Türkiye'de Muz Seralarında Yapay Zekâ Dönemi

Türkiye’de seracılıkta dijital teknolojilerin kullanımına yönelik araştırmalara bir yenisi ekleniyor. Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi (ALKÜ) tarafından yürütülen Muz-Ai projesinde, sera koşullarında yetiştirilen muz bitkilerinin gelişimi ile çevresel koşullar arasındaki ilişkiler inceleniyor.TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı kapsamında desteklenen çalışma, sensör ölçümleriyle görüntü verilerini bir araya getirecek. Elde edilecek veriler kullanılarak bitki gelişimini ve üretim miktarını tahmin edebilen yapay zekâ modelleri geliştirilecek.

72 Sensör Laboratuvar Ortamında Test Edildi

Projenin hazırlık çalışmaları kapsamında, farklı parametreleri ölçen toplam 72 sensörün laboratuvar doğrulama testleri gerçekleştirildi. Araştırma ekibi, sensörlerin ölçüm sonuçlarını inceleyerek beklenen doğruluk aralığının dışında kalan cihazları ayıkladı. Seralarda toprak nemi, sıcaklık, toprak pH değeri, azot, fosfor ve potasyum (NPK) düzeyleri, ışık koşulları, karbondioksit ve diğer ortam değişkenlerinin izlenmesi planlanıyor. Sensörlerden alınan ölçümlerin ThingsBoard platformuna aktarılması için gerekli elektronik altyapı da hazırlandı.

Bu hazırlıklarla, sahadan güvenilir veri toplanması ve yapay zekâ modellerinin tutarlı ölçümler üzerinden geliştirilmesi amaçlanıyor.

Kameralar ve Sensörler Birlikte Çalışacak

Muz-Ai projesinde sensörlerin yanı sıra RGB kameralar, multispektral görüntüleme sistemleri ve insansız hava araçlarından elde edilecek görüntülerin de kullanılması planlanıyor. RGB kameralarla bitkilerin görünür özellikleri takip edilirken, multispektral görüntülerle farklı dalga boylarındaki yansıma bilgileri değerlendirilecek. Böylece bitki gelişiminin ve olası stres belirtilerinin daha ayrıntılı incelenmesi hedefleniyor. Görüntülerin sensör ölçümleriyle birleştirilmesi, sera içindeki koşulların muz bitkilerinin gelişimine nasıl yansıdığının anlaşılmasına yardımcı olacak.

Üretim Tahmini İçin Yapay Zekâ Modeli Geliştirilecek

Aynı tarihte dikilen muz bitkilerinin farklı hızlarda gelişmesi, üretim miktarının ve hasat zamanının öngörülmesini güçleştirebiliyor. Araştırmacılar, zamana ve bitkilerin sera içindeki konumuna bağlı gelişim farklılıklarını izleyerek bu süreci verilerle açıklamayı amaçlıyor.

Proje kapsamında geliştirilecek tahmin modelinin, üretimdeki değişkenliği yüzde 90’ın üzerinde bir açıklama oranıyla modellemesi hedefleniyor. Bu oran, araştırmanın ulaşmayı amaçladığı performansı ifade ediyor; henüz sahada elde edilmiş bir sonuç niteliği taşımıyor. Çalışmanın ilk aşamasında üreticinin yetiştirme uygulamalarına müdahale edilmeden, mevcut sera koşullarındaki veriler kaydedilecek. Öncelik, otomatik sulama veya üretim kontrolünden önce güvenilir bir veri kümesi ve tahmin modeli oluşturmak olacak.

Su Kullanımı ve Üretim Planlamasına Katkı Hedefleniyor

Araştırmanın uzun vadeli hedefleri arasında su tüketiminin azaltılması ve üretim verimliliğinin artırılması bulunuyor. Bitki gelişimi ile ortam koşulları arasındaki ilişkilerin daha iyi anlaşılması, üreticilerin sulama, bitki besleme ve hasat planlamasına yönelik kararlarını destekleyebilir. Bununla birlikte, proje kapsamında henüz doğrulanmış bir su tasarrufu oranı veya üretim artışı açıklanmış değil. Çalışmanın uygulamadaki katkısı, sensörlerin saha performansı ve geliştirilecek modellerin gerçek üretim koşullarında vereceği sonuçlarla değerlendirilecek.

36 Aylık Araştırmaya 2,4 Milyon TL Destek

Doç. Dr. Akın Oktav yürütücülüğündeki araştırma, 36 aylık çalışma süresi için 2,4 milyon TL bütçeyle destekleniyor.

Projede Doç. Dr. Özge Öztimur Karadağ ve Prof. Dr. Murat Alper Başaran araştırmacı, Doç. Dr. Fırat Arslan ve Dr. Öğr. Üyesi Nuri Hakan Ekmekçi ise danışman olarak görev alıyor. Bilgisayar Mühendisliği ve Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümlerinden dokuz öğrenci de sensör sistemleri, yazılım ve saha uygulamalarına katkı sağlıyor. Devam eden Muz-Ai projesi, muz seralarında veri temelli yetiştiricilik ve karar destek sistemlerinin geliştirilmesine zemin hazırlamayı amaçlıyor. Araştırmanın üretici kullanımına yönelik uygulamalara dönüşebilmesi için modellerin farklı sera koşullarında ve üretim dönemlerinde sınanması gerekecek.

Kaynak: Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi, Makine Zekâsı ve Derin Öğrenme Laboratuvarı.

Derleme: AgroAktüel