Two of our important research studies from the ESOGU ASRLAB have been accepted at the ASYU 2024.
[TR]
🔔 Önemli Bir Başarı: ESOGU Autonomous Systems & Reliability Laboratory olarak iki önemli araştırma çalışmamızın ASYU 2024 – Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Konferansı'na kabul edildiğini duyurmaktan memnuniyet duyuyoruz.
İlk çalışmamız, "White Box Testing Module for Evaluation of Transformers-Based DNNs" başlığı altında sunulmuştur. Bu araştırma, Gökhan Çetiner, Cem Bağlum ve Doç. Dr. Uğur Yayan, Ph.D. tarafından yürütülmüş olup, SUIT - Sustainable Urbanization Through Innovative Technologies Platform projesi kapsamında İP 6.4 içerisinde gerçekleştirilmiştir. The Center for Intelligent Systems Applications Research (CISAR) bünyesinde gerçekleştirilen bu çalışma, derin sinir ağlarının beyaz kutu test modülü ile değerlendirilmesini hedeflemektedir.
İkinci çalışmamız, TÜBİTAK 2209-B kapsamında yürütülen “Yapay Zeka Tabanlı Çoklu Dil Desteği Olan Yazılım Testi Oluşturma ve Koşturma Platformu Geliştirilmesi” projesinin bir çıktısı olarak elde edilmiştir. CISAR bünyesinde yürütülen bu proje, proje yürütücüsü Metin KONUK, akademik danışman Doç. Dr. Uğur Yayan, Ph.D. ve sanayi danışmanı Cem Bağlum tarafından gerçekleştirilmiştir. "Evaluation of Large Language Models for Unit Test Generation" başlığı ile kabul edilen bu araştırma, büyük dil modellerinin birim test oluşturma süreçlerindeki etkinliğini incelemeyi amaçlamaktadır.
[EN]
🔔 A Significant Achievement: We are pleased to announce that two of our important research studies from the ESOGU Autonomous Systems & Reliability Laboratory have been accepted at the ASYU 2024 Conference.
Our first study, presented under the title "White Box Testing Module for Evaluation of Transformers-Based DNNs," was conducted by Gökhan Çetiner, Cem Bağlum, and Assoc. Prof. Uğur Yayan, Ph.D.. This research, carried out within the scope of the SUIT - Sustainable Urbanization Through Innovative Technologies Platform project as part of IP 6.4, aims to evaluate deep neural networks using a white box testing module. The study was conducted under the auspices of The Center for Intelligent Systems Applications Research (CISAR).
Our second study was produced as an outcome of the project titled “Development of an AI-Based Software Testing Platform with Multilingual Support” conducted under the TÜBİTAK 2209-B. This project was also carried out under CISAR, with project director Metin KONUK, academic advisor Assoc. Prof. Uğur Yayan, Ph.D., and industry advisor Cem Bağlum. Accepted under the title "Evaluation of Large Language Models for Unit Test Generation," this research aims to investigate the effectiveness of large language models in the unit test generation process.
