Tek fotoğrafla bitki hastalıklarını teşhis eden ve çevrimdışı çalışan yapay zeka sistemi, çiftçilere doğru teşhis ve reçete sunuyor. Sistem, Cezayir hükümetinden de talep gördü.
Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü öğrencisi Seyid Ahmed Topbaş, tek bir fotoğrafla bitki hastalıklarını teşhis eden ve akıllı reçeteleme sunan özgün bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Kırsal alanların internet erişim sorununu göz önünde bulundurarak tamamen çevrimdışı çalışabilen sistem, çiftçilerin yanlış ilaç maliyetlerinden ve ürün kayıplarından korunmasını hedefliyor. Sistem şimdiden buğdayda yüzde 96,82 doğruluk oranına ulaştı.
Akşehirli çiftçi bir ailenin çocuğu olan Topbaş, küçük yaşlardan beri yazılım ve algoritma ile ilgilendiğini, son yıllarda ise yapay zekaya yöneldiğini belirtti. Hazır modeller yerine kendi özgün yapay zeka mimarilerini geliştirdiğini vurgulayan Topbaş, tarım alanındaki tecrübesini teknolojiyle birleştirdiğini ifade etti. Dedesi ve babasının buğday üretimiyle uğraşması, onu bu projeyi hayata geçirmeye teşvik etti.
Geçen yıl kendi buğday tarlalarındaki bir hastalık için çağırdığı beş farklı ziraat mühendisinin dahi farklı teşhisler koyması, Topbaş’ı harekete geçirdi. Mühendislik hizmetlerinin küçük aile işletmeleri için yüksek maliyet oluşturduğuna dikkat çeken Topbaş, yanlış teşhislerin yol açtığı ilaç ve ürün kayıplarının daha büyük bir sorun olduğunu belirtti. Bu soruna çözüm arayışıyla teknolojik sistemleri inceleyen Topbaş, mevcut online sistemlerin kırsal kesimdeki internet erişim sorunları nedeniyle yetersiz kaldığını gözlemledi.
Bu gözlemler üzerine Topbaş, ortağıyla birlikte EDGE Computing tabanlı, internetten bağımsız çalışabilen bir bitki hastalık teşhis ve akıllı reçeteleme sistemi geliştirmeye karar verdi. Sistem, yapay zeka ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak çalışıyor.
Geliştirilen teknolojide iki yapay zeka ve bir fenoloji motoru senkronize şekilde çalışıyor. Fenoloji motoru, anlık ve geçmiş meteoroloji verilerini analiz ediyor. Çiftçinin tarlada gördüğü hastalığın fotoğrafını sisteme yüklemesiyle, sistem GPS verileri üzerinden konumu doğruluyor ve bölgedeki iklim verileriyle ilişkilendiriyor. Tek bir fotoğraftan yapılan analizler, bitkinin yapısına göre hastalığın nerede ve nasıl başlayabileceğini tespit ediyor.
Tüm bu veriler, internete ihtiyaç duymadan cihazın kendi işlemcisi üzerinde (Edge Computing) işleniyor. Sistem, 15 ila 30 saniye gibi kısa bir sürede hastalık tahmini yapıyor. Organik tarım için biyolojik, endüstriyel tarım için ise kimyasal çözüm önerileri sunuyor. Öneriler ticari ilaç markası yerine doğrudan bilimsel etken maddeye odaklanıyor. Sistem güncellemeleri kolaylıkla yapılabiliyor ve internet paketini minimum düzeyde kullanıyor.
Projenin Ar-Ge aşamasında küresel modellerin denendiğini ancak tarımsal sahada yüzde 5 ile 60 arasında kalan doğruluk oranlarının yetersiz bulunduğunu belirten Topbaş, kendi yapay zeka modellerini sıfırdan geliştirdiklerini söyledi. Buğday özelinde yüzde 96,82 doğruluk oranına ulaştıklarını aktaran Topbaş, hedefinin yüzde 100 kusursuz sonuç almak olduğunu ifade etti. Buğday için 14 bin 956 doğrulanmış fotoğraf verisiyle yapay zekayı eğittiklerini, mısır ve ayçiçeği gibi ürünler için de veri tabanlarını genişletme çalışmalarının sürdüğünü kaydetti.
Öz sermayeyle ilerlediklerini ve yatırım desteğinin süreçleri hızlandıracağını belirten Topbaş, veri optimizasyonu ve negatif testlerin sıfırlanmasıyla hata payını tamamen ortadan kaldırmayı amaçladıklarını söyledi. Sistemin traktörlere ve dronlara entegre edilebilecek esneklikte tasarlandığını, bu sayede gözle görülmeyen hastalıkların erkenden tespit edilebileceğini ekledi.
Amerika Birleşik Devletleri’ndeki akademisyenlerle de iletişim halinde olduklarını belirten Topbaş, projenin uluslararası düzeyde ilgi gördüğünü ifade etti. Afrika’dan gelen heyetlerin zeytin bitkisiyle ilgili bilgi taleplerine olumlu yaklaştıklarını, iş birliğiyle bu bitki için de sistemi geliştirebileceklerini belirtti. Çöl tozu gibi çevresel faktörlerin yapay zekaya doğru şekilde öğretilmesi gerektiğini vurguladı.
Bu doğrultuda Cezayir hükümeti yetkilileriyle resmi görüşmeler gerçekleştirdiklerini açıklayan Topbaş, sistemlerini Cezayir tarım sahalarına uyarlamak üzere bir çalışma takvimi planladıklarını bildirdi. Bölgeye ait verilerin yüklenmesiyle sistemin küresel ölçekte sonuç vermeye başlayacağını sözlerine ekledi.
Yorum Yap