Deniz Sinan Yesilyurt赢得了VDMA颁发的青年才俊奖，他的学士论文使用机器学习来识别热稳定期间的各种纤维损伤，精确度高达99%。
他在《利用机器学习检测稳定过程中纤维损伤的Kl支持过程监控系统的开发》这篇论文中开发了一种基于AI的摄像头系统，用于自动检测和分类碳纤维生产中的纤维缺陷，以降低生产成本并提高检查效率。
碳纤维生产被认为是一个高度复杂的过程。例如，热稳定是一个高度手动的过程，其中必须同时监测多达300根单独的纤维股（单个纤维束），以避免纤维损坏。由于碳化炉的尺寸和许多纤维股，在工业生产的早期阶段通常无法识别纤维缺陷，从而导致纤维损坏，从而导致移除受损纤维的停机时间。
为了找到解决方案，Yesilyurt考虑将人工智能（AI）集成到生产过程中，作为通过使用相机系统自动完成预定义任务来模拟人类视觉的手段。Yesilyurt在碳纤维生产线上安装了一台摄像机，该摄像机拍摄生产过程中的各种纤维缺陷，并将其收集在数据库中。然后，相机信息技术系统中的AI能够通过将图像分配给预定义的参考缺陷来评估任何纤维缺陷。根据工程师的说法，人工智能系统能够识别各种纤维缺陷，分类准确率为99%。开发的工艺也可用于生产化学纤维的其他领域。
该项目是在CW报道的大型Carboscreen研究项目中也有提及，该项目是“Carboscreen项目，旨在开发碳纤维生产过程的多模式、基于传感器的监控”。
