Technology
Entegre LoRa Sensör İzleme ve Analitik Sistemi
Ağaçlara takılı LoRa sensörlerinden gelen ham veriyi, bir hafta içinde sulama ve büyüme kararına dönüşen canlı panolara çevirdik.
1 hafta · Sıfırdan çalışan sisteme
Zorluk
Ottronic, Avusturya'da ağaç sağlığını izlemek için ağaçlara iki tip LoRa sensörü yerleştirmişti: gövde çapındaki büyüme ve büzülmeyi ölçen bir gerinim sensörü ve toprak nemini ölçen bir tensiyometre. Düğümler ayrıca ortam sıcaklığını ve kendi pil voltajlarını da bildiriyordu.
Veri akıyordu, ama üzerinde işlem yapılabilir değildi. LoRa paketi verinin hangi sensör tipinden geldiğini söyleyen bir alan içermiyordu; nem ve genişleme okumaları aynı akışta iç içe geliyordu. Geçmişe dönük kayıt tutulmuyordu ve saha ekibi "hangi ağacın suya ihtiyacı var?" ya da "bu gövde büyüyor mu, susuzluktan büzülüyor mu?" sorularını veriye sorabilecek durumda değildi.
Yaklaşımım
Bu çalışma TUM 1000+ Project Week kapsamında yürütüldü: dört kişilik disiplinlerarası bir yüksek lisans ekibiyle bir hafta boyunca Fohnsdorf'ta (Avusturya), Ottronic'in sahasında çalıştık. Sensörden panoya uzanan zinciri kurduk: LoRa ağ geçidi → Node-RED → InfluxDB → Grafana.
- Sensör tipini veriden çıkarma. Paket, tipini söylemiyordu. Ham dizeyi (@;R69;S12;131;22960;173;24;!) ayrıştırıp dördüncü alana bakan sayısal bir kural yazdık: değer 250'nin üzerindeyse ölçüm gövde genişlemesi, 250 ve altındaysa toprak nemi. Her paket böylece doğru ölçüme ve doğru sütun adlarına yönleniyor.
- Depolama. Okumalar InfluxDB 2.0 üzerinde zaman serisi olarak saklanıyor; ilk kez geçmişe dönük analiz mümkün hale geldi.
- Harita. Grafana'daki Geomap panosu tüm düğümleri konumlarıyla gösteriyor; nem sensörleri toprak, genişleme sensörleri ağaç ikonuyla ayrılıyor. Bir ikona tıklayınca son değerler ve ilgili alt panoya giden bağlantı açılıyor.
- Sekiz otomatik gösterge. Ham grafiklerin yanına, veriyi doğrudan bakım kararına çeviren göstergeler ekledik: dört kademeli sulama önerisi, kuraklık riski, sıcaklık stresi (don ve aşırı sıcak uyarısı), 2 saatlik pencerede kuruma hızı, aşırı sulama riski, pil durumu, 100 puanlık ağaç sağlık skoru ve gövde çapı değişim hızı - "hızla büzülüyor"dan "hızla büyüyor"a.
- Ayarlanabilirlik. Tüm eşik değerleri pano üzerinden değiştirilebiliyor; farklı ağaç türleri veya farklı iklim koşulları için koda dokunmak gerekmiyor.
Hafta sonunda ekip, çalışan sistemi ve Ottronic'in kendi başına sensör ekleyip çıkarabilmesi için adım adım bir kılavuzu teslim etti.
Sonuç
Fark yaratan sonuçlar.
- 1 hafta
-
Sıfırdan çalışan sisteme
TUM 1000+ Project Week'te, sahada, dört kişilik ekiple
- 8
-
Otomatik bakım göstergesi
Sulama önerisinden pil durumuna ve gövde büyümesine kadar
- 2
-
Tek akıştan ayrıştırılan sensör tipi
Paket tip bilgisi taşımıyordu; sayısal bir kuralla ayrıldı
Projeniz için benzer sonuçlar mı istiyorsunuz?
Yukarıdaki her proje bir görüşmeyle başladı. Sizinkinin neye ihtiyacı olduğunu birlikte bulalım.
Keşfetmeye devam edin
Daha fazla proje.
Demiryolu katener direği yerleşimi otomasyonu
Haftalar süren uzman mühendislik işi, saniyelere indi.
D-Risk - Yapay Zeka Destekli Şirket Profillemesiyle MedTech Pazaryeri
Medtech girişimlerini yatırımcılar ve uzman freelancer'larla buluşturan üç taraflı pazaryeri - eşleştirme yapay zekâ belge profillemesiyle yapılıyor.
Gelir İdaresi MCP Sunucusu
Türk vergi mevzuatını soru anında resmi kaynağından okuyup cevabı maddesiyle veren asistan - bir mali müşavirin günlük işinde kullandığı bir sistem.
Güvenlik Kritik Gereksinim Mühendisliğinde LLM'lerin Güvenilirliği
Kaynağa bağlanmamış sıradan bir sohbet botunun güvenlik kritik mühendisliğe ne kattığını kontrollü bir deneyle ölçtüm.
DSGENAI - Yapay Zekâ Güvenlik Gereksinimleri Mühendisliği Platformu
Yapay zekâ destekli güvenlik gereksinimleri platformunu modernize etme - Flask'tan Streamlit'e, GPT-5.1 ve kritik veri sızıntısı düzeltmeleri.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) Dokümantasyon Asistanı
PDF yığınlarını, her cevabı kaynak belgeye dayanan aranabilir bir bilgi tabanına çeviren RAG asistanı.
Hukuki Madde Sınıflandırması için LLM Prompt Optimizasyonu
Kullanım Koşulları maddelerini sınıflandırmada, modeli hiç yeniden eğitmeden yalnızca prompt'u otomatik optimize ederek F1'i 0,62'den 0,76'ya çıkaran karşılaştı
NLP ile Akıllı Sözleşme Analizi
Siemens hukuk ekibinin geçmiş sözleşme revizyonlarından öğrenip yeni bir sözleşmede aynı maddeleri işaretleyen, daha önce yapılmış düzeltmeyi öneren bir sistem.
Futbolcu Potansiyeli Tahmin Modeli
Gözlemcilerin verdiği 39 nitelik puanından bir oyuncunun "öne çıkan" olarak işaretlenip işaretlenmeyeceğini tahmin eden, ROC-AUC 0,86 alan sınıflandırma modeli.
Futbolcu Sıralama Sistemi
Bir oyuncuyu toplam puanına göre değil, kaç nitelikte kendi mevkisinin istatistiksel ortalamasının üstüne çıktığına göre sıralayan puanlama motoru.
Futbolcu Mevki Öneri Sistemi
Bir oyuncunun nitelik profilini diğer mevkilerin profilleriyle karşılaştırıp, başka bir rolde daha değerli olabilecek oyuncuları öne çıkaran öneri sistemi.
Otomatik Aktarma Uçuşu Optimizasyonu
Bir uçuşun saati kaydırıldığında hub üzerinden kurulabilecek tüm bağlantıları, gün gün ve yolcu sayısıyla birlikte yeniden hesaplayan araç.
Uçuş Yolcu Sayısı Tahmini
Tek aktarmalı rotalarda rezerve yolcu sayısını uçuşun kendi özelliklerinden tahmin eden, 11 regresyon modelinin karşılaştırılmasıyla seçilmiş bir talep modeli.
MS COCO 2014 Üzerinde Türkçe Görsel Altyazılama Kıyaslaması
MS COCO'nun tamamı için insan doğrulamalı Türkçe altyazı veri seti ve üzerinde eğitilen beş modelle Türkçe görsel altyazılamada yeni bir referans noktası.
ESG Çeşitlilik ve Duygu Analizi Çözümü - CFA Poland Hackathonu
Cinsiyet çeşitliliğini ve haber duygu durumunu puanlayan bir ESG prototipi - 28 üniversiteden 44 takım arasında 2.'lik.
Otomatik ESG Puanlama Sistemi - HackBoğaziçi
Dört kazınmış veri kaynağından geliştirilen otomatik bir ESG puanlama motoru - 14 hackathon takımı arasında 2.'lik.