Tarımı Dönüştüren Yapay Zeka Yenilikleri

Tarım endüstrisinin bugün karşı karşıya olduğu üç önemli sorun karşısında yapay zeka etkili çözümler sunuyor. Halihazırda uygulanan ve gelişen yapay zeka destekli tarımcılık çözümleri tarımın geleceğini şekillendirme konusunda büyük bir potansiyel taşıyor.

Medeniyetin yapı taşı olan tarım, günümüzde üretkenliği engelleyen, geçim kaynaklarını etkileyen ve küresel gıda güvenliğini tehdit eden birçok zorlukla karşı karşıya. Gıda ve Tarım Örgütü'nün raporuna göre, 2050 yılına kadar 9,3 milyarlık bir dünya nüfusunu beslemek için yüzde 60 daha fazla gıda üretmeliyiz. Mevcut endüstri zorlukları göz önüne alındığında, bunu geleneksel çiftçilik yaklaşımıyla başarmak neredeyse imkansız görünüyor. Bunun ötesinde bu yaklaşım, halihazırda doğal kaynaklar üzerindeki yükü çok yüksek olasılıkla daha da artıracak. Yapay zeka tam da bu noktada yardımımıza yetişebilir.

Çiftçilerin karşılaştığı üç temel zorluk

Çiftçileri etkileyen birçok zorluk arasında, küresel kapsamı ve finansal etkileri nedeniyle aşağıdaki üç sorun öne çıkıyor:

1. Bitki zararlıları: Tarımsal ürünleri tehdit eden böcek ve haşereler, küresel tarımsal üretimin yıllık olarak yaklaşık yüzde 40’ına zarar veriyor ve en az 70 milyar dolara mal oluyor.
2. Toprak Kalitesi ve Sulama: Toprak bozulması, dünya genelinde toprağın yaklaşık yüzde 33'ünü etkileyerek, ürün yetiştiriciliğini olumsuz etkiliyor ve yaklaşık 400 milyar dolarlık bir kayba yol açıyor. Su kıtlığı ve verimsiz sulama, tarımsal üretimi daha da zayıflatıyor. Tarım, dünyanın erişilebilir tatlı suyunun yüzde 70'ini kullanıyor, ancak bunun yüzde 60'ı sulama sistemlerindeki sızıntılar nedeniyle israf oluyor.
3. Yabani otlar: Tarım uygulamalarındaki gelişmelere rağmen, yabani otlar ürün veriminde ve kalitesinde önemli düşüşlere neden oluyor. Yaklaşık 1800 ot türü bitki üretimini yaklaşık yüzde 31,5 oranında azaltarak yıllık yaklaşık 32 milyar dolarlık ekonomik kayba yol açıyor.

Yapay Zeka Tarımı Nasıl Dönüştürüyor?

1. Zararlıların tespiti ve kontrolü: Zararlıların doğru ve erken tespiti ile kontrolü, ürün hasarını en aza indirmek ve kimyasal pestisitlere olan bağımlılığı azaltmak için önem taşıyor. Hava durumu raporları, geçmiş zararlı aktivitesi, dronlar veya uydular tarafından çekilen yüksek çözünürlüklü görüntüler gibi verilere bugün kolayca ulaşılabiliyor. Makine öğrenmesi modelleri ve bilgisayar görüşü, zararlı istilalarını tahmin etmeye ve tarladaki zararlıları tanımlamaya yardımcı olabiliyor.

Örneğin, Trapview tarafından tasarlanan bir cihaz, bir kamera ile fotoğraflanan zararlıları çekmek için feromon kullanıyor. Yapay zeka, Trapview'in veritabanından yararlanarak, elmaları etkileyen elma kurdu,  marul ve domateslere zarar verebilen pamuk kurdu gibi 60'tan fazla zararlı türünü belirliyor. Sistem, tanımlanan böceklerin olası etkisini haritalamak için konum ve hava durumu verilerini kullanıyor, bulguları çiftçilere bir uygulama bildirimi olarak iletiyor. Bu AI destekli içgörüler zamanında ve hedefli müdahaleleri mümkün kılıyor, ürün kayıplarını ve kimyasal kullanımını önemli ölçüde azaltıyor. Trapview müşterilerinin ürün verimi ve kalitesinde artış ayrıca maliyetlerinde genel olarak 120 milyon Euro’ya yakın tasarruf ettikleri bildiriliyor.

2. Toprak sağlığını izleme: Toprak sağlığının sürekli izlenmesi ve analizi, optimum yetiştirme koşullarının ve sürdürülebilir çiftçilik uygulamalarının sağlanması için kritik bir önem taşıyor. Su kullanımını optimize etmek, ürünlerin tam olarak ihtiyaç duydukları kadarını almasına, israfı azaltmaya ve üretkenliği artırmaya yardımcı oluyor.

Yer altı sensörleri, tarım makineleri, dronlar ve uydulardan gelen veriler, nem içeriği, besin seviyeleri ve patojenlerin varlığı dahil olmak üzere toprak koşullarını analiz etmek için kullanılıyor. Bu tür toprak sağlığı analizleri, su ihtiyaçlarını tahmin etmeye ve sulama sistemlerini otomatikleştirmeye yardımcı oluyor.

Örneğin, CropX, kullanıcıların mahsul performansıyla birlikte hayati parametreleri gözden geçirmelerine ve karşılaştırmalarına yardımcı olmak için gerçek zamanlı verilerden yararlanarak toprak sağlığı izleme konusunda uzmanlaşmış bir platform oluşturdu. Çiftçiler, mahsul yönetim stratejilerini optimize etmek için NDVI (normalleştirilmiş bitki örtüsü farkı indeksi), SAVI (toprak ayarlı bitki örtüsü endeksi) ve toprak nem endeksi gibi toprak türü ve bitki örtüsü endeksleri hakkında bilgi ediniyor. CropX, çözümlerinin su kullanımında yüzde 57, gübre kullanımında yüzde 15 azalma ve yüzde 70'e kadar verim artışı sağladığını bildiriyor.

3. Yabani Ot Tespiti ve Yönetimi: Yabani otların hassas bir şekilde tanımlanması ve ortadan kaldırılması, bunların mahsullerle değerli kaynaklar için rekabet etmesini önlemek ve herbisit kullanımını en aza indirmek için oldukça önem taşıyor.

Bilgisayar görüşü sayesinde, dronlar ve robotlar artık mahsuller arasındaki yabani otları yüksek hassasiyetle tespit edebiliyor. Bu, mekanik olarak veya hassas herbisit uygulamasıyla hedefli yabani ot kontrolüne olanak sağlıyor.

Örneğin, Carbon Robotics, bilgisayar görüşü çözümünde derin öğrenme algoritmalarından yararlanıyor. Tarlaları gerçek zamanlı olarak tarayan 42'den fazla yüksek çözünürlüklü kameradan gelen verileri analiz ederek yabani otları tespit ediyor. Daha sonra, yüksek hassasiyetli yabani ot kontrolü sağlamak için robotik ve lazerler kullanıyor. LaserWeeder, saatte iki dönüme kadar yabani ot temizlediğini ve dakikada 5 bine kadar yabani otu yüzde 99 doğrulukla ortadan kaldırdığını ifade ediyor.

Dönüştürücü bir geleceğin habercisi

Yapay zekayı tarıma entegre etmek, yalnızca mevcut uygulamaları yeniden şekillendirmekle kalmıyor, aynı zamanda sürdürülebilir ve dayanıklı bir geleceğe giden yolu da açabilecek bir potansiyel taşıyor. Yapay zeka, yakın gelecekte tarım uygulamalarını iklim değişikliklerine göre gerçek zamanlı olarak ayarlamaya yardımcı olabilir, optimum ürün sağlığı ve verimini daha da artırabilir.