“enerji” için sonuçlar

Buluş, Türk Telekom?un 5G ve ileri nesil mobil ağ altyapılarında trafik yoğunluğu tahmini ve dinamik kaynak yönetimi amacıyla kullanılan, baz istasyonları ve çekirdek ağdan toplanan anlık verileri analiz ederek oluşabilecek tıkanıklıkları önceden tahmin eden ve ağ kaynaklarını otomatik olarak yeniden dağıtan, bu sayede kullanıcılar için daha düşük gecikme süresi ve daha kararlı bağlantı kalitesi sağlayan ve operatör tarafında verimlilik ve enerji tasarrufu elde edilmesini sağlayan Yapay Zeka Destekli 5G Ağ Yoğunluğu Tahmin ve Yönetim Sistemi ile ilgilidir. TR 2025 019265 A2

Buluş, özellikle telekomünikasyon altyapı sistemlerinde yer alan menhollerde (yeraltı erişim odaları, kablo bağlantı noktaları, fiber optik hat erişim kutuları vb.) kullanılmak üzere tasarlanmış olan, menhol kapağı (1) üzerine entegre edilmiş güneş paneli (3), enerji depolama birimi (batarya) (6) ve LED aydınlatma elemanlarından

Buluş, LoRa ve 5G altyapılarının aynı spektrum ekosisteminde çakışmasız, enerji verimli ve çevresel etkisi düşük şekilde çalışmasına olanak tanıyan bir protokoldür. TR 2025 019094 A2

Buluş, mevcut haberleşme sistemlerinde kullanılan büyük ve karmaşık modellerin yüksek hesaplama maliyetleri, enerji tüketimi, düşük güncelleme hızı ve haberleşme verilerine özgü senaryoları doğru öngörememe gibi teknik problemlerin ortadan kaldırılmasını sağlayan, küçük dil modeli (SLM) tabanlı yapay zekâ algoritmalarını kullanarak haberleşme verilerinin analizine dayalı bir projeksiyon ve senaryo üretim sistemi ile ilgilidir. TR 2025 019079 A2

Buluş, karasal altyapının (örneğin mevcut baz istasyonlarının) hasar gördüğü veya elektrik kesintileri nedeniyle çalışamaz hâle geldiği ekstrem deprem senaryoları için tasarlanmış, kesintiye uğrayan mobil iletişimi hızla ve uzun süreli olarak yeniden tesis etmek üzere, hava iletken kablosu (3) vasıtasıyla bir baz istasyonu modülüne (4) güç sağlayan, bahsedilen hava iletken kablosu (3) vasıtasıyla üretilen elektriği bir yer kontrol istasyonuna (5) ileten, bahsedilen yer kontrol istasyonunda (5) bulunan enerji depolama birimi (6) vasıtasıyla rüzgârın azaldığı anlarda sistemin kesintisiz çalışması için üretilen fazla enerjiyi depolayan ve bahsedilen yer kontrol istasyonu (5) vasıtasıyla çekirdek ağ (core network) bağlantısını sağlayan elektrik üreten uçurtma sistemidir. TR 2025 019037 A2

Buluş, 6G haberleşme ağlarının otonom yönetimi ve bakım süreçleri alanında kullanılan, ağ bileşenlerinin (baz istasyonları, sensörler, kenar düğümler) çalışma durumlarını sürekli izleyerek olası arızaları önceden tahmin eden ve otomatik onarma (self-healing) işlemini başlatan, bilgi işlem gücü ihtiyacını azaltan, enerji verimliliğini artırılan, arıza tahmin ve onarma işlemleri edge cihazlarda veya yerel baz istasyonlarında gerçekleştirilen, öğretmen-öğrenci yapay zekâ mimarisi kullanan, çok modlu (trafik, güç, sıcaklık, sinyal, çevresel faktör) veriler üzerinden arıza tahmini yapan, öğretmen modelin geçmiş ağ kayıtlarından ve operasyonel verilerden öğrenilen karmaşık arıza örüntülerini öğrenci modellere aktaran, öğrenci modelin edge cihazlarda gerçek zamanlı olarak çalışarak olası arıza belirtilerini tespit eden, arıza gerçekleşmeden önce önleyici aksiyonlar alan, gerekirse parametreleri yeniden ayarlar veya onarım sürecini başlatan, arızaların etkisini en aza indirerek hem ağ sürekliliğini koruyan hem de insan müdahalesi olmadan arıza tahmin ve onarma işlemleri gerçekleştiren 6G tabanlı otonom ağlarda yapay zekâ destekli arıza tahmin ve kendi kendini onarma sistemi ile ilgilidir. TR 2025 019031 A2

Buluş, 6G haberleşme ağlarında enerji verimli trafik yönetimi ve yük dengeleme sağlayan bir sistem ile ilgilidir. TR 2025 018901 A2

Buluş, güneş enerjisini birincil güç kaynağı olarak kullanan, kendi enerjisini üretebilen ve haberleşme performansını çevresel koşullara göre optimize eden otonom telekomünikasyon modüllerinden oluşan bir iletişim ağı ile ilgilidir. TR 2025 018889 A2

Buluş, OTFS ve LLM ajanlarını entegre ederek, dinamik kablosuz iletişim ortamlarında daha adaptif, güvenilir ve verimli bir iletişim sistemi sağlamaktadır. LLM ajanları, kanal koşullarını tahmin etmek, zaman-gecikme alanındaki kaynak tahsisini optimize etmek, parazitleri yönetmek ve enerji verimliliğini optimize etmek için kullanılır. Bu, gelecekteki kablosuz iletişim sistemlerinin performansını önemli ölçüde artırabilecek yenilikçi bir yaklaşımdır. TR 2025 018284 A2

Buluş, bağlamsal veri toplayıcı (1) vasıtasıyla, sinyal sinyal gücü, uygulama, batarya ve davranış verisinin toplanması ve yapay zeka karar motoruna (2) iletilmesi, bahsedilen verilerin, yapay zeka karar motoru (2) tarafından gerçek zamanlı işlenerek ve uygulamaya özgü tüketim karakterini saklayan enerji profili veritabanındaki

Bu buluş, telekomünikasyon sektöründe, özellikle saha teknisyenlerinin ve altyapı personelinin eğitimi için kullanılan, karma gerçeklik destekli telekom altyapı eğitim sistemi (1) ile ilgilidir. Sistem (1), karma gerçeklik teknolojileri sayesinde fiber optik kurulum, enerji altyapısı yönetimi, baz istasyonu arızaları gibi teknik konularda sanal ve uygulamalı eğitim ortamı sunarak çalışanların bilgi ve tecrübe seviyesini artırmayı hedeflemektedir. TR 2025 018139 A2

Buluş, 6G iletişim altyapılarında yüksek mobiliteye sahip cihazların, örneğin sürücüsüz araçlar, dronlar ve artırılmış gerçeklik terminalleri, yoğun ağ ortamlarında bağlandığı senaryolarda, hizmet kalitesini garanti ederken aynı zamanda enerji verimliliğini de sağlar. Söz konusu sistem; 6G Makine-Türlü Haberleşme (mMTC), Ultra Güvenilir ve Düşük Gecikmeli İletişim (URLLC), hava- uzay-yer entegrasyonuna dayalı 3 boyutlu hücresel ağ mimarileri, akıllı fabrika, maden ve liman gibi dikey endüstriyel uygulamalar ile yeşil iletişim protokolleri kapsamında enerji tasarruflu yönlendirme gibi kullanım alanlarında etkin çözümler sunmaktadır. TR 2025 018063 A2

Buluş, 6G (altıncı nesil) mobil haberleşme sistemleri ve ileri düzey kablosuz iletişim ağları alanında kullanılmak üzere geliştirilen, yapay zeka destekli enerji verimli 6G adaptif hüzmeleme yöntemi ile ilgilidir. TR 2025 017750 A2

Buluş, veri merkezlerinde kullanılmak üzere geliştirilen, güç dağıtımı, kablo yönetimi, fiziksel erişim ve termal zonlamayı birbirinden bağımsız hale getirerek sistem güvenliğini, yönetilebilirliği ve enerji verimliliğini arttıran, modüler, izole edilebilir ve çok bölmeli bir veri merkezi kabineti ile ilgilidir. TR 2025 017356 A2

Buluş, enerji depolama sistemlerinde kullanılan lityum iyon bataryaların termal runaway (termal kaçak) kaynaklı yangın risklerinin erken tespiti, lokalize edilmesi, bastırılması ve yeniden alevlenmesinin önlenmesi amacıyla geliştirilen, çok katmanlı, entegre yangın önleme ve bastırma sistemi ile ilgilidir. TR 2025 017183 A2

Buluş, veri merkezleri, sunucu altyapısı ve bulut servis sağlayıcılarının altyapı yönetimi alanında kullanılan, özellikle depolama, işlemci gücü, bellek ve ağ kaynaklarının kullanım durumlarına göre yapay zeka destekli bir sistem ile kaynakların dinamik olarak yeniden tahsis edilmesi ve enerji verimliliğinin artırılmasını sağlayan sistem ile ilgilidir. TR 2025 017077 A2

Buluş, 6G haberleşme altyapılarında Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) tabanlı adaptif hüzme (beamforming) yönetimi için kullanılmak üzere, öğretmen-öğrenci yapay zekâ mimarisi kullanarak RIS panellerinin adaptif beamforming kararlarını gerçek zamanlı olarak yöneten bir sistem ile ilgilidir. Öğretmen model, geniş veri setleri üzerinde kanal davranışlarını öğrenirken; knowledge distillation ile elde edilen öğrenci modeller, RIS panellerine entegre edilerek düşük enerji tüketimi ve hızlı çıkarım sağlar. Bu sayede anlık kanal koşullarına uyum sağlanır, sinyal kaybı azalır ve çok kullanıcılı senaryolarda kapsama alanı optimize edilir. Sistem, mevcut çözümlere göre daha düşük maliyet, yüksek verimlilik ve güvenlik sunarak 6G altyapısının performansını artırır. TR 2025 016329 A2

Mobil haberleşme altyapılarında (özellikle 5G baz istasyonlarında) enerji tüketiminin yapay zekâ tabanlı olarak optimize edilmesi alanında kullanılan, Edge-AI tabanlı, dağıtık öğrenme yeteneğine sahip bir enerji optimizasyon platformu (TRAFAI) olup, özelliği; yerel trafik yoğunluğunu öğrenen, enerji optimizasyonu için karar üreten Edge-AI trafik analiz modülü (1), düşük işlem gücüyle yerel öğrenme sağlayan TinyML modeli

Buluş, mobil şebekelerde enerji farkındalıklı QoS sağlayan bir sistem ve yöntem ile ilgilidir. TR 2025 016057 A2

Buluş, 5G baz istasyonlarının (gNB) gereksiz yere enerji harcamasını önlemek için geliştirilmiş bir "akıllı uyku" sistemi ile ilgilidir. TR 2025 015558 A2

Buluş, kablosuz haberleşme teknolojileri ve telekomünikasyon alanında kullanılan, özellikle GSM, LTE/5G, WiFi, IoT ve uydu ağlarının aynı cihazda birlikte kullanıldığı hibrit iletişim sistemlerinde kesintisiz bağlantı ve enerji verimliliği sağlamak amacıyla geliştirilen dinamik hibrit ağ GSM-uydu-WiFi-IoT için yapay zeka yönlendirme katmanı ile ilgilidir. TR 2025 015527 A2

Buluş, mobil operatörler, akıllı şehir altyapıları, yoğun veri kullanan IoT cihazlar, otonom araçlar, AR/VR uygulamaları veya mobil geniş bant kullanıcıları için geliştirilen, enerji verimliliği yüksek, düşük gecikmeli, kullanıcı odaklı bir bağlantı kalitesi sunmak üzere 6G mobil iletişim teknolojileri kapsamında baz istasyonlarının, kullanıcıların gerçek zamanlı veri ihtiyacına ve mobilite desenlerine göre yapay zekâ destekli yönlendirilmiş enerji sinyalleri (beamforming) ile hizmet vermesini sağlayan yapay zekâ destekli dinamik enerji odaklama sistemidir. TR 2025 013241 A2

Buluş, veri merkezlerinin kesintisiz enerji altyapısında kullanılan statik transfer anahtarların senkronizasyonunu sağlayan bir sistem ve yöntem ile ilgilidir. Birincil kaynak (1) ve ikincil kaynak (2) üzerine konumlandırılan enerji analizörü (3) ve faz farkı ölçer (4) ile her iki kaynağın (1, 2) gerilim, faz farkı ve frekansları ölçülür. Kaynaklardan (1, 2) ölçülen gerilim, faz farkı ve frekans verileri PLC?ye (5) aktarılır. PLC (5), ölçülen değerler tolerans değerleri içerisindeyse kaynaklardaki (1, 2) enerjileri doğrudan statik transfer anahtarına (7) aktarır. PLC (5), ölçülen değerlerin tolerans değerleri dışarında olduğuna karar verirse kaynaklardaki (1, 2) enerjiyi invertörden (6) geçirerek birincil kaynağın (1) ve ikincil kaynağın (2) senkron olmasını sağlar. Kaynaklar (1, 2) senkron olduktan sonra statik transfer anahtarına (7) aktarılır. TR 2025 013069 A2

Buluş, çok katmanlı kablosuz iletişim sistemlerinde bağlantı kararlılığını ve geçiş yönetimini kolaylaştıran, özellikle mobil cihazların, IoT sistemlerinin ve yüksek hızlı hareketli platformların farklı ağ türleri arasında (Wi- Fi, LTE, 5G, LEO Uydu, LoRaWAN vb.) bağlantı kalitesi, enerji tüketimi, sinyal gücü ve güvenlik parametrelerine göre en uygun ağı seçmesini ve ağlar arasında sorunsuz geçiş yapmasını sağlayan yapay zeka destekli çok katmanlı ağ stabilizasyon sistemi ile ilgilidir. TR 2025 012274 A2

Buluş, yüksek kapasiteli enerji tüketimi olan sunucularda ve data erişimi için kullanılan SFP (Small Form-factor Pluggable) cihazlarında etkin ve verimli soğutma sağlayan bir soğutma sistemi ile ilgilidir. TR 2025 011360 A2