Eskişehir Osmangazi üniversitesi'nde (esogü) Hayata Geçirilen Yapay Zek Tabanlı Proje Ile Hıyar üretiminde Karşılaşılan Bitki Hastalık Ve Zararlıları Erken Dönemde Tespit Edilerek Gerekli Kontrol önlemleri Alınabileceği Açıklandı.
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi’nde (ESOGÜ) hayata geçirilen yapay zekâ tabanlı proje ile hıyar üretiminde karşılaşılan bitki hastalık ve zararlıları erken dönemde tespit edilerek gerekli kontrol önlemleri alınabileceği açıklandı.
Tarımda dijital dönüşüm süreci hız kazanırken, yapay zekâ tabanlı yenilikçi bir uygulama daha hayata geçiriliyor. Bu çerçevede, TÜBİTAK tarafından desteklenen ’Yapay Zeka ile Sera Koşullarındaki Hıyar Yetiştiriciliğinde Bazı Hastalık ve Zararlıların Erken Dönemde Tanısı ve İzlenmesi’ başlıklı proje ile hıyar üretiminde karşılaşılan bitki hastalık ve zararlıları erken dönemde tespit edilerek gerekli kontrol önlemleri alınabileceği belirtildi. ESOGÜ Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Kemal Özkan’ın yürütücülüğünü yaptığı, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Öğr. Üyesi Yusuf Kartal, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden Doç. Dr. Erol Seke, Ziraat Fakültesi Bitki Koruma Bölümü’nden Doç. Dr. Filiz Ünal, Dr. Öğr. Üyesi Serkan Önder, Dr. Öğr. Üyesi Doğancan Kahya ve Bahçe Bitkileri Bölümü’nden Prof. Dr. Nuray Çömlekçioğlu’nun proje ekibi olarak görev alıyor.
"Çevre dostu bir üretim stratejisi hedeflenmektedir"
Proje ekibi tarafından konu ile ilgili olarak yapılan bilgilendirici açıklamada, "Geliştirilen yenilikçi sistem sayesinde sera ortamındaki hastalık ve zararlıların, bitkilerde gözle görülen belirtiler oluşturmasından önce tespit edilerek üreticilerin gerekli aksiyonları almaları amaçlanmaktadır. Bu sayede zirai mücadele enstrümanlarının erken dönemde kullanılarak ürün kayıplarının minimum düzeye indirilmesi ve çevre dostu bir üretim stratejisi hedeflenmektedir. Projede sera ortamına yerleştirilen IR ve RGB kameralar ayrıca toprak sensörlerinden elde edilen veriler, gelişmiş derin öğrenme ve makine öğrenmesi algoritmaları ile işleniyor. Sistem hem görüntü verisini hem de çevresel sensör çıktısını birleştirerek belirlenen hastalık ve zararlıların erken dönemde ve yüksek doğrulukta tanısını yapabilecektir. Yapay zekâ destekli bu yaklaşım tarımda erken müdahale için önemli bir adımdır. Erken tanı sadece verim kayıplarını önlemekle kalmıyor, aynı zamanda çevreye zarar veren pestisit kullanımını da azaltıyor. Bu sistem tarımda sürdürülebilirlik hedefleriyle birebir örtüşüyor. Projeden elde edilen sonuçların akademik makalelerle ulusal ve uluslararası düzeyde yayımlanması planlanıyor. Ayrıca geliştirilen sistemin farklı sera ürünlerine ve açık alan uygulamalarına da adapte edilmesi yönünde çalışmalar sürdürülüyor" ifadeleri kullanıldı.
Yorum Yazın