Yapay Zekâ (AI) ve Makine Öğrenimi (ML)
Tanım
Yapay Zekâ (AI), bilgisayar sistemlerinin genellikle insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getirme becerisidir (öğrenme, problem çözme, karar verme). Makine Öğrenimi (ML) ise, AI’ın bir alt kümesidir; sistemin açıkça programlanmadan, verilerden yola çıkarak öğrenmesini ve performansını artırmasını sağlayan yöntemleri kapsar.
Tarımda AI/ML’in Rolü
AI ve ML, Hassas Tarım ve IoT’den toplanan büyük ve karmaşık veri setlerinin (Big Data) işlenmesi ve anlamlandırılması için vazgeçilmezdir. Bu teknolojiler, geleneksel tarım yöntemlerinin saptayamadığı desenleri ve ilişkileri ortaya çıkararak çiftçilik kararlarının hızını ve isabetliliğini kökten değiştirir.
Temel Uygulama Alanları ve Detayları
| Uygulama Alanı | AI/ML’in Katkısı | Örnek Algoritma Kullanımı |
| Hastalık ve Zararlı Tespiti | Görüntü işleme (Computer Vision) algoritmaları, İHA veya robot kameralarından alınan bitki görüntülerini analiz ederek hastalık belirtilerini ve zararlıları erken aşamada ve noktasal olarak tanımlar. | Derin Öğrenme (Deep Learning) ile eğitilmiş Sinir Ağları (Neural Networks). |
| Tahmini Analizler (Predictive Analytics) | Geçmiş verileri (hava durumu, toprak tipi, verim geçmişi) kullanarak gelecekteki ürün verimini, su ihtiyacını veya hastalık riskini yüksek doğrulukla tahmin eder. | Regresyon Modelleri, Zaman Serisi Analizleri. |
| Kaynak Optimizasyonu | En yüksek verimi elde etmek için minimum düzeyde su, gübre veya enerji girdisi gerektiren en uygun tarım planını (ekim zamanı, ürün rotasyonu) belirler. | Optimizasyon Algoritmaları, Güçlendirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning). |
| Otomasyon ve Robotik Kontrol | Otonom traktörlerin ve hasat robotlarının çevreyi tanımasını, engellerden kaçınmasını ve belirli bir görevi (örneğin, yalnızca olgunlaşmış meyveleri toplama) gerçekleştirmesini sağlar. | Makine Görüşü (Machine Vision), Yol Planlama Algoritmaları. |
| Toprak Yönetimi | Toprak sensörlerinden ve haritalardan gelen verileri birleştirerek tarlanın her bir bölgesinin besin eksikliğini veya fazlalığını analiz eder ve Değişken Oranlı Uygulama (VRT) için reçete haritaları oluşturur. | Kümeleme (Clustering) Algoritmaları. |
Gelecek Etkisi
AI, tarım sistemlerini sadece destekleyen değil, aynı zamanda onları otonom olarak yöneten merkezi bir zekâ haline getirecektir. Bir AI sistemi, bir robotu hasat için gönderebilir, sulama vanalarını açabilir ve aynı zamanda gelecek sezonun ekim desenini optimize etmek için öğrendiklerini kaydedebilir. Bu, “insansız tarım” vizyonunu gerçeğe dönüştürmektedir.