Yapay zeka sürdürülebilir tarımın cevabı mı?

Bir robotik uzmanı ve altıncı nesil bir çiftçi birlikte bir şirket kurmaya karar verirse ne olur? Zamanlarının çoğunu yaklaşan bir sorunla boğuşarak geçiriyorlar: iklim değişikliği.

2020 yılında robotik uzmanı Gilwoo Lee ve çiftçi Casey Call, yapay zeka ve robot teknolojilerini seracılıkla harmanlayan bir tarım platformu olan Zordi'yi kurdu. Washington Üniversitesi'nden yeni mezun olan Lee, orman yangınları sırasında evde mahsur kalmıştı. "Bu, iklim değişikliğinin gerçekleştiğine dair çok güçlü bir işaretti. Robotik ve yapay zekanın büyük bir fark yaratabileceği bir konuda kendi şirketimi kurmaya kararlıydım," diyor Lee.

Zordi'nin baş yetiştiricisi ve tarım uzmanı olan Call, ailesinin bezelye, fasulye, mısır, havuç, soya ve patates yetiştirdiği Batı New York'taki 12.000 dönümlük tarım arazisinde sürdürülebilirliğin etkisini gördüğünü söylüyor. Call, "Hayatım boyunca tarımın daha verimli hale gelmesi gerektiğine ikna oldum," diyor.

Khosla Ventures tarafından desteklenen ve gizli moddan yeni çıkan bir tarım girişimi olan Zordi, Kuzeydoğu'daki seralarda çilek yetiştirmek için robotik, yapay zeka ve geleneksel tarım bilgeliğinden yararlanıyor. Robotlar, insan gözetimi altında, Japonya ve Kore'den ithal edilen benzersiz çilek çeşitlerinin ekiminden hasadına kadar her şeyi yapıyor. Şirket, yetiştirme sürecini izlemek ve seraların içindeki ortamı kontrol etmek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanıyor. Olgunlaşmış meyveleri hasat etmek için de robotları kullanıyorlar.

Lee, kaliteli çilek yetiştirmenin karmaşık olduğunu, bu nedenle pazarın nispeten kazançlı olduğunu söylüyor. Lee ayrıca çilekleri seçmesinin nedeninin özel iklimlerde yetişmeleri ve hasat edildiklerinde narin olmaları olduğunu belirtiyor.

Lee, "Eğer bunu yapabilirsek ve bu ürünleri başarılı bir şekilde mağazalara ulaştırabilirsek, hasat araçlarını diğer ürünlere de genişletebileceğimizden oldukça eminiz" dedi. "Bence kontrollü ortam tarımı ya da seralar, bizim için dünyayı sürdürülebilir şekilde yetiştirilmiş yerel taze ürünlerle beslemenin çok iyi bir yolu ve gerçekleşmesini istediğim misyon da buydu" diye devam etti.

Sürdürülebilir tarımda yapay zeka uygulamaları

Çoğu insan sürdürülebilir tarımı düşünürken aklına hemen yapay zeka ve makine öğrenimi gelmese de, mikro iklimden toprak pH'ına kadar her şey hakkında büyük miktarda bilgiyi anlama ihtiyacı sayesinde sektör ileri teknolojiyle dolup taşıyor.

"Hayatım boyunca tarımın daha verimli hale gelmesi gerektiği konusunda ikna oldum"

Uluslararası Taze Ürün Birliği'nin (IFPA) inovasyondan sorumlu başkan yardımcısı Vonnie Estes, "Pek çok çiftçinin uydulardan, hava durumundan ve sensörlerden elde ettikleri her türlü bilgi için gösterge tabloları var" diyor ve bu devasa bilgi yığınının tarım genelinde standartlaştırılmadığına dikkat çekiyor. "30 yıl önce bize bundan şikayetçi olacağımızı söyleseydiniz, bu çılgınlık olurdu" dedi. "Bu kendimizi içinde bulduğumuz ilginç bir sorun ve bu yüzden yapay zekanın üzerinde büyük bir etkisi olacağını düşündüğüm bir alan."

Enflasyon, iklim değişikliği, yüksek üretim ve işçilik maliyetleri ve daha fazlası nedeniyle ülkenin dört bir yanındaki çiftçiler için kâr marjlarının daralmaya başladığına şüphe yok. Sonuç olarak, çiftçiler hem verimi artırmanın hem de tüm ürün yaşam döngüsü boyunca daha sürdürülebilir olmanın yollarını bulmak için yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) gibi ileri teknolojilere yöneliyor. Estes, yapay zekanın ortaya çıkışına kadar bu verileri ayrıştırmanın ve kullanmanın neredeyse imkansız olduğunu söylüyor.

"Herkes yapay zekadan etkilendi," dedi. "Bence iklim-akıllı bir bakış açısıyla, çiftçilerin su, böcek ilacı ve diğer uygulamalar gibi şeyleri yalnızca kullanmaları gerektiğinde kullanmaları için daha iyi kararlar vermelerine yardımcı olacak daha fazla araç alacağız."

Çiftçilikte teknolojinin yükselişi

ABD Tarım Bakanlığı'nın en son rakamlarına göre, Amerika Birleşik Devletleri'nde yaklaşık 900 milyon dönüm arazi tarım için kullanılıyor. Bu, kıta Amerika Birleşik Devletleri'nin yarısından fazlasını temsil ediyor. 2021 itibariyle, ABD'deki tarım işletmelerinin yüzde 87'si çiftliklerini yönetmek için bir tür yapay zeka kullanıyordu. Bu sayı giderek artıyor.

Yapay zeka ve makine öğreniminin tarıma entegrasyonu nispeten kısa bir geçmişe sahiptir. Bilgisayar teknolojisinin 1960'larda ortaya çıkması, çiftçilere daha büyük tarım veri kümelerini işlemek için yeni araçlar sağladı. 80'lerin sonu ve 90'ların başında hassas tarım olarak bilinen bir uygulama ortaya çıkmaya başladı. Bu teknik, mahsulleri tarla düzeyinde optimize etmeyi amaçlıyordu ve GPS ve tarla izleme sistemleri gibi araçlar kullanılmaya başlandı.

Çiftçiler mahsulleri, verimleri, hava ve iklim değişiklikleri hakkında daha fazla bilgi topladıkça, özellikle cep telefonu teknolojisi geliştikçe veri yakalama teknolojileri de ilerlemeye devam etti. 2010'lara gelindiğinde, tarımsal insansız hava araçları (İHA'lar) moda oldu ve mahsuller ve çiftlik hayvanları hakkında gerçek zamanlı olarak daha da kesin bilgiler topladı. Bulut bilişim ve büyük verinin ortaya çıkışı, sektörde ileri teknolojinin benimsenmesini daha da hızlandırdı. Makine öğrenimi ve yapay zekanın da eklenmesiyle, çiftçiler artık mahsul verimi ve hastalık tespitinden ekim ve hasat zamanlarına kadar her şey için tahmine dayalı analizler elde edebiliyor.

"Bu teknoloji dediğimizde, genel olarak hesaplama bilimi kadar geniş olabilir veya çok spesifik bir tahmin edici olabilir veya veri odaklı olabilir. Belirsizlik altında karar verme, büyük dil modelleri ya da derin öğrenme olabilir," diyor Davis Kaliforniya Üniversitesi Gıda Sistemleri Yapay Zeka Enstitüsü (AIFS) Direktörü Ilias Tagkopoulos. "Tarımsal üretimde artık yapay zeka teknolojilerini içeren teknolojiler kullanılıyor. Örneğin dronlar ya da traktörler, yabani otların ayıklanması ya da tarım ilaçlarının uygulanması ve mahsul yönetimi."

Aynı zamanda, Çevre Koruma Ajansı'nın en son verilerine göre, çiftçilik ve tarım nispeten büyük bir iklim yayıcısıdır, ancak ABD'de ulaşım gibi daha önemli yayıcıların oldukça gerisindedir. Tarım, ABD'deki sera gazlarının yaklaşık onda birinden sorumludur. İklim değişikliği etkisini gösterdikçe ve çiftçiler mahsul verimleri üzerindeki doğrudan etkileri gördükçe, yöntemlerinin sürdürülebilir ve daha iklim dostu olmasını sağlamak için giderek daha fazla yol arıyorlar. Uzmanlar, yapay zeka ve makine öğreniminin bu hedefe doğru ilerlemelerine yardımcı olabileceğini söylüyor.

Gelecek daha fazla insan ve daha az gıda

Küresel nüfus patlıyor. Tahminlere göre 2050 yılına kadar gezegende 9 milyardan fazla insan olacak. Bu nüfus artışı kaçınılmaz olarak gıda üretimi üzerinde ağır talepler yaratacak ve o zamana kadar talebin yüzde 35'ten yüzde 50'ye çıkması bekleniyor.

Ranveer Chandra, Microsoft'ta endüstri araştırmaları genel müdürü, tarımsal gıda CTO'su ve Microsoft'un iki yapay zeka ve tarım projesinin arkasındaki kilit kişilerden biri: Project FarmBeats ve FarmVibes. Tarım için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanmanın, artan küresel nüfusun ihtiyaçlarını sürdürülebilir bir şekilde karşılamaya yardımcı olacağını söylüyor.

"[AI] Bu bir çözüm değil, ancak çok güçlü bir kolaylaştırıcı." diyen Chandra, çiftçilerin tarımsal kararları tahminlere ve geçmiş bilgilere dayanarak verme eğiliminde olduğunu belirtti. "Sahip olduğumuz vizyon, tahminleri veri ve yapay zeka ile değiştirmektir. Bu, çiftçinin yerini almak değil, çiftçinin bilgisini verilerle artırmaktır" dedi.

"[AI] bir çözüm değildir, ancak çok güçlü bir kolaylaştırıcıdır."

Chandra, küresel nüfus, kuraklık, toprağın tükenmesi ve iklim değişikliği gibi faktörlerin çiftçiler üzerinde artan bir baskı oluşturduğuna işaret ediyor. "Yapay zeka, dünyanın sürdürülebilir bir şekilde beslenmesiyle ilgili en büyük eksikliklerden bazılarının giderilmesinde kilit bir rol oynamalıdır" dedi. "Tüm bu zorluklar göz önüne alındığında, daha iyi gıda yetiştirmeniz ve bunu gezegene zarar vermeden yapmanız gerekiyor. Bunu yapabilmek için de iyi ve daha akıllı kararlar almanız gerekiyor. Yapay zeka bunu yapmanıza gerçekten yardımcı olabilir."

Bu kararlardan bazıları, sudan pestisitlere kadar her şeyin tek tek bitki düzeyinde ne zaman ve nasıl hassas bir şekilde uygulanacağına bağlıdır.

John Deere, bireysel bitki düzeyinde tam malzeme miktarını hassas bir şekilde uygulamak için makine görüşü, kameralar ve sensörlerden yararlanan "See & Spray" teknolojisi ile bu alanda önemli bir oyuncu. Jorge Heraud, John Deere'de otomasyon ve otonomiden sorumlu başkan yardımcısı ve Deere'in 2017 yılında satın aldığı Blue River Technology adlı şirketin CEO'su. Heraud ve ekibi, çiftçilerin aşırı ilaçlama yapmadan ya da su veya gübre israf etmeden daha fazla gıda yetiştirmelerine yardımcı olacağını söylediği See & Spray teknolojisini geliştirdi.

Tipik olarak çiftçiler bütün bir tarlaya su ya da herbisit püskürtmektedir. Heraud'un yarattığı sistemde 120 metrelik bir bom üzerine monte edilmiş bir püskürtücünün yanı sıra doğrudan püskürtücünün önündeki bitkilerin gerçek zamanlı görüntülerini toplayan kameralar ve "çok hızlı" bilgisayarlar kullanılıyor. Sistem, yabani ot ile ekin bitkisi arasındaki farkı belirleyebiliyor ve yalnızca yabani otu püskürtebiliyor.

Heraud, "Püskürteceğiniz herbisitlerin yalnızca üçte birini püskürtüyoruz ve bu çok iyi bir şey," dedi. "Toprağa çok daha az herbisit atıyorsunuz. Çiftçinin karlılığına yardımcı oluyorsunuz çünkü daha az herbisitle daha az girdiyle daha fazla üretim yapıyorsunuz ve hatta tüketiciler bile gıda zincirimize daha az madde girmesinden faydalanıyor."

Sürdürülebilirlik bulmacasının bir diğer önemli parçası da gıda israfıdır. Microsoft'tan Chandra, yetiştirdiğimiz gıdaların yaklaşık yüzde 30'unu aşırı olgunluktan mahsulün zarar görmesine kadar her şey nedeniyle israf ettiğimizi söylüyor. Estes, bir sebze veya meyve büyürken şeker içeriği hakkında daha fazla veriye sahip olmanın, çiftçilerin ne zaman hasat edeceklerini belirlemelerine yardımcı olabileceğini, böylece su, böcek ilacı ve diğer malzemeler gibi şeylerin israf edilmeyeceğini söylüyor.

Küçük çiftçiler bile yapay zeka patlamasını benimsiyor

Yapay zeka ve makine öğreniminin daha geniş çapta benimsenmesi Microsoft ve John Deere gibi büyük şirketler için büyük iş fırsatları anlamına gelirken, daha küçük, organik çiftçiler için de önemli bir rol oynadı. New York, Teksas ve Los Angeles'ta lokasyonları bulunan kontrollü ortam organik mantar çiftçisi Smallhold'un kurucu ortağı ve CEO'su Andrew Carter buna bir örnek. Carter'ın dediği gibi, mantarlar karmaşıktır çünkü büyümek için yüksek nem ve hava akışı ile düşük sıcaklığın özel bir kombinasyonuna ihtiyaç duyarlar. Bu faktörler birbirlerine karşı çalışma eğilimindedir.

Smallhold, New York, Teksas ve Los Angeles'ta lokasyonları bulunan organik bir mantar çiftliğidir. Mantarlar büyümek için yüksek nem, hava akımı ve düşük sıcaklık kombinasyonuna ihtiyaç duyar.

Carter, "Her şeyi tek bir odada yapmak ve soğutma ve havalandırma gibi bir sürü su ve enerjiyi boşa harcamamak istediğinizde, bu son derece karmaşık hale geliyor ve bir insan probleminden ziyade bir bilgisayar problemi haline geliyor" dedi.

Smallhold, her bir yetiştirme odasındaki tüm bilgileri yakalayıp ileten ve orada yetiştirilen mantar türüne göre her oda için özel "tarifler" çalıştıran bir bilgisayar ve donanım sistemi geliştirdi. "Elde ettiğimiz veriler üzerinde analizler yapabiliyor ve bunları ERP sistemimizde çalıştırabiliyoruz; bu da temelde ne kadar hacmimiz olduğunu, ne kadar hacme ihtiyacımız olacağını, bunun satış yönünü anlamamızı ve mantarın doğru zamanda hasat edilebilir olmasını sağlamak için odaları farklı şekillerde kontrol etmemizi sağlıyor."

Yapay zeka riskleri

Savunucular yapay zeka ve sürdürülebilir tarımın olumlu yanlarından bahsetmekte hızlı davransalar da, teknolojiyle ilgili bazı potansiyel dezavantajlar ve riskler de söz konusudur.

Chandra, "Çiftçilik, çiftlik, arazi parçası üzerinde neler yapıldığı ve neyin nerede en iyi çalıştığı hakkında çok sayıda özel bilgi gerektirir" dedi. "Sonuç olarak, insan gözetimi olmadan yapay zekanın uygulanması beklenmedik sonuçlara yol açabilir." Microsoft'un yapay zekayı çiftçilerin yerine geçecek bir araç olarak değil, onların bilgilerini artıracak bir araç olarak gördüğünü söyledi.

Chandra, bir de güvenlik tehditleri meselesi olduğunu belirtiyor. "Çiftlik operasyonları, bu tür teknolojilere çok fazla maruz kalmamış bir iştir. Dolayısıyla, çiftçilerin yapay zekayı kullanırken uygun güvenlik araçlarına ve farkındalığa ihtiyacı olacaktır."

Araştırmacılar, tarımın yapay zekaya teslim edilmesinin bazı önemli riskler doğurabileceği konusunda uyarıda bulunuyorlar. Bilgisayar korsanlarının veri setlerini zehirleyebileceğine veya püskürtücüleri, otonom dronları ve robotik hasat makinelerini kapatabileceğine ve gıda tedarik zincirine zarar verebileceğine dikkat çekiyorlar.

İşgücü ve eşitsizlik endişeleri de bir sorundur. Çiftlik işleri göçmen emeğine dayanıyor ve yakın zamanda yapılan bir araştırma, yapay zeka geçişi gerçekleştikçe çiftlik işçiliğinin çoğunun beyaz yakalı iş haline geleceğini öne sürüyor. İşçiler ürünleri hasat etmek yerine, işi yapan makineleri denetleyecekler. Zordi'nin kurucuları, anekdot olarak, seralarında birlikte çalıştıkları işçilerin çoğunun ileri teknoloji değişimini memnuniyetle karşıladıklarını söyleseler de, araştırmacıların da belirttiği gibi, teknolojinin vasıflı ve vasıfsız işgücü arasındaki uçurumları genişletme riski var ve bu da tarımda daha fazla gelir eşitsizliğine yol açabilir.

Bir de bağlantı sorunu var. Yapay zeka ve makine öğreniminin tarımda işe yaraması için kırsal alanların geniş banda ihtiyacı var. Pew Araştırma Merkezi'nin 2021 tarihli bir raporuna göre, kırsal ve kentsel topluluklar arasındaki dijital uçurum bir faktör olmaya devam ediyor. Biden yönetimi, 2021'de çıkarılan altyapı yasası sayesinde bu açığı kapatmak için çaba sarf etti, ancak inşaat zaman alacak.

"Çiftlik operasyonları, bu tür teknolojilere çok fazla maruz kalmamış bir iştir"

Bu bağlantı kurulduktan sonra, bir de veri sahipliği konusu var. Büyük şirketler tarım alanında yapay zeka ve makine öğreniminin uygulanmasından büyük olasılıkla en fazla faydayı sağlayacaktır, çünkü bu onlara para kazanılabilir verilere daha fazla erişim sağlayacaktır. IFPA'dan Estes'e göre, bu noktada, yapay zeka, makine öğrenimi ve robotik hala çok gelişmiş olduğundan, bu araçları uygulamanın maliyeti çok yüksek ve çoğu çiftçinin mali erişiminin çok dışında, ancak küçük çiftçilerin bile bundan fayda sağladığını belirtiyor. "Buna bakmanın bir yolu da, çiftliklerinde yapay zeka kullanmasalar bile bunun sonucunu alıyor olmalarıdır" dedi.

Akıllı tarım burada

Yapay zeka, benzersiz mantar ve çileklerin ötesinde, gelişmekte olan ülkelerdeki tarım üzerinde de daha büyük bir etkiye sahip.

Jawoo Koo, CGIAR'ın tarımda büyük veri platformunun kurucularından. CGIAR, iklim krizinde gıda güvenliğine odaklanan küresel bir araştırma ortaklığıdır. Aynı zamanda Uluslararası Gıda Politikası Araştırma Enstitüsü'nde kıdemli araştırma görevlisidir.

Koo, "Bu teknolojiyi küçük ölçekli çiftçiler için gerçekten etkili hale getirmek için, büyük ölçekli çiftçilerin aslında çevrede birçok farklı test yapması gerekiyor" dedi. "Bu genellikle zaman alan bir süreç, ama şimdi bunu yapmanın daha iyi bir yolunu bulduk." Üzerinde çalıştığı 1000farms projesine atıfta bulundu.

"Bu veriler, yeni tohumlar için verimlilik potansiyelini daha iyi tahmin etmek ve aynı zamanda bu mikro ortamları hedeflemek için bir tür öngörücü modelleme haline geliyor. Sadece tüm bir ülke ya da geniş bir alan için tasarlanmıyor, nokta atışı yapabilir ya da bir çiftçi bilgi istediğinde bunu yapabilirsiniz."

Tarım, iklim değişikliği, azalan kaynaklar ve artan küresel gıda talebi nedeniyle büyüyen zorluklarla karşı karşıya kalırken, yapay zeka ve makine öğrenimi çiftçilerin uyum sağlaması için güçlü araçlar sunabilir. John Deere ve Microsoft gibi önde gelen oyuncuların yanı sıra daha küçük çiftçiler ve yeni girişimler de akıllı tarımın sınırlarını zorluyor. Yapay zekanın çiftçinin yerini alması mümkün olmasa da, tarımı daha sürdürülebilir, verimli ve iklim dostu bir geleceğe doğru taşıma çabasında karar verme sürecini önemli ölçüde artırmaya devam edecektir.

‍