Ben İzmir Uğur Okulları Bilişim Teknolojileri öğretmeni ve okul robotik takımımızın koçuyum. Öğrencilerimle birlikte bu yılki FIRST LEGO League (FLL) turnuvasının "Unearthed" (Arkeoloji ve Keşif) teması kapsamında geliştirdiğimiz projemiz için siz değerli forum üyelerinin teknik görüşlerine ve eleştirilerine ihtiyacımız var.
Sorunumuz: Ülkemiz bir deprem kuşağında ve zengin bir tarihi mirasa sahip. Deprem, sel gibi doğal afetler sonrasında tarihi yapılarda oluşan çatlakların veya hasarların tespiti hem zaman alıyor hem de hasarlı yapıya yaklaşmak uzmanlar için hayati risk taşıyor.
Çözümümüz: Takım olarak, Yapay Zeka ve Görüntü İşleme teknolojilerini kullanarak bu süreci hızlandıran ve güvenli hale getiren bir sistem tasarladık.Teknoloji: Google Teachable Machine ve PictoBlox (Blok tabanlı Python ortamı).
Yöntem: Sistemi binlerce "Hasarlı Tarihi Eser" ve "Sağlam Tarihi Eser" görseli ile eğittik.
İşleyiş: Otonom bir robot veya drone üzerindeki kamera, yapıyı taradığında yapay zeka modelimiz çatlakları ve deformasyonları anlık olarak tespit edip, hasarın konumunu ve derecesini yetkililere bildiriyor.
Sizden İsteğimiz: Projemizi yarışmada jüriye sunmadan önce teknik altyapısını güçlendirmek istiyoruz.Görüntü işleme konusunda (özellikle dış mekan/ışık değişimleri için) önerileriniz var mı?
Arkeoloji veya restorasyon alanında çalışan üyelerimiz varsa; sahadaki "hasar tespiti" kriterleri nelerdir?
Projenin uygulanabilirliğini artıracak ek özellik fikirleriniz neler olabilir?
Her türlü eleştiri ve öneri, öğrencilerimin gelişimi ve projemizin başarısı için çok değerli. Şimdiden teşekkür ederiz.
