Tarımda verimliliğin sırrı yapay zekada olabilir mi?

Küresel ısınma, nüfus artışı ve gıda güvenliği gibi sorunlar nedeniyle "gıda krizi" temasını sıkça duymaya başladık. Küresel ısınma halihazırda kuraklık, sıcak dalgası, sel, artan haşere miktarı gibi nedenlerle tarımda verimliliği ve ürün kalitesini belirgin biçimde düşürüyor. Küresel ısınmaya nüfus artışının eklenmesi, kişi başına düşen gıda miktarını ve kalitesini daha da düşürüyor. Birleşmiş Milletler'in nüfus ve açlık tahminlerine göre, dünya nüfusu 2050'de 2 milyar artmış olacak ve bu artış insanlık için %60 daha fazla gıda ihtiyacı anlamına gelecek. Ayrıca gıda güvenliği başlığı altında mahsulün ve toprağın kontrol edilmemesi ve yanlış kimyasalların kullanılması gibi bazı sorunlar da yine tarımda verimliliği ve kaliteyi olumsuz etkileyen faktörler arasında yer alıyor.

Hayatımızdaki birçok soruna çözüm getiren teknoloji, tarım/gıda sektöründeki bu problemlerle mücadele etmede de potansiyel vadediyor. İnsanlık gıda krizine çeşitli yöntemlerle çözüm arasa da şu ana kadar en etkili çözümün teknoloji ve yapay zeka olduğunu söylemek yanlış olmaz.

Bir çözüm: Yapay zeka

Günlük tarım aktivitelerinin neredeyse tamamı insan gücü gerektiriyor. Örneğin bitki ekim, bakım ve hasadının gerçekleştirilebilmesi için bir kas gücüne, enerjiye ve paraya ihtiyaç var. Peki insanların günlük olarak gerçekleştirdiği aktiviteleri yapay zeka ile sonuca kavuşturma şansımız olsa ve bunu yaparken aynı zamanda verimliliğin de artması nasıl olurdu?

Aslında tarım sektörü yapay zekayı kullanmaya çoktan başladı ve bu alana yapılan yatırımlar giderek artıyor. BI Intelligence Research, tarım teknolojilerine (yapay zeka dahil) yapılan toplam harcamaların 2025'e kadar 3 katına çıkarak 15,3 milyar dolara ulaşmasını bekliyor. Sadece tarım sektörüne yönelik yapılan yapay zeka harcamalarının ise 2025 yılının sonunda 4 milyar dolara yükseleceği öngörülüyor. Bu miktar 2020 yılında sadece 1 milyar dolardı. 

Tarımda yapay zeka kullanımı

Günlük hayatımızda karşımıza çıkmasa da gelişmiş teknolojiler dünyanın bir köşesinde üretimde verimliliği artırmak için kullanılıyor. Örneğin bir araştırma ekibi bitkilerdeki hastalıkları belirleyebilen ve akıllı telefonlar ile kolayca kullanılabilen bir yapay zeka uygulaması geliştirdi. Google'ın, açık kaynak kodlarını içinde barındıran derin öğrenme (Deep Learning) kütüphanesi TensorFlow'u kullanan araştırmacılar, Tanzanya'da bulunan manyok bitkisinin yapraklarına ait 2756 farklı görüntüyü projede kullandı. Günün sonunda yapay zeka %98 doğruluk oranı ile hastalığı tespit etti.

Yukarıda verdiğimiz, tarımda yapay zekanın kullanımına ilişkin tek bir örnek. Bunun dışında tarımda yapay zekanın çeşitli kullanım amaçları söz konusu.

• Abundant Robotics'in robotu elma topluyor, Plantix'in teşhis uygulaması toprak ve bitkilerdeki besin yetersizliklerini ölçüyor, Deere'in yazılımları ise bitkilerin yanında yetişen zararlı otları tespit ediyor ve ortadan kaldırıyor.
• Yapay zeka, planlama ve fiyatlama aşamalarında da önemli bir rol oynuyor. En verimli ekim alanını çizen teknoloji, girdi maliyetlerini kullanarak mevcut verimlilikle birlikte en doğru ürün fiyatını çiftçiye söylüyor.
• Yapay zeka aynı zamanda sulama sistemlerinin etkinliğini de artırıyor. Bitkilerin ne sıklıkla, hangi miktarda suya ihtiyacı olduğunu ölçen yazılımlar, sonuçlarını mevcut hava sıcaklığına ve neme göre optimize ediyor. Özellikle yetersiz su kaynağına sahip bölgelerde, sulama sistemlerinde yapay zeka kullanımı büyük önem taşıyor.

Özetle yapay zeka, insanların yapabileceği ya da yapamayacağı işleri, çok daha yüksek verimlilikle, oldukça kısa sürede ve daha düşük maliyetle gerçekleştiriyor. Şirketlerin artan yatırımları ve araştırmacıların tahminleri, tarımda yapay zeka kullanımının gün geçtikçe artacağına, hatta artmak zorunda olduğuna işaret ediyor.