Tek Fotoğrafla Bitki Hastalığı Teşhisi Yapan Yapay Zeka Cezayir Hükümeti’nin de Dikkatini Çekti
Selçuk Üniversitesi öğrencisi Seyid Ahmed Topbaş, tek fotoğrafla bitki hastalıklarını teşhis eden ve çevrimdışı çalışabilen yapay zeka geliştirdi. Teknoloji Cezayir’in de dikkatini çekti.
Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü öğrencisi Seyid Ahmed Topbaş, tek bir fotoğrafla bitki hastalıklarını teşhis edebilen ve akıllı reçete önerileri sunan özgün bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Kendi geliştirdiği mimarilerle çalışan sistem, özellikle kırsal bölgelerde internet erişiminin sınırlı olduğu durumlar için tamamen çevrimdışı (offline) çalışabilme özelliğine sahip. Bu teknoloji, Cezayir hükümeti yetkililerinin de dikkatini çekerek uluslararası düzeyde iş birliği görüşmelerine zemin hazırladı.
Çiftçilerin Karşılaştığı Teşhis Zorluklarına Yenilikçi Çözüm
Akşehir ilçesinde çiftçi bir ailenin çocuğu olan Topbaş, tarımsal teşhis süreçlerindeki zorlukları bizzat deneyimlediğini belirtti. Geçen yıl kendi buğday tarlalarındaki bir hastalık için çağırdığı beş farklı ziraat mühendisinin dahi farklı teşhisler koyduğunu aktaran Topbaş, yanlış teşhislerin hem maliyetli hem de verim kaybına yol açtığını vurguladı. Bu durumun, hazır modeller yerine kendi özgün yapay zeka mimarilerini geliştirme motivasyonu olduğunu söyledi.
Topbaş, küresel hazır modellerin tarımsal sahada yüzde 5 ile 60 arasında doğruluk oranına sahip olmasının kabul edilemez olduğunu belirtti. Bu düşük oranların çiftçiler için ciddi rekolte zararlarına neden olabileceğini göz önünde bulundurarak, kendi yapay zeka modelini sıfırdan geliştirdi. Buğday özelinde geliştirilen model, yüzde 96,82’lik bir doğruluk başarısı yakaladı.
Sistem, fenoloji motoru ve iki yapay zeka motorunun senkronize çalışmasıyla anlık meteoroloji verilerini analiz ediyor. Çiftçinin yüklediği hastalık fotoğrafını GPS verileriyle eşleştirerek bölgenin iklim verileriyle ilişkilendiriyor. Yüklenen tek bir fotoğraftan katmanlı analizler üreterek hastalığın başlangıç noktasını ve nedenlerini tespit ediyor. Bu analizler, cihazın kendi işlemcisi üzerinde (Edge Computing) 15-30 saniye içinde tamamlanıyor.
Geliştirilen sistem, organik tarım yapanlara biyolojik, endüstriyel tarımcılara ise kimyasal çözüm önerileri sunuyor. Öneriler ticari ilaç markası yerine doğrudan bilimsel etken madde bazlı oluyor. Sistem güncellemeleri kolayca yapılabiliyor ve internet paketini minimum düzeyde kullanıyor.
Topbaş, projenin Ar-Ge aşamasında küresel hazır modellerin tarımsal sahada yetersiz kaldığını, bu nedenle kendi yapay zeka modelini sıfırdan geliştirdiğini ve buğdayda yüzde 96,82 doğruluk oranına ulaştığını belirtti. Hedeflerinin yüzde 100 kusursuz sonuç almak olduğunu söyleyen Topbaş, mısır ve ayçiçeği gibi diğer ürünler için de veri tabanlarını genişletme çalışmalarının sürdüğünü ekledi. Yatırım desteğinin bu süreçleri hızlandıracağını da sözlerine ekledi.
Geliştirilen teknolojinin patentini alan Topbaş, bu yazılım altyapısının mobil uygulamanın yanı sıra drone ve traktörlere de entegre edilebileceğini vurguladı. Bu entegrasyon sayesinde, çiftçinin gözle göremediği hastalıklar erkenden tespit edilebilecek.
Uluslararası düzeyde ilgi gören proje kapsamında, Topbaş ve ekibi Cezayir hükümeti yetkilileriyle resmi görüşmeler gerçekleştirdi. Afrika’dan gelen heyetlerin de talep gösterdiği sistem, bölgeye ait verilerin yüklenmesiyle küresel ölçekte hizmet vermeye başlayacak. Özellikle Afrika’daki çöl tozu gibi çevresel faktörlerin yapay zeka tarafından doğru şekilde analiz edilmesi üzerine çalışmalar yapılacak.
Yorum Yap