Hama doğumlu Suriyeli mühendis Talal El-Bekur, Türkiye’de matematik mühendisliği eğitimi alırken bir yandan inşaat sektöründe çalıştı, diğer yandan yazılıma yöneldi. Mısırlı ekip arkadaşı Abdullah Usame ile kurduğu “Felek” ekibiyle, insansız hava araçlarının uydu sinyallerine ihtiyaç duymadan konum ve hareketlerini tahmin etmesine yardımcı olan bir sistem geliştirerek TEKNOFEST 2026’da birincilik elde etti.
Ankara (SANA) – İnşaat sektöründe çalışırken eğitimini sürdüren ve daha sonra insansız hava araçları için yapay zekâ ve bilgisayarlı görüye dayalı bir sistem geliştiren Hama doğumlu Suriyeli mühendis Talal El-Bekur, matematik mühendisliği alanındaki uzmanlığından ve programlamaya duyduğu ilgiden yararlanarak Türkiye’de akademik kariyerini şekillendirdi.
El-Bekur, mekatronik mühendisliği dördüncü sınıf öğrencisi Mısırlı arkadaşı Abdullah Usame ile birlikte, insansız hava araçlarının hava görüntülerini analiz etmesine, konumunu ve hareketini uydu sinyallerine ihtiyaç duymadan tahmin etmesine yardımcı olan bir sistem geliştirmek amacıyla “Felek” ekibini kurdu.
Algoritmalar üzerinde aylarca çalışılması, veri toplanması ve sistemin test edilmesinin ardından ekip, Türkiye’de düzenlenen TEKNOFEST 2026 kapsamında gerçekleştirilen “Havacılıkta Yapay Zekâ” yarışmasında, Türkiye Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan‘ın katılımıyla birinciliği elde etti. Ekip, yarışmanın final aşamasına kalan onlarca takımı geride bıraktı.
Bu başarı yalnızca yarışma sonucuyla sınırlı kalmadı; aynı zamanda El-Bekur’un yapay zekâ uygulamaları ve otonom sistemler geliştirmek için bilgisini kullanmayı hedeflediği bilimsel kariyerinde önemli bir dönüm noktası oldu.
İnşaat işçiliğinden matematik mühendisliğine
El-Bekur, 2018’in başlarında Türkiye’ye geldi ve İstanbul’daki geçici Suriye okullarında eğitimine başladı. 2019’da lise eğitimini tamamladı. Bu dönemde eğitimini inşaat sektöründeki işiyle birlikte yürüttü. Üniversite giriş sınavına hazırlandığı süreçte ve üniversitedeki ilk yılında da çalışmaya devam etti.
El-Bekur, akademik eğitimini sürdürmenin yanı sıra İngilizcesini geliştirmek için de çaba gösterdi. İşte geçirdiği zamanı, yanında taşıdığı kağıtlara yazdığı kelime ve cümleleri gözden geçirmek için değerlendirdi.
El-Bekur, SANA’ya yaptığı açıklamada, “Üzerinde İngilizce terimler ve cümleler bulunan kağıtları işe yanımda götürüyor, iş sırasında bunları gözden geçirip ezberliyordum.” dedi.
İstanbul’daki Himma Gençlik Derneğinden burs alan El-Bekur, üniversitenin ikinci yılından mezuniyetine kadar eğitim masraflarını karşılayabildi. Üniversiteye giriş sürecini tamamladıktan sonra Yıldız Teknik Üniversitesine girdi ve burada matematik mühendisliği eğitimi aldı. El-Bekur, 2025 yılında Yıldız Teknik Üniversitesinden mezuniyetini tamamladı.
El-Bekur’un programlama ve yapay zekâya ilgisi lise yıllarında başladı. Matematiğin yapay zekâ algoritmalarının oluşturulmasında oynadığı rolü fark etmesi, onu ileri matematik, programlama ve matematiksel modellemeyi bir araya getirebileceği bir bölüm seçmeye yöneltti. Böylece matematik bilgisini mühendislik ve teknoloji alanındaki sorunların çözümünde kullanmayı amaçladı.
“Felek” ekibi: Matematik ve mekatroniğin birleşimi
El-Bekur’un akademik geçmişi, mekatronik mühendisliği öğrencisi Mısırlı arkadaşı Abdullah Usame ile “Felek” ekibini kurmasının temelini oluşturdu. Projede birbirini tamamlayan iki uzmanlık alanı bir araya geldi. El-Bekur algoritmaların tasarlanması, geliştirilmesi ve mühendislik problemlerinin çözümünde kullanılmasına odaklanırken Usame, geliştirilen çözümleri sistemin teknik bileşenleriyle bütünleştirmek üzerinde çalıştı.
Bu işbirliği, algoritmaların teorik boyutundan insansız hava araçları ve otonom hava sistemlerinin karşılaştığı bir sorunu çözmeye yönelik yazılım sistemi geliştirme aşamasına geçilmesini sağladı. Söz konusu sorun, GPS verilerinin bulunmadığı durumlarda çevrenin algılanması ile aracın konumunun ve hareketinin tahmin edilmesi olarak öne çıktı.
İnsansız hava araçları, konumlarını belirlemek ve hareketlerini yönlendirmek için birçok uygulamada GPS sinyallerinden yararlanıyor. Ancak bu sinyallerin kesilmesi veya karıştırmaya maruz kalması, araçların konumlarını doğru biçimde belirleme kabiliyetini sınırlayabiliyor. Bu nedenle konum ve hareket tahmini için alternatif yöntemler geliştirmek önemli bir teknik zorluk oluşturuyor.
“Felek” ekibi, uçağın çektiği görüntüleri analiz etmek, sahnedeki nesne ve unsurları tespit etmek ve art arda çekilen görüntüler arasındaki değişimlerden yararlanarak aracın hareketini ve konumunu tahmin etmek için yapay zekâ ve bilgisayarlı görü teknolojilerine odaklandı.
Hedeflerin küçük, uzak veya hareketli olması ya da gece ve gündüz arasındaki aydınlatma koşullarının değişmesi, bu görevleri daha da zorlaştırıyor. Bu nedenle sistemin geliştirilmesinde tek bir bilgi kaynağına dayanmak yerine nesne tespit algoritmalarının, hava görüntülerinin analizinin ve hareket tahmin yöntemlerinin bir arada kullanılması gerekti.
Sistemin eğitimi için 600 bin görüntü
Ekip, sistemi geliştirmeye yarışmanın gerekliliklerini inceleyip projeyi görevlere ayırarak başladı. Ardından her görev için uygun algoritmaları araştırdı. Nesne tespiti ve hava görüntülerinin analizi alanında derin öğrenme ve bilgisayarlı görü tekniklerini kullanan iki mühendis, otomobiller, araçlar ve insanlar dahil çeşitli hedeflere ait yaklaşık 600 bin görüntüden oluşan bir veri tabanıyla modeli eğitti.
Ancak uygun verilerin temin edilmesi, karşılaşılan en önemli zorluklardan biri oldu. Bunun nedeni, modelin insansız hava araçlarının bakış açısından sahneleri anlamayı öğrenmesinde kullanılabilecek hava görüntülerinin sınırlı olmasıydı.
Bu sorunu aşmak için ekip, farklı ortamlarda ve güzergâhlarda ek hava görüntüleri toplamak üzere kendisine ait bir insansız hava aracı kullandı. Ayrıca algoritmaların art arda çekilmiş görüntüleri analiz etme, belirlenen hedefleri tespit etme ve aracın hareketindeki değişimleri tahmin etme kabiliyetini sınamak amacıyla kayıtlı uçuş güzergâhlarından yararlandı.
Amaç yalnızca modeli nesneleri tanıyacak şekilde eğitmek değil, aynı zamanda art arda çekilen görüntülerden yararlanarak aracın hareketini tahmin edebilen bir sistem geliştirmekti. Bu kapsamda, GPS verilerinin bulunmadığı durumlarda dahi aracın irtifasındaki ve yönündeki değişimlerin, ayrıca bir konumdan diğerine hareketinin belirlenmesi hedeflendi.
Algoritmaların geliştirilmesinin yanı sıra proje, sistemin hedefleri tespit etme, güzergâhları analiz etme ve farklı sahnelerle başa çıkma kabiliyetini doğrulamak için görüntü verileri üzerinde tekrarlanan testler yapılmasını gerektirdi. Bu denemeler, yarışma kapsamındaki değerlendirme aşamasına geçilmeden önce gerekliydi.
2 bin 918 takım arasından birincilik
“Felek” ekibi, TEKNOFEST kapsamında düzenlenen “Havacılıkta Yapay Zekâ” yarışmasına katıldı. Yarışmada belirli bir teknik soruna yönelik çözümler sunuluyor ve katılımcı ekiplerin geliştirdiği sistemlerin performansları karşılaştırılıyor.
El-Bekur’un verdiği bilgiye göre yarışmanın ilk aşamalarına 2 bin 918 takım başvurdu. Bu takımlardan 450’si ilk rapor aşamasına ulaştı. Ardından 250 takım bu aşamayı geçerken 35 takım finale kaldı.
Final aşaması, 18-20 Eylül 2026 tarihleri arasında Türkiye’nin Diyarbakır kentinde üç gün boyunca sürdü. Bu süre içinde ekipler geliştirdikleri sistemleri art arda yapılan testlere tabi tuttu. Sonuçların birkaç gün sonra açıklanmasıyla “Felek” ekibi yarışmada birinci oldu.
Testler, ekibin kendi insansız hava aracıyla doğrudan uçuş gerçekleştirmesinden farklı bir yöntemle yapıldı. Önceden kaydedilmiş insansız hava aracı güzergâhları kullanıldı. Organizasyon komitesi, GPS verileri çıkarılmış uçuş görüntülerini ve önceden belirlenmiş hedefleri ekibe sundu. Ekip de uydu sinyallerine dayanarak gerçek uçuş güzergâhını bilmeden, görüntüleri analiz etme ve aracın hareketini tahmin etme kabiliyetini sınamak için geliştirdiği sistemi bu veriler üzerinde çalıştırdı.
El-Bekur, sistemin videoyu art arda gelen karelere ayırarak çalıştığını, ardından her kareyi analiz edip sonraki karelerle karşılaştırdığını belirtti. Görüntüler arasındaki değişimlerden hareketle sistem, aracın nasıl hareket ettiğini; yükselip yükselmediğini, alçalıp alçalmadığını ya da sağa veya sola hareket edip etmediğini mevcut görsel bilgilerden yararlanarak tahmin etmeye çalışıyor.
Test günlerinde komite ekibe önceden kaydedilmiş dört uçuş güzergâhı sundu. İlk gün bir, ikinci gün iki ve üçüncü gün bir güzergâh verildi. Ekipten, geliştirdiği sistemi her güzergâhta çalıştırması ve konum belirleme verileri olmadan görüntüleri analiz etme ve gerekli bilgileri çıkarma kabiliyetini takip etmesi istendi.
Ekibin proje geliştirme sırasında yaptığı testler ise dizüstü bilgisayar üzerinden gerçekleştirildi. Bu testlerde farklı kaynaklardan toplanan veriler ve kayıtlı uçuş güzergâhları kullanıldı; algoritmaların tespit kabiliyetini ölçmek için belirli hedefler tanımlandı. Böylece her denemede insansız hava aracını uçurmak gerekmedi. Yazılım, kaydedilmiş görüntü ve videolar üzerinde test edilerek nihai yarışmaya katılmadan önce performansı değerlendirilebildi.
El-Bekur’a göre elde edilen sonuç, yalnızca teknik bir fikir için kazanılmış bir ödül değildi. Bu başarı; algoritmaların seçilmesi, verilerin toplanması, modelin eğitilmesi, sistemin kayıtlı güzergâhlarda çalıştırılması ve otonom havacılık alanındaki gerçek zorluklarla başa çıkma kabiliyetinin değerlendirilmesi gibi birbirini izleyen çalışma aşamalarının ürünüydü.
Türkiye Cumhurbaşkanının katılımıyla Şanlıurfa’da ödül töreni
“Felek” ekibinin birinciliğinin açıklanmasının ardından Türkiye’nin Şanlıurfa kentinde, Türkiye Cumhurbaşkanı’nın katıldığı bir etkinlikte ödül töreni düzenlendi. Bu tören, yarışmaya ilk kez katılan ve birinciliğe ulaşan El-Bekur ile Usame’nin deneyiminde önemli bir aşama oldu.
Bu başarı, belirli bir teknik soruna çözüm geliştirmekle başlayan; araştırma, deneme ve performans değerlendirme aşamalarından geçerek final yarışmasına ve ödül törenine ulaşan bir süreci yansıtıyor. Ayrıca ekibe, aynı sorun üzerinde çalışan diğer takımlarla ortak ölçütler çerçevesinde rekabet ederek projesini sınama fırsatı sundu.
Yapay zekâda daha geniş uygulamalara doğru
El-Bekur, yapay zeka alanındaki bilimsel ve mesleki kariyerini sürdürmeyi, özellikle otonom sistemler, robotik ve havacılık uygulamalarına odaklanmayı hedefliyor. “Felek” ekibi de çalışmalarının kapsamını genişletmeyi ve yapay zeka ile otonom hava sistemleri alanlarında faaliyet gösteren teknoloji şirketleri ve araştırma kurumlarıyla işbirliği yapmayı amaçlıyor.
El-Bekur, ekiple yürüttüğü çalışmanın matematik mühendisliği eğitimi sırasında edindiği bilgileri pratik bir mühendislik probleminin çözümünde kullanmasını sağladığını belirtti. Deneyiminin, teorik bilgiyle uygulamalı testleri bir araya getirmenin ve farklı uzmanlık alanları arasında işbirliği yapmanın bütünlüklü bir proje geliştirmedeki önemini gösterdiğini ifade etti.
Suriyeli gençlere mesajında bilgiye erişimin artık geniş ölçüde mümkün olduğunu vurgulayan El-Bekur, “Bugün bilim artık kimsenin tekelinde değil. Basit bir bilgisayar ve internet bağlantısıyla insan, geçmişte yalnızca büyük kurumların erişebildiği çok büyük miktarda bilgiye ve eğitim kaynağına ulaşabiliyor.” dedi.
El-Bekur, gençleri ideal koşulların oluşmasını beklemeden ellerindeki imkânlarla çalışmaya başlamaya ve öğrenip kendilerini geliştirmeyi sürdürmeye çağırdı. Suriyeli gençlerin edindikleri bilgi ve deneyimi Suriye’nin inşasına ve gelişimine katkıda bulunmak için kullanabilmelerini umduğunu dile getirdi.
TEKNOFEST, Türkiye’nin teknoloji ve inovasyon alanındaki önde gelen etkinliklerinden biri olarak kabul ediliyor. Festival, yapay zeka, havacılık, otonom sistemler ve robotik gibi alanlarda yarışmak üzere her yıl öğrenci, mühendis ve araştırmacı ekiplerini bir araya getiriyor.
Festival, modern teknolojilerin geliştirilmesini desteklemeyi ve bilimsel fikirlerin uygulamalı çözümlere dönüştürülmesini teşvik etmeyi amaçlıyor. Bu doğrultuda düzenlenen yarışma ve testler, katılımcı projelerin performansını ve gerçek teknik zorlukları çözme kabiliyetini ölçüyor.
Mühendis El-Bekur’un Mısırlı arkadaşıyla kurduğu “Felek” ekibinin 2026 yılında düzenlenen “Havacılıkta Yapay Zeka” yarışmasında birincilik elde etmesi, insansız hava araçları ve otonom hava sistemlerinin geliştirilmesinde yapay zeka ve bilgisayarlı görü kullanımının yaygınlaşması çerçevesinde öne çıkıyor. Bu gelişme özellikle uydu tabanlı konum belirleme sistemlerinin sinyallerinden yararlanılamayan durumlarda görüntü analizine dayanarak konum ve hareket tahmini yapılmasını sağlayan teknolojilerin önemini ortaya koyuyor.
Y.K/M.A
