Üniversiteler yapay zeka destekli projeleriyle tarım sektörüne güç
katıyor
Yükseköğretim kurumlarında hayata geçirilen yapay zeka destekli
çalışmalar tarım sektörünün gelişimine katkı sağlıyor
Üniversitelerde geliştirilen projelerle tarım ürünlerinde verimliliğin
artırılması, su tasarrufunun sağlanması ve sürdürülebilir tarımın
geliştirilmesi amaçlanıyor
Yapay zeka kullanımıyla tarımsal üretimde kimyasal gübre kullanımı
azalıyor çevre dostu tarım uygulamaları yaygınlaşıyor
10 Eylül 2024
Yükseköğretim kurumlarında yapay zekadan faydalanılarak birçok çalışma
yürütülüyor. Özellikle tarım alanında geliştirilen projeler,
yükseköğretimde yapay zekanın etkisini ve üniversitelerin tarım sektörüne
katkısını gözler önüne seriyor.
Üniversite bünyesinde hem akademisyenlerin hem de öğrencilerin yer aldığı
projelerle ürünlerde verimliliğin artırılması, su tasarrufunun sağlanması
ve sürdürülebilir tarımın geliştirilmesi gibi birçok alanda tarım sektörüne
katkı sunuluyor. Bu kapsamda hayata geçirilen birçok proje uluslararası
düzeyde de değerlendiriliyor.
Bartın Üniversitesinde, “Yapay Zekâ Tabanlı Sınıflandırma
Makinesi” projesi ile defne yaprağı ve balıkçılık faaliyetlerinde üretimin
daha verimli hale getirilmesi hedefleniyor. Geliştirilen proje ile üretim
süreçlerinde kalite artışı da sağlanıyor. Bölgenin geçim kaynaklarından
olan defne yaprağı üretiminde klasik yöntemlerle yapılan sınıflandırmalarda,
defne yapraklarının hastalıklı ve yırtık olanları net olarak
sınıflandırılamazken geliştirilen yapay zekâ tabanlı sınıflandırma makinesi
yardımıyla defne yaprağı üretimindeki kalite artırılarak hastalıklı ürünler
satışa sunulmadan ayrıştırılıyor.
Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Robotik ve Yapay Zeka
Teknolojileri Uygulama ve Araştırma Merkezi (ROMER) bünyesinde “Kovan 4.0:
Bal Arısı (Apis mellifera) İzleminde Yapay Zeka Temelli Nesnel Yaklaşımlar”
projesi, arı davranışlarının izlenmesi ve analiz edilmesi için yenilikçi ve
düşük maliyetli çözümler sunarak biyoloji ve ziraat alanlarındaki
araştırmalarda otomatizasyon eksikliğini gidermeyi hedefliyor. Proje, arı
davranışlarını ve tarım ilaçlarının arı kolonileri üzerindeki etkilerini
detaylı bir şekilde incelemek için yapay zeka temelli nesnel yaklaşımlar
geliştirmeyi amaçlıyor.
Ondokuz Mayıs Üniversitesinde, geliştirilen “Sulama
Yöntemi ve Bitki Su Tüketimi (TAGEM SUET)” sistemiyle, tarımsal sulamada
israfın en aza indirilmesi hedefleniyor. TAGEM SUET sistemi, Türkiye
genelinde tarımsal sulama yapılan alanlarda uygulanmak üzere 4 yıllık bir
çalışma sonucunda hazırlandı ve kullanıma sunuldu. Sistem, günlük
meteorolojik verileri işleyerek en tasarruflu sulama yöntemini hesaplıyor
ve 30 yıllık meteorolojik verilerle bitki türlerine dair bilgileri veri
tabanında barındırıyor. İnternet üzerinden tüm çiftçilerin kullanımına
sunulan TAGEM SUET, geniş bir kullanıcı kitlesine hitap ediyor.
Siirt Üniversitesinde, “Yapay Zeka ve İHA Destekli, Otonom
Bitki Sağlığı Tespiti ve Püskürtme Yeteneğine Sahip Hassas Tarım Sistemi”
adlı projeyle öncelikli hedef, üzüm bağı yetiştiricilerinin karşılaştığı
bağ mildiyösü hastalığı, salkım güvesi zararlısı başta olmak üzere yaygın
görülen bitki sorunlarını tespit etmek ve bu sorunlara çözüm üretmek. Tarım
sektöründe dijitalleşme, yapay zeka, robotik ve otonom drone sistemlerinin
entegrasyonuyla iş gücü sorununa çözüm sunan proje ile verimliliği
artırmak, sürdürülebilir tarımı teşvik etmek ve pestisit kullanımını
azaltarak çevreyi korumak amaçlanıyor.
İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü ve Ege Üniversitesinin
de yer aldığı ortak proje, üzüm bağı yetiştiricilerinin karşılaştığı yaygın
bitki koruma sorunlarını ve demir kloroz gibi problemleri erken tespit
ederek çözümler sunmayı hedefliyor.
İzmir Demokrasi Üniversitesi ve Ege Üniversitesinde,
görüntü işlemede yeni bir öznitelik çıkarım yöntemi kullanılarak görüntü
sınıflandırma modellerini iyileştirilecek ve tarımda ilaçlama normunun daha
hassas yapılmasını sağlayacak bir proje yürütülüyor. Geliştirilecek olan
yapay zekâ modelleri, üretimi dört mevsim devam eden roka bitkisi üzerinde
uygulanacak. Projeyle farklı hastalık seviyeleri tespit edilip hastalık
seviyesi ve tipine göre değişken oranlı ilaçlama yapılması sağlanacak. Bu
şekilde doğru oranda ilaçlama yapılarak hem bitki sağlığına hem de insan
sağlığına önemli katkı sunulacak.
Hitit Üniversitesi, yapay zekayı yenilenebilir enerji,
yağmur hasadı ve yeşil hidrojen üretimi ile birleştiriyor. Üniversite
bünyesinde “Sürdürülebilir Bir Yeşil Hidrojen Üretim Sistemi” başlıklı
projeyle sürdürülebilir yeşil hidrojen üretiminin yanı sıra enerji üretimi
ve tarımsal sulamaya katkı sağlayacak yeni bir yapının ilk adımları atıldı.
Projeyle hem yeşil hidrojen enerjisi üretimi hem de yağmur hasat sistemiyle
kuraklıkla mücadelede önemli bir kazanım sağlanması hedefleniyor.
“Elma ağacı azotlu gübre ihtiyacının İHA tabanlı uzaktan algılama verileri
ve makine öğrenimi entegrasyonu ile tespiti” çalışmasıyla
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
, elma ağacının azot durumunu yapay zekâ temelli bir metodolojiyle tahmin
etmek için bitki örneklerinin laboratuvar analiz sonuçları ve dijital
görüntülerin entegrasyonunu kullanıyor. Bu, elma ağacının meyve bahçesi
içerisinde beslenme yönetimini optimize etmek için bireysel ağaç düzeyinde
değerli bilgiler sağlıyor. Bu çalışma, yapay zekâ algoritmalarını
kullanarak sınıflandırma temelli bir metodoloji geliştiriyor ve elma
ağaçlarının farklı vejetasyon süreçlerinde azot durumunu ve gübrelemeye
ihtiyacı olup olmadığını tespit etmeyi hedefliyor.
-Çevre dostu ve sürdürülebilir tarım uygulamaları yaygınlaşıyor
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi bünyesindeki bir
diğer proje olan “Sera Otomasyon Sistemine Entegre Yapay Zeka Destekli
Kompost Çayı Üretim Ünitesi” ürünü, yapay zeka teknolojilerini kullanarak
kompost çayı üretimini optimize etmeyi ve proses parametrelerini yapay zeka
ile kontrol etmeyi sağlıyor. Ayrıca seralar için önemli bir organik sıvı
gübre kaynağı olan kompost çayı üretimi, sera otomasyon sistemiyle entegre
edilerek fertigasyon sistemine dozajlanabiliyor. Bu yaklaşım, tarımsal
üretimde kimyasal gübre kullanımını azaltarak çevre dostu ve sürdürülebilir
tarım uygulamalarının yaygınlaşmasını sağladığı gibi verimliliği de
artırıyor.
Iğdır Üniversitesinde. “Farklı biyokömürlerin biber
bitkisinde tuz stresi üzerine etkilerinin yapay zekâ yöntemleriyle
değerlendirilmesi” çalışması yapılıyor. Biyokömürün hem normal hem de tuzlu
toprak koşullarında biber bitkisinin gelişimi ve verim parametreleri
üzerindeki etkileri yapay zekâ yöntemleriyle incelenecek.
Batman Üniversitesinde“Yapay Zeka Kontrollü Otonom Sera
Yönetim Sistemi” projesi ile seralardan alınan veriler yapay zeka ile
işlenerek kontrol ediliyor, bitkilerin hastalıkları ve rekolte tahmini
yapılıyor.
Mersin Üniversitesinde “Yabancı Otların Derin Öğrenme ile
Tespitine Yönelik Yazılım Geliştirilmesi: Drone Teknolojilerine
Uyarlanması” başlıklı projede derin öğrenme metotları ve drone teknolojileri
bir arada kullanılarak yabani otların tespiti ve bertarafına yönelik
sınıflandırma yapılacak. Ayrıca yarı-otonom drone ile bitki sağlığı
(sıcaklık, nem, su ihtiyacı) hakkında veriler toplanması da hedefleniyor.
Yapay zekâ temelli derin öğrenme metotları kullanılarak insansız hava aracı
ile elde edilen görüntüler üzerinden mısır, buğday, arpa, pamuk, soya,
yulaf ve ayçiçeği başta olmak üzere yetiştirilen bitkinin sağlığı, yabancı
otların erken tespiti ve sınıflandırılması proje ekibi tarafından
hazırlanacak yazılım çatısı ile takip edilecek.
Tüm bu parametrelerin belirlenmesi ve gerekli önlemlerin alınması ile ürün
kalitesinin ve veriminin artırılması, herbisit kullanımının azaltılması ve
dolayısıyla topraktaki kimyasal yükün hafifletilmesi amaçlanıyor.
Ankara Üniversitesinde “Arıcılıkta Yapay Zeka Tabanlı
Polen Sınıflandırma Makinası” geliştirildi. Karışım polenlerden tek bitki
poleni elde etmek için yapay zeka destekli bir sınıflandırma makinesi olan
bu prototip ile standart tek bitki poleni elde edilmesi için renge göre
sınıflandırma yapılıyor.
Çukurova Üniversitesi, “Kapalı Dikey Topraksız Tarım
Yöntemiyle Model Bitki Marul Üretim Tekniklerinin Yapay Zekâ ile Optimize
Edilmesi” projesiyle model bitki olarak seçilen marul konusunda, kapalı
mekanda dikey su kültürü teknikleriyle gerekli çevresel şartların;
gece-gündüz sıcaklıkları, karanlık-ışık periyotları, gübreleme ve
aydınlatma gibi farklı koşullarda 36 yetiştiricilik denemesi yapılarak
üretim verileri yapay zeka teknolojisi ile makineye öğretilecek. Makine
öğrenmesiyle pratikte gerçekleştirmenin çok zaman alacağı 28800 bağımsız
yetiştiricilik denemesine denk gelen veri tahminlemesi elde edilebilecek.
Kırklareli Üniversitesinde, “Ayçiçeği Yapraklarında Oluşan
Hastalıkların Görüntü İşleme ve Yapay Zeka Teknikleriyle Tahmini Projesi”
ile Trakya’da yetiştirilen ayçiçeklerinin görüntüleri elde edilerek
ayçiçeklerinde görülen hastalıkların teşhisi yapılacak, bu sayede verimli
bir tarım üretiminin sağlanması gerçekleştirilecek ve hem zaman hem de
maliyet açısından bir kazanç elde edilecek. Yine üniversite bünyesinde
“Tarımsal Bilgelik (TABISIS)” kapsamında, çiftçilik uygulamaları bir
nesilden diğerine aktarılacak.
Ege Üniversitesinde “Ayçiçeğinin Geleneksel ve Kapiller
Harekete Dayalı Gerçek Zamanlı Yönetim Teknolojisiyle Sulanmasının Verim,
Kalite ve Su Tasarrufuna Etkilerinin Belirlenmesi” adlı projeyle kuraklığa
bağlı olarak su kaynaklarının yetersizliği üzerine Menemen Ovası’nda
üretimi yaygınlaşan ayçiçeğinde farklı fenolojik dönemlerde yapılan
sulamaların bitkinin morfolojik, fizyolojik, biyokimyasal ve moleküller
özelikler ile verim ve kalite parametrelerine etkileri inceleniyor.
Geleneksel sulama ile gerçek zamanlı kapiller su hareketini izlemeye dayalı
yapay zekâ destekli sulama karşılaştırılıyor ve iki farklı sulama
uygulamasının bir arada kullanıldığı ve bu iki uygulama şeklinin
ayçiçeğinin kuraklık stresine karşı fizyolojik, biyokimyasal ve moleküler
tepkileri üzerindeki etkilerinin ilk kez karşılaştırıldığı çalışmalar
gerçekleştiriliyor.
Erciyes Üniversitesinde “İnsansız Hava Aracından Alınan
Tarım Arazisi Görüntülerinin Derin Öğrenme Yöntemleri ile İncelenmesi”
projesi ile multispectral, RGB ve termal görüntüler kullanılarak derin
öğrenme tabanlı yabani ot tespiti çalışmaları gerçekleştiriliyor.
Vakıf üniversitelerinden Yaşar Üniversitesi, pamukta
sürdürülebilir verimlilik sağlamaya yönelik yapay zeka temelli “Tarla
Bitkisi Verim Tespit Yöntemi” adlı yazılım ile Türk Patent ve Marka Kurumu
tarafından tescil aldı. “Tarla Bitkisi Verim Tespit Yöntemi” pamuk
çeşitlerinin verim potansiyelini tahmin etmeyi, ıslah çalışmaları yapmayı
ve sürdürülebilir verim sağlamayı amaçlıyor.
Beykent Üniversitesi “Tarımda yabanileşmeye son”
düşüncesiyle, karada hareket eden robotlarla tarımda verimliliği artırmayı
amaçlıyor. Üniversite bünyesinde Tarımsal İnsansız Kara Aracı ile üç boyutlu
tasarım programları kullanılarak aracın fiziki görünümünü çizip ardından
arazi şartlarına uygunluğu üzerine analizler gerçekleştirildi. Projeyle
gerekli yazılım dilini kullanarak haberleşme ve iletişimi sağlayıp
haritalama ve ot tespiti yapılması amaçlanıyor.
Sabancı Üniversitesinde “Hassas tarım için alan genelleme”
çalışması yürütülüyor. Projeyle bilgisayarla görü kullanılarak tarım
mahsullerinin tespiti ve sayımı yapılacak. Üniversite, mahsulden ve ortam
koşullarından bağımsız çalışabilen çözümler geliştirilmesine odaklanıyor.