YZ (yapay zeka), çiftçilere ürün tehditlerini tespit edip öngörmeleri için gelişmiş araçlar sunarak tarımı kökten değiştiriyor. Bitki zararlıları ve hastalıkları, küresel ürün verimlerinin %15 ila %40’ına varan yıkıcı kayıplara neden oluyor; bu yüzden erken uyarı çok önemlidir.

Modern YZ sistemleri (makine öğrenimi ve derin sinir ağları), hastalığın ince belirtilerini tespit etmek veya salgınları öngörmek için büyük veri setlerini (görüntüler, hava durumu, sensör verileri vb.) analiz edebiliyor. Uluslararası uzmanlar, YZ’nin “dinamik zararlı davranışını izleme” ve gerçek zamanlı verileri kullanarak müdahaleleri etkili noktalara odaklama konusunda üstün olduğunu belirtiyor.

Kısacası, akıllı tarım artık YZ’yi kullanarak ürün sorunlarını tespit ve tahmin ediyor, böylece çiftçiler doğru müdahaleyi doğru zamanda yapabiliyor.

Görüntü Tabanlı Zararlı ve Hastalık Tespiti

Kenyalı bir çiftçi, mısır yaprağındaki zararlıları tanımlamak için YZ destekli PlantVillage adlı akıllı telefon uygulamasını kullanıyor. YZ destekli görüntü tanıma, herkesin bir fotoğrafla bitki sorunlarını teşhis etmesini sağlıyor.

Örneğin, ücretsiz PlantVillage uygulaması, sağlıklı ve enfekte olmuş ürünlerin binlerce görüntüsüyle eğitildi; böylece mısırdaki düşü ordusu gibi yaygın zararlıları tanıyabiliyor. Çiftçi, sadece telefon kamerasını zarar görmüş yaprağa yönlendiriyor, uygulama sesiyle zararlıyı tanımlıyor ve kontrol yöntemleri öneriyor.

Benzer YZ uygulamaları ve platformları (çoğunlukla konvolüsyonel sinir ağları kullanarak) dünya çapında mevcuttur: domates, biber, tahıl ve birçok başka üründe yaprak lekeleri, yanıklıklar veya böcek zararlarını tespit edebiliyorlar.

Görsel teşhisi otomatikleştirerek, bu araçlar küçük ölçekli çiftçilerin “tahmin oyununu” sona erdirmesine ve sadece gerçek sorunları tedavi etmesine yardımcı oluyor.

Sensor Ağları ve Öngörücü Analitik

Kenya’da sıcaklık, nem ve toprak nemini izlemek için YZ sensörleri (FarmShield) ile donatılmış bir sera. Görüntülerin ötesinde, YZ gerçek zamanlı sensör verilerini kullanarak zararlı riskini tahmin ediyor. Çiftlikler ve seralar, sıcaklık, nem, CO₂, toprak nemi gibi değerleri ölçen Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörleriyle donatılıyor.

FarmShield gibi özel sistemler bu koşulları sürekli kaydediyor ve makine öğrenimi modellerinden geçiriyor. Örneğin Kenya’da bir çiftçi, seradaki iklimi izlemek için “FarmShield” kullanıyor; YZ, salatalıkların stres ve hastalık riskini önlemek için tam olarak ne zaman sulanması gerektiğini öneriyor.

Daha büyük çiftliklerde, hava durumu istasyonları (rüzgar, yağmur, toprak besinleri) uydu ve drone verileriyle entegre edilen YZ modellerine veri sağlıyor. Hindistan’daki şeker kamışı tarlalarında, bir YZ platformu yerel hava durumu ölçümleri ve görüntüleri birleştirerek günlük uyarılar gönderiyor – örneğin “Daha fazla sulayın. Gübre püskürtün. Zararlılar için kontrol yapın.” – ve uydu haritalarıyla müdahale gereken alanları gösteriyor.

Bu öngörücü analitik sistemler, zaman serisi verilerinden kalıplar öğrenerek, koşullar zararlı salgınına uygun olduğunda (yüksek nem, sıcak geceler vb.) çiftçilere erken uyarı sağlıyor.

Başlıca YZ girdileri ve yöntemleri şunlardır:

• Hava ve iklim verileri: Makine öğrenimi modelleri, zararlı salgınlarını tahmin etmek için sıcaklık, nem, yağış ve rüzgar geçmişini kullanır. Bir çalışma, pamuk zararlılarını (yaprak bitleri ve tripsler) bu hava değişkenlerinden çok yüksek doğrulukla (AUC ~0.985) tahmin etti. Açıklanabilir YZ analizleri, nem ve mevsimsel zamanlamanın en güçlü belirleyiciler olduğunu gösterdi.

• Toprak ve büyüme sensörleri: Sürekli ölçümler (örneğin toprak nemi, yaprak ıslaklığı, CO₂) YZ’nin hastalık için uygun koşulları tespit etmesine yardımcı olur. 2023’te geliştirilen bir derin öğrenme modeli, sadece sera ortam verilerinden çilek, biber ve domates hastalıkları için risk skorları tahmin etti.
  Bu veri odaklı yaklaşım ortalama 0.92 AUROC değerine ulaştı, yani risk eşiği aşıldığında güvenilir şekilde tespit yapabiliyor.

• Uzaktan algılama (uydu, drone): Tarlaların yüksek çözünürlüklü görüntüleri, YZ’nin insan gözünden önce stres altındaki bitkileri fark etmesini sağlar. Örneğin, uydu haritaları daha az yeşil alanları (stres göstergesi) gösterebilir; Agripilot.ai adlı YZ uygulaması bu haritaları kullanarak çiftçinin “sadece belirli alanlarda sulama, gübreleme veya pestisit uygulaması yapmasını” sağlar.
  Kameralarla donatılmış dronlar meyve bahçeleri veya plantasyonları tarayabilir, YZ algoritmaları ise bu hava fotoğraflarını analiz ederek hastalıklı bitkileri tespit eder (muz ve soya tarlalarında gösterildiği gibi).

• Tarihsel salgın kayıtları: Zararlı oluşumları, ürün verimleri ve müdahalelerle ilgili geçmiş veriler, tahmin modellerini eğitmek ve doğrulamak için kullanılır. Önceki sezonlardan (ve hatta paylaşılan platformlar aracılığıyla komşu çiftliklerden) öğrenerek YZ, uyarılarını zamanla geliştirebilir.

Bu veri akışları birlikte öngörücü analitik platformları ve karar destek araçlarını besler. Pratikte, çiftçiler mobil uygulamalar veya paneller aracılığıyla nerede ve ne zaman müdahale edeceklerini gösteren basit uyarılar veya haritalar alır – örneğin “gelecek hafta mantar ilacı uygulayın” veya “A tarlasını çekirge yumurtaları için kontrol edin.” Zararlı kontrolünde zamanlamadaki belirsizliği ortadan kaldırarak, YZ destekli içgörüler gereksiz ilaçlamayı azaltır ve verimi artırır.

Gerçek Dünya Örnekleri ve Araçlar

Dünya genelindeki çiftçiler, zararlılar ve hastalıklarla mücadelede YZ çözümlerini kullanıyor. Afrika’da küçük ölçekli çiftçiler, ürün yapraklarına akıllı telefonlarını tutup teşhise güveniyor.

Kenya’nın Machakos bölgesinde bir mısır çiftçisi, PlantVillage ile bitkisini taradı ve uygulama yapraktaki düşü ordusunu anında tespit etti. Aynı zamanda, yakınlardaki bir proje (Virtual Agronomist) kıta çapında toprak ve uydu verileri kullanarak gübreleme ve zararlı yönetimi konusunda tavsiyeler veriyor; her iki araç da büyük görüntü ve saha ölçüm veri setleriyle eğitildi.

Hindistan’da, Microsoft destekli Agripilot.ai sistemi, sensör ve uydu verilerine dayanarak çiftçilere “tarlanın kuzeybatı köşesinde zararlılar için kontrol yapın” gibi çiftliğe özel öneriler sunuyor.

Ticari tuzaklar bile artık YZ kullanıyor: Trapview gibi otomatik feromon tuzakları böcekleri yakalıyor ve yerleşik kameralar ile makine öğrenimi sayesinde zararlı türlerini sayıp tanımlıyor. Bu akıllı tuzaklar, zararlı sayısındaki artışı gerçek zamanlı tespit ederek salgınları önceden tahmin ediyor ve istilalar büyümeden hedefli müdahaleye olanak tanıyor.

Bu örneklerde YZ, kıt kaynaklı ziraat mühendisleri ve yayım hizmetlerinin erişimini etkin şekilde genişletiyor. Sektör raporlarına göre, Afrika’nın bazı bölgelerinde YZ uygulamalarının çoğu tarım ve gıda güvenliği alanında gerçekleşti.

Verileri eyleme dönüştürerek – ister uygulamalar, akıllı tuzaklar, ister sensör ağları aracılığıyla – YZ, çiftçilerin “tam da doğru zamanda doğru kararı vermesine” yardımcı oluyor.

Zorluklar ve Gelecek Yönelimler

YZ tabanlı zararlı tahmininin vaatlerine rağmen bazı engellerle karşılaşılıyor. FAO’nun belirttiği gibi, yüksek kaliteli yerel veriler şarttır: çiftçilerin bu araçları kullanabilmesi için iyi sensör ağlarına, bağlantıya ve eğitime erişimi olmalıdır.

Birçok bölgede sınırlı akıllı telefon erişimi, düzensiz internet ve tarihsel kayıt eksikliği engel olmaya devam ediyor. Ayrıca uzmanlar, YZ modellerinin yerel bağlamı gözden kaçırabileceği konusunda uyarıyor – örneğin, bir Afrika araştırmacısı, çoğu YZ eğitim setinin yerel çiftçilik bilgilerini dışladığını ve sadece YZ’ye dayalı tavsiyelerin iyi test edilmiş yerel uygulamaları göz ardı edebileceğini belirtiyor.

Sorumlu kullanım, YZ önerilerini çiftçi deneyimiyle birleştirmeyi ve algoritmaları körü körüne takip etmemeyi gerektirir.

İleriye bakıldığında, devam eden gelişmeler zararlı tahminini daha doğru ve şeffaf hale getirecek yeni derin öğrenme modelleri ve açıklanabilir YZ teknikleri sunacak.

FAO, küresel verileri entegre ederek yerel sorunlara gerçek zamanlı tavsiye verecek büyük tarımsal YZ modelleri (tarım için GPT’ler gibi) üzerinde çalışıyor. Uluslararası bitki koruma topluluğu ise ölümcül hastalıkların (örneğin muz Fusarium’u) izlenmesi için YZ ve drone kullanımı konusunda personel eğitiyor.

Özetle, YZ ile bitki zararlıları ve hastalıklarını tahmin etmek, semptomları tanımlamak için bilgisayarlı görü, büyüme koşullarını izlemek için IoT sensörleri ve salgınları öngörmek için tarihsel/çevresel veriler üzerinde makine öğrenimini bir araya getirmeyi içerir.

Bu yöntemler birlikte çiftçilere güçlü erken uyarı ve teşhis araçları sunar. YZ’yi tarıma entegre ederek, üreticiler ürün kayıplarını azaltabilir, pestisit kullanımını düşürebilir ve tarımı daha dayanıklı hale getirebilir.

Bir IPPC uzmanının ifadesiyle, YZ “kaynak israfını en aza indirir, sadece kritik alanlarda öncelik vererek yönetim verimliliğini artırır” – bu da verimlilik ve sürdürülebilirlik için kazan-kazan demektir.