Kategoriler
Tarım Yapay Zeka

Tarımda yapay zeka

Tarım alanında kullanılan yapay zeka uygulamaları neler? Dünya, tarımda yapay zekayı nasıl kullanıyor? Türkiye’de neler oluyor ve olmuyor?

Tarımda yapay zeka kullanımıyla ilgili en uç örnekle başlayalım.

California, San Carlos’taki bazı ailelerin sofralarında, tohumdan hasada kadar tamamen robotlar tarafından üretilen marullar ve fesleğenler var. Uzak bir gelecekten ya da bir fanteziden bahsetmiyorum. 2015’de California’da kurulan IRON OX isimli şirket, kendi ifadeleriyle “tarımsal üretimde robotik yaklaşımı benimseyen ilk şirket”. Ürettikleri ürünler de deneysel değil, bölgelerindeki marketlerde satılıyor.

theverge.com’dan alınmıştır.

Evet, IRON OX uç bir örnek. Üretimi tamamen robotlarla gerçekleştiriyorlar. Toprakla değil, hidroponik, yöntemle, yani toprak yerine bir besin solüsyonu kullanarak üretim yapıyorlar. Güneş enerjisi kullanıyorlar ve dönüm başına 30 kat daha fazla mahsul alırken, %90 daha az su kullanıyorlar.

Maliyetleri ne kadar derseniz, doğal olarak bundan pek bahsetmiyorlar. Şu an için bizi ilgilendiren kısım da bu değil zaten. IRON OX’a sadece, gelecekte neler olabileceğinin habercisi olarak bakabiliriz. Çünkü şu anki başlangıç maliyetleriyle, Iron OX’un kullandığı teknolojilerin yaygınlaşması pek mümkün değil.

Peki bugün tarladaki çiftçinin hayatını hemen kolaylaştırabilecek ve verimini artırabilecek yapay zeka uygulamaları var mı? 

Çok fazla olmasa da var. Ama öncelikle şu ayrımın da farkında olmak lazım. 

“Yapay zeka destekli” diye pazarlanan çoğu uygulamanın herhangi bir yapay zeka teknolojisiyle uzaktan yakından alakası yok. Mesela sıcaklık, nem, ışık, hava durumu gibi verileri sensörler vasıtasıyla toplayıp, cep telefonundaki bir uygulamayla çiftçilere göstermek, sadece göstermek, bir yapay zeka teknolojisi değil. Bu da bir teknoloji evet, ama yapay zeka teknolojisi değil. 

Eğer ki o uygulama, o topladığı verileri kullanarak size öngöremediğiniz yeni bir şey söylerse, o topladığı verilerden yeni bir bilgi üretirse, işin içine yapay zekanın girdiğinden bahsedebiliriz.

Mesela, tarlanızdaki daha çok gübre isteyen ve daha az gübre isteyen bölgeleri söyleyebildiği zaman… Ya da ekim yaparken tohumun toprak altına girmesi gereken en ideal mesafeyi hesap edebildiği ve hatta ekimi kendi yapabildiği zaman… Ki böyle uygulamalar da var. Yazının devamında anlatacağım. 

Yoksa tarlanın susuz kalıp kalmadığını ya da seranın sıcaklığının ne olması gerektiğini, siz yılların tecrübesiyle zaten gözünüz kapalı bilirsiniz. Bunun için bir teknolojiye, yapay bir zekaya ihtiyacınız yok. Kendi doğal zekanız yeterli…

Tarımda kullanılan gerçek yapay zeka uygulamaları

Tarım alanındaki yapay zeka uygulamalarını daha iyi anlamak için şu anki yapay zeka teknolojilerinin çalışma mantığını kavramak çok önemli. Bundan sonrasını daha iyi anlamak için, önce şu yazıya göz atmanız iyi olur.

Yapay zeka teknolojilerinin tarım alanında kullanımının en önemli amacı, doğal olarak verimliliği artırmak ve maliyetleri düşürmek. Yapay zeka teknolojileri, tarımda bu amacı gerçekleştirmek için aslında çok uygun.

Onlarca ya da yüzlerce dönümlük bir arazide üretim yapıyorsunuz diyelim. Maliyetlerinizi ve veriminizi etkileyen birçok faktör var. Ben hiç tarımla ilgilenmedim ama aşağıdaki etmenlerin tarımda maliyeti ve verimi etkileyebileceğini biliyorum. Daha fazlası da vardır muhtemelen.

  • Hava durumu, güneş ışığı, kuşlar, böcekler, yabani otlar, pestisitler, gübreler, sulama, ekim döngüsü, ürün seçimi, satış fiyatları, stok durumu, diğer üreticilerin mahsülü…

Maliyeti ve verimi tüm bu değişkenler etkiliyorsa, elimizde bu değişkenlerle ilgili gerekli ve yeterli miktarda veri varsa ve veri toplamaya devam edebiliyorsak, yapay zeka teknolojilerini, daha doğru bir tabirle makine öğrenmesi yöntemlerini kullanabilmek için harika bir altyapımız var demektir.

Makine öğrenmesi yöntemi teoride, tüm bu değişkenlerin birbirlerini nasıl etkilediğiyle ilgili örüntüler bularak, maliyeti düşürecek veya verimi artıracak öngörülerde bulunabilir. (Bkz: Makine öğrenmesi nedir? ve Makine öğrenmesi nasıl çalışır?)

Şu an, topraktaki sensörlerden alınan nem, gübre, sıcaklık, toprağın besin seviyesi gibi verilerle, dronelarla veya uydudan alınan görüntüler birleştirilerek, arazi ve mahsül hakkında, çıplak gözle görülemeyecek ve tahmin edilemeyecek öngörülerde bulunulabiliyor.

Mesela Kuzey Caroline’daki FarmShots adlı şirket, drone ve uydu görüntülerini kullanarak, tarım arazilerini analiz ediyor ve mahsülün sağlığıyla ilgili nokta atışı tespitler yapıyor. Hastalıkların ve böceklerin olduğu bölgeleri erkenden tespit eden sistem, hem kimyasal kullanımı %30 azaltıyor hem de mahsülün sağlığını koruyor. Aynı zamanda, arazideki tam olarak hangi bölgelerin gübreye daha çok ihtiyacı olduğunu da söyleyebiliyor. Bu sayede kullanılan gübre miktarını da azaltıyor.

Yapay zeka, daha doğrusu uygulamadaki haliye makine öğrenmesi, veriyle çalışır

Veri olmadan yapay zeka teknolojileri çalışmaz. Belki de bu yüzden Alman hükümeti, tarımda yapay zeka çalışmalarını kurumsal olarak desteklerken aynı anda tarımsal süreçlerle ilgili veri toplamaya ve düzenli veri akışı sağlamaya da çalışıyor.

Almanya’daki SimLearn projesi, tahıl üretiminde makine öğrenmesi yönteminin etkili kullanılabilmesi için etiketlenmiş eğitim verisi topluyor. Bu veriler şu işe yarayacak: Projenin biteceği 2022’den itibaren ellerinde, tahıl üretimiyle ilgili ürün çeşidi, büyümesi, gübre ihtiyacı, kar oranı gibi birçok konuda simulasyonlar yapabilecekleri ve öngörüde bulunabilecekleri veri olacak. Bu sayede, ne ekilmesi daha karlı olur, maliyeti ne olur, stoklar ne durumda olur gibi sorulara çok isabetli öngörülerle cevap verebilecekler.

Aynı zamanda yürütülen Agri-Gain projesi ise, tarımda yapay zeka uygulamaları geliştirmek için en verimli yöntemi kullanıyor. Tarlayı bilen çiftçilerle yapay zeka teknolojilerini bilen uzmanları bir araya getiriyor. Çiftçiler uzmanlara neye ihtiyaçları olduğunu anlatıyor, uzmanlar çiftçilere neleri hayal edebileceklerini ve neler yapabileceklerini anlatıyor.

Bir taraftan isteyen çiftçilere kullanabilecekleri yapay zeka teknolojileri ücretsiz sunuluyor. Diğer taraftan, tarımda yapay zeka kullanımıyla ilgili fikri olan girişimcilerin fikirlerini hayata geçirmeleri için kaynak sağlanıyor ve fikirler hızlıca kullanılabilir teknolojik ürünlere dönüştürülüyor. Böylece tarladaki işi ve gerçek ihtiyacı bilen çiftçilerle, tarımsal makine üreticileri ve yapay zeka teknolojilerine hakim girişimciler bir araya gelerek, gerçekten işe yarar ve uygulanabilir projeler ortaya çıkarıyor.

Benzer bir şekilde, ArtIFARM – Artificial Intelligence in Farming projesi, Almanya’nın belirli bir bölgesindeki tarım faaliyetlerini tamamen dijital ve yarı otonom altyapıya geçirmek için çalışıyor. Tarlaların yönetilmesi, tarım araçlarının ve depoların paylaşılması, satın alma ve satış operasyonlarının düzenlenmesi için yapay zeka destekli bir altyapı kurulması amaçlanıyor.

Belki de bu işi bu kadar ciddiye almalarının sonucu olarak da, Alman çiftçilerin %50’sinden fazlası işlerinde dijital uygulamalar kullanıyor. %80’i de tarımda dijitalleşmenin faydalı olduğunu düşünüyor ki, bu da benzer teknolojileri kullanan Alman çiftçilerin sayısının daha da artacağı anlamına gelir. Sonuçta önümüzdeki yıllarda daha verimli olacakları kesin…

Hemen satın alıp kullanılabilecek yapay zeka destekli tarımsal makineler de geliştiriliyor

Bosch’un bir şirketi olan Deepfield Robotics, tarlalardaki istenmeyen yabani otları ayıklamak üzere robotlar geliştiriyor. Bu robotlar kendi iddialarına göre, dünyanın en büyük bitki görseli veritabanını kullanarak derin öğrenme yöntemiyle, fidelerle yabani otları ayırt edip ayıklayabiliyor. Çok küçük fidelerde bile, onun bir yabani ot mu yoksa ürün mü olduğunu ayırt edebiliyor. Böylece yabani otlardan kurtulmak için kimyasal kullanımına gerek kalmıyor.

Üstelik bu makinenin, daha doğrusu bu robotun çalışması için başında durmanıza da gerek yok. Otonom bir araç. Yani sürücüye ihtiyaç duymuyor. Ayrıca yorulmuyor:) Şu an Almanya’da test aşamasında.

Swiss Future Farm isimli şirket ise, sensörlerle kontrol edilen ekim makineleri yapıyor. Zeminin direncini, sıcaklığını ve nemini kontrol edebilen sensörler sayesinde tohum için en verimli noktayı öngören bu makineler, hassas ekim yapabiliyor.

Türkiye’de tarımda yapay zeka kullanımı ne durumda?

Ülke tarımına genel olarak bakarsak, bildiğim kadarıyla devletin elinde şu an veri yok. Güncel, detaylı ve sürekliliği olan veriyi geçtim, arazilerin envanteri, nereye ne ekildiğinin bilgisi, arazilerin durumu gibi temel veriler de yok. Böyle bir veri olmayınca ülke genelinde ya da bölgesel olarak, değil yapay zeka teknolojilerini kullanmak, ülke tarımında neler olduğuna dair basit çıkarımlar ve öngörüler yapmak bile mümkün olmaz. Zaten bu yüzden bir sene soğan krizi, bir sene patates krizi gibi krizlerimiz oluyor. Bir dönem bu verilerin toplanması için bir proje geliştirildiğini, veri toplanmaya başlandığını ve sonra iptal edildiğini biliyorum. Keşke iptal edilmeseymiş.

Türkiye’de bir çiftçi bireysel olarak neler yapabilir?

Bu işlere meraklı bir çiftçi, gelecekte bu teknolojiler daha da yaygınlaştığında ve ucuzladığında kullanabilmek istiyorsa, şu an kendi işletmesini olabildiği kadar dijitale taşıyıp veri toplamaya başlayabilir.

Toprağın neminden kullandığı gübrenin çeşidine, ektiği üründen verdiği su miktarına, alış fiyatından satış fiyatına, üretimiyle ilgili toplayabileceği tüm verileri, önemli-önemsiz diye kendince ayırmadan dijital ortama taşıması ve saklaması, yıllar sonra büyük ihtimalle çok işine yarayacaktır.

(Google’da ufak bir aramayla Türkiye’de belli alanlarda bu hizmeti veren firmalar olduğunu gördüm fakat uygulamadaki detaylarına hakim olmadığım için firma ismi vermem doğru olmaz.)

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir