Features ΔS, Tc
T < Tc T > Tc

AI-Powered Discovery of Magnetocaloric Materials Magnetokalorik Malzemelerin Yapay Zeka ile Keşfi

Accelerating the design of next-generation high-entropy magnetocaloric alloys through machine learning and physics-informed models. Makine öğrenimi ve fizik bilgisi destekli modeller ile yeni nesil yüksek entropili magnetokalorik alaşımların tasarımını hızlandırıyoruz.

Explore Research Araştırmayı İncele → View Research Output Araştırma Çıktılarını Gör
24
Months Duration Ay Süre
HEA
Focus Materials Odak Malzemeler
ML
Driven Design Destekli Tasarım
2
Production Methods Üretim Yöntemi
About the Project Proje Hakkında

Bridging AI and Materials Science Yapay Zeka ve Malzeme Bilimini Birleştiriyoruz

Combining machine learning with experimental validation to discover novel magnetocaloric materials for sustainable cooling technologies. Sürdürülebilir soğutma teknolojileri için yeni magnetokalorik malzemeleri keşfetmek amacıyla makine öğrenimini deneysel doğrulamayla birleştiriyoruz.

Project Overview Projeye Genel Bakış

The Magnetelligence project (TÜBİTAK 125F375) focuses on the AI-assisted design, optimization, and identification of high-entropy magnetocaloric alloys. By leveraging advanced machine learning techniques including LightGBM, XGBoost, Gradient Boosting, and Random Forest algorithms, we aim to accelerate the discovery of materials with superior magnetocaloric properties.

Magnetelligence projesi (TÜBİTAK 125F375), yüksek entropili magnetokalorik alaşımların yapay zeka destekli tasarımı, optimizasyonu ve belirlenmesine odaklanmaktadır. LightGBM, XGBoost, Gradient Boosting ve Random Forest algoritmaları dahil ileri düzey makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak, üstün magnetokalorik özelliklere sahip malzemelerin keşfini hızlandırmayı hedefliyoruz.

🤖

Machine Learning Screening Makine Öğrenimi Taraması

Field-normalized ΔSref target for accurate predictions Doğru tahminler için alan-normalize edilmiş ΔSref hedefi

🔬

Experimental Validation Deneysel Doğrulama

Arc melting and thermal evaporation synthesis Ark ergitme ve termal buharlaştırma sentezi

📊

Interpretable Models Yorumlanabilir Modeller

SHAP analysis for feature importance insights Özellik önem analizi için SHAP

📝 Conceptual Pipeline 📝 Kavramsal İş Akışı View full notebook → Tam notebook'u gör →
# Magnetocaloric ML Pipeline (Pseudocode)

import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# Load HEA magnetocaloric dataset
X, y = load_mce_data(
    target='delta_S_ref',
    normalize_field=True
)

# Train with nested cross-validation
model = lgb.LGBMRegressor(
    n_estimators=500,
    learning_rate=0.05
)

# SHAP interpretation
shap_values = explain_model(model, X)
Research Team Araştırma Ekibi

Meet the Team Ekibimiz

Kağan Şarlar

Assoc. Prof. Dr. Kağan ŞARLAR Doç. Dr. Kağan ŞARLAR

Principal Investigator Proje Yürütücüsü

Department of Physics
Karamanoğlu Mehmetbey University Fizik Bölümü
Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi

🆔 ✉️ Google Scholar ResearchGate Scopus
Atakan Tekgül

Assoc. Prof. Dr. Atakan TEKGÜL Doç. Dr. Atakan TEKGÜL

Researcher Araştırmacı

Gürbağ Defense & Technology Gürbağ Savunma ve Teknoloji

✉️ Google Scholar ResearchGate Scopus
M. Cüneyt Hacıismailoğlu

Asst. Prof. Dr. M. Cüneyt HACIİSMAİLOĞLU Dr. Öğr. Üyesi M. Cüneyt HACIİSMAİLOĞLU

Researcher Araştırmacı

Department of Physics
Bursa Uludağ University Fizik Bölümü
Bursa Uludağ Üniversitesi

✉️ Google Scholar ResearchGate Scopus
Latest Updates Son Gelişmeler

News Haberler

2025

Project Accepted! Proje Kabul Edildi!

The TÜBİTAK 3501 Career Development Program project "AI-Assisted Design of High-Entropy Magnetocaloric Alloys" was accepted on 4 November 2025. The funded project and MSc scholarship period will run between 2026–2028. TÜBİTAK 3501 Kariyer Geliştirme Programı kapsamında yürütülecek "Yapay Zekâ Destekli Yüksek Entropili Magnetokalorik Alaşımların Tasarımı" projesi 4 Kasım 2025 tarihinde kabul edilmiştir. Proje ve yüksek lisans burs dönemi 2026–2028 yılları arasında yürütülecektir.

2025

Manuscript Submitted to JMMM JMMM'e Makale Gönderildi

Our paper "Machine learning screening of magnetocaloric high-entropy alloys using a field-normalized ΔSref target" has been submitted to Journal of Magnetism and Magnetic Materials.ŞARLAR, KAĞAN, Machine learning screening of magnetocaloric high-entropy alloys using a field-normalized ΔSref target. "Alan-normalize edilmiş ΔSref hedefi kullanarak magnetokalorik yüksek entropili alaşımların makine öğrenimi ile taranması" başlıklı makalemiz Journal of Magnetism and Magnetic Materials'a gönderildi.ŞARLAR, KAĞAN, Machine learning screening of magnetocaloric high-entropy alloys using a field-normalized ΔSref target.

Support Destek

Funding & Partners Finansman ve Ortaklar

TÜBİTAK 3501

Career Development Program Kariyer Geliştirme Programı

Project No: 125F375 Proje No: 125F375

"AI-Assisted Design, Optimization, and Identification of High-Entropy Magnetocaloric Alloys" "Yapay Zekâ Destekli Yüksek Entropili Magnetokalorik Alaşımların Tasarımı, Optimizasyonu ve Potansiyel Kompozisyonların Belirlenmesi"

📅 24 monthsay 📍 2026–2028 📜 Accepted on 4 November 2025 Kabul tarihi: 4 Kasım 2025

Host Institution & Partners Ev Sahibi Kurum ve Ortaklar

Host Institution Ev Sahibi Kurum

Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi

Department of Physics Fizik Bölümü

Partner Ortak

Bursa Uludağ Üniversitesi

Academic Partner Akademik Ortak

Industry Partner Sanayi Ortağı

Gürbağ Savunma ve Teknoloji

Industry Collaboration Sanayi İşbirliği

Research Araştırma

Publications Yayınlar

Peer-reviewed publications and preprints from our research. Araştırmamızdan hakemli yayınlar ve ön baskılar.

2025

Machine learning screening of magnetocaloric high-entropy alloys using a field-normalized ΔSref target

K. Şarlar

Journal of Magnetism and Magnetic Materials (Under Review) Journal of Magnetism and Magnetic Materials (Hakem Sürecinde)

DOI: 10.2139/ssrn.5610154

📄 Preprint (SSRN) Ön Baskı (SSRN) 💾 Data Veri Seti
2026

[More publications will be added as the project progresses] [Proje ilerledikçe daha fazla yayın eklenecektir]

—

—

Open Data Açık Veri

Datasets Veri Setleri

Open-access datasets for reproducible research. Tekrarlanabilir araştırmalar için açık erişimli veri setleri.

📊

MCE-HEA Database

Comprehensive magnetocaloric properties dataset of high-entropy alloys including composition, Curie temperature, and magnetic entropy change. Yüksek entropili alaşımların kompozisyon, Curie sıcaklığı ve manyetik entropi değişimi dahil kapsamlı magnetokalorik özellikler veri seti.

📁 500+ entrieskayıt 📅 2025 📄 CSV
🧬

Feature Engineering Set Özellik Mühendisliği Seti

Pre-calculated elemental and compositional features for ML model training, including valence electron concentration and atomic size mismatch. ML model eğitimi için önceden hesaplanmış elementel ve kompozisyonel özellikler, valans elektron konsantrasyonu ve atomik boyut uyumsuzluğu dahil.

📁 50+ featuresözellik 📅 2025 📄 CSV
Software Yazılım

Tools & Code Araçlar ve Kodlar

Open-source tools developed during this project. Bu proje kapsamında geliştirilen açık kaynak araçlar.

MCE-ML

v1.0

Machine learning pipeline for magnetocaloric materials screening with nested cross-validation and SHAP analysis. İç içe çapraz doğrulama ve SHAP analizi ile magnetokalorik malzeme taraması için makine öğrenimi hattı.

LightGBM XGBoost SHAP Scikit-learn
Open Position Açık Pozisyon

MSc Scholarship Position (2026–2028) Yüksek Lisans Burslu Pozisyonu (2026–2028)

MSc in Physics / Solid State Physics (Magnetocaloric High-Entropy Alloys) Fizik / Katıhal Fiziği Yüksek Lisans (Magnetokalorik Yüksek Entropili Alaşımlar)
Fully Funded MSc Burslu Yüksek Lisans
📍 KMÜ – Karaman 📅 2026–2028 💰 Scholarship funded by TÜBİTAK 3501 (125F375) Burs: TÜBİTAK 3501 (125F375) kapsamında

We are looking for a motivated MSc student to work on AI-guided design and experimental characterization of magnetocaloric high-entropy alloys within the TÜBİTAK 3501 project. The MSc scholarship is planned for the 2026–2028 period, following the project acceptance on 4 November 2025.

TÜBİTAK 3501 projesi kapsamında, magnetokalorik yüksek entropili alaşımların yapay zekâ destekli tasarımı ve deneysel karakterizasyonu üzerine çalışacak motive bir yüksek lisans öğrencisi arıyoruz. Proje 4 Kasım 2025 tarihinde kabul edilmiş olup, yüksek lisans burs dönemi 2026–2028 yıllarını kapsamaktadır.

Expected Background Beklenen Ön Koşullar

  • BSc degree in Physics, Materials Science or related fields.
  • Fizik, Malzeme Bilimi veya ilgili alanlarda lisans mezunu olmak.
  • Basic programming skills (preferably Python) and interest in machine learning.
  • Temel programlama bilgisi (tercihen Python) ve makine öğrenimine ilgi duymak.
  • Interest in magnetism, magnetic materials, or energy-efficient cooling technologies.
  • Manyetizma, manyetik malzemeler veya enerji verimli soğutma teknolojilerine ilgi duymak.

How to Apply Başvuru Şekli

Please send your CV, transcript, and a short motivation letter to kagansarlar@kmu.edu.tr with the subject line “MSc Magnetocaloric HEA – Application”. Informal inquiries are welcome.

Özgeçmişinizi, not dökümünüzü ve kısa bir motivasyon mektubunu konu kısmına “Yüksek Lisans Magnetokalorik HEA – Başvuru” yazarak kagansarlar@kmu.edu.tr adresine gönderiniz. Sorularınız için gayriresmî iletişime de açığız.

Talks & Posters Sunumlar ve Posterler

Presentations Sunumlar

Conference presentations and invited talks. Konferans sunumları ve davetli konuşmalar.

📅

Presentations will be added as the project progresses Proje ilerledikçe sunumlar eklenecektir

Stay tuned for upcoming conference presentations and talks. Yaklaşan konferans sunumları ve konuşmalar için takipte kalın.

Work With Us Bizimle Çalışın

Collaboration Opportunities İşbirliği Fırsatları

🎓

Graduate Students Lisansüstü Öğrenciler

We are looking for motivated MSc and PhD students interested in computational materials science and machine learning. Hesaplamalı malzeme bilimi ve makine öğrenimi ile ilgilenen motivasyonlu yüksek lisans ve doktora öğrencileri arıyoruz.

🔬

Academic Collaboration Akademik İşbirliği

Open to collaborations with research groups working on magnetocaloric materials, high-entropy alloys, or ML for materials. Magnetokalorik malzemeler, yüksek entropili alaşımlar veya malzemeler için ML üzerinde çalışan araştırma gruplarıyla işbirliğine açığız.

🏭

Industry Partners Sanayi Ortakları

Seeking industry partners interested in sustainable cooling technologies and advanced magnetic materials. Sürdürülebilir soğutma teknolojileri ve ileri manyetik malzemelerle ilgilenen sanayi ortakları arıyoruz.

Get in Touch İletişime Geçin →
Get in Touch İletişime Geçin

Contact Us Bize Ulaşın

Collaborate With Us Bizimle İşbirliği Yapın

Interested in collaboration or have questions about our research? We'd love to hear from you. İşbirliği yapmak ister misiniz veya araştırmamız hakkında sorularınız mı var? Sizden haber almaktan memnuniyet duyarız.

📧
Email kagansarlar@kmu.edu.tr
🏛️
Address Adres Department of Physics, Karamanoğlu Mehmetbey University, 70100 Karaman, Turkey Fizik Bölümü, Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi, 70100 Karaman, Türkiye
🆔
ORCID 0000-0002-8871-2357