Tarımda Yapay Zekâ

1+1' in 3 yaptığı günümüz teknolojisinde, geçmişten gelen VERİ ile gelecekten söz edecek tarım stratejilerini belirleyemeyiz mi? Ekonomi bir yana daha iyi nesiller için; cefalı çiftçimizi, vefalı veri bilimciler olarak yapay zekânın nimetlerinden faydalandırmak hiçte zor olmasa gerek…

Nesnelerin interneti ile birçok cihazdan elde edilen verilere bütüncül olarak bakılması bigdata (büyük veri) kavramını ortaya çıkarmış, akabinde toplanan verilerden bir öğrenme ile sonuç üretilmesi gereksinimi doğmuş ve basit düzeyde yapılan veri madenciliği işlevini, daha büyük ve karmaşık verilerle uğraşmaya yani yapay zekâya bırakmıştır. Böylelikle verilerin yönetilmesi ve buradan anlamlı çıktı elde edilerek, iki veriden üçüncü yeni bir değer bulunması (1+1=3) keşif çalışmaları Endüstri 4.0’ ın tetikleyici bir unsuru olmuştur.

Günümüzde teknolojiler artık, insan gibi öğrenme ve öğrendiklerini insan gibi öngörme ile karar verme yetilerine sahip olma konularında geliştirilmektedir. Yapay zekâ olarak tanımladığımız bu kavram, tarımda uygulamalarında; robotik teknolojiler, arazi/ürün takip ve veri analizi ile analitik tahminleme şeklinde kendini göstermiştir.

Robotik teknolojiler ile; toprağın işlenmesi, ekilmesi dikilmesi, gübrelenmesi, ilaçlanması, sulanması, hasat edilmesi gibi süreçler artık donanımsal cihazların desteği ile daha etkin yapılabilmektedir. Arazi/ürün takip teknolojileri ise, topraktan ve havadan başlayarak uzaktan izleme ile verim ve hastalık takibine kadarki tüm süreçleri kapsar. Uzaktan algılama teknolojileri kapsamında (örneğin ‘dron’) hassas tarım uygulamaları ile daha net veriler elde edilebilmektedir. Üretim için kullanılacak girdilere ait satış bilgileri, arazi ürün desen verileri, sensörler, çiftçi kayıt sistemi verileri, hatta çiftçinin birebir kendisi gibi birçok noktadan veri toplamak mümkündür. Burada veriler oluşmaya başlamıştır artık, veri analizi ile tahminleme yapılarak bir ülkenin Tarım Stratejisinin belirlenmesinde etkin rol oynayacak çalışmalara başlanabilir altyapı oluşmuştur. Peki nasıl?

TARIMDA ANALİTİK VERİ YÖNETİMİ VE MAKİNE ÖĞRENMESİ

Çiftçi ve üretimlerine ait; ürün ve toprak bilgilerinin, iklim ve dış etkenlerin, ülke ve dünya piyasalarının ve belki eğitim, iş gücü, sanayileşme, nüfus… vb düşünülemeyecek birçok parametrenin bölge, il, ilçe, mahalle/köy hatta arazi bazında davranış şekillerinin analiz edilerek, gelecekte neler yapılmasına dair tarımsal öngörülerin oluşturulması için düğmeye basılıyor…

Böylelikle; hem zamandan hem de iş gücünden tasarruf, risklerin ortaya çıkarılarak onlardan kaçınılması, yeni çalışma ve üretim alanlarının oluşması, ürün ve fiyat politikalarının belirlenerek arz-talep dengesinin kurulması sağlanmış olacaktır. Ülkemizde, hatta dünyada yaşanan her bir olağan ya da olağanüstü durumlarda, nelerin tarım üretimi üzerinde etkili olduğu ve buna bağlı olarak tarım stratejinin ne zaman / nasıl değişmesi gerektiğini öngörmek mümkün değildir, ancak tüm dünyanın da yatırımlarını bu konuya yönelttiği ve çıktılarının paha biçilmez olduğu “VERİ” bize bunları söyleyebilmektedir.

Belirli zamanlarda belirli bölgelerde belirli ürünlerin daha fazla yetiştirilmesi gerektiği, bazı nitelikteki ürünlerin dönemsel karakteristikleri, çiftçi hareketlerinin piyasa öngörüleri, tüketici davranış özelliklerinin modellenmesi, çiftçilerin borçlanma ve ödeme alışkanlıklarının çıkarılması, ürün kalitesinin üzerinde etkili olan etkenlerin dinamik olarak sunulabilmesi gibi her an güncellenen makine öğrenmesi ile bunları yapabilmek mümkün olup, bu konuda birçok yerel çalışma yapılmaktadır. Bu çalışmaları birleştirmek için, Kamu ve/veya özel sektörün elindeki verilerin tek bir çatı altında toplanması ve işlenmesi yerinde olacaktır.

Diğer yandan; aktif üretici çiftçiler ile yapılan özel bir ankette, ülkemiz çiftçilerinin:

- Akıllı Tarım Teknolojileri konusunda bilgi sahibi olmadıklarını, bilgi sahibi olanların ise bu teknolojileri cep telefonu üzerinden kullandıklarını ya da kullanmak istediklerini ayrıca Akıllı Tarım Uygulamasından en çok Hava Durumu, Gübreleme ile İlaçlama ve Ürün Takibi konularında karar verici ve risk azaltıcı bilgi almak istediklerini ve sonuçta, verimli bir üretim yaparak ürünlerinin piyasa fiyatlarında satışının yapılabilmesini istedikleri görülmüştür.

Tüm tüketicilerin de istediği tam olarak bu değil midir? Kaliteli bir ürüne zamanında çok yüksek maliyete katlanmadan ulaşabilmek. Çiftçilerimiz neyi, nerede, ne zaman ve nasıl yetiştireceğini en hızlı şekilde biliyor olması ile risklerin en aza indirgenmesini sağlayacak, bir veri modellemesi çalışmasının; yöre, ürün ya da çiftçi bazından başlanarak, tüm tarım sistemine uygulanması, bir ülkenin geleceğinde büyük rol oynayacaktır.

Çiftçilere özellikle mobil gibi hızlı erişebilecekleri ortamlar üzerinden üretimlerine ait riskleri ortadan kaldırıcı ve kaliteyi artırıcı, makine öğrenmesi ile karar destek sistemlerinin kurulmasının sağlanması sonucunda, tümden gelen veriyle tüme varılabilecek tarım stratejilerinin belirlenebileceği yadsınamaz bir gerçektir.