Araştırmacılar, zeytin çiftçilerinin hasat zamanını tahmin etmelerine yardımcı olacak bir yapay zeka aracını tanıttı

Araştırmacılar, model çiftliklerden elde edilen çeşitli veri noktalarını analiz etmek için makine öğreniminden yararlanarak, zeytin hasadının zamanlamasını yüzde 90 doğrulukla tahmin etmeyi başardılar.

Üç yılı aşkın bir süren geliştirme çalışmalarının ardından, Predic 1 Operasyonel Grubu’nun çalışmalarının sonuçları geçen ay Jaén’in Mengíbar kentinde düzenlenen bir konferansta sunuldu.

Grubun görevi, zeytin hasadını bir sezon önceden tahmin edebilen bir platform sunmaktı; bu hedefi, yüzde 90'a varan bir doğrulukla gerçekleştirdiklerini belirttiler.

Çalışma, Jaén Üniversitesi, Cetemet, Citoliva, bir çiftçi birliği olan Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía ve Nutesca'dan oluşan bir konsorsiyum tarafından, Jaén, Córdoba ve Granada'daki geleneksel Picual zeytinliklerini test vakası olarak kullanarak gerçekleştirildi.

Ayrıca bakınız: Endülüs'teki Araştırmacılar Sulama Verimliliğini Artırmak İçin Yapay Zeka Aracı Geliştirdi

Jaén Üniversitesi Kartografik, Jeodezik ve Fotogrametrik Mühendislik Bölümü'nde profesör olan ve bu teknolojiyle ilgili 2022 tarihli bir çalışmanın baş yazarı olan María Isabel Ramos'a göre, öngörü sistemleri zeytin sektörünün geleceği için hayati önem taşıyor.

“Bilimsel düzeyde, mahsul hasat tahmini, hassas tarımdaki en karmaşık sorunlardan biridir,” dedi. “Polen salınımı ile meyve üretimi arasındaki yakın ilişkiye dayalı olarak bu tahminleri yapan çeşitli çalışmalar var; diğerleri ise aerobiyolojik, fenolojik ve meteorolojik değişkenlere dayanarak bu tahminleri yapan birkaç çalışma var; bunların tümü Temmuz ayından itibaren verimli ve kabul edilebilir bir doğruluk oranına sahip.”

“Bu tahmini daha da ilerletmeyi ve çiçeklenme öncesi dönemde… çiftçinin stratejik planlamasını ve çiftliğe ekonomik yatırımını gerçekleştirmesinden çok önce optimal tahminler yapabilmeyi amaçlıyoruz,” diye ekledi Ramos.

Grup, daha önce öngörücü sağlık projelerinde kullanılan veri madenciliği metodolojilerini kullanarak, ilk hedef bölgenin genelinden elde edilen meteorolojik veriler ve tarihsel hasat verilerinden regresyon modelleri oluşturdu.

Bu veriler, termografik sensörler ve multispektral kameralarla donatılmış insansız hava araçlarından elde edilen güncel veriler, uydu görüntüleri, fenolojik değerlendirmeler, yaprak ve toprak analizleri ile model çiftliklerden toplanan verilerle birleştirildi.

Model, mahsul verimini olabildiğince doğru bir şekilde tahmin etmek için yapay zekanın en köklü alanı olan ve tarımda kanıtlanmış bir geçmişe sahip makine öğreniminden yararlanmaktadır.

Destek vektör makinesi algoritmasının kullanılması, çoklu çekirdeklerin, yani doğrusal ve Gauss çekirdeklerinin kullanılmasını mümkün kılmıştır. Bu, algoritmanın verilerin doğasına uyum sağlamasını kolaylaştırarak sonsuz sayıda dönüşümün gerçekleştirilmesine olanak tanır.

Plat­form, İspanya hükümetinin tarımsal parseller için coğrafi bilgi sistemi olan SIGPAC’a benzer bir web tabanlı uygulama olarak ücretsiz olarak kullanıma sunulacak.

Ayrıca bakınız: Araştırmacılar, İklim Verilerinden Hasat Potansiyelini Tahmin Etmek İçin Algoritma Geliştirdi

Kullanıcılar, talep ettikleri bilgilerin etkileşimli bir grafik temsilini görüntüleyebilir ve verileri dışa aktarabilirler.

Jaén Üniversitesi'nde bilgisayar grafikleri ve jeomatik bölüm başkanı ve projenin teknik koordinatörü olan Francisco Ramón Feito Higueruela, kullanıcı sayısının artması ve gelecekteki hasat sonuçlarının sisteme geri beslenmesiyle tahminlerin doğruluğunun artacağını belirtti. Her bölgeye özel, daha verimli modellerin geliştirilmesi mümkün olacak.

Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía’dan José Menar Pacheco, proje sonuçlarını ve bilgilerini paydaşlara yaymada kuruluşunun rolünün önemini vurguladı.

Üyelerinin çiftlik yönetimini ve kaynak optimizasyonunu iyileştirmek için projenin bulgularının geniş çapta bilinmesini ve benimsenmesini sağlamayı umuyor. Bu üyeler, yıllık 11 milyon avrodan fazla ciroya ve Endülüs’ün toplam zeytinyağı üretiminin yüzde 70’inden fazlasına sahip.

Proje, zeytin sektöründe tarımsal verimlilik ve sürdürülebilirlik konusunda Avrupa İnovasyon Ortaklığı'nın bölgesel operasyonel gruplar çağrısı kapsamında, Avrupa kırsal kalkınma tarım fonları ve Endülüs bölgesel hükümeti tarafından finanse edilmektedir.“Ortak Tarım Politikası kapsamında, iklim değişikliğiyle mücadeleyi de içeren bir dizi yeni reform uygulanmaktadır.

“Ortak Tarım Politikası kapsamında, bu çevre hedefleriyle iklim değişikliğiyle mücadele de dahil olmak üzere bir dizi yeni reform uygulanmaktadır; ayrıca çiftçileri destekleyerek sürdürülebilir ve rekabetçi bir tarım sektörü oluşturmak, ve tüm bunlar, bu hedeflere ulaşmak için zeytin sektörünün dijitalleşmesine yönelik güçlü bir taahhütle gerçekleştiriliyor,” dedi Ramos.

Ramos, “Bu hede­flerin gerçek­leşmesi, sek­törde yer alan her bir aktörün uygun kararlar almasına bağlıdır. Bu nedenle, tahminsel sistemler yönetim ve karar verme süreçlerinde hayati bir araçtır.”