Tek Fotoğrafla Bitki Hastalığı Teşhisi Yapay Zekası Geliştirildi Cezayir’den Talep Aldı
Selçuk Üniversitesi öğrencisi Seyid Ahmed Topbaş, tek fotoğrafla bitki hastalıklarını teşhis eden ve internetten bağımsız çalışabilen yapay zeka geliştirdi. Sistem, buğdayda %96,82 doğruluk oranına ulaştı ve Cezayir’den talep aldı.
Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi öğrencisi Seyid Ahmed Topbaş, tek bir fotoğrafla bitki hastalıklarını teşhis eden ve akıllı reçeteleme sunan, internetten bağımsız çalışabilen özgün bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Geliştirilen sistem, tarım alanında yaşanan yanlış teşhis ve ilaç maliyetleri sorunlarına çözüm sunmayı hedefliyor.
Akşehirli çiftçi bir ailenin çocuğu olan Topbaş, küçük yaşlardan beri yazılım ve algoritma ile ilgilendiğini belirtti. Hazır modeller yerine kendi özgün yapay zeka mimarilerini geliştiren Topbaş, tarım ekonomisi bölümü öğrencisi olarak sahada da aktif rol alıyor.
Çiftçinin Sorunlarına Yenilikçi Çözüm
Geçen yıl kendi buğday tarlalarındaki bir hastalık için 5 farklı ziraat mühendisinin farklı teşhisler koyması, Topbaş’ı harekete geçirdi. Mühendislik teşhis ve vizite giderlerinin çiftçiler için ciddi bir yük oluşturduğunu, yanlış teşhis sonucu ise hem ilaç hem de mahsul kaybının yaşandığını gözlemledi.
Topbaş, kırsal bölgelerde internet erişiminin sınırlı olabileceği gerçeğinden yola çıkarak, ortağıyla birlikte tamamen çevrimdışı (offline) çalışabilen bir sistem geliştirdi. Bu sistem, yapay zeka ve derin öğrenme teknolojilerini kullanarak ‘EDGE Computing Tabanlı İnternetten Bağımsız Bitki Hastalık Teşhis ve Akıllı Reçeteleme Sistemi’ adını taşıyor.
Tek Fotoğrafla Yüzde 96,82 Doğruluk Oranı
Geliştirilen teknolojide 2 yapay zeka ve 1 fenoloji motoru senkronize çalışıyor. Fenoloji motoru anlık ve geçmiş meteoroloji verilerini analiz ederken, çiftçinin yüklediği tek bir fotoğraftan katmanlı analizler yapılıyor. Sistem, GPS verileriyle konumu doğrulayarak bölgedeki iklim verileriyle ilişkilendiriyor ve 15-30 saniye içinde hastalık tahmini tamamlanıyor.
Özellikle buğdayda yapılan testlerde, küresel hazır modellerin yüzde 5 ila 60 arasında doğruluk payı sunarken, Topbaş’ın kendi geliştirdiği modelin yüzde 96,82’lik yüksek bir doğruluk başarısı elde ettiği belirtildi. Sistem, organik tarım yapanlara biyolojik, endüstriyel tarım yapanlara ise kimyasal etken madde önerileri sunuyor.
Global İlgi ve Gelecek Vizyonu
Geliştirilen yapay zeka sistemi, sadece mobil uygulama ile sınırlı kalmayıp drone ve traktörlere entegre edilebilecek esneklikte tasarlandı. Bu sayede çiftçinin gözle göremediği hastalıklar erken aşamada tespit edilebilecek.
Topbaş, uluslararası düzeyde de ilgi gördüklerini ve Cezayir hükümeti yetkilileriyle resmi görüşmeler gerçekleştirdiklerini açıkladı. Bölgeye ait verilerin sisteme yüklenmesiyle küresel ölçekte hizmet vermeyi hedeflediklerini belirtti. Girişimci, bu noktada güçlü bir yatırım desteğinin süreçleri hızlandıracağını da sözlerine ekledi.
Yorum Yap