Tarım Alanında Kullanılan Yapay Zeka Modelleri
Giriş:
Her ülke için ekonomik sektörde kritik bir rol oynayan tarım, dünya genelindeki nüfus her geçen gün artıyor ve bu da gıda talebini artırıyor. Çiftçiler tarafından kullanılan geleneksel yöntemler, mevcut aşamada ihtiyacı karşılamak için yetersizdir.
Son yıllarda yapay zeka (YZ) modellerinin çeşitli endüstrilere entegrasyonu adeta devrimsel olmuştur. Geleneksel bir sektör olarak görülen tarım, bu devrime istisna değildir. YZ, tarım uygulamalarında artan verimlilik, sürdürülebilirlik ve üretkenlik için yeni olanaklar açmıştır. Bu blog, tarımda YZ modellerinin uygulamalarını inceleyerek, bunların sağladığı faydaları ve endüstri üzerindeki potansiyel etkilerini vurgulamaktadır.
Tarımda Yapay Zeka Uygulamaları
Geleneksel tarım yöntemleri gibi çiftçilerin karşılaşabileceği birçok zorluk bulunmaktadır. Bu sorunları ele almak için tarım sektörü YZ'nin yaygın entegrasyonunu benimsemiştir. Yapay Zeka, artık tarımda devrim niteliğinde bir teknoloji haline gelmiş, çiftçilere daha sağlıklı ürünler üretme, zararlıları yönetme, toprak sağlığını izleme ve daha fazlasında yardımcı olmaktadır.
İşte Yapay Zeka'nın tarım sektöründe uygulandığı bazı önemli alanlar:
Hassas Tarım:
Hassas tarım, "Doğru yer, Doğru Zaman ve Doğru Ürün" hakkındadır. Hassas tarım tekniği, tekrarlayan görevleri yerine getirmek için kullanılan işgücü yoğun kısmı yerine daha kesin ve kontrollü bir şekilde gerçekleştirebilen çok daha kesin ve kontrol edilmiş bir yoldur. Hassas tarımın bir örneği bitkilerdeki stres seviyelerinin tanımlanmasıdır. Bu, yüksek çözünürlüklü görüntüler ve bitkiler üzerinde farklı sensör verileri kullanılarak elde edilebilir. Sensörlerden elde edilen veriler, stres tanıma için bir makine öğrenme modeline giriş olarak beslenir.
Hassas tarım, uydu görüntüleri, hava tahminleri, toprak sensörleri ve tarihî veriler gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz eden makine öğrenme ve uzaktan algılama teknolojileri de dahil olmak üzere YZ modellerinin kullanımını içerir. Bu modeller sulama, gübreleme ve zararlı kontrolü konusunda bilinçli kararlar almak için veriyi analiz eder. Bu sadece verimi artırmakla kalmaz, aynı zamanda kaynak israfını ve çevresel etkiyi en aza indirir.
Ürün İzleme ve Hastalık Teşhisi:
Bilgisayar görüşü ile donatılmış YZ modelleri bitki sağlığını tanımlayabilir ve izleyebilir ve hastalıkları erken aşamada tespit edebilir. Kameralar ve sensörlerle donatılmış dronlar tarlaların görüntülerini yakalayabilir ve ardından hastalıklı bitkilerle ilişkilendirilen desenleri tespit etmek için analiz edebilir. Bu, çiftçilerin zamanında müdahalede bulunmasını sağlar, hastalıkların yayılmasını önler ve geniş spektrumlu pestisit uygulamalarının gerekliliğini azaltmalarına yardımcı olur.
Ürün İzleme: Ürün izleme, bitkilerin büyüme aşamaları boyunca sürekli gözlem ve değerlendirmeyi içerir. Amaç, bitkilerin genel sağlığı, büyümesi ve durumu hakkında bilgi edinmektir. Ürün izlemek için çeşitli teknolojiler ve yöntemler kullanılmaktadır:
Uzaktan Algılama: Uydu görüntüleri, dronlar ve diğer uzaktan algılama teknolojileri, bitki sağlığı, büyüme ve mekânsal değişkenlik gibi bilgileri yakalamada değerli veriler sağlar. Bu, ürün yoğunluğu, nem seviyeleri ve geniş alanlarda sıcaklık değişiklikleri gibi bilgileri yakalayabilir.
Hastalık Teşhisi: Hastalık teşhisi, bitkileri etkileyen hastalıkları tanımlamayı ve teşhis etmeyi içerir. Erken teşhis hastalıkların yayılmasını önlemek ve ürün kayıplarını en aza indirmek için önemlidir. Hastalık teşhisi için çeşitli yöntemler kullanılır.
Görsel inceleme: Renk değişikliği veya lezyon gibi mahsul hastalıklarını tespit etmek için hala önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zeka teknolojisi, insanların gözden kaçırabileceği ince ipuçlarını tespit ederek bunu geliştirir. Görsel verileri hızlı bir şekilde analiz ederek erken hastalık tespitine yardımcı olur ve daha iyi ürün yönetimine katkı sağlar.
Görüntü Analizi: Hastalıklarla ilişkili görsel ipuçlarını tespit etmek için mahsul görüntülerine görüntü işleme ve bilgisayarla görme teknikleri uygulanabilir. Makine öğrenimi modelleri, bu görüntülere dayanarak hastalık semptomlarını tanımlayacak şekilde eğitilebilir.
Spektroskopi: yakın kızılötesi (NIR) ve hiperspektral görüntüleme gibi teknikler, hastalık teşhisinde önemli bir rol oynar. Bu yöntemler farklı hastalıklara bağlı belirgin spektral desenleri belirler. Yapay Zeka modelleri bu imzaları analiz ederek doğru teşhisler yapar.
Otomatik Hasat: Robotik sistemler ve YZ destekli makineler, hasat süreçlerini otomatikleştirmek için geliştirilmektedir. Bu makineler, olgun meyveleri veya sebzeleri tanımlamak ve hasat etmek için bilgisayar görüşü ve makine öğrenme algoritmalarını kullanır ve ürünlerin zarar görmesini önler. Otomatik hasat, işçilik maliyetlerini azaltır, tutarlı kaliteyi sağlar ve hasat sürecini hızlandırır.
- Hassas Ürün Yönetimi ve Yabani Ot Tespiti:
YZ'nin tarımda entegrasyonu, veriye dayalı kararların hayati önem taşıdığı hassas ürün yönetimini öncülük eder. Makine öğrenme algoritmaları tarafından desteklenen YZ modelleri, uydu görüntüleri, hava tahminleri ve gerçek zamanlı sensör verileri de dahil olmak üzere farklı kaynaklardan gelen bilgileri bir araya getirir. Bu işbirliği çiftçilere sulama, gübreleme ve zararlı kontrolü konularında bilinçli kararlar alma konusunda yardımcı olur. Ayrıca YZ'nin bilgisayar görüş yetenekleri, tarlalardaki yabani otları tespit etmeye olanak tanır.
Bitki ve Yabani Ot Tanıma İçin Bilgisayar Görüşü:
YZ'nin görsel yetenekleri, bitki ve yabani ot yönetiminde önemli bir rol oynar. Bilgisayar görüşü aracılığıyla YZ modelleri, dronlar, uydular veya yer tabanlı kameralar tarafından yakalanan görüntüleri analiz eder. Renk, şekil ve doku desenlerini ayırt ederek bu modeller bitkileri ve yabani otları ayırt eder. Makine öğrenme algoritmaları, özellikle konvolüsyonel sinir ağları (CNN'ler), YZ'nin belirli bitki türlerini tanımasına ve farklı yabani ot türlerinden ayırt etmesine yardımcı olur.
Gelişmiş Analiz için Hiperspektral Görüntüleme:
İnsan görüşünün ötesine geçen hiperspektral görüntüleme, daha geniş bir dalga boyu aralığını yakalar. Bu detay zengin veri, hassas bitki ve yabani ot tanıma konusunda yardımcı olur. YZ modelleri, hiperspektral verileri işler ve bitki sağlığındaki ince farklılıkları çözümleyerek bitkileri ve yabani otları doğru bir şekilde ayırt eder.
Orbiba Robotiğin misyonu, temiz tarımı teşvik etme odaklıdır ve tarım uygulamalarına yapay zeka entegrasyonu bu hedefe ulaşmada önemli bir adımdır. Yenilikçi robot platformlarımıza yapay zeka teknolojisini entegre ederek, kaynak israfını hassas izleme ve yönetim yoluyla etkili bir şekilde ele alıyoruz. Bu hassasiyet, su, gübre ve böcek ilacı gibi kaynakların optimize edilmiş kullanımına kadar uzanmakta ve bu da gıdanın saflığına olan inancımızla uyumlu olarak sürdürülebilir tarım uygulamalarını teşvik etmektedir.
Dahası, yapay zeka destekli çözümlerimiz, bu kritik kaynakların kullanımını en aza indirgeyerek çevresel izleri azaltmamıza katkı sağlayarak, çevresel sorumluluğumuzla uyum içindedir. Ayrıca, yapay zekanın hava durumu modellerine ilişkin dikkat çeken öngörü yetenekleri, çiftçileri destekleyerek, iklim değişikliğinin artan zorluklarına karşı hazırlık ve dayanıklılıklarını artırır. Bu dayanıklılık, ekolojik açıdan daha sürdürülebilir ve verimli bir tarım sektörü yaratma konusundaki bağlılığımızı yansıtarak, sadece çiftçileri değil, aynı zamanda herkes için erişilebilir ve güvenli gıda misyonunu da destekler.
Yapay Zeka Takım Lideri
Abdırısak Abdırahman Yusuf
Kaynaklar
[1]: Wu S., Bao F., Xu E., Wang Y., Chang Y., Xiang Q. Bitki sınıflandırması için olasılıksal sinir ağı kullanarak bir yaprak tanıma algoritması; IEEE 7. Uluslararası Sinyal İşleme ve Bilgi Teknolojisi Sempozyumu Bildirileri; Giza, Mısır. 15-18 Aralık 2007; ss. 11-16.
[2]: https://www.techtarget.com/whatis/definition/precision-agriculture-precision-farming
[3]: Yang C. Bitki yaprağı tanıma, şekil ve doku özelliklerini entegre ederek. Pattern Recognit. 2021;112:107809. doi: 10.1016/j.patcog.2020.107809.
[4]: Tang J., Chen X., Miao R., Wang D. Farklı aydınlatma altında görüntü işleme kullanarak siteye özgü bölgeler için yabani ot tespiti. Comput. Electron. Agric. 2016;122:103–111. doi: 10.1016/j.compag.2015.12.016.
