Tek Fotoğrafla Bitki Hastalığı Teşhisi Yapan Yapay Zeka Geliştirildi Cezayir’den Talep Aldı
Genç girişimci Seyid Ahmed Topbaş, tek fotoğrafla bitki hastalıklarını teşhis eden ve internet gerektirmeyen yapay zeka geliştirdi. Sistem, Cezayir hükümetinden talep aldı.
Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi öğrencisi Seyid Ahmed Topbaş, tek bir fotoğrafla bitki hastalıklarını teşhis eden ve akıllı reçeteler sunan yapay zeka tabanlı bir sistem geliştirdi. Kırsal bölgelerdeki internet sorununu aşmak amacıyla tamamen çevrimdışı çalışabilen sistem, ilk uluslararası talebini Cezayir hükümetinden aldı.
Akşehirli çiftçi bir ailenin çocuğu olan Topbaş, küçük yaşlardan beri yazılım ve yapay zeka alanlarına ilgi duyduğunu belirtti. Hazır modeller yerine özgün yapay zeka mimarileri geliştirdiğini vurgulayan Topbaş, tarım ekonomisi eğitimi alırken sahada karşılaştığı sorunların projeyi tetiklediğini söyledi.
Çiftçinin Yüksek Maliyetli Teşhis Sürecine Çözüm
Topbaş, kendi buğday tarlalarındaki bir hastalık için 5 farklı ziraat mühendisinin farklı teşhisler koymasının projeyi başlattığını anlattı. Mühendislerin teşhis ve vizite giderlerinin çiftçiler için önemli bir yük oluşturduğunu belirten Topbaş, yanlış teşhisin neden olduğu ilaç maliyetleri ve ürün kayıplarının daha büyük bir sorun olduğunu ifade etti.
Mevcut online sistemlerin kırsal bölgelerdeki internet erişim sorunları nedeniyle yetersiz kaldığını gören Topbaş, ortağıyla birlikte internete ihtiyaç duymayan bir sistem geliştirmeye karar verdi. Bu amaçla, yapay zeka ve derin öğrenme kullanarak “EDGE Computing Tabanlı İnternetten Bağımsız Bitki Hastalık Teşhis ve Akıllı Reçeteleme Sistemi”ni hayata geçirdi.
Geliştirilen sistem, 2 yapay zeka ve 1 fenoloji motorunu senkronize çalıştırıyor. Fenoloji motoru anlık ve geçmiş meteoroloji verilerini analiz ederken, çiftçiden alınan tek bir fotoğrafla hastalık teşhisi yapılıyor. Sistem, GPS verileriyle konumu doğrulayarak bölgedeki iklim verileriyle hastalık riskini ilişkilendiriyor.
Yapay zeka modeli, yüklenen fotoğraftan katmanlı analizler çıkararak bitkinin yapısına göre hastalığın nerede ve nasıl başlayabileceğini tespit ediyor. Bu veriler, internete bağlı olmadan cihazın kendi işlemcisi üzerinde (Edge Computing) işlenerek 15-30 saniye içinde hastalık tahmini tamamlanıyor. Sistem, organik tarım için biyolojik, endüstriyel tarım için ise kimyasal etken madde önerileri sunuyor.
Ar-Ge aşamasında küresel modellerin tarımsal sahadaki doğruluk oranlarının yüzde 5 ile 60 arasında kaldığını belirten Topbaş, kendi geliştirdikleri modelle buğdayda yüzde 96,82 doğruluk oranına ulaştıklarını kaydetti. Hedeflerinin yüzde 100 kusursuz sonuç almak olduğunu ve veri tabanını genişleterek bu yapay zekayı kusursuz bir uzman haline getirmeyi amaçladıklarını belirtti.
Topbaş, geliştirdikleri modelin patentini aldıklarını ve bu teknolojinin sadece mobil uygulamayla sınırlı kalmayıp drone ve traktörlere de entegre edilebileceğini vurguladı. Bu sayede çiftçinin gözle göremediği erken evredeki hastalıkların akıllı kamera aparatları veya drone taramalarıyla tespit edilebileceğini söyledi.
Projenin uluslararası düzeyde ilgi gördüğünü belirten Topbaş, Cezayir hükümeti yetkilileriyle resmi görüşmeler gerçekleştirdiklerini ve tarım sahalarına bu sistemi uyarlamak üzere bir çalışma takvimi planladıklarını açıkladı. Sistem mimarisinin hazır olduğunu, bölgeye ait verilerin yüklenmesiyle küresel ölçekte sonuç alınmaya başlanacağını ifade etti.
Yorum Yap