Geri dönüştürülebilir katı atıkların yapay zeka tabanlı tanınma ve sınıflandırılması
Artificial intelligence-based recognition and classification of recyclable solid waste
Yazar: YUSUF ERYEŞİL
Danışman: PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Dünyanın küreselleşmesi ve ekonomik büyüme; tüketimde ve atık üretiminde artışa yol açmıştır. Evsel atıkların önemli bir kısmı; özellikle plastik, elektronik ve piller gibi biyolojik olarak parçalanamayan tehlikeli maddeler içeren atıklar çevre dostu bir şekilde yok edilememektedir. Özellikle gelişmekte olan ülkelerde yetersiz atık yönetimi altyapısı, kontrolsüz depolama ve atık yakma gibi güvenli olmayan yok etme uygulamaları, çevresel ve sağlık açısından zararlı sonuçlara sebep olmaktadır. Verimli atık yönetim uygulamalarında, katı atığın uygun şekilde sınıflandırılması kaynakların geri kazanılmasını teşvik etmede ve çevresel etkiyi en aza indirmede önemli rol oynamaktadır. Bu tez çalışmasında, katı atıkların sınıflandırılması için yapay zekâ yöntemlerinden özellikle geleneksel makine öğrenimi modelleri (DVM ve Karar Ağacı) ve derin öğrenme modellerinin (InceptionResnet, EfficientNet ve MobileNet) geliştirilmesi amaçlanmıştır. 
Atık sınıflandırma çalışmasında, derin öğrenme modelleri; InceptionResnet, EfficientNet ve MobileNet sırasıyla %92.49, %94.47 ve %91.30'luk doğruluk oranlarına ulaşarak atık sınıflandırmasında iyi bir performans göstermiştir. Buna karşılık, makine öğrenimi modelleri, DVM ve Karar Ağacı sırasıyla %62.31 ve %43.38 gibi daha düşük doğruluk oranlarına ulaşarak, atık sınıflandırmasında geleneksel makine öğrenimi yaklaşımlarının sınırlamalarını vurgulamaktadır. Geliştirilen derin öğrenme modelleri yapay zekâ kitine entegre edilmiştir. Geliştirilmiş olan modellerin Jetson yapay zekâ kiti üzerinde kullanılması, gerçek zamanlı atık sınıflandırmasının uygulanabilirliğini göstermektedir. Bu nedenle, bu çalışma, kullanılan metodolojinin katı atıkları sınıflandırmada derin öğrenme modellerinin makine öğrenme modellerine göre daha başarılı olduğunu göstermektedir. Bulgular, özellikle EfficientNet modelinin doğru atık sınıflandırması için önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermiştir. 
Gelecekteki çalışmalar, sınıflandırma performansını daha da geliştirmek için özellikle derin öğrenme uygulamalarında önemli olan veri kümesi genişletilebilir. Bunun yanı sıra daha az ağ karmaşıklığına sahip hızlı ve doğru karar verebilen algoritmalar geliştirmeye odaklanılabilir.

Abstract:
Globalization of the world and economic growth; has led to an increase in consumption and waste production. An important part of household waste; especially wastes containing non-biodegradable hazardous materials such as plastics, electronics and batteries cannot be disposed of in an environmentally friendly manner. Especially in developing countries, unsafe disposal practices such as inadequate waste management infrastructure, uncontrolled landfilling and waste incineration cause harmful environmental and health consequences. In efficient waste management practices, proper classification of solid waste plays an important role in promoting resource recovery and minimizing environmental impact. In this thesis, it is aimed to develop artificial intelligence methods, especially traditional machine learning models (DVM and Decision Tree) and deep learning models (InceptionResnet, EfficientNet and MobileNet) for the classification of solid waste.
In waste classification study, deep learning models; InceptionResnet, EfficientNet and MobileNet performed well in waste classification, achieving accuracy rates of 92.49%, 94.47% and 91.30%, respectively. In contrast, machine learning models, SVM and Decision Tree achieve lower accuracy rates of 62.31% and 43.38%, respectively, highlighting the limitations of traditional machine learning approaches to waste classification. The developed deep learning models are integrated into the artificial intelligence kit. The use of the developed models on the Jetson artificial intelligence kit demonstrates the feasibility of real-time waste classification. Therefore, this study shows that deep learning models are more successful than machine learning models in classifying solid wastes of the methodology used. The findings, in particular, showed that the EfficientNet model has significant potential for accurate waste classification.
Future work can expand the dataset to further improve classification performance, which is especially important in deep learning applications. In addition, it can be focused on developing algorithms that can make fast and accurate decisions with less network complexity.