Yapay zekanın tarımda inovasyonu nasıl desteklediğini ve meyvelerin yetiştirilmesini, hasat edilmesini ve tarladan sofranıza ulaştırılmasını nasıl kolaylaştırdığını adım adım inceleyin.
Dünya nüfusunun 2050 yılına kadar 2 milyar artması beklenirken, buna ayak uydurmak için gıda üretiminde yaklaşık %60 'lık bir artışa ihtiyacımız var. Yapay Zeka (YZ), tarımda inovasyonu teşvik ederek bu zorluğun üstesinden gelmemize yardımcı oluyor. YZ yenilikleri çiftlik hayvanlarını izlemek, mahsul büyümesini analiz etmek, çiftlik ekipmanlarının ne zaman bakıma ihtiyacı olduğunu tahmin etmek ve çok daha fazlası için kullanılabilir. Tarımı düşündüğümüzde, genellikle sadece çiftçiliği hayal ederiz. Ancak tarım, birçok farklı işlevi ve süreci kapsayan bir şemsiyedir.
Yapay zekanın tarımdaki etkisini daha iyi anlamak için belirli bir örneği ele alalım: bir meyvenin yaşam döngüsü. Tarladan sofralarımıza uzanan yolculuğu sırasında neler oluyor?
Bu blogda, yapay zekanın ekim, yetiştirme ve hasattan meyvelerin işlenmesi, taşınması ve satışına kadar sürecin her adımında nasıl yardımcı olduğunu keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!
Meyve mahsullerinin yaşam döngüsündeki ilk adım tohumların seçilmesi ve ekilmesidir. Bir çiftçinin sezon için hangi meyveyi yetiştireceğine karar vermesi gerekir. Makine öğrenimi gibi yapay zeka teknikleri, çiftçilerin kendi özel toprak ve iklim koşulları için en iyi tohumları seçmelerine yardımcı olmak amacıyla büyük miktarda veriyi analiz etmek için kullanılabilir. Yapay zeka, geçmiş hava durumu modellerini, toprak bileşimini ve mahsul performans verilerini değerlendirerek, gelişme olasılığı en yüksek olan optimum tohum çeşitlerini önerebilir. Tohum seçimi için kullanılan yapay zeka, çok fazla ilgi ve potansiyele sahip devam eden bir araştırma alanıdır.
Örneğin, 2018 CGIAR Inspire Challenge, daha akıllı tohum seçimi için makine öğrenimini kullanan bir projeye 100.000 dolar ödül verdi. Bu proje BioSense Enstitüsü ve CIMMYT'den araştırmacılar tarafından yürütüldü. Araştırmacılar, tohum performansını tahmin eden modeller geliştirmek için Meksika'daki yüzlerce değerlendirme sahasından elde edilen farklı yeni mısır çeşitleri hakkındaki verileri kullandılar. Veri odaklı bir yaklaşıma sahip olmak, başarılı bir hasat şansını artırır ve mahsulün başarısız olma riskini azaltır. En iyi tohum türü seçildikten sonra, tohumların kalitesini kontrol etmek için bilgisayar görüşü devreye girebilir.
.avif)
Bilgisayarlı görü, insan gözüyle görülemeyen kusurları, hastalıkları ve genetik özellikleri tespit etmek için meyve tohumlarının yüksek çözünürlüklü görüntülerini analiz etmek için kullanılabilir. Tohumların kalitesini sınıflandırmak, derecelendirmek ve değerlendirmek amacıyla bu görüntüleri analiz etmek için çeşitli bilgisayarla görme görevleri kullanılabilir. Yapay zeka, bu görevleri otomatikleştirerek yalnızca en kaliteli tohumların ekilmesini ve çiftçilerin daha iyi mahsul verimi elde etmesini sağlamaya yardımcı olabilir.
Örneğin Seed X'in GeNee™ Sıralayıcısı, tohum seçim sürecini iyileştiren yapay zeka destekli bir tohum sıralayıcısıdır. Ayırıcı tohumları iki kategoriye ayırır: çimlenme olasılığı yüksek olan yüksek kaliteli tohumlar birincil kutuya yönlendirilirken, çimlenme olasılığı düşük olan tohumlar ikincil bir kutuya ayrılır. Renk, şekil, boyut, genetik saflık değerlendirmesi ve çimlenme oranlarını tahmin etme gibi görevleri yerine getirir. Ayıklayıcı sayesinde çimlenme oranları %90'ın üzerine çıkarılabilir, bu da daha fazla tohumun başarılı bir şekilde sağlıklı bitkilere dönüşmesi anlamına gelir.
.avif)
Yapay zeka, toprak analizini ve mahsul izlemeyi iyileştirmek için de kullanılabilir. Gelişmiş kameralara sahip dronlar meyve tarlaları üzerinde uçarak toprak ve bitki sağlığının ayrıntılı görüntülerini yakalıyor. Bu görüntüler işlenerek toprak nemindeki, besin seviyelerindeki ve bitki sağlığındaki değişimleri gösteren haritalar oluşturulur. Görüntü analizinden elde edilen içgörülere dayanarak, yabani ot tespiti, büyüme izleme, verim tahmini, sulamanın ayarlanması, gübrelerin hassas bir şekilde uygulanması ve hedeflenen haşere kontrolünün uygulanması gibi görevler yapılabilir. Yapay zeka kullanarak gerçek zamanlı izleme, meyve mahsulü verimini artırmaya ve sürdürülebilir tarım uygulamalarını teşvik etmeye yardımcı olabilir.
Bir tarlanın en uygun zamandan sadece bir gün önce veya sonra hasat edilmesi, çiftçinin potansiyel gelirini %3,7 ila %20,4 oranında azaltabilir. Yapay zeka, meyvelerin toplanması için en uygun zamanın belirlenmesine yardımcı olabilir. Geleneksel hasat yöntemleri büyük ölçüde el emeğine dayanır ve daha az verimli ve daha fazla zaman alıcı olabilir. Yapay zeka destekli hasat yöntemleri, olgunluğu tahmin etmek amacıyla meyve rengi, boyutu ve çevresel koşullara ilişkin verileri analiz etmek için gelişmiş sensörler ve makine öğrenimi algoritmaları kullanır. Bu şekilde, meyveler en iyi oldukları zamanda hasat edilerek daha yüksek verim ve daha az atık elde edilir.
.avif)
Hasattan sonra bir sonraki önemli adım, en iyi ürünlerin tüketicilere ulaşabilmesi için meyvelerin sınıflandırılması ve derecelendirilmesidir. Yapay zeka, meyve segmentasyonunun hacimsel analizi için kullanılabilir. Aşağıdaki gibi bilgisayarla görme modelleri uygulanarak Ultralytics YOLOv8bir meyvenin boyutu, şekli ve kalitesi değerlendirilebilir.
Süreç, bir konveyör bant üzerindeki meyvelerin yüksek çözünürlüklü görüntülerinin yakalanmasını, YOLOv8 modelini kullanarak meyvelerin tek tek segmentlere ayrılmasını ve boyut ve şekli ölçmek ve kusurları tespit etmek için hacimsel analiz yapılmasını içerir. Analize dayanarak, meyveler uygun paketleme, işleme veya dağıtım için otomatik olarak farklı kategorilere ayrılır ve derecelendirilir. Yapay zeka destekli ayıklama ve sınıflandırma verimliliği, doğruluğu ve tutarlılığı artırır, israfı azaltır ve hasadın değerini en üst düzeye çıkarır.
Meyveler tasnif edilip derecelendirildikten sonra, otomatik paketleme makineleri bunları hassas bir şekilde paketleyebilir. Yapay zeka destekli OCR (Optik Karakter Tanıma) sistemleri ambalajın doğruluğunu kontrol edebilir, etiketleri, barkodları ve diğer önemli bilgileri standartlara ve yönetmeliklere uygunluk açısından doğrulayabilir. Ambalajların bu şekilde denetlenmesi sayesinde son kullanma tarihi geçmiş ürünler gibi durumların önüne geçilebilir. Yapay zeka yanlış etiketleri veya son kullanma tarihlerini tespit edebilir ve ürünler tüketicilere ulaşmadan önce bunların düzeltilmesi için işaretleyebilir.
Şimdi, en iyi meyveleri paketlediğinizi ve teslim etmeye hazır olduğunuzu düşünelim. Yapay zeka, rotaları optimize ederek meyvelerin lojistiğini ve nakliyesini iyileştirebilir. Taşıma sırasında meyveleri taze tutmak ve en verimli teslimat rotalarını bulmak büyük zorluklardır. Yapay zeka algoritmaları trafik düzenlerini, hava koşullarını ve teslimat programlarını analiz ederek en iyi rotaları belirleyebilir, seyahat süresini ve maliyetleri azaltabilir.
Meyveler mağazaya ulaştıktan sonra, yapay zeka envanter yönetimi ve talep tahmininde önemli bir rol oynamaya devam ediyor. Yapay zeka sistemleri, talebi daha doğru tahmin etmek için satış verilerini, müşteri tercihlerini ve mevsimsel eğilimleri analiz edebilir. Perakende mağazaları, yapay zekadan elde edilen içgörülere dayanarak optimum envanter seviyelerini koruyabilir ve aşırı stoklama veya stokların tükenmesi riskini azaltabilir.
Bilgisayarlı görü, mağazalarda raf stokunu gerçek zamanlı olarak izlemek için kullanılabilir. Yapay zeka destekli kameralar, nesne algılamayı kullanarak stokların azaldığını veya yanlış yerleştirildiğini tespit edebilir ve personeli rafları yeniden stoklamaları veya yeniden düzenlemeleri için uyarabilir. Yapay zeka, doğru miktarda taze ürünün doğru zamanda mevcut olmasını sağlayarak müşteri memnuniyetini artırmaya ve gıda israfını azaltmaya yardımcı olur.
Yapay zeka, tüketicilerin daha kaliteli meyveler elde etmesine yardımcı olma konusunda büyük bir rol oynama potansiyeline sahiptir. Meyve endüstrisinde başarılı yapay zeka entegrasyonunun harika bir örneği Nature Fresh Farms'tır. Nature Fresh Farms, yapay zeka teknolojisini kullanarak operasyonlarını tohumdan mağazaya dönüştürdü. Yapay zeka destekli sensörler ve veri analitiği, seradaki iklim ve nem seviyelerinden ürün taşıma lojistiğine kadar her şeyin izlenmesine ve yönetilmesine yardımcı oluyor. Nature Fresh Farms yetiştirme koşullarını optimize etti, sulamayı kontrol etti ve maliyetleri düşürdü. Yapay zeka sistemi ayrıca ürünlerin paketlendikten sonraki 24 - 48 saat içinde süpermarket raflarına ulaşmasını sağlayarak nakliye süresini önemli ölçüde azaltıyor ve tazeliği koruyor.
Birçok faydasına rağmen, meyve endüstrisinde yapay zeka kullanmanın bazı potansiyel dezavantajları vardır:
Yapay zeka, tohum seçiminden meyvelerin olgunlaşmasına kadar, çiftliklerden yemek masanıza kadar ürünlerin yaşam döngüsü boyunca tarımı değiştiriyor. Çiftçilerin toprak sağlığını izlemelerine, hasat için en iyi zamanları tahmin etmelerine ve ürünleri doğru bir şekilde sınıflandırmalarına yardımcı oluyor. Kaynakları optimize ederek, israfı azaltarak ve mahsul verimini artırarak YZ, tarımı daha verimli ve sürdürülebilir hale getiriyor. Maliyetler, teknik uzmanlık ihtiyacı ve veri kalitesine bağımlılık gibi zorluklara rağmen, yapay zekanın avantajları çoğu durumda bu zorluklara değiyor. Bu nedenle giderek daha fazla çiftçi yapay zekayı benimsiyor.
Yapay zeka hakkında bilgi edinmeye devam etmek için topluluğumuzla bağlantıda kalın! Üretim ve sağlık hizmetleri gibi sektörlerde yenilikçi çözümler oluşturmak için yapay zekayı nasıl kullandığımızı keşfetmek için GitHub depomuza göz atın. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
