Yapay zeka tarımı dönüştürüyor: 5 yenilikçi yöntem

Üç yıl önce İzmir’de bir tarım fuarını ziyaret ettiğimde, yapay zeka tarımda sınırlı bir rol oynuyordu. Envanter yönetimi için kullanılan bu teknolojiler, traktör üreticilerinin stantlarının gerisinde yer alan özel ürünler olarak tanıtılıyordu. Ancak bu durum değişiyor.

İşte yapay zekanın gıda üretiminde devrim yaratan 5 yolu: - Durumu İzleme - Kültür bitkilerinin izlenmesi, genellikle sezgisel bir süreçtir. Çiftçiler, mahsullerinin hava koşulları, rüzgar ve hastalıklar gibi faktörlerden nasıl etkilendiğini bilmelidir. Ancak bu değişiyor.

Dronlar ve uydu görüntüleri, insan gözünün algılamasından çok önce mantar enfeksiyonları veya zararlıları tespit eden bilgisayarlı görüntü modellerine veri sağlıyor. Bu sayede, bitki koruma veya pestisit kullanımı daha etkili bir şekilde öneriliyor. Ayrıca, toprak sensörleri kullanılması bu verilerin kalitesini artırıyor. - Verim Tahmini - Bitki izleme gibi, sensörler aracılığıyla verim tahmini yapmak, çiftçilerin sadece hasat ettikleri ürünlerin envanterini değil, aynı zamanda hasat edecekleri ürünlerin miktarını da bilmesini sağlıyor.

Syngenta, verim tahmininde %95 doğruluk oranı sunan bir yapay zeka geliştirdi ve bu sistem ayrıca tohum yerleştirme önerileri de sağlıyor. Bu tahminlerin önemi, çiftçilerin ürünleri için lojistiği önceden planlamaları gerektiğidir. Perakendecilere ve nakliye şirketlerine doğru bilgi sağlandıkça, kayıplar azalıyor.

Virginia Tech’teki tarım ekonomistleri tarafından gerçekleştirilen ve Ulusal Mısır Yetiştiricileri Derneği tarafından finanse edilen bir çalışmada, ABD Tarım Bakanlığı’nın (USDA) tahmin raporlarının mısır pazarına etkisi incelendi. Bu raporların yıllık değeri yaklaşık 301 milyon dolar (258,9 milyon €) olarak belirlendi. - Robotlarla Tarım - Robot teknolojisi, yapay zekanın etkisiyle hızla gelişiyor.

Bu sadece şehirlerde otonom araçların kullanımıyla sınırlı değil; traktörler ve diğer tarım makineleri de otomatik hale getiriliyor. John Deere, tam otonom traktörler geliştirme çabalarını sürdürüyor. Carbon Robotics’in LaserWeeder’ı, 24 lazer ve 36 kamera ile 10.000’e kadar yabani ot tespit edebiliyor. - Hassas Sulama - Sulama bir bilimdir ve daha önce yalnızca çiftçinin deneyimine dayanıyordu.

Hassas sulama yeni bir kavram değil; otomatik sulama sistemleri var, ancak bunlar manuel veri girişi gerektiriyordu. Toprak nemi, kanopi sıcaklığı ve hava durumu tahminlerini birleştiren sensör sistemleri, su kullanımını %30 oranında azaltırken bazı uygulamalarda verimi artırıyor.

Örneğin, Hindistan’daki şeker kamışı tarlalarında %30 su tasarrufu sağlanırken, %40 verim artışı elde edildi. - Hayvancılıkta Yapay Zeka - Büyük çiftliklerde hayvanların refahını sağlamak zorlaşıyor. Hayvancılıkta yapay zeka, hastalık belirtilerini görünmeden günler önce tespit etmek için bilgisayarlı görüntü ve giyilebilir sensörler kullanıyor. Bu da antibiyotik kullanımını azaltıyor ve refah sonuçlarını iyileştiriyor.

Bu durum, artan düzenleyici baskılar ve perakendecilerin antibiyotik kullanımı konusundaki talepleri dikkate alındığında giderek daha önemli hale geliyor. Bu hikaye, EU Tech Loop'ta yayınlanmış olup, Euronews ile yapılan bir dağıtım anlaşması çerçevesinde paylaşılmıştır.