Tek Fotoğrafla Bitki Hastalığı Teşhisi Yapay Zekası Cezayir’den Talep Gördü
Öğrenci Seyid Ahmed Topbaş’ın tek fotoğrafla bitki hastalığı teşhisi yapan yapay zekası, tarımda maliyetleri düşürme potansiyeli taşıyor. Sistem Cezayir hükümetinin de dikkatini çekti.
Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü öğrencisi Seyid Ahmed Topbaş, tek bir fotoğrafla bitki hastalıklarını teşhis edebilen ve akıllı reçeteler sunan özgün bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Çiftçi bir ailenin çocuğu olan Topbaş, geliştirdiği sistemin uluslararası alanda ilgi gördüğünü ve Cezayir hükümeti ile ilk görüşmelerin yapıldığını belirtti.
Topbaş, küçük yaşlardan beri yazılım ve yapay zeka ile ilgilendiğini, hazır modeller yerine kendi özgün mimarilerini geliştirdiğini söyledi. Tarımla da sahada yakından ilgilenen Topbaş, bu projeyi kendi buğday tarlalarında yaşadıkları bir sorundan yola çıkarak hayata geçirdiğini anlattı.
Tarım Sektöründe Yanlış Teşhis Maliyetleri ve Çözüm Arayışı
Geçen yıl buğday tarlalarında görülen bir hastalık için 5 farklı ziraat mühendisinin farklı teşhisler koyduğunu belirten Topbaş, teşhis ve vizite giderlerinin küçük aile işletmeleri için ciddi bir yük oluşturduğunu ifade etti. Yanlış teşhisin, yanlış ilaç kullanımına ve ürün kaybına yol açtığını vurgulayan Topbaş, dünyadaki mevcut teknolojik sistemlerin ise doğruluk garantisi sunmadığını ve internet bağımlılığı nedeniyle kırsalda kullanımlarının sınırlı kaldığını söyledi.
Bu sorunlara çözüm bulmak amacıyla ortağıyla birlikte tamamen offline çalışabilen bir sistem geliştirdiklerini anlatan Topbaş, EDGE Computing Tabanlı İnternetten Bağımsız Bitki Hastalık Teşhis ve Akıllı Reçeteleme Sistemi’ni oluşturduklarını kaydetti. Sistem, 2 yapay zeka ve 1 fenoloji motorunu senkronize çalıştırarak analiz yapıyor.
Çiftçinin tarlasında gördüğü hastalığı fotoğraflayıp sisteme yüklemesiyle başlayan süreçte, sistem GPS verileri üzerinden konumu doğruluyor ve bölgedeki iklim verileriyle ilişkilendiriyor. Yüklenen tek bir fotoğraftan katmanlı 3 farklı analiz görseli çıkaran model, bitkinin yapısına göre hastalığın nerede ve nasıl başlayabileceğini tespit ediyor. İnternete ihtiyaç duymadan cihazın kendi işlemcisi üzerinde çalışan sistem, 15-30 saniye içinde hastalık tahmini tamamlıyor. Organik tarım yapanlara biyolojik, endüstriyel tarımcılara ise kimyasal çözüm önerileri sunuluyor. Öneriler, ticari ilaç markası yerine doğrudan bilimsel etken maddeye odaklanıyor.
Kendi Modeliyle Yüksek Doğruluk Oranı ve Küresel Vizyon
Projenin Ar-Ge aşamasında küresel hazır modellerin tarımsal sahada doğruluk oranlarının yüzde 5 ile yüzde 60 arasında kaldığını belirten Topbaş, bu oranın tarım sektörü için yetersiz olduğunu vurguladı. Bu riski ortadan kaldırmak için kendi yapay zeka modellerini sıfırdan geliştirdiklerini ve sadece buğdayda yüzde 96,82 doğruluk başarısı elde ettiklerini söyledi.
Hedeflerinin yüzde 100 kusursuz sonuç almak olduğunu belirten Topbaş, mısır ve ayçiçeği gibi ürünler için de veri tabanını genişlettiklerini ifade etti. Öz sermayeleriyle temkinli adımlar attıklarını ancak güçlü bir yatırım desteğiyle süreçlerini hızlandırabileceklerini belirtti. Sistem güncellemeleri kolaylıkla yapılırken, kullanıcının internet paketini de minimum düzeyde harcıyor.
Geliştirdikleri modelin patentini aldıklarını ve sadece mobil uygulama ile sınırlı kalmadığını vurgulayan Topbaş, yazılım altyapısının drone ve traktörlere entegre edilebilecek esneklikte olduğunu ekledi. Bu sayede çiftçinin gözle göremediği hastalıklar erken aşamada tespit edilebilecek.
Uluslararası düzeyde ilgi gören projenin küresel vizyonu kapsamında, Afrika’dan gelen heyetlerle zeytin bitkisi üzerine iş birlikleri değerlendiriliyor. Çevresel faktörlerin yapay zekaya doğru şekilde öğretilmesinin önemine değinen Topbaş, bu doğrultuda Cezayir hükümeti yetkilileriyle resmi görüşmeler gerçekleştirdiklerini ve bölgeye özgü verilerin sisteme entegre edilmesiyle küresel ölçekte sonuç almaya başlayacaklarını sözlerine ekledi.
Yorum Yap