Tek Fotoğrafla Bitki Hastalığı Tespiti Yapan Yapay Zeka Cezayir’den Talep Gördü
Selçuk Üniversitesi öğrencisi Seyid Ahmed Topbaş, tek fotoğrafla bitki hastalıklarını teşhis eden ve çevrimdışı çalışan yapay zeka geliştirdi. Sistem Cezayir’den talep gördü.
Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü öğrencisi Seyid Ahmed Topbaş, tek bir fotoğrafla bitki hastalıklarını teşhis eden ve akıllı reçeteleme sunan özgün yapay zeka sistemini geliştirdi. Sistem, kırsalın internet koşulları düşünülerek tamamen çevrimdışı çalışabiliyor.
Çiftçinin Sorunlarına Teknolojik Çözüm
Akşehir’de çiftçi bir ailenin çocuğu olan Topbaş, kendi buğday tarlalarında yaşadığı hastalık teşhis sorununu çözmek amacıyla projeye başladı. Farklı ziraat mühendislerinin dahi çelişkili teşhisler koyabildiği durumlarda, yanlış ilaç kullanımı ve ürün kaybının önüne geçmek için teknolojik bir çözüm arayışına girdi. Mevcut online sistemlerin kırsal alanlardaki internet erişimi sorunları nedeniyle yetersiz kaldığını belirten Topbaş, ortağıyla birlikte ‘EDGE Computing Tabanlı İnternetten Bağımsız Bitki Hastalık Teşhis ve Akıllı Reçeteleme Sistemi’ni hayata geçirdi.
Geliştirilen teknoloji, 2 yapay zeka ve 1 fenoloji motorunu senkronize ederek çalışıyor. Sistem, çiftçinin yüklediği tek bir fotoğraftan yola çıkarak anlık ve geçmiş meteoroloji verilerini analiz ediyor. Coğrafi konum bilgilerini GPS üzerinden otomatik doğrulayarak bölgenin iklim verileriyle ilişkilendiriyor. Tek bir fotoğraftan katmanlı analizler üreten model, bitkinin yapısına göre hastalıkların başlangıç noktasını tespit ediyor. Bu veriler, internete ihtiyaç duymadan cihazın kendi işlemcisi üzerinde (Edge Computing) 15-30 saniye gibi kısa bir sürede işleniyor. Sistem, organik tarım yapanlara biyolojik, endüstriyel tarım yapanlara ise kimyasal etken madde önerileri sunuyor.
Yüksek Doğruluk Oranı ve Küresel Hedefler
Projenin Ar-Ge aşamasında küresel hazır modellerin tarımsal sahada yüzde 5 ila 60 arasında doğruluk payı sunduğunu gözlemleyen Topbaş, bu oranın tarım sektörü için yetersiz olduğunu belirtti. Bu riski ortadan kaldırmak için kendi yapay zeka modelini sıfırdan geliştiren ekip, buğdayda şimdiden yüzde 96,82’lik bir doğruluk başarısına ulaştı. Hedef, her ürün için yüzde 100 kusursuz sonuç almak. Bu doğrultuda veri tabanına eklenen binlerce fotoğraf ile yapay zeka eğitiliyor ve hata payını ortadan kaldırmak için çalışmalar sürdürülüyor.
Geliştirilen bu teknoloji sadece mobil uygulama ile sınırlı kalmayıp, drone ve traktörlere entegre edilebilecek esneklikte tasarlandı. Bu sayede çiftçinin gözle göremediği erken evre hastalıklar bile akıllı kamera aparatları veya drone taramalarıyla tespit edilebilecek. Topbaş, projenin uluslararası düzeyde de ilgi gördüğünü ve Cezayir hükümeti yetkilileriyle tarım sahalarına bu sistemi uyarlamak üzere resmi görüşmeler gerçekleştirdiklerini belirtti. Afrika’dan gelen heyetlere zeytin bitkisiyle ilgili de bilgi aktaran Topbaş, iş birlikleriyle bu ürünün de modele hızla eklenebileceğini ifade etti.
Yorum Yap