Gömülü sistemlerde makine öğrenmesi ile seri-optik haberleşmelerde veri bozulmasının tahmini ve iyileştirilmesi

Dış ortamda bulunan elektrik sayaçlarında, güneş ışığı seri optik haberleşmede bozulmalara neden olmakta ve sayaç ile haberleşme sağlanamamaktadır. Sayaçların okunması için kullanılan Bluetooth optik port okuyucunun ışıma şiddetinin dinamik olarak ayarlanması bu soruna alternatif bir çözüm oluşturmaktadır. TensorFlow-Lite kullanılarak ortam şartlarına uygun ışıma şiddetini tespit eden bir model geliştirilmiştir. Bu model bir mikrodenetleyici içerisinde çalıştırılarak, mikrodenetleyiciye bağlı bir ışık sensörü üzerinden okunan ortam koşularına göre haberleşme için gerekli ışıma şiddetinin ayarlanmasını ve haberleşmenin mümkün olmadığı durumların da önceden tespit edilmesi sağlamıştır. Yapılan bu çalışma sonucunda, mikrodenetleyiciye takılan ışık sensörü ile ortam ışık seviyeleri okunarak TensorFlow-Lite modelinde sınıflandırılmıştır. Bu sayede, derin öğrenme ağı ile güneş ışımalarının yüksek ya da düşük olduğu değişken dış ortam koşullarına göre ışıma şiddetini ayarlayarak optik haberleşmenin gerçekleşmesini sağladığı görülmüştür.