Türkiye, Erciyes Üniversitesi'nden profesörler Handan Altınok ve Alper Altınok tarafından tasarlanan yeni bir yapay zeka sistemi olan Bugmapper'ın geliştirilmesiyle tarımda bir atılım yaşanıyor. Bu AI sistemi, seralardaki zararlıları tespit etmek ve kontrol etmek için oluşturuldu ve kullanılan pestisit miktarının önemli ölçüde azaltılmasına yardımcı oldu.

Yapay zeka tabanlı sistem bir web arayüzü üzerinden çalışıyor ve güveler, tripler ve beyaz sinekler gibi zararlıları tespit etmek için akıllı tuzaklar kullanıyor. Bu zararlılar sera içine yerleştirilen tuzaklarda yakalanıyor ve toplanan veriler mobil uygulama aracılığıyla analiz ediliyor. Bilgi daha sonra yapay zekanın zararlıları sınıflandırıp haritaladığı bulut ortamlarına aktarılarak pestisitlerin hassas ve hedefe yönelik uygulanmasına olanak tanıyor.

Bugmapper uygulaması domates kelebeği, yaprak biti ve beyaz sinek gibi zararlıları tespit ediyor, Kayseri, Türkiye, 6 Temmuz 2024. (AA Fotoğraf)

Bugmapper haşere kontrol araştırması için destek ve fon alıyor

Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK), Bugmapper'ın geliştirilmesine yaklaşık 900.000 TL (27.590 $) destek vererek Erciyes Teknopark'ta araştırma ve ilerlemenin devam etmesini kolaylaştırdı. Erciyes Üniversitesi Bitki Koruma Bölüm Başkanı Handan Altınok, yapıcı haşere kontrolüyle kimyasal miktarının azaltılmasıyla daha güvenli gıda üretiminin sağlanmasında sistemin rolüne vurgu yaptı.

Bu sistemin Kayseri, Yozgat, Afyon ve Mersin'deki sera alanlarında uygulanmasıyla sezonluk kullanılan kimyasallarda %30'dan %50'ye kadar ciddi oranda tasarruf sağlandı. Pestisit kullanımındaki bu azalma çevre için iyidir ve tarım ürünlerinin kalitesini ve güvenliğini artırır.

Yapay zeka, haşere tespitini hız ve verimlilikle dönüştürüyor

Alper Altınok, bu sistemin sahalardaki yerel sorunların tespiti ve önlenmesinde etkili olduğunu vurguladı. Bugmapper sistemi sera altyapısından bağımsız olarak çalışır; yalnızca bir cep telefonu ve ilgili uygulama gerektirir. Taşınabilir, omuza monte edilen bir cihaz, tuzağı okuyarak saha çalışanının hastalıklar ve zararlılar hakkında ayrıntılı veri toplamasına olanak tanır. Bu bilgiler anında çevrimiçi analiz için iletilir.

AI sistemi, zararlıları izlemek için harcanan süreyi önemli ölçüde azaltır. Yapışkan tuzaklarda görsel sayım yoğun emek gerektirir ve tuzak başına 5-10 dakika sürer. Bu arada Bugmapper bu görevi tuzak başına yalnızca 10 saniyede gerçekleştirir. Yapay zeka tabanlı web uygulaması daha sonra haşere yayılma grafikleri, risk eğilimleri ve renk kodlu haritalar dahil olmak üzere verileri görüntüleyerek çiftçilerin etkili kontrol stratejileri planlamasına olanak tanır.

Bu son teknoloji yenilik, sera çiftçiliğine entegre edildiğinde sürdürülebilir tarım uygulamalarına yönelik önemli bir adımı temsil ediyor. Bugmapper, kimyasal pestisitlere olan bağımlılığı azaltarak ve haşere tespitini ve yönetimini iyileştirerek, sağlıklı gıda üretimine ve çevrenin korunmasına katkıda bulunur.

Kaynak: https://tapchibitcoin.io/ai-giup-kiem-soat-sau-benh-trong-nong-nghiep-nha-Kinh.html