Tek Fotoğrafla Bitki Hastalıklarını Teşhis Eden Yapay Zeka Cezayir’den Talep Gördü

Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü öğrencisi Seyid Ahmed Topbaş, geliştirdiği yapay zeka tabanlı sistemle bitki hastalıklarını tek bir fotoğrafla teşhis edebiliyor. Kırsal bölgelerdeki internet sorununu da ortadan kaldıran sistem, çiftçilere hem organik hem de endüstriyel tarım için akıllı reçeteler sunuyor.

Akşehirli çiftçi bir ailenin çocuğu olan Topbaş, küçük yaşlardan beri yazılım ve algoritma konularına ilgi duyduğunu belirtti. Son yıllarda yapay zekaya yönelen Topbaş, hazır modeller yerine kendi özgün yapay zeka mimarilerini geliştirdiğini vurguladı.

Çiftçilerin Yanlış Teşhis ve Yüksek Maliyet Sorununa Çözüm

Geçen yıl kendi tarlasındaki bir hastalık için 5 farklı ziraat mühendisinin farklı teşhisler koyduğunu anlatan Topbaş, projenin ilham kaynağını şöyle açıkladı: “Bu mühendislerin teşhis ve vizite giderleri bile küçük aile işletmeleri için ciddi bir yük oluşturuyor. Yanlış teşhis sonucu atılan yanlış ilaçlar ve ziyan olan mahsul ise asıl büyük zarara yol açıyor.” Topbaş, dünyadaki mevcut sistemlerin doğruluk garantisi sunmadığını ve internet bağımlılığının kırsalda büyük sorunlara neden olabileceğini gözlemledi.

Bu sorunlara çözüm bulmak amacıyla ortağıyla birlikte tamamen internetten bağımsız çalışabilen bir sistem geliştirdi. “EDGE Computing Tabanlı İnternetten Bağımsız Bitki Hastalık Teşhis ve Akıllı Reçeteleme Sistemi” adını verdikleri bu teknoloji, yapay zeka ve derin öğrenme prensiplerine dayanıyor.

Geliştirilen sistemde iki yapay zeka ve bir fenoloji motoru senkronize çalışıyor. Çiftçiler, tarlada gördükleri hastalığın fotoğrafını sisteme yüklediklerinde, GPS verileriyle otomatik olarak doğrulanan konum ve bölgenin iklim verileriyle ilişkilendiriliyor. Model, yüklenen tek fotoğraftan üç farklı analiz görseli üreterek hastalığın nerede başlayabileceğini tespit ediyor. Tüm bu işlemler, internete ihtiyaç duymadan cihazın kendi işlemcisi üzerinde (Edge Computing) 15-30 saniye içinde tamamlanıyor.

Sistem, organik tarım yapanlara biyolojik, endüstriyel tarım yapanlara ise kimyasal etken madde önerileri sunuyor. Bu öneriler ticari bir ilaç markası değil, doğrudan bilimsel veriye dayanıyor.

Yüzde 96,82 Doğruluk Oranı ve Küresel İlgi

Projenin Ar-Ge aşamasında küresel modellerin tarımsal sahada yüzde 5 ile 60 arasında doğruluk payı sağladığını belirten Topbaş, bu oranın çiftçiler için büyük risk taşıdığını ifade etti. Bu nedenle kendi yapay zeka modellerini sıfırdan geliştirdiklerini ve sadece buğdayda yüzde 96,82’lik bir doğruluk başarısı elde ettiklerini söyledi.

Topbaş, hedefinin yüzde 100 kusursuz sonuç almak olduğunu belirtti. Bu amaçla buğday veri tabanına 14 bin 956 doğrulanmış fotoğraf yüklediklerini ve yapay zekayı bu veriyle eğittiklerini aktardı. Mısır için 80 ila 100 bin, ayçiçeği için ise etiketleme aşamasında veri toplama çalışmalarının sürdüğünü kaydetti. Girişimci, yatırım desteği alabilmeleri halinde süreçlerin hızlanacağını vurguladı.

Geliştirilen modelin patentini alan Topbaş, teknolojinin sadece mobil uygulamayla sınırlı kalmayıp drone ve traktörlere entegre edilebilecek esneklikte olduğunu belirtti. Bu sayede çiftçinin gözle göremediği erken evredeki hastalıklar akıllı kamera aparatları veya drone taramalarıyla tespit edilebilecek.

Seyid Ahmed Topbaş, geliştirdikleri tarımsal modelin uluslararası düzeyde de ilgi gördüğünü söyledi. Amerika Birleşik Devletleri’ndeki akademisyenlerle iletişim halinde olduklarını belirten Topbaş, Cezayir hükümeti yetkilileriyle de resmi görüşmeler gerçekleştirdiklerini ve bu sistemi Cezayir tarım sahalarına uyarlamak üzere bir çalışma takvimi planladıklarını açıkladı. Sistemin mimarisinin hazır olduğunu, bölgeye ait verilerin yüklenmesiyle küresel ölçekte sonuç alınmaya başlanacağını ifade etti.

• #Bitki Hastalıkları
• #Yapay Zeka