derlenen bilgiye göre, dijitalleşmenin tarım sektörüne hızla nüfuz etmesiyle yapay zeka, hayvan sağlığı takibi, hastalık teşhisi, sulama otomasyonu ve uydu tabanlı ürün izleme gibi geniş bir yelpazede kullanılıyor.
Bu çerçevede bazı çiftçiler, deneyimlerini yapay zekayla geliştirerek yeni bir boyuta taşıyor. Böylece uzun zaman ve istihdam maliyetini artıracak işlerini yapay zekaya devreden çiftçiler, aldıkları verimi de artırmaya odaklanıyor.
Sensörler, robotik sistemler, uydu görüntüleri ve hava durumu verileri kullanılarak yem tüketimi, süt verimi ve bitki gelişimi anlık takip edilebiliyor. Görüntü analizi sayesinde bitki hastalıkları erken tespit edilirken üreticilere hızlı karar alma imkanı da sunuluyor.
Ailesindeki ilk çiftçi olan ABD'li Paul Windemuller, hayvancılıkta yapay zekayı verileri değerlendirme amacıyla kullanıyor.
Bu kapsamda 2014'te kiraladığı 30 inekle kurduğu işletmesini bugün robotik sağım sistemlerinin kullanıldığı yüzlerce hayvanlık yapay zeka destekli tesise dönüştüren Windemuller, geleneksel çiftçilerde yıllar içinde oluşan "hayvanı gözlemleme tecrübesini" sensörler, veri analizi, robotik sistemler ve yapay zeka destekli araçlarla uygulamaya odaklanıyor.
Çiftlikte inekler sensörlü sistemle takip edilirken yerel hava istasyonu sıcaklık, nem ve rüzgar gibi iklim verilerini sürekli kaydediyor. Süt kalitesi ve sevkiyat bilgisi ise ayrı dijital platform üzerinden tutuluyor.
İnekleri takip edebilmek için her sabah saatlerce elektronik tablo üzerinde çalışması gereken Windemuller, Google'ın Gemini modeliyle geliştirdiği çok ajanlı yapay zeka sistemiyle bu süreci otomatikleştirdi.
Sistem, sıcak ve nemli hava koşullarının ineklerin yem alımını nasıl düşürdüğünü, bunun sürü performansına ve süt kalitesine etkisini hesaplayarak Windemuller'a günlük özet sunuyor.
Japonya'da yaklaşık 10 yıldır tarımla ilgilenen Hiroki Tomiyasu, yaklaşık 100 hektarlık alanda brokoli, yeşil soğan ve fasulye yetiştiriyor.
Yapay zekayı işine entegre eden Tomiyasu, brokolilerin üzerindeki siyah lekelerin fotoğrafını OpenAI şirketinin ChatGPT modeline göndererek olası hastalıkları değerlendiriyor.
Tomiyasu, pahalı bir GPS otomatik yönlendirme sistemi satın almak yerine teknolojinin nasıl çalıştığını da yapay zekadan öğreniyor.
Tarımda kullanılan araç gereçleri ve açık kaynaklardaki bilgileri yapay zekadan destek alarak öğrenen Tomiyasu, ihtiyacı olan sistemleri çok daha uygun maliyetle kurabiliyor.
Tomiyasu, kendi tarla verilerine dayalı, uydu verisi alan ve düzenli olarak normalize edilmiş fark bitki örtüsü endeksi (NDVI) gibi verileri toplayan sistem sayesinde uydu görüntülerinden tarlasını haritalar yardımıyla inceleyebiliyor.
Tarlayı, çalışanları, ilaçları, gübreyi, sensörleri ve görevleri birbirine bağlayan bir sistem oluşturan Tomiyasu, bunlar gibi farklı şekillerde kullandığı yapay zekayı "son derece yetenekli bir mühendis" olarak nitelendiriyor.
Kaynak: AA
dikGAZETE.com