Derin öğrenme ile yeni ürün tasarımı
New product design with deep learning
Yazar: SABİHA ÜNAL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA GÜRBÜZ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Dijitalleşmenin günümüz dünyasının her noktasına dokunması çoğu zaman endüstri ve endüstrinin geliştirilmesi amacıyla gerçekleştirilen projelerin doğurduğu fikirler ile hayata geçirilmiştir. Gerçekleştirilen projelerin birçoğunun temelinde Yapay Zekâ teknolojileri yer almaktadır. Yapay Zekâ, endüstrinin üretim, kalite, planlama gibi birçok alanında etkin faaliyetlerini gösterirken üretim öncesi tasarım konusunda da tasarımcılara destek olabilmektedir. Bu çalışma kapsamında Yapay Zekâ-Derin Öğrenme alt mimarilerinden olan Çekişmeli Üretici Ağ mimarisinin özel bir çeşidi olan Derin Evrişimli Çekişmeli Üretici Ağlar ile bir halı üretim firmasından elde edilen en çok talep edilen ürünlere ait görüntü verileri kullanılarak yeni ürün tasarımları üretilmesi amaçlanmıştır. Halı üreticisi firmadan elde edilen görüntüler ile model eğitimi gerçekleştirilmeden önce hazır bir veri seti ile Keras ve PyTorch olmak üzere iki farklı Python kütüphanesinin görüntü üretme performansları karşılaştırılmıştır. Sonuçta PyTorch Python kütüphanesinin görüntü üretmedeki performansının daha yüksek olduğu tespit edilmiş ve gerçek görüntüler ile inşa edilen model tekrarlanmıştır. Üretilen sentetik tasarımlar halı üreticisi firmaya sunulmuş ve üretim öncesi karmaşık ve stokastik bir süreç olan tasarım sürecinde tasarımcının rolünün tecrübeleri ve bilgi birikimi ile tasarım modellerine rehberlik eden bir konuma getirilmesi amaçlanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, Ürün Tasarımı, Çekişmeli Üretici Ağlar

Abstract:
The fact that digitalization touches every aspect of today's world has often been realized with the ideas of the industry and projects carried out for the development of the industry. On the basis of many of the projects realized is located Artificial Intelligence technologies. While Artificial Intelligence shows its effective activities in many areas of the industry such as production, quality and planning, and it can also support designers in pre-production design. Within the scope of this study, it is aimed to produce new product designs by using the image data of the most demanded products obtained from a carpet manufacturing company with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, which is a special variant of the Generative Adversarial Networks architecture, which is one of the Artificial Intelligence-Deep Learning sub-architectures. Before performing the model training with the images obtained from the carpet manufacturer company, the image generation performances of a ready-made data set and two different Python libraries, Keras and PyTorch, were compared. As a result, it was determined that the performance of the PyTorch Python library in generating images was higher, and the model built with real images was repeated. The synthetic designs produced were presented to the carpet manufacturer, and it was aimed to bring the role of the designer to a position that guides the design models with designer's experience and knowledge in the design process, which is a complex and stochastic process before production.
Keywords: Deep Learning, Product Design, Generative Adversarial Network