Erciyes Üniversitesi Ziraat Fakültesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Handan Altınok ve eşi Dr. Öğr. Üyesi Alper Altınok’un tasarladığı yapay zeka sistemi ile ziraî hastalık ve zararlılar tespit edilerek, gereksiz zirai ilaç kullanımının önüne geçiliyor.
Topraksız tarım konusunda araştırma yapan akademisyen çift, yapay zeka tabanlı “Bugmapper” ismini verdikleri bir sistem geliştirdi.
Web sayfası üzerinde çalışan, bilhassa sera alanlarındaki hastalık ile zararlıların izlenmesi ve gayret planlamasına yönelik geliştirilen sistem, domates güvesi, tripsler, beyaz sinekler üzere zararlılarla yapay zekayla gayret ediyor ve hastalıkların takibini yapıyor.
Bitkiler üzerinde gelişen zararlılar, seraların içine kurulan akıllı tuzaklara yapışırken, üreticilerin telefona yükledikleri taşınabilir uygulama takviyesiyle bu tuzaklar “Bugmapper” isimli yapay zeka dayanaklı aygıtla taranıyor.
Cihazdan bulut ortamına aktarılan datalar üzerinde yapay zeka yardımıyla gerçekleştirilen ayrıntılı incelemelerle, tuzaklardaki zararlılar kümelere ayrılarak tek tek sayılıyor ve haritalandırılıyor. Akabinde seradaki zararlılara yönelik ilaçlama başka bitkilere yayılmadan bölgesel olarak yapılabiliyor ve çok zirai ilaç kullanımının önüne geçiliyor.
Öte yandan akademisyen çift TÜBİTAK’tan 900 bin liraya yakın takviye alarak projelerini Erciyes Teknopark’ta geliştirme imkanı da yakaladı.
“KİMYASAL KALINTI RİSKLERİNİ EN AZA İNDİRİYOR”
Erciyes Üniversitesi Ziraat Fakültesi Bitki Müdafaa Kısmı Fitopatoloji Ana Bilim Kısmı Lideri Prof. Dr. Handan Altınok, AA muhabirine, geliştirilen yapay zeka tabanlı sistemin ziyanlı denetimiyle kimyasal kalıntı riskini en aza indirerek, daha inançlı besin üretimini desteklediğini söyledi.
Web ortamı üzerinde çalışan, hastalık, zararlıların takibi ve buna yönelik uğraş planlamasıyla tasarlanan sistemin üreticiler için değerli olduğunu vurgulayan Altınok, şöyle dedi:
“Aslında biz buna ‘bitki muhafaza karar dayanak sistemi’ diyoruz. Sistemimiz TÜBİTAK’tan takviye aldı. Yapay zeka tabanlı sistemimiz yanlışsız ve vaktinde hastalık ve ziyanlı denetimi sağlayarak kimyasal kalıntı risklerini en aza indirip daha inançlı besin üretimini destekliyor.
Projemizi Kayseri, Yozgat, Afyon ve Mersin üzere vilayetlerdeki jeotermal, topraklı ve topraksız seralarda uygulamaya koyduk. Sistem, dönemsel olarak yüzde 30-50 ortasında kimyasal kullanımdan tasarruf sağlatıyor.”
Bitki Muhafaza Kısmı Entomoloji Ana Bilim Kısmı Dr. Öğr. Üyesi Alper Altınok ise seralarda ilaç kullanımını azaltabilmenin yolunun hastalık ve zararlıları dönem başından itibaren düzgün ve efektif bir biçimde takip etmekten geçtiğini belirtti.
TARIMSAL ZARARLILAR 10 SANİYEDE TESPİT EDİLEBİLİYOR
Altınok, sorunun saha içerisinde lokal olarak tespit edilmesinin ve yayılımının önlenmesinin kıymetini anlatarak, şunları kaydetti:
“Geliştirdiğimiz sistemin seralarda rastgele bir altyapı kurulumuna gereksinimi yok. Sadece bir taşınabilir telefon ve buna bağlı olan bir uygulamamız var. Tekrar bunun paralelinde geliştirdiğimiz tuzakları okumayı sağlayan portatif ve omuzda taşınabilen bir sistemimiz var. Yalnızca bir tek saha çalışanı bu ekipmanı kullanarak alandan hastalık ve zararlılarla ilgili tüm bilgileri ayrıntılarıyla toplayıp online ortama ulaştırabiliyor.
Zararlıların takibi izleme tuzaklarıyla yapılabiliyor. Burada yapışkan tuzaklardaki sayımlar gözle yapıldığında epeyce uzun sürüyor. Her bir tuzakta 5-10 dakika ortasında bir mühlet harcamak gerekiyor. Bu da personellik maliyeti oluşturuyor. Bizim geliştirdiğimiz sistemle tek bir tuzaktaki tüm süreçler yalnızca 10 saniyede tamamlanıyor.
Tabii alandan toplanan bilgiler tartıyla rakamsal bilgiler olduğundan bunların üreticiler tarafından kolay anlaşılabilir bir formda sunulması gerekli. Bu noktada yapay zeka tabanlı web uygulamamız devreye giriyor.
Orada risk trendlerini gösteren ziyanlı ve hastalıkların yayılışını ve tarafını gösteren grafiklerimiz var. Yeniden renklerle kodlanmış risk dağılım haritaları sunuluyor. Bunların incelenmesiyle üreticiler gayret planlamalarını daha sağlıklı bir halde yapabiliyorlar.”
Altınok, sistemin her seraya has ve farklı geliştirilen yapay zeka tabanlı kestirim modellerini de desteklediğini kelamlarına ekledi.
