Tarım sektöründe dijital dönüşüm hızla ilerlerken, yapay zekâ tabanlı tarım teknolojileri de üretimde verimlilik ve sürdürülebilirlik açısından yeni bir çığır açıyor. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi (ESOGÜ) Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Kemal Özkan’ın yürütücülüğünde, TÜBİTAK destekli yenilikçi bir proje hayata geçirildi. Proje kapsamında, sera koşullarında hıyar (salatalık) üretiminde görülen bitki hastalıkları ve zararlı organizmaların erken teşhisi yapay zekâ teknolojileriyle mümkün hâle geliyor.
HANGİ AKADEMİSYENLER ÇALIŞMADA BULUNDU?
"Yapay Zekâ ile Sera Koşullarındaki Hıyar Yetiştiriciliğinde Bazı Hastalık ve Zararlıların Erken Dönemde Tanısı ve İzlenmesi" başlıklı proje, tarımda yapay zekâ uygulamaları açısından dikkat çeken bir örnek sunuyor. Proje ekibinde, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Öğr. Üyesi Yusuf Kartal, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden Doç. Dr. Erol Seke, Ziraat Fakültesi Bitki Koruma Bölümü’nden Doç. Dr. Filiz Ünal, Dr. Öğr. Üyesi Serkan Önder, Dr. Öğr. Üyesi Doğancan Kahya ve Bahçe Bitkileri Bölümü’nden Prof. Dr. Nuray Çömlekçioğlu görev alıyor.
Proje kapsamında geliştirilen sistem, sera ortamına yerleştirilen IR (kızılötesi) ve RGB kameralar ile toprak sensörlerinden elde edilen verileri, derin öğrenme ve makine öğrenmesi algoritmaları aracılığıyla analiz ediyor. Görsel verilerle çevresel sensör verilerini entegre eden bu yenilikçi sistem, bitkilerde henüz gözle görülür belirti oluşmadan önce, hastalık ve zararlıların erken teşhisini yüksek doğruluk oranıyla sağlayabiliyor.
PROJE SADECE SERALAR İÇİN Mİ YAPILDI
Projeyle ilgili yapılan açıklamada, bu yapay zekâ destekli tanı sisteminin, ürün kayıplarını en aza indirmenin yanı sıra pestisit kullanımını da azaltarak çevre dostu üretim hedeflerine katkı sağladığı vurgulandı. Geliştirilen teknoloji, hem üreticilerin erken müdahale şansı elde etmesini hem de sürdürülebilir tarım uygulamaları çerçevesinde çevresel etkilerin azaltılmasını mümkün kılıyor.
Sistem, sadece sera içi uygulamalarla sınırlı kalmayacak şekilde geliştiriliyor. Proje ekibi, gelecekte farklı sera ürünlerine ve açık alan tarım uygulamalarına da adapte edilebilecek bu sistemin yaygınlaştırılması yönünde çalışmalarını sürdürüyor. Ayrıca proje kapsamında elde edilen verilerin, ulusal ve uluslararası akademik yayınlarla bilim dünyasına kazandırılması da planlanıyor.
