Yapay zeka destekli yazılım patates üretimini dönüştürüyor

Son gelişmelere göre, Patates üretiminde artık yalnızca çiftçinin tecrübesi değil, yerli yazılım ve donanımla geliştirilen sensörler, uydu görüntüleri ve yapay zeka algoritmaları da söz sahibi.

Anadolu Ajansının (AA) "Tarımda Dijital Çağ" başlıklı dosyasının bu haberinde, yapay zeka yardımıyla patates üretimi için geliştirilen bir uygulama ele alındı.

Yıldız Teknik Üniversitesi Teknopark bünyesinde faaliyet gösteren yazılım firması GESK Teknoloji tarafından Avrupa Birliği (AB) destekli yürütülen akıllı tarım projesiyle, patates üretiminde hastalıklar erken aşamada tespit ediliyor, toprak ve iklim verileri gerçek zamanlı izleniyor, rekolte ve kalite daha hasat yapılmadan tahmin edilebiliyor.

GESK Teknoloji Kurucu Ortağı Mehmet Baylan, AA muhabirine, firmalarını üniversitedeki öğrencilik yıllarından bir arkadaşıyla ortak kurduklarını ve bugün mobil uygulamalardan bulut platformlara, gömülü yazılımlardan elektronik devre tasarımına kadar geniş bir alanda faaliyet gösterdiklerini belirtti.

Tarım alanına girişlerinin, bir gıda firmasıyla gerçekleştirdikleri işbirliğiyle start aldığını dile getiren Baylan, sürecin AB destekli bir projeye dönüştüğünü ifade etti.

Baylan, proje kapsamında İzmir Ödemiş ve Afyon'da iki ayrı pilot sahada çalıştıklarını belirterek, "2 yıl süren bu süreçte ciddi bir veri birikimi elde ettik. Patates tarlalarının uzaktan izlenmesi, hastalıkların erken tespiti ve verim tahmini üzerine bir yapay zeka projesi geliştirdik. Sensörlerle hem iklim verilerini hem de toprak parametrelerini ölçtük, dron uçuşları yaparak bitkinin gelişimini görüntüledik ve tüm bu verileri yapay zekayla birleştirdik." dedi.

Baylan, projede geliştirilen sensörlerin tamamen sahaya özel tasarlandığını ifade ederek, yağış, güneşlenme, hava sıcaklığı, nem, rüzgar gibi atmosferik verilerin yanı sıra toprağın iletkenliği ve mineral değerlerini ölçtüklerini anlattı. Baylan, bu verileri uzaktan takip edebilecekleri yazılım ve donanım altyapısını da kendilerinin kurduğunu dile getirdi.

Elde edilen sonuçların ardından ikinci faz için yeniden AB'ye başvurduklarını belirten Baylan, yeni aşamada odaklarının tahminleme meydana geldiğunu belirtti. Baylan, "İlk fazda izleme ve veri toplama öncelikliydi. İkinci fazda ise bu verileri ileri analizlerle işleyerek rekolte tahmini, kalite öngörüsü ve olası hastalıkların erken tespiti üzerine yoğunlaşıyoruz." diye konuştu.

Baylan, tarımda teknolojik dönüşümün kaçınılmaz meydana geldiğuna işaret ederek, "Tarım hala kapsamlı ölçüde geleneksel yöntemlerle yapılıyor. bununla birlikte yeni nesille teknoloji kullanımı artıyor. Verimi artırmak ve kaynakları doğru kullanmak zorundayız, önümüzdeki dönemin en kapsamlı ilerlemelerinden biri tarım teknolojileri olacak." değerlendirmesinde bulundu.

Projenin ikinci fazında uyarıncav alan yapay zeka mühendisi Alp Erem de çalışmaların kapsamının genişlediğini ifade etti.

Erem, Polonya'dan iki üniversiteyle çalışacaklarını belirterek, bu sayede farklı iklim koşullarını da test etme imkanı bulacaklarını belirtti.

İkinci fazda sensör sistemine yeni bileşenler eklendiğini dile getiren Erem, "Artık sadece sahadaki sensör verileriyle değil, uydu görüntüleri ve iklim verileriyle de çalışıyoruz. Multispektral kameralarla elde edilen dron görüntülerini analiz ediyoruz. Tüm bu verileri bir araya getirerek çok daha gerçekçi ve doğru sonuçlar elde ediyoruz." dedi.

Erem, sistemin en kritik çıktılarından birinin rekolte ve kalite tahmini meydana geldiğunu belirterek şöyle devam etti:

"Yapay zeka sayesinde hektar başına ne kadar ürün alınacağını ve kalitenin ne olacağını daha sezon başında tahmin edebiliyoruz. Bu da üreticinin sezon sonunda zarar edip etmeyeceğini önceden görmesini sağlıyor. Çiftçi belirsizlikle değil, veriye dayalı kararlarla üretim yapıyor. Aynı zamanda sözleşmeli üretim süreçlerinde hem üretici hem tüketici için daha güvenli bir zemin oluşuyor."

Sistemin işleyişine ilişkin bilgi veren Erem, tarlaya kurulan sensörlerin güneş enerjisiyle çalıştığını ve kurulumdan sonra ek bir müdahale gerektirmediğini belirtti.

Erem, topladıkları sensör, uydu ve iklim verilerini arka planda analiz ettiklerini belirterek, "Çiftçi mobil uygulama ya da panel üzerinden tarlasıyla ilgili tüm bu sonuçlara erişebiliyor. Eğer toprağın nemi düşmüşse ya da aşırı artmışsa sistem anlık bildirim gönderiyor. Örneğin toprak kuru ama 2 saat sonra yoğun yağış bekleniyorsa 'sulama yapmaya gerek yok' uyarısı veriyoruz. Böylece aşırı sulamanın önüne geçiyoruz." diye konuştu.

Topraktaki mineral değerlerinin de anlık takip edildiğini söyleyen Erem, "Sensörlerimizle gübreleme ihtiyacını da tespit ediyoruz. Hangi mineral eksikse çiftçiyi tek tek uyarıyoruz. Böylece gereksiz gübre kullanımını azaltıyoruz." ifadesini kullandı.

Erem, projede geliştirilen bir diğer yeniliğin böceklere karşı kurulan feromon tuzakları meydana geldiğunu dile getirdi.

Geliştirdikleri tuzakla yakalanan böcekleri görüntü işleme ve yapay zekayla analiz ettiklerini belirten Erem, "Zararlı tür tespit edilirse çiftçiye 'şu bölgede zararlı var' diye nokta atışı uyarı gönderiyoruz. Böylece tüm tarlaya ilaç atmak yerine sadece gerekli alana müdahale edilebiliyor." dedi.

Erem, tarım arazilerinin kapsamlılüğüne dikkati çekerek şunları kaydetti:

"250-1000 dekar kapsamlılüğündeki alanlarda tek tek bitkiyi kontrol etmek imkansız. Yaprağın üzerindeki küçük bir belirtiyi gözle yakalamak zor. Uydu, sensör ve yapay zeka teknolojileri bu yüzden kritik. Teknoloji geliştikçe tarımda daha yaygın kullanılacağını düşünüyorum.".