap) tahmini, açık kaynak veritabanlarında…

Yayına Git →
Tubitak 2209a - Yıldız Spektral Sınıflandırması İçin Çok Kanallı Görüntü Tabanlı Hibrit Model
Proje

Tubitak 2209a - Yıldız Spektral Sınıflandırması İçin Çok Kanallı Görüntü Tabanlı Hibrit Model

2026
SDSS (Sloan Digital Sky Survey) veri tabanından elde edilen çok bantlı (U, G, R, I, Z) fotometrik veriler ve RGB görüntüler kullanılarak ge…

Projeyi İncele →

KAYA ERYILMAZ

İletişim

  • E-posta: kayaeryilmaz18@gmail.com
  • LinkedIn
  • GitHub

© 2026 Kaya Eryılmaz. Tüm hakları saklıdır.