Yapay zeka tabanlı akıllı sera sistemi
Arttificial intelligence based smart greenhouse system
Yazar: JAVID RZAYEV
Danışman: PROF. DR. SERDAR MÜLDÜR ; DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ SERTKAYA
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Dünyada, insanların besin değerleri tarımsal ürünlerle sağlanmaktadır. İnsan nüfuzunun artımı, iklim şartlarının zorluluğu tarımsal ürünlerin yetiştirilmesini zorlaştırmaktadır. Yaşanan problemler, dünyada tarımsal ürünlerin kıtlığına yol açmaktadır. Bu  problemler sera tarımının gelişmesine olanak sağlamıştır. Seralar vasıtasıyla, farklı iklim mensubuna sahip olan tarımsal ürünlerin yetiştirilmesi mümkün olmuştur. Yayılmakta olan sera tarımının problemleri de artmaktaydı. Seralarda, tarımsal ürünler için gerekli olan iklimin doğru şekilde izlenilmesi ve sağlanması önemli problemlerden biri olmaktaydı. Bu problemlerin aradan kaldırılması için,  akıllı sera sistemleri, akıllı iklim kontrolü ve yapay zeka ve tarım gibi teknolojik çalışmalar ortaya çıkmıştır. 
Bu çalışmada, seralarda tarımsal ürünler için gerekli iklimin izlenmesi ve sağlanması için Yapay Zeka Tabanlı Akıllı Sera Sistemi yapılmıştır. Sistemin yapılışında  ortam değerleri elde etmek için farklı sensörler  ve gerekli ortamın sağlanması için bileşenler kullanılmıştır. Sensör ve bileşenlerin elektronik bağlantısı Arduino Mega 2560 mikrodenetleyicisi üzerine kurulmuştur. Sistemin yazılımı için Arduio IDE ve C# programlama dilleri kullanılmıştır. Yapay Zeka yazılımı için ise C# programlama dilinde bulunan ML.NET kütüphanesi kullanılmıştır. Veri seti eğitimleri, Averaged Perceptron Ova, Fast Forest Ova, Fast Tree Ova, LightGbmMulti  ve SDCA Maximum Entropy Multi  modelleri ile yapılmıştır. Isıtıcı veri seti için en başarılı başarı sonucu 100% oranla, SDCA Maximum Entropy Multi modeliyle elde edilmiştir. Nem kontrolü veri seti için en başarılı başarı sonucu 100% oranla, Averaged Perceptron Ova modeliyle elde edilmiştir. Aydınlatma veri seti için en başarılı başarı sonucu 100% oranla, Averaged Perceptron Ova modeliyle elde edilmiştir. Sulama veri seti için en başarılı başarı sonucu 100% oranla, SDCA Maximum Entropy Multi modeliyle elde edilmiştir. CO2 kontrolü veri seti için en başarılı başarı sonucu 100% oranla, SDCA Maximum Entropy Multi modeliyle elde edilmiştir.  Havalandırma veri seti için ise en başarılı başarı sonucu 100% oranla, Fast Tree Ova modeliyle elde edilmiştir.

Abstract:
In the world, the nutritional values of people are provided by agricultural products. The increase in human influence and the difficulty of climatic conditions make it difficult to grow agricultural products. The problems experienced cause the shortage of agricultural products in the world. These problems have allowed the development of greenhouse agriculture. It has been possible to grow agricultural products with different climate members through greenhouses. The problems of expanding greenhouse agriculture were also increasing. In greenhouses, the correct monitoring and provision of the climate required for agricultural products was one of the important problems. In order to eliminate these problems, technological studies such as smart greenhouse systems, smart climate control and artificial intelligence and agriculture have emerged.
In this study, an Artificial Intelligence-based Smart Greenhouse system was built to monitor and provide the necessary climate for agricultural products in greenhouses. In the construction of the system, different sensors were used to obtain ambient values and components to provide the necessary environment. The electronic connection of the sensor and its components is built on the Arduino Mega 2560 microcontroller. Arduio IDE and C# programming languages were used for the software of the system. For Artificial Intelligence software, ML.NET library in C# programming language was used. Data set trainings were made with Averaged Perceptron Ova, Fast Forest Ova, Fast Tree Ova, LightGbmMulti and SDCA Maximum Entropy Multi models. The most successful result for the heater data set was obtained with the SDCA Maximum Entropy Multi model with 100% rate. The most successful result for the humidity control dataset was obtained with the Averaged Perceptron Ova model with a 100% ratio. The most successful result for the lighting dataset was obtained with the Averaged Perceptron Ova model with 100% ratio. The most successful result for the irrigation data set was obtained with the SDCA Maximum Entropy Multi model with 100% rate. The most successful result for the CO2 control dataset was obtained with the SDCA Maximum Entropy Multi model with 100% ratio. For the ventilation dataset, the most successful result was obtained with the Fast Tree Ova model with 100% rate.