Estonya'da yapay zeka tarımda verimliliği artırıyor

Estonya'da tarım sektöründe yapay zekanın kullanımı hızla yaygınlaşıyor. Estonya Kamu Yayın Kurumu ERR'in bilim portalı Novaator'un haberine göre, gıda üreticileri ve araştırmacılar yapay zekanın çiftçilere öncelikle günlük veri işleme konusunda yardımcı olduğunu belirtiyor. İnsansız tarım robotları ve dronlar da artık bilim kurgu alanına girmiyor.

Bitki ve hayvan yetiştiriciliği yapan Pajo Ranch'ın yöneticisi ve danışmanı Airika Verrev, yapay zekanın yeteneklerinin kısa sürede önemli ölçüde değiştiğini söylüyor. Verrev bu yılın baharında yapay zeka yardımıyla Excel'e veri toplamayı denemiş, ancak o dönem çözüm yeterince iyi sonuç vermemiş. Tahıl hasat sezonuna gelindiğinde ise durum değişmiş.

"Bugün artık hiçbir Excel tablosunu kendim yapmıyorum. Yapay zekaya ne istediğimi ve nasıl görünmesi gerektiğini söylüyorum, o kadar," diyen Verrev, ayrıca yapay zekaya veri analizi yaptırdığını ve mevzuattan gerekli maddeleri bulmasını istediğini aktarıyor. Yine de elde edilen bilgilerin sürekli kontrol edilmesi gerektiğini vurguluyor.

Uzmanlar aracın sınırlarına dikkat çekiyor

Estonya Yaşam Bilimleri Üniversitesi'nde (Maaülikool) işleme teknolojisi doçenti olan Marten Madissoo, aracın çiftçiyi yanıtları değerlendirme sorumluluğundan kurtarmadığını belirtiyor. "Yapay zeka çözümünün yalnızca iyi bir araç olduğunu, kararları daha hızlı vermemizi sağladığını, ancak yine de uzmanların kendimiz olması gerektiğini unutmamalıyız," diyor.

Madissoo, makine öğrenimi ve yapay zekanın tarım sektöründe büyük potansiyel taşıdığını düşünüyor. Kullanım alanları lojistikten ürün depolama ve işlemenin düzenlenmesine, tarla analizine kadar uzanıyor. Ancak herkese uygun tek bir çözüm bulunmadığını, kullanım olanaklarının büyük ölçüde çözülecek soruna bağlı olduğunu ekliyor.

Bir seçenek, çiftçilerin zaten tarla kayıtları, siciller ve raporlar için topladığı verilerin daha iyi kullanılması. "Verilerin birkaç yıla yayılmış olması bizim için avantaj. Bu veriler bir araya getirilip analiz edecek bir model oluşturulursa bu kazanç sağlanabilir," diyor Madissoo.

Madjisoo, Estonya Yaşam Bilimleri Üniversitesi'ndeki yapay zeka ve robotik merkezi AIRE'nin çalışmalarını koordine ediyor. Merkez, sanayi işletmelerinin yapay zeka ve robotik yardımıyla rekabet gücünü artırma olanaklarına odaklanıyor. Madissoo, AIRE'nin Nõo Lihatööstus adlı et işleme tesisindeki deneme projesini örnek veriyor: burada konveyörde ilerleyen paketli ürünlerin kalite kontrolünde yapay zeka kullanılması test edilmiş. Sistemin kötü yapıştırılmış etiketi, tarihle ilgili hatayı veya ürün görünümündeki kusuru fark etmesi beklenmiş.

Dronlarla ilaçlama için yasa değişikliği yolda

Tartu Üniversitesi'ndeki bilim insanlarının öncülüğünde yapay zeka yardımıyla hava fotoğraflarından tarım adaları tespit edilmiş, tahıl da sınıflandırılmış durumda. Novaator daha önce Estonya Yaşam Bilimleri Üniversitesi'nin insansız tarım araçlarıyla yaptığı denemeleri de duyurmuştu. Tarım dronlarıyla ilgili yeni çözümler yakında gelebilir: Estonya parlamentosu Riigikogu'da, belirli koşullarda bitki koruma ürünlerinin insansız hava araçlarından püskürtülmesine izin verecek Bitki Koruma Yasası değişikliği okunuyor.

Madissoo'ya göre çeşitli otonom çözümler mevcut, ancak uygulanmalarını hem yasal kısıtlamalar hem de güvenliğin sağlanması gereği engelliyor. Örneğin üniversitenin tarım robotunun hâlâ kesin olarak deneme aşamasında olduğunu, makineye tarla sınırlarının ve hareket edebileceği yerlerin öğretilmesi gerektiğini belirtiyor. "Tam anlamıyla bilim kurgu değil, ama tüm bu teknolojilerin ve olanakların uygulanması için biraz daha zaman var," diyor. Ona göre otomasyona en uygun işler, makine öğrenimiyle daha verimli hale getirilebilecek, belirli bir iş akışına sahip tekrarlayan görevler.

Airika Verrev ise gelecekte yapay zeka yardımıyla birleştirilen verilerin çiftçinin işini önemli ölçüde daha isabetli hale getireceğini düşünüyor. Örneğin yapay zeka hava ve dron fotoğraflarını analiz ederek gelecek sezon için ne kadar gübre veya bitki koruma ürünü sipariş edilmesi gerektiğini tahmin etmeye yardımcı olabilir. Böylece gereksiz harcamaların önüne geçilebilir.

"Bu tasarruf gerçekten büyük olabilir. Bugün hâlâ yaklaşık olarak sipariş veriyoruz," diyor Verrev. Ona göre şu anda birçok üretici yapay zekayı daha çok bir arama motorunun gelişmiş hali olarak kullanıyor. Yeni olanaklara ayak uydurmayı zorlaştıran etken ise zaman darlığı.

Madissoo'ya göre işletmelerin yeni teknolojiyi kullanmaya hazır olması, öncelikle faydanın anlaşılır ve yatırımın gerekçeli olmasına bağlı. "Yatırımın bana ne kadar hızlı geri döneceğine kıyasla ne kadar yatırım yapmam gerekiyor?" diyerek üreticilerin temel sorusunu özetliyor. Ona göre ilk deneme pahalı olmak zorunda değil. İşe bir sohbet robotu ve belirli bir soruyla başlanabilir, ardından kendi verilerinin analizi denenebilir ve öneri küçük bir tarlada test edilebilir. Daha karmaşık fikirler için üniversitelerden veya AIRE'den destek alınmasını öneriyor.