ASUNODE — Akıllı Ev ve Yerel Yapay Zekâ Entegrasyonu
Ev güvenliğini, elektrik otomasyonunu, dağıtık gömülü cihazları ve yerel yapay zekâ araştırmasını bir araya getiren, devam eden bir mühendislik projesi.
Projeye Genel Bakış
ASUNODE, Şubat 2026’da pratik bir hedefle başladı: güvenliği, elektrik kontrolünü ve izlemeyi gerçek kullanıcı ihtiyaçlarına yanıt verecek biçimde bir araya getiren bir ev sistemi kurmak.
Proje altı aşamada evrildi: ticari akıllı ev ürünlerinden özel bir ESP32 ağına, MQTT tabanlı veri alışverişine ve yerel dil modelleriyle yapılan denemelere. İlk ürün testleri Temmuz 2026’da başladı. Gösterge paneli geliştirme ve yerel asistan arayüzü sürüyor.
Her aşama, sorunu kavrayışımı değiştirdi. Cihazları bağlamak başlangıç noktasıydı; güvenilir çalışma, yararlı bilgi ve eşgüdümlü davranış temel mühendislik hedefleri haline geldi.
Rolüm ve Katkım
Gereksinimleri tanımladım, cihazları seçip değerlendirdim, yazılım platformlarını yapılandırdım ve donanım ile haberleşme denemeleri yürüttüm.
Proje ilerledikçe gömülü cihazlara roller atadım, hub’lar arasındaki bilgi alışverişini test ettim, merkezî mesajlaşmayı devreye aldım ve veri analizi için yerel dil modellerini değerlendirdim.
Çalışma; elektrik sistemleri, elektronik, haberleşme, bilgisayar ve yazılım entegrasyonu alanlarındaki deneyimimi bir araya getiriyor. Aynı zamanda önceki yaklaşımlarımdaki boşlukları ortaya çıkarıyor ve onları yeniden ele almam için pratik bir neden sunuyor.
Geliştirme Süreci
Aşama 1 — Ticari Akıllı Ev Entegrasyonu
Başlangıçta Apple HomeKit uyumlu ürünler etrafında kurulum yaptım; bir iPad, HomePod ve Apple TV’yi Philips Hue, Yale, Aqara ve Meross cihazlarıyla birlikte kullandım.
Aydınlatma, anahtarlar, kameralar, sensörler ve hub’lar ilk işlevleri çalışır halde sağladı. Ancak artan maliyetler ve kurulumumdaki bağlantı sorunları ilerlemeyi sınırladı. Öngörülen Wago tabanlı elektrik gücü kontrolünün ve izlemesinin entegre edilmesi, ayrı yönetim ortamları arasında karmaşıklık ekledi.
Bu aşama bana cihaz yapılandırması ve haberleşme konusunda pratik deneyim kazandırdı. Ayrıca mevcut işlevlerin akıllı bir ev beklentilerimi henüz karşılamadığını gösterdi.
Aşama 2 — Ürün Ekosistemlerini Karşılaştırma
Ardından Sonoff, Tapo, Xiaomi Mi ve Interra ürünlerini projenin gerektirdiği işlevlere karşı test ettim.
Yazılım davranışındaki farklar önemli çıktı. Kamera kaydı ve hub yetenekleri değişkenlik gösterdi; denediğim kombinasyonlar tüm gereksinimler için bütünleşik bir çözüm sunmadı.
Bu deneyim değerlendirmemi, cihazların birlikte nasıl davrandığına, bilginin nasıl saklandığına ve yazılım tercihlerinin güvenliği ve günlük kullanımı nasıl etkilediğine kaydırdı.
Aşama 3 — Home Assistant ile Merkezî Koordinasyon
Home Assistant, farklı ürünleri ortak bir yazılım platformu üzerinden koordine etmeye yönelik bir yol sundu. Entegrasyonları yapılandırmaya başladım ve önceki aşamalardan daha iyi sonuçlar aldım; ancak kurulumumda sürekli çalışma ve kararlılık endişe konusu olmayı sürdürdü.
Yaşlılar için bir konut ortamında yapılan küçük ölçekli bir kurulum, güvenilirliğin önemini daha somut hale getirdi. İnsanlar otomasyondan yararlanabilirdi, ancak ihtiyaçları kullanışlı uzaktan kumandalardan fazlasını gerektiriyordu.
Bu deneyim, projenin yararlı davranışa, sürekliliğe ve sistemle kullanıcıları arasındaki ilişkiye odaklanmasını güçlendirdi.
Aşama 4 — Gömülü Donanım Keşfi
Elimde bulunan geliştirme kartlarını ve onarılabilir ekipmanları inceledim. Arduino erişilebilir bir başlangıç noktası sundu, NodeMCU pratik Wi-Fi yetenekleri getirdi ve bir MSP geliştirme kartı mühendislik yaklaşımıma hitap etti.
Türkiye’de modül bulunabilirliği seçimleri etkiledi. Giderek Espressif cihazlarına yöneldim; donanımlarını, SDK’larını ve Arduino ile Zephyr dahil geliştirme seçeneklerini araştırdım.
Bir ESP32-C6’ya yüklenen küçük programlar, uygulamalı değerlendirme için ilk temeli sağladı.
Aşama 5 — Dağıtık ESP32 Ağı ve MQTT
ESP32 cihazlarını işlevlerine göre gruplandırdım. Bazıları hub olarak görev yaptı, biri kapsamayı genişletmek için köprü olarak hizmet verdi, diğerleri ise zaman tutma ve bağımsız olay günlüğü işlerini üstlendi.
Ayrıca iki hub arasındaki bilgi alışverişi üzerinde çalıştım; buna hangi sensör bilgisinin daha güncel olduğunu belirleme de dahildi. Haberleşme denemeleri ve “Dead Man’s Switch” mekanizmaları, kesintileri tespit etme ve etkilerini azaltma çabalarına destek oldu.
Ubuntu üzerinde MQTT’yi devreye almak, cihazların atanmış görevlerine odaklanmasına ve veriyi merkezî bir yazılım ortamına iletmesine olanak tanıdı.
Cihazlar haberleşiyor ve sensör bilgisi gönderiyordu; ancak sensör davranışı ve süreklilik hâlâ iyileştirme gerektiriyordu. Bilgiyi yorumlamaktan ve sistemi yönetmekten hâlâ ben sorumluydum; bu da bir sonraki aşamaya yol açtı.
Aşama 6 — Yerel Yapay Zekâ Asistanı Araştırması
Yerel dil modellerini kurdum, nasıl çalıştırılacaklarını öğrendim ve onlara deneysel veri inceleme ve analiz görevleri verdim. Qwen, Gemma, CodeGemma ve Llama ailelerinden modeller, mevcut donanım kaynakları içinde değerlendirildi.
Ardından RAG, PostgreSQL ve Obsidian kullanan, bilgi getirmeye dayalı bir yaklaşım hazırlamaya başladım. Amaç, yerel bir asistana ilgili proje bilgisini ve sistem bağlamını sağlamak.
Bu denemeler, yardım ve analiz için bir yön belirledi. Asistan arayüzü ve otomasyon sistemiyle eşgüdümlü entegrasyon henüz geliştirme aşamasında.
Bu ihtiyaç, insan yönlendirmeli, yarı otonom yapay zekâ iş akışları ve yeniden kullanılabilir geliştirme şablonları üzerine ayrı çalışmamı da doğurdu.
Sistem Yapısı
Gelişen mimari, cihaz sorumluluklarını veri koordinasyonundan ve kullanıcı etkileşiminden ayırır.
ESP32 cihazları atanmış algılama, haberleşme, hub, köprü ve günlükleme görevlerini yerine getirir. MQTT, cihaz verisini Ubuntu tabanlı ortama aktarmak için mesajlaşma katmanını sağlar.
Gösterge panelinin amacı, sistem bilgisini kullanıcının erişimine sunmaktır. Yerel yapay zekâ araştırması, bilgiyi yorumlamak ve sistem denetimini desteklemek için ek bir yardım katmanını inceler.
Bu ayrım, entegrasyon sürerken her bir parçanın geliştirilmesine ve değerlendirilmesine olanak tanır.
Güncel Durum ve Sonraki Adımlar
Proje, ticari cihaz denemelerinden haberleşen bir ESP32 ağına, merkezî veri alışverişine ve yerel model denemelerine ilerledi.
Gösterge paneli çalışmaları Flutter ile yürütüldü. Python ile yeniden yazım planlanıyor; tamamlanma 2026 sonu için hedefleniyor. Yerel LLM arayüzü Ar-Ge aşamasında.
Sonraki çalışmalar kullanıcı arayüzüne, koordinasyon yazılımına, sensör güvenilirliğine ve operasyonel sürekliliğin değerlendirilmesine odaklanıyor. Bunlar tamamlanmış yetenekler değil, geliştirme hedefleridir.
Kişisel Anlam
ASUNODE, çalışma hayatım boyunca biriktirdiğim deneyimi bir araya getirdiğim yerdir. Elektrik mühendisliği, haberleşme, altyapı, yazılım ve pratik arıza giderme aynı sisteme katkıda bulunur.
Proje ayrıca tanıdık sorunları daha önce göz ardı ettiğim araç ve yöntemlerle yeniden düşünmeye teşvik ediyor. Node-RED gibi yaklaşımları keşfetmek, koordinasyon ve otomasyon üzerine düşünüş biçimimi genişletti.
Benim için ASUNODE “yarınlara mirasım” anlamına gelir: biriken bilgiyi insanların gerçek ihtiyaçlarına hizmet eden sistemlere dönüştürmeye yönelik süregelen bir çaba.