Latest update: Son güncelleme:

Origemus – Independent Research Initiative Origemus – Bağımsız Araştırma Girişimi

Strategic Intelligence for Complex Decision Systems Karmaşık Karar Sistemleri İçin Stratejik Zekâ

Build better decisions — faster and with fewer assumptions.
Explore ready-to-use models, demos, and publishable research outputs in: game theory, AI, and optimization.
Daha iyi kararlar üret — daha hızlı ve daha az varsayımla.
Oyun teorisi, yapay zekâ ve optimizasyon alanlarında hazır modeller, demolar ve yayın çıktıları keşfet.

Updated continuously via Highlights and curated in Publications. Gündem üzerinden sürekli güncellenir, Yayınlar kısmında derlenir.

At the intersection of theory, data, and practice Teori, veri ve uygulamanın kesişiminde

Our work combines game-theoretic reasoning, AI and machine learning, and optimization to build decision frameworks that are mathematically sound, implementable, and explainable. We explore applications across UAV coordination, energy & sustainability, portfolio models, e-commerce strategy, and behavioral decision systems. Çalışmalarımız; oyun teorisi temelli düşünme, yapay zekâ ve makine öğrenmesi ile optimizasyonu birleştirerek matematiksel olarak sağlam, uygulanabilir ve açıklanabilir karar çerçeveleri kurar. UAV koordinasyonu, enerji & sürdürülebilirlik, portföy modelleri, e-ticaret stratejileri ve davranışsal karar sistemleri gibi alanlarda uygulamalar geliştiririz.

Three Research Pillars Üç Ana Araştırma Sütunu

Game Theory & Strategic Systems Oyun Teorisi & Stratejik Sistemler

We examine how multiple decision-makers interact, cooperate, or compete. Using game theory, we design models that capture incentives, strategies, and equilibria in markets, networks, and complex systems. Birden fazla karar vericinin nasıl etkileştiğini, işbirliği yaptığını veya rekabet ettiğini inceliyoruz. Oyun teorisini kullanarak piyasalardaki, ağlardaki ve karmaşık sistemlerdeki teşvikleri, stratejileri ve dengeleri modelleyen yapılar tasarlıyoruz.

AI & Machine Learning for Real-World Data Gerçek Dünya Verileri İçin Yapay Zekâ & Makine Öğrenmesi

We develop and compare ML models that learn from real or realistic data—classification, forecasting, reinforcement learning, and surrogate models. Our priorities are performance, interpretability, and responsible use. Sınıflama, tahminleme, pekiştirmeli öğrenme ve vekil (surrogate) modeller dahil olmak üzere, gerçek veya gerçekle uyumlu verilerden öğrenen makine öğrenmesi modelleri geliştiriyor ve karşılaştırıyoruz. Önceliğimiz; performans, yorumlanabilirlik ve sorumlu kullanım.

Optimization & Operations Research Optimizasyon & Yöneylem Araştırması

We use mathematical programming, heuristics, and metaheuristics to improve system performance in energy, logistics, manufacturing, finance, and services—turning complex constraints into actionable optimized decisions. Enerji, lojistik, üretim, finans ve hizmet sektörlerinde sistem performansını iyileştirmek için matematiksel programlama, sezgisel ve meta sezgisel yöntemler kullanıyoruz. Amacımız, karmaşık kısıtları uygulanabilir ve optimize edilmiş kararlara dönüştürmek.