Microsoft'ta program yöneticisi olan Benjamin Cabe, çeşitli kokuları tanımayacak bir akıllı cihaz geliştirdi. Yapay burun olarak adlandırılan bu cihaz aslında basit bir gaz sensörü, bir mikro denetleyici ve yapay zekaya sahip. COVID-19 nedeniyle koku alma duyusunu kaybeden kişiler için geliştirilen yapay burunun nasıl çalıştığını paylaşıyoruz.
Microsoft'ta bir program yöneticisi olan Benjamin Cabé, COVID-19 salgını sırasında ekmek yapma becerilerini geliştirmeye çalıştı. Ekşi maya ekmeğinin ne zaman pişmeye hazır olduğunu belirlemenin daha iyi bir yolunu bulmak istiyordu.
Cabé, ekmeğinin ne zaman düzgün bir şekilde yükseldiğini ona söylemek için yapay zekayı kullanan bir cihaz yapmaya karar verdi. Hazır bir gaz sensörü ve mikrodenetleyici kullanarak, bir kokunun gaz yapısını toplayabileceğine ve bu verileri bir yapay zeka modeli eğitmek için kullanabileceğine inanıyordu.
Yapay burun, havadaki gazların konsantrasyonunu koku kategorileriyle ilişkilendirmek için bir sinir ağı kullanıyor. Bir nesnelerin interneti(IoT) platformuna bağlandığında, bu burun çeşitli senaryolar için kullanılabilir: gıdalar bozulduğunda veya havadaki belirli gazları tespit etmek için gerçek zamanlı bir uyarı sistemi oluşturmaya yardımcı olabiliyor. Yani buzdolabından zehirli gaz alarmına kadar çeşitli durumlarda insanları uyarabiliyor. Veya koku duyusunu kaybeden bir kişiye ortamın ne koktuğunu söyleyebilir.
Aşağıdaki linkten yapay burunla ilgili tüm detaylara ulaşabilirsiniz:
Benjamin Cabé, Microsoft'ta bir program yöneticisidir, ancak o bile bu projeyi oluşturmadan önce yapay zekaya aşina değildi ve ondan çekiniyordu. Bir Tech Minute videosunda Cabé, Yapay Burun'u üretmek için yapay zekayı kendi kendine nasıl öğrendiğini anlatıyor ve yapay zekayı kullanmaya nasıl başlayabileceğiniz konusunda size birkaç tavsiyede bulunuyor.
Basitçe özetlemek gerekirse; gaz sensörleri, bir maddeden yayılan çeşitli gazların konsantrasyonunu ölçüyor. Bir yapay zeka modeli, bu gazların temel özelliklerini çıkarıyor ve karşılık gelen kokuyu çıkarmak için kullanıyor. Çıkarılan sonuç kullanıcıya gösteriliyor ve ayrıca daha fazla analiz edilmesi (ör. uyarı gönderme) veya modelin güncellenmesine ve iyileştirilmesine katkıda bulunmak için Azure IoT'ye gönderiliyor.