FPGA tabanlı yapay sinir ağı kullanılarak buğday türlerinin sınıflandırılması

Günümüzde teknoloji akıl almaz bir hızda gelişmekte insanların hayatını kolaylaştırmaktadır. Artık ordularda piyade robotlar görev almakta, insansız hava araçları silahlı/silahsız olarak kullanılarak ülkelere büyük üstünlük sağlamaktadır. İnsansız marketlerde hiçbir görevli ile karşılaşmadan alışveriş yapılabilmekte ve kasalarda beklemeden alışveriş tamamlanabilmektedir. Tüm bu araçlar/uygulamalar özellikle yapay zeka teknolojilerindeki son gelişmeleri gözler önüne sermektedir. Ancak bu teknolojilerin uygulama alanlarında yoğun veri işleme ve hızlı karar alabilme gereklilikleri günümüzde paralel işlem yapan platformları öne çıkarmaktadır. Bu tez çalışmasında ülkemizde alanında uzman kişiler tarafından yapılan buğday sınıflandırması işlemi nasıl hızlı ve objektif bir şekilde yapılabilir sorusuna çözüm aranmaktadır. Bu amaç doğrultusunda seri ve paralel işlem yapan platformlar üzerinde yapay sinir ağları kullanılmış, paralel işlem yapan platformların üstünlükleri ortaya konmuştur. Paralel işlem yapan platform olarak FPGA seçilmiş, FPGA için VHDL dilinde yazılan yapay sinir ağı kodunun doğrulaması ve simülasyonu ModelSim programında gerçekleştirilmiştir. Yapay sinir ağlarının çok uzun süren eğitim safhası paralel işlem yapan platformların aynı anda birden fazla işlem yapabilme yeteneği kullanılarak kısaltılmaya çalışılmıştır. Nowadays technology makes life easier for people developing at an unbelievable pace. Infantry robots are now employed in armies, and unmanned aerial vehicles are used as armed / unarmed. In the unmanned markets, shopping can be done without encountering any staff and the shopping can be completed without waiting in the crates. All these tools / applications reveal the latest developments in artificial intelligence technologies. However, the intensive data processing and rapid decision-making requirements in the application areas of these technologies make parallel processing platforms stand out today. In this Tez, it is sought to solve the question of how wheat classification process can be done quickly and objectively by experts in our country. For this purpose, artificial neural networks have been used on serial and parallel platforms and the advantages of parallel platforms have been demonstrated. FPGA was selected as the parallel processing platform, and validation and simulation of artificial neural network code written in VHDL language for FPGA was performed in ModelSim program. The training phase of the artificial neural networks has been tried to be shortened by using parallel processing platforms' ability to perform more than one process at the same time.