Yapay Zeka ve Nesnelerin İnternetine Dayalı Otomatik Sulama Sistemi

It is not hard to see that the need for clean water is growing by considering the decrease of the water sources day by day in the world. Potable fresh water is also used for irrigation, so it should be planned to decrease fresh water wastage. With the development of the technology and the availability of cheaper and more effective solutions, the efficiency of the irrigation increased and the water loss can be reduced. In particular, Internet of things (IoT) devices have begun to be used in all areas. We can easily and precisely collect temperature, humidity and mineral values from the irrigation field with the IoT devices and sensors. Most of the operations and decisions about irrigation are carried out by people. For people, it is hard to have all the real time data such as temperature, moisture and mineral levels in the decision-making process and make decisions by considering them. People usually make decisions with their experience. In this study, a wide range of information from irrigation field was obtained by using IoT devices and sensors. Data collected from IoT devices and sensors sent via communication channels and stored on MongoDB.With the help of Weka software, the data was normalized and the normalized data was used as a learning set. As a result of the examinations, decision tree (J48) algorithm with the highest accuracy was chosen and artificial intelligence model was created. Decisions are used to manage operations such as starting, maintaining and stopping the irrigation. The accuracy of the decisions was evaluated and the irrigation system was tested with the results. There are options to manage, view the system remotely and manually and also see the system’s decisions with the created mobile application.Dünyadaki temiz su kaynaklarının günden güne azalması göz önüne alındığında temiz su ihtiyacının arttığını görmek zor değildir. Temiz içme suyu aynı zamanda sulama için de kullanılır bu nedenle temiz su israfı azaltma süreci planlanmalıdır. Teknolojinin gelişmesi, daha ucuz ve daha etkin çözümlerin ortaya çıkması ile birlikte, sulama verimliliği artmakta ve su kaybı azalmaktadır. Özellikle, Nesnelerin İnterneti cihazları (IoT) tüm alanlarda kullanılmaya başlanmıştır. IoT cihazlar ve sensörler ile sulama alanından sıcaklık, nem ve mineral değerlerini kolayca ve hassas bir şekilde toplayabiliriz. Günümüzde sulama ile ilgili işlem ve kararların çoğu insanlar tarafından yürütülmektedir. Karar verme sürecinde sıcaklık, nem ve mineral seviyeleri gibi birçok gerçek zamanlı veriye sahip olmak ve bunları dikkate alarak karar vermek insanlar için zordur. İnsanlar genellikle kendi deneyimleriyle karar alırlar. Bu çalışmada, IoT cihazları ve sensörler kullanılarak sulama alanından geniş bir veri toplanmıştır. IoT cihazlarından ve sensörlerden toplanan veriler, iletişim kanallarından sunucuya aktarılır ve MongoDB üzerinde saklanır. Weka yazılımı yardımı ile normalizasyon işlemleri yapılan veriler öğrenme seti olarak kullanılır. Denemeler sonucunca yüksek başarı oranına sahip karar ağacı (J48) algoritması seçilmiş ve yapay zeka modeli oluşturulmuştur. Kararlar, sulamayı başlatmak, sürdürmek ve durdurmak gibi işlemleri yönetmek için kullanılmıştır. Kararların doğruluğu değerlendirilmiş ve sulama sistemi sonuçlarla test edilmiştir. Oluşturulan mobil uygulama ile sistemi uzaktan ve manuel olarak yönetmek, görüntülemek ve ayrıca sistemin vermiş olduğu kararları görebilmek için seçenekler vardır

A Gradual Approach for Multimodel Journey Planning: A Case Study in Izmir, Turkey

Planning a journey by integrating route and timetable information from diverse sources of transportation agencies such as bus, ferry, and train can be complicated. A user-friendly, informative journey planning system may simplify a plan by providing assistance in making better use of public transportation. In this study, we presented the service-oriented, multimodel Intelligent Journey Planning System, which we developed to assist travelers in journey planning. We selected Izmir, Turkey, as the pilot city for this system. The multicriteria problem is one of the well-known problems in transportation networks. Our study proposes a gradual path-finding algorithm to solve this problem by considering transfer count and travel time. The algorithm utilizes the techniques of efficient algorithms including round based public transit optimized router, transit node routing, and contraction hierarchies on transportation graph. We employed Dijkstra’s algorithm after the first stage of the path-finding algorithm by applying stage specific rules to reduce search space and runtime. The experimental results show that our path-finding algorithm takes 0.63 seconds of processing time on average, which is acceptable for the user experience