Tek fotoğrafla bitki hastalığı belirleyen sistem geliştirdiler, Cezayir’den talep geldi

Üniversite öğrencisi Seyyid Ahmed Topbaş ve ortağı, bitkilerdeki hastalık teşhisini çekilen tek bir fotoğraflarla belirleyebilen yapay zeka destekli bir model geliştirdi. Patent süreçleri tamamlanan sistem, çiftçiye akıllı önerilerde bulunarak hastalık zararını en aza indiriyor.
Akşehir ilçesinde çiftçi bir ailenin çocuğu olan ve küçük yaşlardan beri yazılımla ilgilenen Topbaş, hazır modelleri kullanmak yerine kendi özgün yapay zeka mimarilerini geliştirdiklerini anlattı.
Küçük yaşından itibaren bilgisayar, yazılım, algoritma ile ilgilendiğini ve son yıllarda da yapay zekaya merak sardığını, sürekli araştırmalar yaptığını belirten Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü öğrencisi Topbaş, hazır modelleri kullanmak yerine kendi özgün yapay zeka mimarilerini geliştirdiklerini anlattı.
Akşehir ilçesinde çiftçi bir ailenin çocuğu olduğunu aktaran Topbaş, "Dedem ve babam yıllardır buğday ve diğer bitkisel üretimleri yapıyorlar. Yazılımlar ve yapay zeka kadar tarımla da sahada yakından ilgileniyorum" dedi.

"5 mühendisin farklı teşhisi ve yanlış ilaç maliyeti projeyi ortaya çıkardı"
Geçen yıl kendi buğday tarlalarında görülen bir hastalık için sahaya 5 farklı ziraat mühendisi çağırdıklarını ve her birinin farklı teşhis koyduğunu dile getiren Topbaş, projenin çıkış hikayesini şu sözlerle anlattı:
"Bu mühendislerin sadece teşhis ve vizite giderleri bile küçük aile işletmeleri için çok ciddi bir yük; sahada bu maliyetler çok yüksek rakamlara ulaşabiliyor. Kaldı ki asıl büyük zarar, yanlış teşhis sonucu tarlaya atılan yanlış ilaçlar ve ziyan olan mahsulden kaynaklanıyor. Bununla ilgili dünyada daha teknolojik sistemler olup olmadığını araştırdım. Bazı sistemler var ancak doğruluk garantisi olmayan, arkasında durulmayan yapılar. Üstelik tamamen online (internete bağlı) çalışıyorlar. Kırsalda internetin çekmediği bir noktada bu sistemlerin donması veya yanlış yönlendirmesi çiftçi için ciddi ürün kayıplarına ve zararlara yol açabiliyor."

Kırsalın şartlarına uygun; internetten bağımsız
Kırsalda her yerde cep telefonunun internetinin verimli kullanılamadığının bilinciyle, tamamen offline (internetsiz) çalışabilen bir sistem geliştirmek için ortağıyla yola çıktıklarını anlatan Topbaş, yapay zeka ve derin öğrenme sistemlerini kullanarak "EDGE Computing Tabanlı İnternetten Bağımsız Bitki Hastalık Teşhis ve Akıllı Reçeteleme Sistemi" oluşturduklarını kaydetti.
Geliştirdikleri teknolojide 2 yapay zeka ve 1 fenoloji motorunun senkronize çalıştığını belirten Topbaş, sisteme ilişkin şunları söyledi:
"Fenoloji motorumuz anlık ve geçmiş meteoroloji verilerini analiz ediyor. Çiftçimiz tarlasında, örneğin buğdayda bir hastalık gördüğü an bunu fotoğraflayıp sisteme yüklüyor. Bulunduğu yeri manuel belirtmesine gerek yok; sistem bunu GPS verileri üzerinden otomatik doğruluyor ve bölgedeki iklim verileriyle ilişkilendiriyor. Geliştirdiğimiz model, yüklenen tek bir fotoğraftan katmanlı 3 farklı analiz görseli çıkarıyor. O bitkinin yapısına göre nerede, hangi hastalığın başlayabileceğini tespit ediyor. Kendi mimarimiz olan modele ve fenolojik motora yüklenen bu veriler, internete hiç ihtiyaç duymadan cihazın kendi işlemcisi üzerinde (Edge Computing) işleniyor. 15-30 saniyelik çok kısa bir sürede hastalık tahmini tamamlanıyor. Sistemimiz organik tarım yapan üreticilere biyolojik çözüm önerileri sunarken, endüstriyel tarımcılara ise kimyasal çözümler sunuyor. Burada en kritik nokta; bizimkisi ticari bir ilaç markası önerisi değil, doğrudan bilimsel ’etken madde’ önerisidir. Üstelik sistem güncellemeleri çok kolay yapılıyor ve kullanıcının internet paketini neredeyse hiç harcamıyor."

"Kendi modelimizle yüzde 96,82 doğruluğa ulaştık"
Projenin Ar-Ge aşamasında ilk başta küresel hazır Google modellerini test ettiklerini ancak tarımsal sahadaki doğruluk paylarının yüzde 5 ile yüzde 60 arasında kaldığına dikkati çeken genç girişimci, sözlerini şöyle sürdürdü:
"Bu düşük oranlar tarım sektörü için bizi asla tatmin etmedi. Çünkü tarımda yüzde 60 doğruluk, büyük rekolte zararlarına yol açabilecek tehlikeli bir orandır. Çiftçi zaten yüksek girdi maliyetleriyle üretim yaparken, bir sistem hatası yüzünden tüm ürününden olabilir. Biz bu riski yok etmek için kendi yapay zeka modelimizi sıfırdan geliştirdik ve sadece buğdayda şimdiden yüzde 96,82’lik çok yüksek bir doğruluk başarısına ulaştık."

"Hedefimiz yüzde 100 doğruluk"
Topbaş, sadece buğday özelinde veri tabanına 14 bin 956 doğrulanmış fotoğraf yüklediklerini ve yapay zekayı bu büyük veriyle eğittiklerini belirterek, şöyle konuştu:
"Girişimci olarak hedefimiz her zaman yüzde 100 kusursuz sonuç almak. Örneğin mısır ürünü için veri tabanımızda doğrulanması gereken 80 ile 100 bin arası fotoğraf var. Bunların tamamını sisteme işlediğimizde mısırda da tam isabetle sonuç alabileceğiz. Şu an ayçiçeği ürününde ise etiketleme aşamasındayız. Öz sermayemiz kısıtlı olduğu için adımlarımızı temkinli ve kendi imkanlarımızla atıyoruz; bu aşamada güçlü bir yatırım desteği alabilmemiz süreçlerimizi çok daha hızlandıracaktır. Şu an buğdayda yüzde 96,82 gibi yüksek bir oranda olmamıza rağmen veri optimizasyonuna devam ediyoruz. Sahadaki negatif testleri sıfırlamak için sağlıklı buğday verilerini de sisteme entegre ederek modelin hata payını tamamen ortadan kaldırıyoruz. Veri tabanını daha da genişleterek bu yapay zekayı kusursuz bir uzman haline getireceğiz."

Traktörlere ve dronlara entegre edilebilecek
Google modellerinin aksine, kendi geliştirdikleri modelin tamamen bitkisel üretim ve tarımsal hastalıklar üzerine kurgulanmış özel bir mimari olduğunu ve bunun patentini aldıklarını vurgulayan Seyid Ahmed Topbaş, "Bu teknolojiyi sadece mobil uygulama ile sınırlandırmadık. Geliştirdiğimiz yazılım altyapısı drone ve traktörlere bile entegre edilebilecek esneklikte. Çiftçinin gözle göremediği, tarlanın derinliklerinde başlayan hastalıkları, bu makinelere takılacak akıllı bir kamera aparatı veya drone taraması anında erkenden tespit edebilecek" dedi.

Uluslararası arenada ilk görüşme Cezayir hükümetiyle
Amerika Birleşik Devletleri’ndeki bazı akademisyenler ve öğretim üyeleri ile sürekli iletişim halinde olduklarını, model geliştirme süreçlerinde bilimsel destek aldıklarını belirten Topbaş, projenin küresel vizyonuna ilişkin şunları söyledi:
"Geliştirdiğimiz tarımsal model uluslararası düzeyde de ilgi görmeye başladı. Afrika’dan heyetler geldi ve kendi bölgeleri için stratejik olan zeytin bitkisiyle ilgili bilgi istediler. Şu an sistemimizde zeytin yok ancak yapılacak iş birlikleriyle zeytin ürününü de hızla çalışıp modele öğretebiliriz. Çünkü her coğrafyanın kendine has zorlukları var; örneğin Afrika’da yaprağın üzerine gelen çöl tozu, standart kameralarda bir hastalık gibi görünebilir. Biz bu tarz çevresel faktörleri yapay zekaya doğru şekilde öğretmeden sahaya hizmet sunmuyoruz. Bu doğrultuda Cezayir hükümeti yetkilileriyle resmi görüşmeler gerçekleştirdik ve onların tarım sahalarına bu sistemi uyarlamak üzere bir çalışma takvimi planlıyoruz. Sistemimiz mimari olarak artık tamamen hazır, bölgeye ait verilerin yüklenmesiyle birlikte küresel ölçekte sonuç almaya başlayacağız."