Eston çiftçiler tarlada yapay zekayı nasıl kullanıyor?

Estonya'da tarım sektörü yapay zekayı giderek daha fazla kullanıyor. Uzmanlara göre teknoloji şimdilik ağırlıklı olarak günlük işlerde veri işlemeye yardımcı oluyor; otonom tarım robotları ve dronlar ise artık bilim kurgu olmaktan çıkmış durumda.

Pajo Ranch'te bitki ve hayvan üretimi yöneticisi ve danışmanı olan Airika Verrev, yapay zekanın yeteneklerinin kullandığı kısa süre içinde bile belirgin şekilde arttığını söyledi. Bu bahar Excel'de veri derlemek için yapay zekayı denemiş, ancak teknoloji henüz bu işin üstesinden gelememişti. Tahıl hasadı dönemine gelindiğinde ise tablo değişmişti.

"Artık tek bir Excel tablosunu bile kendim oluşturmuyorum. Yapay zekaya ne istediğimi ve nasıl görünmesi gerektiğini söylüyorum, o kadar," diyen Verrev, verileri analiz etmek ve mevzuattaki ilgili hükümleri bulmak için de yapay zekadan yararlanıyor. Ancak sağlanan bilgilerin sürekli kontrol edilmesi gerektiğini vurguluyor.

Estonya Yaşam Bilimleri Üniversitesi'nde tarım mühendisliği yardımcı doçenti olan Marten Madissoo da teknolojinin çiftçileri yanıtları değerlendirme sorumluluğundan kurtarmadığını doğruluyor. "Yapay zekanın yalnızca daha hızlı karar vermemizi sağlayan yararlı bir araç olduğunu unutmamalıyız; kendimiz de uzman olmak zorundayız," diyor.

Veriden yararlanmak için yıllara yayılan kayıtlar şart

Madissoo, makine öğrenmesi ve yapay zekanın tarım sektöründe önemli bir potansiyel taşıdığını düşünüyor. Lojistik, tarım ürünlerinin depolanması ve işlenmesinin düzenlenmesi ile tarla analizi olası uygulama alanları arasında. Ancak potansiyelin büyük ölçüde çözülmek istenen soruna bağlı olduğunu, her derde deva tek bir çözüm bulunmadığını belirtiyor.

Bir olasılık, çiftçilerin tarla kayıtları, siciller ve raporlar için halihazırda topladığı verilerden daha iyi yararlanmak. "Birkaç yıla yayılan verilere sahip olma avantajımız var. Bu verileri bir araya getirip analiz edecek bir model geliştirerek bu kazanımları elde edebiliriz," diyor.

Aynı zamanda tarımsal ve teknik uzmanlığın birleştirilmesi gerektiğini yineliyor. İlgili göstergelerin, tarlaları iyi bilen ve veriden ne öğrenmek istediğini tanımlayabilen kişilerce değerlendirilmesi gerektiğini söylüyor.

Sohbet botları ise yalnızca buzdağının görünen ucu. Madissoo, Estonya Yaşam Bilimleri Üniversitesi bünyesindeki AIRE Yapay Zeka ve Robotik Merkezi'nin çalışmalarını koordine ediyor. Merkez, sanayi şirketlerinin yapay zeka ve robotik yoluyla rekabet gücünü artırma fırsatlarına odaklanıyor.

Madissoo, sanayideki uygulamalara örnek olarak et üreticisi Nõo Lihatööstus'ta yürütülen bir AIRE gösteri projesini gösteriyor. Projede, konveyör bandında ilerleyen paketli ürünlerin kalite kontrolünde yapay zeka kullanımı test edilmiş. Sistem, kötü yapıştırılmış etiketler, hatalı tarihler veya ürün görünümündeki kusurlar gibi sorunları tespit etmek üzere tasarlanmış.

Tartu Üniversitesi araştırmacıları da yapay zekayı hava fotoğraflarında tarla adacıklarını belirlemek ve tahıl ayıklamak için kullanmış durumda.

Dronlarla ilaçlamaya yasal yol açılıyor

Tarım dronlarına ilişkin yeni çözümler yakında gündeme gelebilir. Riigikogu'da (Estonya parlamentosu) görüşülen Bitki Koruma Yasası değişikliği, belirli koşullar altında bitki koruma ürünlerinin insansız hava araçlarıyla püskürtülmesine izin verecek.

Madissoo'ya göre birçok otonom çözüm zaten mevcut, ancak yaygınlaşmalarının önünde hem yasal kısıtlamalar hem de güvenliğin sağlanması ihtiyacı var. Örneğin üniversitenin tarla robotunun hâlâ test aşamasında olduğunu belirtiyor. Makineye tarlaların sınırları ve nerede çalışabileceği öğretilmeli.

"Tam olarak bilim kurgu değil, ancak tüm bu teknoloji ve yetenekleri kullanıma almamız biraz zaman alacak," diyor.

Madissoo'ya göre süreçleri net şekilde tanımlanmış tekrarlayan görevler otomasyona özellikle uygun; makine öğrenmesi bu işleri daha verimli hale getirebiliyor.

Airika Verrev ise gelecekte verilerin yapay zeka yardımıyla birleştirilmesinin tarımı belirgin şekilde daha hassas hale getireceğine inanıyor. Örneğin yapay zeka, hava ve dron fotoğraflarını analiz ederek önümüzdeki sezon için ne kadar gübre veya bitki koruma ürünü sipariş edilmesi gerektiğinin belirlenmesine yardımcı olabilir. Bu da gereksiz harcamaların önüne geçebilir.

"Tasarruf gerçekten oldukça önemli olabilir. Şu anda ise hâlâ ne kadar sipariş vereceğimizi tahmin ediyoruz," diyor.

Verrev'e göre birçok üretici yapay zekayı şimdilik ağırlıklı olarak daha gelişmiş bir arama motoru gibi kullanıyor. Zaman eksikliği ise yeni gelişmeleri takip etmeyi zorlaştırıyor.

Madissoo, işletmelerin yeni teknolojiye açıklığının öncelikle yararların net olmasına ve yatırımın kendini karşılamasına bağlı olduğunu söylüyor. Üreticilerin karşı karşıya olduğu temel soruyu şöyle özetliyor: "Ne kadar yatırım yapmam gerekiyor ve bu yatırım ne kadar hızlı karşılığını verir?"

Ancak ilk denemenin pahalı olması gerekmediğini düşünüyor. Çiftçiler bir sohbet botuyla ve belirli bir soruyla başlayabilir, ardından kendi verilerini analiz etmeyi deneyebilir ve ortaya çıkan önerileri daha küçük bir tarlada test edebilir. Daha karmaşık fikirler için üniversitelerden veya AIRE'den destek istemeyi öneriyor.

Madissoo, bir konferansta yapay zeka benimsemeye ilişkin verilen iyi bir örneği aktarıyor: Atlar bugün hâlâ var, ancak ulaşım sektöründe hiçbir öneme sahip değiller. Ona göre yapay zeka için de durum aynı. "Onsuz idare edebilirsiniz, ama sadece ana akımın gerisinde kalırsınız. Kullanmanızı tavsiye ederim: Güven, ama doğrula," diyor.