Yapay zekâ, modern tarımda yeni bir güç, rekabet avantajı haline geldi ve çiftçilerin mahsulleri izleme, kaynakları yönetme ve sorunlara yanıt verme biçimini değiştirdi.
Tarımda yapay zekâ için küresel pazarın 2024 yılında 4,7 milyar dolar olduğu tahmin ediliyor ve 2034 yılına kadar yıllık bileşik büyüme oranının %26,3 olacağı öngörülüyor. Diğer analizler ise 2035 yılına kadar 61,3 milyar dolara ulaşacağını ve benimsenmede sürdürülebilir bir ivme kazanacağını gösteriyor. Bu büyüme, yapay zekânın alana getirdiği pratik faydalarla doğrudan ilişkilidir.
Bitki sağlığı izleme
Yapay zekâ tabanlı bitki izleme sistemleri, bitki sağlığını izlemek ve endişe verici olabilecek değişiklikleri tespit etmek için drone görüntülerini ve yer tabanlı sensör verilerini kullanır.
Bu modeller görüntü, çok spektrumlu ve hiper spektrumlu verileri analiz edebiliyor. Bu temelde, sağlıklı büyümeyi olduğu kadar, örneğin besin eksikliği, su dengesizliği, aşırı sıcaklık veya hastalığın erken belirtileri nedeniyle oluşan stresi de tespit edebiliyorlar.
Bu sayede çiftçiler sulama ve gübrelemeyi optimize edebilir, ekim yoğunluğunu ayarlayabilir ve enfeksiyonların ortaya çıkmasına zamanında müdahale edebilirler.
TOPRAK KOŞULLARININ İZLENMESİ
Toprak, tarımdaki en karmaşık ve değişken unsurlardan biridir. Yapay zeka, toprağın davranışını anlamaya yardımcı olur.
Tarım arazilerine sensörler yerleştirilmesi, nem, pH, tuzluluk ve besin içeriğini gerçek zamanlı olarak ölçmeyi mümkün kılar. Algoritmalar verileri yorumlar. Verimlilik eğilimlerini tahmin eder, nem eksikliği olan alanları tespit eder ve hatta hedefli toprak iyileştirmeleri önerebilir.
Geniş ölçekli, tek tip uygulamalar, toprak yapısını ve çiftlik dayanıklılığını artıran mikro müdahalelerle değiştirilebilir. Piyasa analizlerine göre, toprak sensörleri ve analitik yapay zeka platformları, hassas tarımda en yaygın olarak kullanılan teknolojiler arasında yer almaktadır.
ZAMANINDA SULAMA
Su kıtlığı ve sulama maliyetleri, hassas sulamayı yapay zeka uygulamaları için en önemli alanlardan biri haline getiriyor. Algoritmalar, sulamanın tam miktarını ve zamanlamasını belirlemek için hava tahminlerini, buharlaşma modellerini, toprak nemini ve büyüme aşamalarını birleştirebilir.
Otomatikleştirilmiş yapay zeka sistemleri, bazı ürünlerde verimden ödün vermeden su kullanımını %30-50 oranında azaltabilir. Analistler, sulama otomasyonunun hızlı geri dönüşler sağladığı ve hata riskini azalttığı için yapay zeka kullanımının temel itici gücü olduğunu vurguluyor.
HASTALIK TESPİTİ
Bitki hastalıkları hızla yayılır ve hasarı sınırlamak için erken teşhis çok önemlidir. Bazıları besin eksikliği, ısı stresi, aşırı sulama vb. nedenlerden kaynaklanırken, diğerleri enfeksiyonlardan kaynaklanır.
Binlerce görüntü üzerinde eğitilmiş yapay zeka modelleri, belirtileri yüksek doğrulukla tanıyor. Mobil uygulamalar, dronlar veya sera ve açık alanlardaki sabit kameralar aracılığıyla çalışıyorlar. Erken uyarı, zamanında müdahale edilmesini sağlıyor. Bu da büyük ölçekli kayıpları önlüyor.
Tarımda bilgisayarla görme teknolojisinin gelişimi, otomatik hastalık izleme sistemlerinin modern çiftliklerin ayrılmaz bir parçası haline geldiğini göstermektedir.
HAŞERE KONTROLÜ
Yapay zekâ destekli haşere kontrolü, tahmine dayalı analiz ve gerçek zamanlı izlemeyi bir araya getiriyor. Sensörler ve kameralar haşerelerin varlığını tespit ediyor, popülasyon dinamiklerini izliyor ve hava koşullarına bağlı olarak istila riskini tahmin ediyor.