LAZAR — Live Audio Zone-aware Assisted Routing, görme engelli ve az gören bireyler için tasarlanan, insan-merkezli ve bilişsel yük farkındalıklı bir yapay zekâ navigasyon çerçevesidir. Sistem yalnızca hedefe giden rotayı hesaplamayı amaçlamaz; çevresel engelleri algılama, kullanıcının deneyim ve erişilebilirlik profilini dikkate alma, bilgi yoğunluğunu düzenleme ve ses, titreşim ve mekânsal yönlendirme gibi farklı duyusal kanalları birlikte kullanma üzerine kuruludur.

Çalışmanın çıkış noktası, mevcut navigasyon teknolojilerinin tek tek önemli yetenekler sunmasına rağmen şehir içinde güvenli hareket için gerekli unsurları bütünlüklü biçimde birleştirememesidir. GPS sistemleri uzun mesafeli rota sunabilir fakat geçici engelleri gerçek zamanlı algılamaz; beyaz baston yakın çevrede çok değerlidir ancak uzaktaki veya bel seviyesinin üzerindeki engelleri önceden bildiremez; bulut tabanlı görüntü tanıma sistemleri semantik bilgi üretebilir ancak bağlantı, gecikme ve mahremiyet sorunları doğurabilir.

LAZAR bu parçalanmış yapıya karşı Edge AI, gerçek zamanlı çevresel algılama, kullanıcı profilleme, çok-modlu geri bildirim ve modüler çok-etmenli yapıyı bir araya getiren bir tasarım önerir. Sistemde kritik algılama işlemlerinin mümkün olduğunca mobil cihaz üzerinde gerçekleştirilmesi, bulut bağlantısının kesilmesinin güvenlik açısından temel algı kanalını devre dışı bırakmaması amaçlanmaktadır.

Yüksek doğrulukta prototip 11 görme engelli veya az gören katılımcıyla biçimlendirici kullanılabilirlik değerlendirmesine tabi tutulmuştur. Ortalama System Usability Scale (SUS) puanı 91,36/100, genel memnuniyet 4,64/5 olarak ölçülmüş; UEQ'nun altı deneyim boyutunun tamamında +2'nin üzerinde sonuç elde edilmiştir. Ancak bu sonuçlar tam otonom LAZAR mimarisinin gerçek şehir koşullarında güvenli ve etkili olduğunu kanıtlamaz; çalışma bu aşamada prototip etkileşim modelinin kullanılabilirlik ve kabul edilebilirliğine ilişkin ön kanıt sunmaktadır.

LAZAR nedir ve klasik navigasyon uygulamalarından nasıl ayrılır?

LAZAR, görme engelli ve az gören kullanıcılar için geliştirilen bir insan-merkezli adaptif navigasyon çerçevesidir. Klasik rota uygulamalarından temel farkı, navigasyonu yalnızca “A noktasından B noktasına yol bulma” olarak ele almamasıdır. Sistem; kullanıcının algısal kapasitesini, deneyim düzeyini, anlık fiziksel veya bilişsel durumunu ve çevresel riskleri birlikte değerlendirerek verilen yardımın miktarını, biçimini ve zamanlamasını değiştirmeyi hedefler.

Mevcut çözümlerin temel boşlukları

Beyaz baston, kullanıcının hemen önündeki zemin ve engeller hakkında son derece değerli fiziksel bilgi sağlar; ancak uzaktaki nesneleri, baş hizasındaki engelleri veya rota bağlamını önceden algılamaz.

GPS tabanlı uygulamalar ise şehir ölçeğinde yön bulmayı destekler ancak harita veri tabanlarında bulunmayan yol çalışmaları, kaldırıma park etmiş araçlar veya geçici sokak mobilyaları gibi değişken çevresel riskleri gerçek zamanlı olarak algılayamaz.

Bulut tabanlı görüntü tanıma çözümleri nesne ve sahne tanımada daha zengin semantik bilgi sağlayabilir. Buna karşın görsel verinin uzak sunucuya gönderilmesi gecikme oluşturabilir ve istemeden çevredeki insanların veya özel alanların görüntülerinin aktarılması mahremiyet problemi yaratabilir.

LAZAR'ın tasarım yaklaşımı bu nedenle “tek bir sensörü daha iyi yapmak” yerine, rota planlama ile gerçek zamanlı algılamayı ve insan–AI etkileşimini birlikte ele almaktadır.

Bilişsel yük navigasyon sisteminde neden güvenlik problemi haline gelir?

Görme engelli kullanıcılar şehir ortamında trafik sesi, diğer yayalar, çevresel yankılar, yüzey değişimleri ve yön bulma ipuçları gibi çok sayıda doğal sinyali aynı anda işlemektedir. Navigasyon sistemi sürekli ve ayrıntılı konuşursa kullanıcının bu çevresel sinyalleri algılama kapasitesini azaltabilir. Çalışma bu durumu “cognitive masking” olarak ele alır: yardımcı sistemden gelen bilgi, yardımcı olmak yerine çevreden gelen kritik bilgiyi maskeleyebilir.

Bu nedenle LAZAR'ın hedefi maksimum bilgi vermek değildir; doğru anda gerekli kadar bilgi vermektir. Özellikle sesli geri bildirim sürekli sözel anlatım biçiminde tasarlanmamıştır. Yakınlaşan engeller için mesafeye bağlı olarak hızlanan kısa akustik darbeler, belirgin titreşim desenleri ve gerektiğinde konuşma tabanlı yönlendirme birlikte kullanılmaktadır.

“Geiger Effect” nedir?

Sistem, engel kullanıcıya yaklaştıkça frekansı artan kısa akustik darbeler kullanır. Çalışmada bu yaklaşım “Geiger Effect” olarak tanımlanmaktadır. Böylece kullanıcı sürekli uzun cümleler dinlemek yerine, engelin yakınlığını ses darbelerinin hızından sezgisel olarak anlayabilir.

Örneğin uzaktaki bir engel seyrek ses üretirken engel yaklaştıkça darbeler hızlanır. Kritik durumda bu sesli sinyal, titreşim ve yönlendirme ile desteklenebilir.

Çok-modlu geri bildirimin amacı

LAZAR bilgi aktarımını tek bir duyusal kanala bağlamaz:

• Ses: yönlendirme, konuşma ve mekânsal sonifikasyon,
• Dokunsal geri bildirim: farklı risk seviyeleri için titreşim desenleri,
• Görsel katman: az gören kullanıcılar için yüksek kontrast ve büyük hedefler,
• Makro hareketler: hassas dokunma yerine büyük ve basit ekran hareketleri.

Bu dağılımın amacı hem erişilebilirliği artırmak hem de tek bir kanala aşırı bilgi yüklenmesini önlemektir.

Arayüz neden mümkün olduğunca boş bırakılıyor?

Aktif navigasyon ekranı bilinçli olarak son derece sade tasarlanmıştır. Çünkü şehir içinde yürüyen kullanıcının dikkatinin önemli bölümü zaten fiziksel çevreye ayrılmıştır. Ekrana çok sayıda düğme, mesaj veya menü eklemek etkileşim yükünü artırabilir.

Aktif algılama durumunda sistemin merkezinde yalnızca önerilen kaçınma yönünü gösteren yön göstergesi ve en yakın engelin mesafe tahmini bulunur. Kritik tehlike durumunda modal pencere açılmaması da aynı mantığa dayanır: kullanıcıdan “Tehlikeyi onayla” gibi yeni bir işlem istemek, tam da fiziksel tepkinin gerektiği anda ek bilişsel ve motor yük oluşturabilir.

Güvenli ve tehlikeli durum nasıl ayrılıyor?

Prototipte güvenli durum ekran çevresinde yeşil tonlu çerçeveyle; yakın tehlike ise kırmızı çevre çerçevesiyle temsil edilmektedir. Ancak renk hiçbir zaman tek sinyal değildir. Tehlike durumunda renk değişimine belirgin titreşim ve akustik uyarı eşlik eder.

Böylece sistem, WCAG'ın bilginin yalnızca renkle aktarılmaması ilkesine uyacak biçimde çoklu sinyal üretir.

Az gören kullanıcılar için kontrast tasarımı

Arayüz saf siyah yerine #373635 koyu arka plan kullanır. Ana vurgu rengi #E7F434 ile arka plan arasında 9,97:1, ikincil renk #C1DE79 ile arka plan arasında 8,00:1 kontrast oranı sağlanmıştır. Bunlar WCAG AAA'nın 7:1 metin kontrast gereksinimini aşmaktadır.

Temel yazı boyutları en az 22 sp'den başlar ve dinamik olarak büyüyebilir. Ana işlemlerde çok büyük dokunma alanları ve gerektiğinde ekranın yaklaşık yarısını kaplayan seçim kartları kullanılır.

Kullanıcı profilleri sistemi nasıl değiştiriyor?

LAZAR, kullanıcıları tek tip bir “erişilebilirlik profili” içine yerleştirmez. Başlangıç yapılandırmasında üç deneyim profili bulunur:

Örneğin başlangıç modunda algılanan engel “Önünde kişi var, 1,5 metre, sağa geç” biçiminde sınıf, mesafe ve yön bilgisiyle duyurulabilir. Uzman modunda ise yalnızca kritik mesafe sınırına giren engeller konuşmalı uyarı tetikleyebilir.

“Bugün nasıl hissediyorum?” yaklaşımı neden önemli?

Çalışmanın ilginç tasarım kararlarından biri, kullanıcının kayıtlı profilinin yolculuk öncesinde geçici olarak değiştirilebilmesidir. “Today I feel” seçeneği; yorgunluk, kaygı veya görsel kapasitedeki günlük değişiklik gibi durumlarda sistemin yardım düzeyinin yeniden ayarlanmasına izin verir.

Bu yaklaşım, engelliliği tamamen sabit bir kullanıcı özelliği olarak değil, gün içinde değişebilen işlevsel bir durum olarak ele almaktadır.

Dokunsal kâğıt prototip neden kullanıldı?

Standart kâğıt prototip, görsel bir yöntem olduğu için tamamen kör kullanıcılarla yapılacak katılımcı tasarımda kendi başına erişilebilir değildir. Araştırmacılar bu problemi, kâğıt üzerindeki etkileşim sınırlarını kabartmalı boya ile belirginleştirerek çözmeye çalışmıştır.

Kuruduğunda yükselti oluşturan özel boya sayesinde buton ve kart sınırları parmakla hissedilebilir hale getirilmiştir. Böylece yalnızca gören araştırmacıların yorumuna dayanmak yerine hedef kullanıcı grubunun erken tasarım sürecine doğrudan katılması amaçlanmıştır.

Gidilecek yer seçiminde neden yalnız iki büyük seçenek var?

Rota seçim ekranında iki ana seçenek bulunur: serbest hedef girişi ve önceden kaydedilmiş “Eve Git” rotası. İki seçeneğin ekranın yaklaşık yarısını kaplaması hassas dokunma ihtiyacını büyük ölçüde azaltır.

Bu karar yalnız görsel sadelik için değildir; karar uzayını küçülterek işlem süresini ve bilişsel yükü azaltmak için tasarlanmıştır.

Eve Git işlevinin öne çıkarılması

Ev dönüşü görme engelli kullanıcıların sık kullandığı navigasyon senaryolarından biridir. Bu nedenle özellik geçmiş rota listelerinin içine gömülmemiş, doğrudan ana seçeneklerden biri yapılmıştır. Amaç kullanıcıyı sokakta gereksiz menü adımlarına maruz bırakmamaktır.

LAZAR'ın çok-etmenli yapay zekâ mimarisi nasıl çalışacak?

Önerilen LAZAR mimarisi tek büyük AI modülü yerine birbirinden ayrılmış altı uzman etmen kullanmaktadır. Bu yapı, algılama, rota, kişiselleştirme, güvenlik ve kullanıcı arayüzü gibi farklı işlerin ayrı bileşenler tarafından yürütülmesini amaçlar.

Bu altı-etmenli yapının tamamı kullanıcı çalışmasında çalışan bir bütün halinde test edilmemiştir. Makalenin mimari bölümü, gelecekte gerçekleştirilecek tam entegrasyon için tasarım temelini tanımlamaktadır.

Edge AI neden kritik?

LAZAR'ın güvenlik açısından önemli algılama işlemlerini mobil cihazın üzerinde yürütmesi hedeflenmektedir. Kamera görüntüsünü önce uzak sunucuya göndermek, sunucuda işlemek ve cevabı geri almak bağlantı gecikmesine bağımlıdır. Ayrıca ham görüntünün uzak altyapıya aktarılması mahremiyet problemi yaratabilir.

Edge AI yaklaşımında kritik çevresel algılama mümkün olduğunca kullanıcının telefonunda gerçekleşir. Bulut servisleri ise rota geometrisi veya geocoding gibi daha az zaman-kritik görevlerde kullanılabilir.

300 milisaniye sınırı neyi ifade ediyor?

Yazılım gereksinimlerinde gerçek zamanlı yaya navigasyonunu desteklemek için kritik işleme gecikmesi hedefi 300 ms'nin altında tanımlanmıştır. Ayrıca temel algılama modellerinin çevrimdışı çalışabilmesi ve arayüzün “eyes-free” kullanım mantığıyla tasarlanması gereksinimlere eklenmiştir.

Bulut tamamen çıkarılıyor mu?

Hayır. Mimari bulutu reddetmiyor; güvenlik açısından kritik görevleri buluta bağımlı bırakmamaya çalışıyor. Google Directions benzeri servisler makro rota, OpenStreetMap/Nominatim geocoding ve uzun dönemli öğrenme gibi görevlerde asenkron olarak kullanılabilir.

Bu nedenle yaklaşım “yalnız Edge” değil; kritik gerçek zamanlı algılama Edge'de, daha az zaman-kritik stratejik görevler gerektiğinde bulutta şeklinde hibrit yapıdadır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Araştırma tasarımının ana aşamaları

Çalışma tek bir yöntemden oluşmuyor. Araştırmacılar birbirini takip eden birkaç tasarım ve doğrulama katmanı kullanmıştır:

1. yardımcı navigasyon literatürünün ve mevcut teknolojik boşlukların incelenmesi,
2. kullanıcı gereksinimlerinin Software Requirements Specification biçiminde tanımlanması,
3. düşük doğrulukta erişilebilir kâğıt prototip geliştirme,
4. yüksek doğrulukta Android arayüzü ve etkileşim modeli geliştirme,
5. Edge AI ve çok-etmenli mimari tasarımının tanımlanması,
6. 11 görme engelli veya az gören katılımcıyla biçimlendirici kullanılabilirlik değerlendirmesi.

Yazılım gereksinimleri

Çalışmada SRS yalnız mühendislik belgesi olarak değil, kullanıcı ihtiyaçları ile sistem davranışı arasındaki izlenebilir bağ olarak ele alınmıştır.

Temel işlevsel gereksinimler arasında:

• gerçek zamanlı engel algılama,
• nesnelerin semantik sınıflandırılması,
• mesafe ve yükseklik tahmini,
• kaçınma önerileri,
• kullanıcı deneyim profiline göre rota ve yardım uyarlaması

bulunmaktadır.

Temel işlevsel olmayan gereksinimler ise <300 ms işleme gecikmesi, temel algılamanın çevrimdışı kullanılabilmesi ve ekrana sürekli bakmayı gerektirmeyen “eyes-free” kullanım yaklaşımıdır.

Kullanıcı doğrulama çalışması

Biçimlendirici değerlendirme İspanya'daki görme engelli topluluğundan 11 kişiyle gerçekleştirilmiştir. Katılımcılar işlevsel Android prototipini kolaylaştırılmış think-aloud oturumlarında kullanmıştır.

Değerlendirmede üç ana veri kaynağı kullanılmıştır:

• SUS — System Usability Scale,
• UEQ — User Experience Questionnaire,
• yapılandırılmış nitel geri bildirim ve açık uçlu kullanıcı yorumları.

Katılımcı profili

Yeni ve bilinmeyen rotalarda başlangıç güveni

Katılımcılara yeni veya bilinmeyen bir rotada bağımsız navigasyon konusunda 1–5 arasında güven düzeyleri sorulmuştur. Ortalama değer yalnızca 2,55 olmuştur. Bu sonuç, katılımcılar yardımcı teknolojilere aşina olsalar dahi bilinmeyen şehir ortamlarında güven ve güvenlik sorunlarının devam ettiğini göstermektedir.

SUS skoru 91,36 ne anlama geliyor?

System Usability Scale değerlendirmesinde LAZAR yüksek doğrulukta prototipinin ortalama puanı 91,36/100 olmuştur. Kaynakta kullanılan Bangor ve çalışma arkadaşlarının sınıflandırmasına göre bu değer çok yüksek kullanılabilirlik bölgesindedir. Dokuz katılımcı 85'in üzerinde, altı katılımcı 90 veya üzerinde puan vermiş; iki kullanıcı ise maksimum 100 puan vermiştir.

Bununla birlikte n=11 örneklem büyüklüğü nedeniyle bu değer geniş kullanıcı popülasyonu için kararlı bir parametre tahmini olarak yorumlanamaz. Çalışmanın kendisi bunu güçlü fakat ön nitelikte kabul edilebilirlik kanıtı olarak sunmaktadır.

UEQ sonuçları

UEQ ölçeği −3 ile +3 arasındadır. Altı boyutun tamamında +2 üzerinde değer elde edilmesi katılımcıların prototiple ilgili genel deneyiminin olumlu olduğunu göstermektedir.

Genel memnuniyet

Beş yıldızlı genel değerlendirme ortalaması 4,64/5 olmuştur. Yedi katılımcı beş yıldız, dört katılımcı dört yıldız vermiş; dört yıldızın altında puan veren olmamıştır.

Kullanıcıların en çok beğendiği özellikler

Nitel geri bildirimlerde dört tema öne çıkmıştır:

• topluluk tarafından beslenen Erişilebilirlik Sosyal Haritası,
• kişiselleştirilmiş bilişsel profil ve “Today I feel” geçici profil ayarı,
• rota arama ve ekran akışındaki doğrudanlık,
• engel algılama ve gerektiğinde canlı destek mekanizması.

Özellikle sosyal harita, kullanıcıların gerçek zamanlı engel veya erişilebilirlik olaylarını paylaşabilmesine dayandığı için katılımcılar tarafından diğer navigasyon araçlarından farklılaştırıcı bir özellik olarak değerlendirilmiştir.

Belirlenen sorunlar

Bazı kullanıcı sorunları uygulamanın kendi mimarisinden çok Android TalkBack davranışıyla ilişkili bulunmuştur. Dekoratif ikonların gereksiz okunması, bazı ekran öğelerinin tek bir uzun dizi halinde duyurulması ve seçim onaylarının yetersizliği bunlar arasındadır.

Daha temel tasarım sorunu ise harita panelinin tamamen gözsüz kullanıma henüz yeterince uygun olmamasıdır. Kullanıcının harita üzerinde konum işaretlemesini gerektiren işlevler için gelecekte koordinat veya ses tabanlı alternatif giriş yöntemleri planlanmaktadır.

Ayrıca iOS/VoiceOver kullanan bazı katılımcılar Android TalkBack hareketlerine alışmakta zorlanmış ve iOS sürümü talep etmiştir.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Bilişsel yük farkındalıklı ve erişilebilirlik odaklı etkileşim ilkeleri çalışan bir mobil prototipe dönüştürülebilmiştir.
• 11 katılımcılı biçimlendirici değerlendirme, prototip için yüksek algılanan kullanılabilirlik ve olumlu kullanıcı deneyimi göstermiştir.
• Profil tabanlı yardım yoğunluğu, büyük dokunma alanları, sade arayüz ve çok-modlu sinyaller kullanıcılar tarafından genel olarak olumlu değerlendirilmiştir.
• Edge AI ile gerçek zamanlı algılamayı, rota servislerini ve kişiselleştirmeyi birleştiren modüler mimari teknik olarak tutarlı bir tasarım çerçevesi sunmaktadır.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• LAZAR'ın gerçek şehir ortamında mevcut sistemlerden daha güvenli olduğu kanıtlanmamıştır.
• Engel kaçınma başarısı, navigasyon hata oranı veya rota sapması için kontrollü saha sonuçları henüz yoktur.
• Bilişsel yükün nesnel olarak azaldığı NASA-TLX, EEG veya başka psikofizyolojik ölçümle gösterilmemiştir.
• Tam altı-etmenli mimari kullanıcı çalışmasında entegre bir bütün halinde test edilmemiştir.
• SUS 91,36 değeri 11 katılımcıdan elde edildiği için genel popülasyon tahmini olarak yorumlanamaz.
• BlindSquare, Lazarillo veya başka navigasyon uygulamalarına karşı kontrollü başa baş karşılaştırma yapılmamıştır.

Temel sınırlılıklar

En önemli sınırlılık örneklem büyüklüğüdür. On bir kişi, özellikle erişilmesi güç bir kullanıcı grubuyla yapılan biçimlendirici kullanılabilirlik araştırması açısından anlamlı olsa da geniş istatistiksel genelleme için yeterli değildir.

İkinci önemli sınırlılık bilişsel yükün doğrudan ölçülmemesidir. Çalışma bilişsel yükü tasarım mekanizmasının merkezine yerleştirirken, bu yükün gerçekten ne kadar değiştiğini deneysel olarak ölçmemiştir.

Üçüncü olarak değerlendirme gerçek, kontrolsüz şehir ortamında yapılmış tam saha testi değildir. Dolayısıyla trafik, kalabalık, gürültü, hava koşulları ve sürekli değişen engeller altında sistemin operasyonel güvenliği henüz doğrulanmamıştır.

Gelecek çalışmalar

Yazarların gelecekte planladığı ana doğrulama adımları şunlardır:

1. NASA-TLX ve EEG gibi doğrulanmış bilişsel yük ölçümlerini kullanmak,
2. BlindSquare ve Lazarillo gibi mevcut araçlarla eşleştirilmiş görevlerde kontrollü karşılaştırma yapmak,
3. iOS ve VoiceOver desteği geliştirmek,
4. altı etmenin tümü arasındaki ACL tabanlı koordinasyonu tamamlamak,
5. SecurityAgent veto mekanizmasını ve uyarlanabilir öğrenme döngüsünü tam olarak entegre etmek,
6. daha büyük ve coğrafi olarak çeşitli kullanıcı gruplarıyla gerçek şehir koşullarında saha çalışmaları yapmak,
7. görev tamamlama süresi, navigasyon hatası, rota sapması ve engelden kaçınma oranı gibi nesnel metrikleri ölçmek.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık:Designing Human-Centred Adaptive AI Navigation for Blind and Visually Impaired Individuals: A Cognitive Load-Aware Framework for Accessible Urban Mobility

Yazarlar: Pilar Herrero-Martín ve Álvaro García-Ballestero.

Kurum: Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos, Universidad Politécnica de Madrid; Center for Biomedical Technology (CTB-UPM), Madrid, İspanya.

Dergi:AI, 2026, 7, Article 206.

DOI:10.3390/ai7060206

Gönderim: 9 Nisan 2026. Revizyon: 29 Mayıs 2026. Kabul: 31 Mayıs 2026. Yayın: 5 Haziran 2026.

Çalışma türü: İnsan-merkezli yardımcı AI tasarımı, yüksek doğrulukta mobil prototip ve biçimlendirici kullanıcı doğrulaması.

Katılımcılar: 11 görme engelli veya az gören birey.

Finansman: Universidad Politécnica de Madrid tarafından RP2510470096 projesi kapsamında desteklenmiştir.

Etik: Universidad Politécnica de Madrid R&D+I Ethics Committee, CE260302 referansıyla formal etik incelemenin uygulanabilir kurumsal prosedürler altında gerekli olmadığına karar vermiştir. Tüm katılımcılardan bilgilendirilmiş onam alınmıştır.

Veri erişimi: Veriler sorumlu yazardan makul talep üzerine sağlanabilir; SUS ve UEQ protokolleri ile yapılandırılmış nitel görüşme aracı makalede açıklanmıştır.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması bildirmemiştir; fon sağlayıcının araştırma tasarımı, veri toplama, analiz, yorumlama, makale yazımı veya yayın kararında rolü olmadığı belirtilmiştir.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Yöntemsel sınır: Bu araştırma tam operasyonel çok-etmenli AI navigasyon sisteminin gerçek şehir koşullarındaki etkinlik testi değildir. Kullanıcı değerlendirmesi özellikle prototip arayüzü, erişilebilirlik, kullanıcı deneyimi ve belirli çalışır etkileşim bileşenlerine odaklanmıştır. Tam mimari koordinasyon ve nesnel bilişsel yük ölçümü gelecek araştırmalara bırakılmıştır.

Verianla yöntem notu: Bu Türkçe içerik, kaynak makaledeki araştırma problemi, tasarım gereksinimleri, kullanıcı arayüzü mantığı, Edge AI yaklaşımı, çok-etmenli mimari, kullanıcı doğrulaması, nicel sonuçlar ve sınırlılıkları kaynak anlamına sadık biçimde bağımsız bir öğretim yapısında yeniden düzenlemektedir. Kaynak ekran görüntüleri veya özgün şekil sunumları kopyalanmamıştır.