Bitki hastalıklarını 30 saniyede tespit eden sistem geliştirdiler

Selçuk Üniversitesi öğrencisi Seyyid Ahmed Topbaş ve ortağı tarafından geliştirilen yapay zeka destekli sistem, bitkilerdeki hastalıkları tek bir fotoğraf üzerinden yüksek doğruluk oranıyla tespit ediyor. Patentli teknoloji, internet bağlantısına ihtiyaç duymadan çalışarak çiftçilere akıllı çözüm önerileri sunuyor.

Tarım sektöründe dijital dönüşüme katkı sağlayacak önemli bir girişim hayata geçirildi. Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü öğrencisi Seyyid Ahmed Topbaş ve ortağı, bitki hastalıklarını tek bir fotoğrafla teşhis edebilen yapay zeka destekli bir sistem geliştirdi. Patent süreçleri tamamlanan teknoloji, hastalıkları erken aşamada tespit ederek üreticilerin verim kaybını önlemeyi hedefliyor.

Konya'nın Akşehir ilçesinde çiftçi bir ailenin çocuğu olarak büyüyen Seyyid Ahmed Topbaş, çocukluk yıllarından itibaren hem tarım hem de yazılım alanına ilgi duyduğunu belirtti.

Kendi ailelerine ait buğday tarlasında yaşanan bir hastalık sürecinin projeye ilham verdiğini anlatan Topbaş, farklı uzmanlardan farklı teşhisler alınmasının hem maliyetleri artırdığını hem de yanlış uygulamalara yol açabildiğini ifade etti.

Topbaş ve ortağı, kırsal bölgelerde internet erişiminin her zaman mümkün olmaması nedeniyle tamamen çevrimdışı çalışabilen bir sistem geliştirmeye karar verdi.

Bu kapsamda geliştirilen "EDGE Computing Tabanlı İnternetten Bağımsız Bitki Hastalık Teşhis ve Akıllı Reçeteleme Sistemi", fotoğraf üzerinden analiz yaparak hastalık risklerini belirliyor ve çiftçilere çözüm önerileri sunuyor.

Sistem, yüklenen tek bir fotoğraf üzerinden bitkinin yapısını analiz ediyor ve hastalığın türü ile yayılma riskini değerlendiriyor.

GPS ve meteorolojik verilerle desteklenen yapay zeka modeli, internet bağlantısına ihtiyaç duymadan cihaz üzerinde çalışıyor. Analiz süreci ise yalnızca 15 ila 30 saniye arasında tamamlanıyor.

Üreticilere organik tarımda biyolojik çözümler, endüstriyel üretimde ise bilimsel etken madde önerileri sunuluyor.

Projenin Ar-Ge sürecinde hazır yapay zeka modellerini test ettiklerini belirten Topbaş, bu sistemlerin tarımsal teşhislerde yeterli başarı sağlayamadığını söyledi.

Bu nedenle tamamen kendi mimarilerini geliştirdiklerini ifade eden genç girişimci, yalnızca buğday hastalıklarının teşhisinde yüzde 96,82 doğruluk oranına ulaştıklarını açıkladı.

Sistemin eğitimi için yaklaşık 15 bin doğrulanmış buğday fotoğrafının kullanıldığı belirtildi.

Girişim ekibi, buğdayın ardından mısır, ayçiçeği ve diğer tarım ürünleri için de veri tabanını genişletiyor.

Topbaş, veri miktarının artırılmasıyla birlikte farklı ürünlerde de çok daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşmayı hedeflediklerini belirtti.

Patentli yapay zeka sistemi sadece mobil uygulama olarak tasarlanmadı. Geliştirilen altyapı sayesinde teknoloji; drone, tarım makineleri ve traktörlere de entegre edilebilecek.

Bu sayede üreticiler, gözle fark edilmesi zor olan hastalık belirtilerini çok daha erken aşamada tespit edebilecek.

Geliştirilen teknoloji yalnızca Türkiye'de değil, yurt dışında da dikkat çekmeye başladı.

Topbaş, Afrika'dan gelen heyetlerin sistemle ilgilendiğini ve özellikle zeytin üretimi üzerine iş birliği taleplerinin bulunduğunu ifade etti. Ayrıca Cezayirli yetkililerle resmi görüşmeler gerçekleştirildiğini ve sistemin farklı coğrafyalara uyarlanması için çalışmaların sürdüğünü söyledi.

Yapay zeka destekli bu yerli girişim, çiftçilerin doğru teşhis ve doğru müdahaleyle ürün kayıplarını azaltmasına katkı sağlamayı amaçlıyor. Uzmanlar, benzer teknolojilerin yaygınlaşmasının tarımda verimlilik ve sürdürülebilirlik açısından önemli kazanımlar sağlayacağını değerlendiriyor.