KAYSERİ (AA) – ERGÜN HAKTANIYAN – Erciyes Üniversitesi Ziraat Fakültesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Handan Altınok ve eşi Dr. Öğr. Üyesi Alper Altınok'un tasarladığı yapay zeka sistemi ile tarımsal hastalık ve zararlılar tespit edilerek, gereksiz zirai ilaç kullanımının önüne geçiliyor.
Topraksız tarım konusunda araştırma yapan akademisyen çift, yapay zeka tabanlı "Bugmapper" ismini verdikleri bir sistem geliştirdi.
Web sayfası üzerinde çalışan, özellikle sera alanlarındaki hastalık ile zararlıların izlenmesi ve mücadele planlamasına yönelik geliştirilen sistem, domates güvesi, tripsler, beyaz sinekler gibi zararlılarla yapay zekayla mücadele ediyor ve hastalıkların takibini yapıyor.
Bitkiler üzerinde gelişen zararlılar, seraların içine kurulan akıllı tuzaklara yapışırken, üreticilerin telefona yükledikleri mobil uygulama desteğiyle bu tuzaklar "Bugmapper" isimli yapay zeka destekli cihazla taranıyor.
Cihazdan bulut ortamına aktarılan veriler üzerinde yapay zeka yardımıyla gerçekleştirilen detaylı incelemelerle, tuzaklardaki zararlılar gruplara ayrılarak tek tek sayılıyor ve haritalandırılıyor. Ardından seradaki zararlılara yönelik ilaçlama diğer bitkilere yayılmadan bölgesel olarak yapılabiliyor ve aşırı zirai ilaç kullanımının önüne geçiliyor.
Öte yandan akademisyen çift TÜBİTAK'tan 900 bin liraya yakın destek alarak projelerini Erciyes Teknopark’ta geliştirme olanağı da yakaladı.
– "Kimyasal kalıntı risklerini en aza indiriyor"
Erciyes Üniversitesi Ziraat Fakültesi Bitki Koruma Bölümü Fitopatoloji Ana Bilim Dalı Başkanı Prof. Dr. Handan Altınok, AA muhabirine, geliştirilen yapay zeka tabanlı sistemin zararlı kontrolüyle kimyasal kalıntı riskini en aza indirerek, daha güvenli gıda üretimini desteklediğini söyledi.
Web ortamı üzerinde çalışan, hastalık, zararlıların takibi ve buna yönelik mücadele planlamasıyla tasarlanan sistemin üreticiler için önemli olduğunu vurgulayan Altınok, şöyle dedi:
"Aslında biz buna 'bitki koruma karar destek sistemi' diyoruz. Sistemimiz TÜBİTAK'tan destek aldı. Yapay zeka tabanlı sistemimiz doğru ve zamanında hastalık ve zararlı kontrolü sağlayarak kimyasal kalıntı risklerini en aza indirip daha güvenli gıda üretimini destekliyor. Projemizi Kayseri, Yozgat, Afyon ve Mersin gibi illerdeki jeotermal, topraklı ve topraksız seralarda uygulamaya koyduk. Sistem, dönemsel olarak yüzde 30-50 arasında kimyasal kullanımdan tasarruf sağlatıyor."
Bitki Koruma Bölümü Entomoloji Ana Bilim Dalı Dr. Öğr. Üyesi Alper Altınok ise seralarda ilaç kullanımını azaltabilmenin yolunun hastalık ve zararlıları sezon başından itibaren düzgün ve efektif bir şekilde takip etmekten geçtiğini belirtti.
– Tarımsal zararlılar 10 saniyede tespit edilebiliyor
Altınok, problemin saha içerisinde lokal olarak tespit edilmesinin ve yayılımının önlenmesinin önemini anlatarak, şunları kaydetti:
"Geliştirdiğimiz sistemin seralarda herhangi bir altyapı kurulumuna ihtiyacı yok. Yalnızca bir mobil telefon ve buna bağlı olan bir uygulamamız var. Yine bunun paralelinde geliştirdiğimiz tuzakları okumayı sağlayan portatif ve omuzda taşınabilen bir sistemimiz var. Sadece bir tek saha personeli bu ekipmanı kullanarak sahadan hastalık ve zararlılarla ilgili tüm bilgileri detaylarıyla toplayıp online ortama ulaştırabiliyor. Zararlıların takibi izleme tuzaklarıyla yapılabiliyor. Burada yapışkan tuzaklardaki sayımlar gözle yapıldığında oldukça uzun sürüyor. Her bir tuzakta 5-10 dakika arasında bir süre harcamak gerekiyor. Bu da işçilik maliyeti oluşturuyor. Bizim geliştirdiğimiz sistemle tek bir tuzaktaki tüm işlemler sadece 10 saniyede tamamlanıyor. Tabii sahadan toplanan bilgiler ağırlıkla rakamsal veriler olduğundan bunların üreticiler tarafından kolay anlaşılabilir bir formda sunulması gerekli. Bu noktada yapay zeka tabanlı web uygulamamız devreye giriyor. Orada risk trendlerini gösteren zararlı ve hastalıkların yayılışını ve yönünü gösteren grafiklerimiz var. Yine renklerle kodlanmış risk dağılım haritaları sunuluyor. Bunların incelenmesiyle üreticiler mücadele planlamalarını daha sağlıklı bir şekilde yapabiliyorlar."
Altınok, sistemin her seraya özgü ve ayrı geliştirilen yapay zeka tabanlı tahmin modellerini de desteklediğini sözlerine ekledi.
