Picproje Elektronik Sitesi

Merhaba.
Yapay zeka alanında arduino üzerinde basit ölçekte proje geliştirmemiz ve bunu senaryo haline döküp öğretim materyali haline getirmemiz isteniyor.
Yapay zeka ile ilgili google üzerinde birçok sayfaya baktım ama nerden başlayacağımı tam kestiremedim çünkü çok geniş bir alan.

Sorum ise şu:
Bir sıvı akış sensörüm ve bir selenoid valfim var. Bunları evin su tesisatına bağladığımı varsayıyorum.

Önümde 4  seçenek var:
1) Normal su kullanımı - orta yada yüksek debili, 1 dakikadan az süreli su kullanımı, bulaşık veya el yıkama, çamaşır yada bulaşık
makinesi su alma işlemleri
2) Duş alma - 15 dakika süreli, orta debili su akışı
3) Sızıntı - Düşük debili ve uzun süreli su akışı
4) Tesisattaki patlak sebebiyle yüksek debili su akışı

Arduino (Nano 33 BLE, IOT, MKR10x0 vb), ESP32, Deneyap kartları, Pi Pico yada Pi Pico W benzeri kartlarla nasıl bir yazılım geliştirmeliyim ki ben yazılıma, belirli bir miktarda su açıp şimdi 1. madde geçerli, Sonra başka debide bir kullanım örnekleyip 3. madde geçerli gibi kartımı eğiterek 3. ve 4. maddelerdeki kaçağı ve tesisat problemini algılayıp evin suyunu keseyim ve bildirimde bulunayım.

Kod kısmı çok önemli değil. Hatta kod istemiyorum. Makine öğrenmesi ve yapay zekanın hangi algoritması (decision tree, fuzzy logic, SVM, kNN, ANN) kullanmam gerektiği konusunda öneri istiyorum.   

Kara ağaçları yapısı uygun gibi sanki. SVM, kNN, ANN Classification için. Anladığım kadarıyla Classification yapmayacaksınız.

Jetson Nano gibi bir SBC işinizi görür hem sensörleri okumak, hem model eğitimini yapmak için ideal. yok ben Jetson alamam pahlı derseniz, PC de model eğitip Transfer Learning ile modeliniz Pi pico vb. de kullana bilirsiniz. 

Alıntı yapılan: MC_Skywalker - 12 Ağustos 2022, 10:05:19Kara ağaçları yapısı uygun gibi sanki. SVM, kNN, ANN Classification için. Anladığım kadarıyla Classification yapmayacaksınız.

Jetson Nano gibi bir SBC işinizi görür hem sensörleri okumak, hem model eğitimini yapmak için ideal. yok ben Jetson alamam pahlı derseniz, PC de model eğitip Transfer Learning ile modeliniz Pi pico vb. de kullana bilirsiniz. 

Yanıt için teşekkür ederim hocam.
Elimde raspberry pi'nin bütün modelleri, esp32, arduino çeşitleri, Jetson nano var fakat bunu öğretmenlere yönelik bir eğitim olarak hazırlayacağız. Bu yüzden erişilebilir maliyetli olması ve yapılan projenin öğretmen tarafından replike edilmesi hatta geliştirilmesi büyük ölçüde önemli.
Decision tree ile ilgili micromlgen isimli bir library buldum.
İstediğimi tam karşılamıyor. Öğrenme verisinin önceden liste halinde hazır olması gerekiyor. Esp32 ve Micropython ile bunu veri al/gönder olayı ile çözerim diye düşünüyorum.

Bu arada raspberry modelleri, esp32 vb kartlarla yapılabilecek yapay zeka proje önerilerine de açığım.

Şunu icelemek faydalı olur.
https://medium.com/@subirmaity/tinyml-implementation-using-raspberry-pi-pico-geometry-gesture-detection-part-i-3f0717677561

ESP32'nin ESP-EYE ürünü var yüz algılama için örenkleri mevcut. https://github.com/espressif/esp-who Hatta yüz tanıma bile yapıldığı söyleniyor.

Alıntı yapılan: fide - 12 Ağustos 2022, 09:24:00Merhaba.
Yapay zeka alanında arduino üzerinde basit ölçekte proje geliştirmemiz ve bunu senaryo haline döküp öğretim materyali haline getirmemiz isteniyor.
Yapay zeka ile ilgili google üzerinde birçok sayfaya baktım ama nerden başlayacağımı tam kestiremedim çünkü çok geniş bir alan.

Sorum ise şu:
Bir sıvı akış sensörüm ve bir selenoid valfim var. Bunları evin su tesisatına bağladığımı varsayıyorum.

Önümde 4  seçenek var:
1) Normal su kullanımı - orta yada yüksek debili, 1 dakikadan az süreli su kullanımı, bulaşık veya el yıkama, çamaşır yada bulaşık
makinesi su alma işlemleri
2) Duş alma - 15 dakika süreli, orta debili su akışı
3) Sızıntı - Düşük debili ve uzun süreli su akışı
4) Tesisattaki patlak sebebiyle yüksek debili su akışı

Arduino (Nano 33 BLE, IOT, MKR10x0 vb), ESP32, Deneyap kartları, Pi Pico yada Pi Pico W benzeri kartlarla nasıl bir yazılım geliştirmeliyim ki ben yazılıma, belirli bir miktarda su açıp şimdi 1. madde geçerli, Sonra başka debide bir kullanım örnekleyip 3. madde geçerli gibi kartımı eğiterek 3. ve 4. maddelerdeki kaçağı ve tesisat problemini algılayıp evin suyunu keseyim ve bildirimde bulunayım.

Kod kısmı çok önemli değil. Hatta kod istemiyorum. Makine öğrenmesi ve yapay zekanın hangi algoritması (decision tree, fuzzy logic, SVM, kNN, ANN) kullanmam gerektiği konusunda öneri istiyorum.   

Tensorflow Lite (Pico4ML), Embedded Fuzzy.

Daha once ikisini de denedim.