How AI is making agriculture more effective and efficient? - Yapay zeka tar?m? nas?l daha etkili ve verimli hale getiriyor?
[EN] In the past, using "farming" and "artificial intelligence" in the same sentence might have seemed strange. Farming has been the backbone of human civilization for thousands of years, providing food and contributing to economic growth. On the other hand, artificial intelligence (AI) is a recent innovation, only emerging in the last few decades. However, new ideas are finding their place in every field, and farming is no exception. In recent years, there have been rapid advancements in farming technology, changing farming practices significantly.
Global challenges like climate change, population growth, and resource scarcity threaten the sustainability of our food system. These innovations are becoming increasingly important. AI is helping solve many problems and eliminate many disadvantages of traditional farming. But where is AI in farming now? Are there countries working on this?
Are there countries working on this issue?
In Canada and many parts of the world, the agriculture sector has already started to adopt artificial intelligence (AI). This technology helps tackle various issues, from labor shortages to climate change. For example, some farms use AI-powered sensors to optimize operations like irrigation, lighting, and harvest timing. This not only increases efficiency but also reduces resource use, which in turn significantly lowers costs.
Felippe Karp, a researcher at Olds College, focuses on developing robust data collection and processing standards to enhance AI model creation. By assembling extensive data sets that measure and predict soil nutrient variability, the team aims to improve the accuracy of AI models in predicting soil nutrient levels. This advancement helps farmers make informed decisions about the quantity and location of fertilizer application, optimizing crop yields and resource use.
However, not everything is perfect. Karp mentions that farmers can be reluctant to share their data. This is one of the challenges they face in developing more complex models. How can we overcome this? Offering better incentives to encourage farmers to share their data might be necessary. But that's a whole different topic.
AI can analyze sources like soil analysis, weather conditions, humidity, and past crop performance to predict which crops to plant and when to harvest. This can increase crop yield while reducing the use of water, fertilizers, and pesticides. It can also reduce the impact on natural ecosystems and improve worker safety. In essence, it can help keep food prices low and ensure enough food production for the growing global population.
However, we need to consider a few things. The energy required for AI systems should come from sustainable sources, like solar or wind energy. Additionally, the raw materials used in AI technology production must be obtained and processed without harming the environment.
We see that technological advancements play a significant role in achieving sustainable agriculture goals. AI, in particular, has great potential to increase efficiency and ensure sustainability in the agriculture sector. But for these technologies to be used correctly and effectively, cooperation among farmers and all stakeholders is essential.
Data-driven decisions are important
The modern world is all about data. Organizations in the agriculture sector use data to understand every detail of the farming process, examine every square meter of each field, track the product supply chain, and gain deep insights into the efficiency process. AI-powered predictive analytics is already guiding people working in this field. Farmers can now collect and process more data in less time.
Additionally, AI systems that analyze market demand guide farmers on what crops to plant and when. AI plays a big role not just in the field but also in the supply chain of products. It increases efficiency in storage, transportation, and marketing processes, minimizing waste.
Healthy, sustainable, and inclusive food systems are critical for achieving global development goals. Agricultural development is one of the most powerful tools to end extreme poverty, boost shared prosperity, and feed an estimated 10 billion people by 2050. Growth in the agriculture sector has the potential to increase the incomes of the poor by two to four times more than other sectors.
Agriculture is also vital for economic growth. It accounts for 4% of global GDP, and in the least developed countries, this figure can exceed 25%.
However, agricultural growth, poverty reduction, and food security are at risk. Disruptions related to COVID-19, extreme weather, pests, and conflicts affect food systems. The goal of ending global hunger by 2030 is currently off track. Conflicts, climate change, and high food prices increase food and nutrition insecurity, pushing millions into extreme poverty and reversing development gains. About a quarter of a billion people now face acute food insecurity.
The growing impact of climate change could further reduce crop yields, especially in the most food-insecure regions. At the same time, our food systems are responsible for about 30% of greenhouse gas emissions.
Nutrition-related risks are the most common causes of death worldwide. Millions of people either don't eat enough or eat the wrong types of food, leading to various forms of malnutrition. Malnutrition can result in people being undernourished or overweight and obese. An estimated 3 billion people globally cannot afford a healthy diet. This highlights the importance of AI.
It also brings cost savings
For farmers, the primary goal is always to increase the yield from their fields. When AI comes into play, precision agriculture allows farmers to get more crops with less input. AI combines the best soil management practices, variable rate technology, and effective data management techniques to help achieve the highest yield with the least expense.
With AI, farmers can instantly learn which areas of their fields need irrigation, fertilization, or pest control. This provides them with real-time crop insights. Innovative farming methods like vertical farming also minimize resource use while increasing food production. As a result, there is a reduction in herbicide use, better quality harvests, higher profits, and significant cost savings.
In short, AI makes farming easier and more efficient for farmers. This leads to less environmental damage and higher earnings for farmers.
Revolutionizing Automation
Farm work is hard, so labor shortages are not a new problem. Fortunately, automation offers a solution without the need to hire more people. Mechanization turned agricultural activities that required superhuman labor and animal power into tasks that only took a few hours. A new wave of digital automation is once again revolutionizing the industry.
Examples of this change include automated farm machinery, driverless tractors, smart irrigation and fertilization systems, IoT-enabled farming drones, smart spraying, vertical farming software, and AI-based greenhouse robots. Compared to human farmworkers, AI-powered machines work much more efficiently and accurately.
For example, these drones are equipped with AI-powered sensors and spectral cameras. They can detect plant stress and damage or identify pests and diseases, allowing timely interventions. For instance, a farmer can use an AI-powered irrigation system that adjusts daily to meet the specific needs of different areas in the field. This precise control saves water and promotes healthier plant growth. Adapting to weather changes helps achieve higher yields.
A Quick Note: According to MarketsandMarkets, the AI in agriculture market is expected to grow from $1.7 billion in 2023 to $4.7 billion by 2028.
Thank you so much for reading my article! We continue to explore the impacts of AI in the agricultural sector and what it can offer us in the future. I am eager to hear your thoughts, experiences, and opinions on this topic. See you in my next article!
[TR] Eskiden tar?m ve yapay zeka kelimelerini ayn? cümlede kullanmak biraz tuhaf ka?abilirdi. Sonu?ta tar?m, binlerce y?ld?r insanl???n bel kemi?i olmu?tur, bize besin sa?lam?? ve ekonomik geli?meye katk?da bulunmu?tur. Yapay zeka ise yaln?zca birka? on y?l ?nce ortaya ??km?? bir yenilik. Ancak, yenilik?i fikirler her sekt?rde kendine yer buluyor ve tar?m da bunlar?n d???nda de?il. Son y?llarda tar?m teknolojisinde h?zl? ilerlemeler kaydedildi ve bu yenilikler, ?ift?ilik uygulamalar?n? adeta devrim niteli?inde de?i?tirdi.?
领英推荐
?klim de?i?ikli?i, nüfus art??? ve kaynak k?tl??? gibi küresel zorluklar, g?da sistemimizin sürdürülebilirli?ini tehdit ederken bu yenilikler giderek daha da ?nemli hale geliyor. Yapay zekan?n tar?ma giri?i, bir?ok sorunu ??züyor ve geleneksel tar?m?n bir?ok dezavantaj?n? ortadan kald?rmaya yard?mc? oluyor. ?yi de bu yapay zeka ?u anda hangi a?amada? Bu konuda ?al??malar yapan ülkeler var m??
Bu konuda ?al??malar yapan ülkeler var m??
Kanada'da ve dünyan?n pek ?ok yerinde tar?m sekt?rü, yapay zekay? benimsemeye ba?lad? bile. Bu teknoloji, i? gücü eksikli?inden iklim de?i?ikli?ine kadar pek ?ok sorunla ba?a ??kmam?za yard?mc? oluyor. ?rne?in, baz? ?iftliklerde yapay zeka destekli sens?rler kullan?larak sulama, ayd?nlatma ve hasat zamanlamas? gibi operasyonlar optimize ediliyor. Bu sayede, hem verim art?yor hem de kaynak kullan?m? azal?yor. E bu da maliyetleri de epey azalt?yor tabi.
Olds College'de ara?t?rmac? olan Felippe Karp, veri toplama ve i?leme standartlar? geli?tirerek yapay zeka modelleri olu?turma üzerine ?al???yor. Karp, "Yapay zeka modelleri, sahip olduklar? veri setleri kadar iyidir" diyor. Bu nedenle, toprak besin maddelerinin de?i?kenli?ini ?l?mek ve tahmin etmek i?in büyük bir veri seti olu?turuyorlar. Bu verilerle e?itilen yapay zeka modeli, topra??n besin maddesi durumunu tahmin edebiliyor. Bu da ?ift?ilerin, hangi alanlarda ne kadar gübre kullanmalar? gerekti?ini bilmelerine yard?mc? oluyor.
Ancak, her ?ey toz pembe de?il. Karp, ?ift?ilerin kendi verilerini payla?mak konusunda isteksiz olabildi?ini s?ylüyor. Bu, daha karma??k modeller geli?tirme konusunda kar??la?t?klar? zorluklardan biri. Peki, bu durumu nas?l a?abiliriz? ?ift?ileri veri payla?maya te?vik etmek i?in daha iyi te?vikler sunmak gerekebilir. Tabi bu bamba?ka bir konu.
Yapay zeka, toprak analizi, hava durumu, nem ve ge?mi? ürün performans? gibi kaynaklar? analiz ederek, hangi ekinlerin hangi d?nemde ekilece?ine ve hasat edilece?ine dair tahminler yapabiliyor. Bu, mahsul verimini art?r?rken su, gübre ve pestisit kullan?m?n? azalt?yor. Ayr?ca, do?al ekosistemler üzerindeki etkiyi azaltabilir ve i??i güvenli?ini art?rabilir. Yani s?zün ?zü, g?da fiyatlar?n?n dü?ük kalmas?n? sa?layabilir ve büyüyen dünya nüfusuna yetecek kadar g?da üretimini garanti alt?na alabilir.
Ancak, burada dikkat etmemiz gereken baz? hususlar da var. Yapay zeka sistemlerinin ?al??mas? i?in gerekli enerjinin sürdürülebilir kaynaklardan, ?rne?in güne? veya rüzgar enerjisinden elde edilmesi ?nemli. Ayr?ca, yapay zeka teknolojilerinin üretiminde kullan?lan ham maddelerin ?evreye zarar vermeden elde edilmesi ve i?lenmesi de gerekiyor.
Sürdürülebilir tar?m hedeflerine ula?mak i?in teknolojik geli?melerin büyük bir rol oynad???n? g?rüyoruz. ?zellikle yapay zeka, tar?m sekt?ründe verimlili?i art?rmak ve sürdürülebilirli?i sa?lamak ad?na büyük bir potansiyele sahip. Ancak, bu teknolojilerin do?ru ve etkili bir ?ekilde kullan?lmas? i?in ?ift?ilerin ve tüm payda?lar?n i? birli?i yapmas? ?art.
Veriye dayal? kararlar ?nem arz ediyor
Modern dünya tamamen veriyle alakal? hale geldi. Tar?m sekt?ründeki kurulu?lar, tar?m sürecinin her detay?n? anlamak, her bir tarlan?n her metrekaresini incelemek, ürün tedarik zincirini izlemek ve verimlilik sürecine dair derinlemesine i?g?rüler elde etmek i?in veriyi kullan?yor. Yapay zeka destekli ?ng?rü analiti?i, bu alanda ?al??acak insanlara ?imdiden yol g?stermeye ba?lad?. ?ift?iler, daha k?sa sürede daha fazla veri toplayabilir ve i?leyebilirler art?k.
Bunun yan? s?ra, pazardaki talebi analiz eden yapay zeka sistemleri, ?ift?ilere hangi ürünleri ne zaman ekmeleri gerekti?i konusunda da rehberlik ediyor. Yapay zeka, yaln?zca tarlada de?il, ürünlerin tedarik zincirinde de büyük rol oynuyor. ürünlerin depolanmas?, nakliyesi ve pazarlanmas? süre?lerinde verimlili?i art?rarak, israf? en aza indiriyor.?
G?da sistemlerinin sa?l?kl?, sürdürülebilir ve kapsay?c? olmas?, dünyan?n kalk?nma hedeflerine ula?mas? i?in kritik ?neme sahip. Tar?msal geli?im, a??r? yoksullu?u sona erdirmenin, ortak refah? art?rman?n ve 2050 y?l?na kadar tahmin edilen 10 milyar insan? beslemenin en gü?lü ara?lar?ndan biri. Tar?m sekt?ründeki büyüme, di?er sekt?rlere g?re yoksullar?n gelirlerini iki ila d?rt kat daha fazla art?rma potansiyeline sahip.
Tar?m ayn? zamanda ekonomik büyüme i?in de hayati ?neme sahip: Küresel gayri safi yurti?i has?lan?n (GSY?H) %4'ünü olu?tururken, en az geli?mi? ülkelerde bu oran %25'in üzerine ??kabiliyor.
Ancak tar?ma dayal? büyüme, yoksullu?un azalt?lmas? ve g?da güvenli?i risk alt?nda. COVID-19'a ba?l? aksakl?klardan a??r? hava ko?ullar?na, zararl?lardan ?at??malara kadar bir?ok ?ok, g?da sistemlerini etkiliyor. 2030 y?l?na kadar küresel a?l??? sona erdirme hedefi ?u an i?in ray?ndan ??km?? durumda. ?at??malar, iklim de?i?ikli?i ve yüksek g?da fiyatlar?, g?da ve beslenme güvensizli?ini art?rarak milyonlar? a??r? yoksullu?a itiyor ve kazan?lm?? kalk?nma ba?ar?lar?n? geri ?eviriyor. ?u anda yakla??k ?eyrek milyar insan akut g?da güvensizli?i ile kar?? kar??ya.
?klim de?i?ikli?inin büyüyen etkisi, ?zellikle dünyan?n en g?da güvensiz b?lgelerinde mahsul verimlerini daha da azaltabilir. Ayn? zamanda, g?da sistemlerimiz sera gaz? emisyonlar?n?n yakla??k %30'undan sorumlu.
Yetersiz beslenme ile ilgili riskler dünya genelinde en yayg?n ?lüm nedenidir. Milyonlarca insan yeterince yemek yemiyor ya da yanl?? türde yiyecekler tüketiyor, bu da ?e?itli malnütrisyon (beslenme bozuklu?u) türlerine yol a?abiliyor. Yetersiz beslenme, insanlar?n yetersiz beslenmesine veya fazla kilolu ve obez olmas?na neden olabilir. Dünyada tahminen 3 milyar insan sa?l?kl? bir diyet kar??layam?yor. ??te bu konuda yapay zekan?n ne kadar ?nemli olabilece?ini de g?rüyoruz.
Maliyet tasarrufunu da beraberinde getiriyor
?ift?iler i?in her zaman birinci hedef, tarlalar?ndan elde ettikleri verimi art?rmakt?r. Yapay zeka i?in i?ine girdi?inde ise hassas tar?m sayesinde ?ift?iler daha az kaynak kullanarak daha fazla ürün elde edebiliyor. Yapay zeka, en iyi toprak y?netimi uygulamalar?n?, de?i?ken oranl? teknolojiyi ve en etkili veri y?netimi tekniklerini birle?tirerek, en az harcamayla en yüksek verimi sa?lamaya yard?mc? oluyor.
Yapay zeka sayesinde ?ift?iler, tarlalar?n?n hangi alanlar?n?n sulama, gübreleme veya pestisit tedavisine ihtiya? duydu?unu an?nda ??renebiliyor. Bu da onlara ger?ek zamanl? ürün i?g?rüleri sunuyor. Dikey tar?m gibi yenilik?i tar?m y?ntemleri de kaynak kullan?m?n? minimize ederken g?da üretimini art?r?yor. Sonu? olarak, herbisit kullan?m?nda azalma, daha kaliteli hasat, daha yüksek kar ve ?nemli ?l?üde maliyet tasarrufu sa?lan?yor.
Yani k?saca, yapay zeka ?ift?ilerin i?ini ger?ekten kolayla?t?r?yor ve daha verimli bir tar?m yapmalar?na olanak tan?yor. Bu sayede hem do?aya daha az zarar veriliyor hem de ?ift?iler daha fazla kazan?yor.
Otomasyon konusunda devrim yaratabilir
Tar?m i?leri zordur, bu yüzden i? gücü eksiklikleri yeni bir sorun de?il. Neyse ki, otomasyon daha fazla insan ?al??t?rma ihtiyac? olmadan bir ??züm sunuyor. Mekanizasyon, insanüstü emek ve hayvan gücü gerektiren tar?msal faaliyetleri sadece birka? saat süren i?lere d?nü?türmü?tü. Dijital otomasyonun yeni bir dalgas? ise sekt?rü bir kez daha devrim niteli?inde de?i?tiriyor.
Otomatik ?iftlik makineleri, sürücüsüz trakt?rler, ak?ll? sulama ve gübreleme sistemleri, IoT destekli tar?m dronlar?, ak?ll? ila?lama, dikey tar?m yaz?l?m? ve yapay zeka tabanl? sera robotlar? gibi ?rnekler bu de?i?imin g?stergesi. ?nsan ?ift?i i??ilerle kar??la?t?r?ld???nda, yapay zeka destekli ara?lar ?ok daha verimli ve do?ru ?al???yor.?
?rne?in bu dronlar, AI destekli sens?rler ve spektral kameralarla donat?lm?? durumda. Bitki stresini ve hasar?n? tespit edebiliyorlar ya da ha?ere ve hastal?klar? fark edebiliyorlar. Yani, tam zaman?nda müdahale ?ans? tan?yorlar. ?rne?in, bir ?ift?i tarladaki farkl? alanlar?n ?zel ihtiya?lar?n? kar??lamak i?in günlük olarak sulamay? ayarlayan bir yapay zeka destekli sulama sistemi kullanabilir. Bu hassas kontrol, su tasarrufu sa?l?yor ve daha sa?l?kl? bitki büyümesini te?vik ediyor. Hava de?i?ikliklerine adapte olarak daha yüksek verim elde edilmesine yard?mc? oluyor.
Bu arada bir dipnot, MarketsandMarkets'a g?re, tar?mda yapay zeka pazar? 2023'te 1,7 milyar dolardan 2028'de 4,7 milyar dolara ??kacak.
Yaz?m? okudu?unuz i?in ?ok te?ekkür ederim! Yapay zekan?n tar?m sekt?ründeki etkilerini ve gelecekte bize neler sunabilece?ini ke?fetmeye devam ediyoruz. Bu konuda sizin dü?üncelerinizi, deneyimlerinizi ve g?rü?lerinizi duymay? sab?rs?zl?kla bekliyorum. Bir sonraki yaz?mda g?rü?mek üzere…
References: