Yapay Zeka ile Sera Koşullarındaki Hıyar Yetiştiriciliğinde Bazı Hastalık ve Zararlıların Erken Dönemde Tanısı ve İzlenmesi (https://greenhouse.ogu.edu.tr/)
Bitki hastalıklarının güvenilir ve zamanında tanımlanması, modern tarımın karşılaştığı en önemli zorluklardan biridir. Geleneksel yöntemler, genellikle gözle görülebilir semptomların manuel olarak gözlemlenmesine dayanır. Ancak bu semptomlar, enfeksiyonun genellikle orta veya geç aşamalarında ortaya çıktığından, hastalık bitkide yayılmadan veya verim kaybı yaşanmadan önce müdahale edilmesi zor hale gelir. Bu nedenle, yayılma riskini azaltmak ve ürün kayıplarını önlemek için daha erken ve daha hassas tespit yöntemlerine ihtiyaç vardır.
Yapay zeka teknolojileri, bu noktada devreye girerek tarımda devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Görüntü işleme ve makine öğrenmesi algoritmaları, bitkilerin çeşitli görüntülerini analiz ederek, gözle görülür semptomlar ortaya çıkmadan önce bile hastalık belirtilerini tespit edebilir. Bu algoritmalar, geniş veri kümeleri üzerinde eğitilerek, hastalıkların farklı aşamalarını, iklim koşullarını ve bitki türlerini göz önünde bulundurarak yüksek doğruluk oranlarıyla tahminler yapabilir.
Ayrıca, yapay zeka destekli sensörler ve IoT cihazları, tarlalardan toplanan gerçek zamanlı verileri analiz ederek anlık uyarılar verebilir. Böylece çiftçiler, tarlalarındaki her bitkiyi sürekli olarak izleyebilir ve hastalıklara karşı proaktif bir şekilde önlem alabilir. Bu teknoloji, sadece hastalık tespitini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda pestisit kullanımını optimize ederek çevresel etkileri de minimize edebilir.
Sonuç olarak, yapay zeka ile entegre edilmiş modern tarım yöntemleri, hastalıkların erken teşhisi ve yönetimi konusunda büyük bir potansiyele sahiptir. Bu teknolojiler, verimliliği artırırken, sürdürülebilir tarım uygulamalarının yaygınlaşmasına da katkı sağlayabilir.
Bu proje ile IoT cihazlar ve sensörler yardımıyla toplanan veriler ile erken teşhis ve hastalık yönetimi konusunda eğitilen yapay zeka modellerinin geliştirilmesi ve uygunlanması üzerine araştırmalar yapılmaktadır.
*Bu proje kapsamında yapılan çalışmalar Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 123O928 numaralı proje ile desteklenmiştir. Projeye verdiği destekten ötürü TÜBİTAK’a teşekkürlerimizi sunarız.
Yapay zeka teknolojileri, bu noktada devreye girerek tarımda devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Görüntü işleme ve makine öğrenmesi algoritmaları, bitkilerin çeşitli görüntülerini analiz ederek, gözle görülür semptomlar ortaya çıkmadan önce bile hastalık belirtilerini tespit edebilir. Bu algoritmalar, geniş veri kümeleri üzerinde eğitilerek, hastalıkların farklı aşamalarını, iklim koşullarını ve bitki türlerini göz önünde bulundurarak yüksek doğruluk oranlarıyla tahminler yapabilir.
Ayrıca, yapay zeka destekli sensörler ve IoT cihazları, tarlalardan toplanan gerçek zamanlı verileri analiz ederek anlık uyarılar verebilir. Böylece çiftçiler, tarlalarındaki her bitkiyi sürekli olarak izleyebilir ve hastalıklara karşı proaktif bir şekilde önlem alabilir. Bu teknoloji, sadece hastalık tespitini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda pestisit kullanımını optimize ederek çevresel etkileri de minimize edebilir.
Sonuç olarak, yapay zeka ile entegre edilmiş modern tarım yöntemleri, hastalıkların erken teşhisi ve yönetimi konusunda büyük bir potansiyele sahiptir. Bu teknolojiler, verimliliği artırırken, sürdürülebilir tarım uygulamalarının yaygınlaşmasına da katkı sağlayabilir.
Bu proje ile IoT cihazlar ve sensörler yardımıyla toplanan veriler ile erken teşhis ve hastalık yönetimi konusunda eğitilen yapay zeka modellerinin geliştirilmesi ve uygunlanması üzerine araştırmalar yapılmaktadır.
*Bu proje kapsamında yapılan çalışmalar Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 123O928 numaralı proje ile desteklenmiştir. Projeye verdiği destekten ötürü TÜBİTAK’a teşekkürlerimizi sunarız.
** Proje süresince yürütülen çalışmalar hakkında detaylı bilgi almak ve elde edilen verilere ulaşmak için proje web sayfası yayınlanmıştır.
