ChatGPT gibi gösterişli yeni yapay zeka araçlarına, yapay zekayı düzenlemenin zorluklarına ve süper zeki makinelerin kıyamet günü senaryolarına gösterilen tüm ilgiye rağmen, yapay zeka birçok alanda yararlı bir araçt Aslında, insanlığa fayda sağlamak için muazzam bir potansiyele sahip.
Tarımda, çiftçiler insan sağlığını, çevreyi ve gıda güvenliğini tehdit eden zorlukların üstesinden gelmek için yapay zeka destekli araçları giderek daha fazla kullanıyor. Araştırmacılar, bu araçlar için pazarın 2032 yılına kadar 12 milyar ABD dolarına ulaşacağını tahmin ediyor.
Tarım ve kırsal politika üzerine çalışan bir araştırmacı olarak, tarımsal YZ’de üç umut verici gelişme görüyorum: Birleştirilmiş öğrenme, haşere ve hastalık tespiti ve fiyat tahmini.
Verileri paylaşmadan bir havuzda toplamak
Robotik, sensörler ve bilgi teknolojileri tarımda giderek daha fazla kullanılıyor. Bu araçlar çiftçilerin verimliliği artırmasına ve kimyasal kullanımını azaltmasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Ayrıca, bu araçlar tarafından toplanan veriler, yönetim sistemlerini ve karar alma süreçlerini iyileştirmek için makine öğrenimini kullanan yazılımlarda kullanılabilir. Ancak bu uygulamalar genellikle paydaşlar arasında veri paylaşımını gerektirmektedir.
ABD’li çiftçilerle yapılan bir ankete göre, katılımcıların yarısından fazlası federal kurumlara ya da özel şirketlere verileri konusunda güvenmediklerini belirtmiştir. Bu güven eksikliği, hassas bilgilerin tehlikeye girmesi veya piyasaları ve düzenlemeleri manipüle etmek için kullanılmasıyla ilgili endişelerle bağlantılıdır. Makine öğrenimi bu endişeleri azaltabilir.
Federe öğrenme, tarafların verilerini birbirlerine açıklamak zorunda kalmadan birden fazla taraftan gelen veriler üzerinde bir makine öğrenimi algoritmasını eğiten bir tekniktir. Federe öğrenme ile bir çiftçi, verileri merkezi bir sunucuda paylaşmak yerine algoritmanın erişebileceği yerel bir bilgisayara koyar. Bu yöntem gizliliği artırır ve tehlikeye girme riskini azaltır.
Çiftçiler verilerini bu şekilde paylaşmaya ikna edilebilirse, daha iyi kararlar almalarına ve sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olacak işbirliğine dayalı bir sisteme katkıda bulunabilirler. Örneğin, çiftçiler nohut mahsullerinin koşullarıyla ilgili verileri bir araya getirebilir ve tüm verileri üzerinde eğitilen bir model, her birinin nohut verimi için yalnızca kendi verileri üzerinde eğitilen modellerden daha iyi tahminler verebilir.
Haşere ve hastalık tespiti
Çiftçilerin geçim kaynakları ve küresel gıda güvenliği, bitki hastalıkları ve zararlıları nedeniyle giderek daha fazla risk altına girmektedir. Gıda ve Tarım Örgütü, dünya çapında hastalık ve zararlılardan kaynaklanan yıllık kayıpların toplam 290 milyar dolar olduğunu ve küresel mahsul üretiminin %40’ının etkilendiğini tahmin etmektedir.
Çiftçiler salgınları önlemek için genellikle mahsullere kimyasal madde püskürtmektedir. Ancak, bu kimyasalların aşırı kullanımı insan sağlığı, toprak ve su kalitesi ve biyoçeşitlilik üzerinde zararlı etkilerle bağlantılıdır. Endişe verici bir şekilde, birçok patojen mevcut tedavilere karşı dirençli hale gelmekte ve yenilerini geliştirmenin zor olduğu kanıtlanmaktadır.
Bu nedenle kullanılan kimyasalların miktarının azaltılması çok önemlidir ve yapay zeka çözümün bir parçası olabilir.
Uluslararası Tarımsal Araştırma Merkezleri Konsorsiyumu, zararlıları ve hastalıkları tanımlayan bir cep telefonu uygulaması yarattı. “Tumaini” adlı uygulama, kullanıcıların şüpheli bir haşere veya hastalığın fotoğrafını yüklemesine olanak tanıyor ve yapay zeka bu fotoğrafı 50.000 görüntüden oluşan bir veri tabanıyla karşılaştırıyor. Uygulama ayrıca analiz sağlıyor ve tedavi programları önerebiliyor.
Çiftlik yönetim araçlarıyla birlikte kullanıldığında, bu gibi uygulamalar çiftçilerin ilaçlamalarını hedefleme becerilerini geliştirebilir ve ne kadar kimyasal kullanılacağına karar vermede doğruluğu artırabilir. Nihayetinde, bu verimlilikler pestisit kullanımını azaltabilir, direnç riskini azaltabilir ve hem insanlara hem de çevreye zarar veren yayılmaları önleyebilir.
Fiyatlar için kristal küre
Piyasadaki dalgalanmalar ve dalgalı fiyatlar, çiftçilerin yatırım yapma ve ne yetiştireceklerine karar verme şeklini etkilemektedir. Bu belirsizlik, çiftçilerin yeni gelişmeler konusunda risk almasını da engelleyebilir.
Yapay zeka, fiyatları tahmin ederek bu belirsizliği azaltmaya yardımcı olabilir. Örneğin, Agtools, Agremo ve GeoPard gibi şirketlerin hizmetleri yapay zeka destekli çiftlik karar araçları sağlamaktadır. Bu araçlar, fiyat noktalarının ve piyasa verilerinin gerçek zamanlı analizine olanak tanır ve çiftçilere üretimi optimize etmeye yardımcı olabilecek uzun vadeli eğilimler hakkında veriler sunar.
Bu veriler, çiftçilerin fiyat değişikliklerine tepki vermelerini ve daha stratejik planlama yapmalarını sağlar. Çiftçilerin ekonomik dayanıklılığı artarsa, hem çiftliklere hem de daha büyük gıda sistemine fayda sağlayan yeni fırsatlara ve teknolojilere yatırım yapma olasılıkları da artar.
İyilik için yapay zeka
İnsan inovasyonu her zaman kazananlar ve kaybedenler üretmiştir. YZ’nin önyargılı algoritmalar, veri gizliliği ihlalleri ve insan davranışlarının manipülasyonu gibi tehlikeleri açıktır. Ancak, aynı zamanda birçok sorunu çözme potansiyeline sahip bir teknolojidir.
YZ’nin tarımdaki bu kullanımları çiftçiler arasında iyimserlik yaratmaktadır. Tarım endüstrisi, zararları en aza indirmek için güçlü ve mantıklı çerçeveler geliştirirken bu buluşların faydasını teşvik edebilirse, YZ modern tarımın insan sağlığı ve çevre üzerindeki etkisini azaltmaya yardımcı olabilir.
Kaynak: Joe Hollis / The Conversation
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, Twitter, LinkedIn ve Instagram‘da takip edin.
