Yapay Zeka Tarımsal Yatırımlarda Stratejik Rol Üstleniyor

İstanbul

Anadolu Ajansı'nın (AA) "Tarımda Dijital Devrim" adlı dosyasında, yapay zekanın tarım sektöründeki gelecekteki yatırım kararlarına nasıl yön verdiği incelendi.

Aydın Adnan Menderes Üniversitesi'nden araştırmacılar, Marmara Bölgesi'nin 2024-2033 yıllarını kapsayan tarımsal teknoloji kullanımını yapay zeka ile modelledi.

Bu çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu'nun 2015-2024 verileri kullanılarak, Marmara'daki tarım ekipmanlarının gelecek on yılına dair öngörülerde bulunuldu.

Toprak işleme, ekim-dikim-gübreleme, bitki koruma ve hayvansal üretim makineleri ayrı ayrı değerlendirildi ve makine parkında büyük bir artış beklenmediği, daha çok modernizasyon ve teknolojik güncellemeye odaklanılacağı tahmin edildi.

Toprak işleme ekipmanlarından toprak frezesi, 2024 yılında 17 bin 24 olan sayısını 2034'te 30 bin 780'e çıkarması beklenirken, kulaklı pulluk sayısındaki artışın süreceği öngörülüyor.

Ekim makinelerinde ise üreticilerin daha modern ve tohum tasarrufu sağlayan modellere yöneldiği gözlemleniyor.

Bitki Koruma Ekipmanlarında Belirgin Artış

Araştırmalara göre, en tutarlı büyüme bitki koruma ekipmanlarında görülüyor. 2024'te 113 bin 646 olan sırt pülverizatörü sayısının 2034'te 128 bin 156'ya çıkması tahmin edilirken, yardımcı hava akımlı pülverizatörler de artış gösterebilir. Bu durum, iklim değişikliği ile artan bitki hastalıkları ve zararlılar ile iyi tarım uygulamalarının yaygınlaşmasına bağlanıyor.

Hayvansal üretim alanında çayır biçme, silaj ve balya makinelerindeki artışın süreceği, ancak seyyar süt sağım makinelerinin daha sınırlı artacağı belirtiliyor. Bu, büyük sağım tesislerinin yaygınlaşmasıyla ilişkilendiriliyor.

"İklim Değişikliği Yeni Hastalıkları Tetikleyebilir"

Araştırmayı yürüten Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Ziraat Fakültesi'nden Dr. Öğr. Üyesi Yüksel Aydoğan, yapay zekanın tarımsal mekanizasyon yatırımlarının planlanmasında önemli bir araç olduğunu belirtti.

Yapay zeka, karmaşık veri ilişkilerini modelleyerek tarımda uzun vadeli ve maliyetli yatırımlarda daha doğru tahminler sunuyor. Aydoğan, "Yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi algoritmaları ile bu yatırımları daha verimli planlayabiliyoruz." dedi.

Geleneksel istatistiksel modellere kıyasla yapay zekanın, daha karmaşık veri setlerini işleme kapasitesine sahip olduğunu vurgulayan Aydoğan, böylece gelecekteki makine ihtiyacı ve teknolojik trendlerin daha iyi öngörülebileceğini belirtti.

Marmara Bölgesi'nde yürüttükleri çalışmayla 2025-2034 arasında gerekli olacak tarım makinelerinin projeksiyonunu ortaya koymayı hedeflediklerini söyleyen Aydoğan, analizlerin zaman serisi modeli ve veri madenciliği yazılımı ile yapıldığını ifade etti.

Aydoğan, "Deprem, ekonomik kriz, salgın veya ani politika değişiklikleri gibi öngörülemeyen olaylar modelleri etkileyebilir. Bu tahminler, geçmiş eğilimlerin olağan koşullarda devam edeceği varsayımına dayanıyor." dedi.

Bu tür çalışmaların, makine üreticileri, çiftçiler ve karar alıcılar için önemli bir veri tabanı sunduğunu belirten Aydoğan, talep artışının öngörülmesinin üretim planlamasına katkı sağladığını belirtti.

Eski makinelerin daha verimli teknolojilerle yenilenmesi gerektiğini ve insansız hava araçları ile akıllı sistemlerin bitki koruma alanında daha fazla yer alabileceğini ekledi.

Yapay zekanın tarımda artık bir tercih değil, zorunluluk haline geldiğine dikkat çeken Aydoğan, "Önümüzdeki yıllarda makine parkında niteliksel bir dönüşüm yaşanacak. Tarım, veriye dayalı ve yüksek teknolojiye dayalı bir üretim modeline yöneliyor." şeklinde konuştu.