Üniversite bünyesinde hem akademisyenlerin hem de öğrencilerin yer aldığı projelerle ürünlerde verimliliğin artırılması, su tasarrufunun sağlanması ve sürdürülebilir tarımın geliştirilmesi gibi birçok alanda tarım sektörüne katkı sunuluyor. Bu kapsamda hayata geçirilen birçok proje uluslararası düzeyde de değerlendiriliyor.

“Yapay Zekâ Tabanlı Sınıflandırma Makinesi” projesi

Bartın Üniversitesinde, “Yapay Zekâ Tabanlı Sınıflandırma Makinesi” projesi ile defne yaprağı ve balıkçılık faaliyetlerinde üretimin daha verimli hale getirilmesi hedefleniyor. Geliştirilen proje ile üretim süreçlerinde kalite artışı da sağlanıyor. Bölgenin geçim kaynaklarından olan defne yaprağı üretiminde klasik yöntemlerle yapılan sınıflandırmalarda, defne yapraklarının hastalıklı ve yırtık olanları net olarak sınıflandırılamazken geliştirilen yapay zekâ tabanlı sınıflandırma makinesi yardımıyla defne yaprağı üretimindeki kalite artırılarak hastalıklı ürünler satışa sunulmadan ayrıştırılıyor.

Robotik ve Yapay Zeka Teknolojileri Uygulama ve Araştırma Merkezi

Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Robotik ve Yapay Zeka Teknolojileri Uygulama ve Araştırma Merkezi (ROMER) bünyesinde “Kovan 4.0: Bal Arısı (Apis mellifera) İzleminde Yapay Zeka Temelli Nesnel Yaklaşımlar” projesi, arı davranışlarının izlenmesi ve analiz edilmesi için yenilikçi ve düşük maliyetli çözümler sunarak biyoloji ve ziraat alanlarındaki araştırmalarda otomatizasyon eksikliğini gidermeyi hedefliyor. Proje, arı davranışlarını ve tarım ilaçlarının arı kolonileri üzerindeki etkilerini detaylı bir şekilde incelemek için yapay zeka temelli nesnel yaklaşımlar geliştirmeyi amaçlıyor.

Sulama Yöntemi ve Bitki Su Tüketimi

Ondokuz Mayıs Üniversitesinde, geliştirilen “Sulama Yöntemi ve Bitki Su Tüketimi (TAGEM SUET)” sistemiyle, tarımsal sulamada israfın en aza indirilmesi hedefleniyor. TAGEM SUET sistemi, Türkiye genelinde tarımsal sulama yapılan alanlarda uygulanmak üzere 4 yıllık bir çalışma sonucunda hazırlandı ve kullanıma sunuldu. Sistem, günlük meteorolojik verileri işleyerek en tasarruflu sulama yöntemini hesaplıyor ve 30 yıllık meteorolojik verilerle bitki türlerine dair bilgileri veri tabanında barındırıyor. İnternet üzerinden tüm çiftçilerin kullanımına sunulan TAGEM SUET, geniş bir kullanıcı kitlesine hitap ediyor.

Yapay Zeka ve İHA Destekli, Otonom Bitki Sağlığı Tespiti ve Püskürtme Yeteneğine Sahip Hassas Tarım Sistemi

Siirt Üniversitesinde, “Yapay Zeka ve İHA Destekli, Otonom Bitki Sağlığı Tespiti ve Püskürtme Yeteneğine Sahip Hassas Tarım Sistemi” adlı projeyle öncelikli hedef, üzüm bağı yetiştiricilerinin karşılaştığı bağ mildiyösü hastalığı, salkım güvesi zararlısı başta olmak üzere yaygın görülen bitki sorunlarını tespit etmek ve bu sorunlara çözüm üretmek. Tarım sektöründe dijitalleşme, yapay zeka, robotik ve otonom drone sistemlerinin entegrasyonuyla iş gücü sorununa çözüm sunan proje ile verimliliği artırmak, sürdürülebilir tarımı teşvik etmek ve pestisit kullanımını azaltarak çevreyi korumak amaçlanıyor. İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü ve Ege Üniversitesinin de yer aldığı ortak proje, üzüm bağı yetiştiricilerinin karşılaştığı yaygın bitki koruma sorunlarını ve demir kloroz gibi problemleri erken tespit ederek çözümler sunmayı hedefliyor.

Tarımda ilaçlama normunun daha hassas yapılmasını sağlayacak bir proje

İzmir Demokrasi Üniversitesi ve Ege Üniversitesi'nde, görüntü işlemede yeni bir öznitelik çıkarım yöntemi kullanılarak görüntü sınıflandırma modellerini iyileştirilecek ve tarımda ilaçlama normunun daha hassas yapılmasını sağlayacak bir proje yürütülüyor. Geliştirilecek olan yapay zekâ modelleri, üretimi dört mevsim devam eden roka bitkisi üzerinde uygulanacak. Projeyle farklı hastalık seviyeleri tespit edilip hastalık seviyesi ve tipine göre değişken oranlı ilaçlama yapılması sağlanacak. Bu şekilde doğru oranda ilaçlama yapılarak hem bitki sağlığına hem de insan sağlığına önemli katkı sunulacak.

Sürdürülebilir Bir Yeşil Hidrojen Üretim Sistemi

Hitit Üniversitesi, yapay zekayı yenilenebilir enerji, yağmur hasadı ve yeşil hidrojen üretimi ile birleştiriyor. Üniversite bünyesinde “Sürdürülebilir Bir Yeşil Hidrojen Üretim Sistemi” başlıklı projeyle sürdürülebilir yeşil hidrojen üretiminin yanı sıra enerji üretimi ve tarımsal sulamaya katkı sağlayacak yeni bir yapının ilk adımları atıldı. Projeyle hem yeşil hidrojen enerjisi üretimi hem de yağmur hasat sistemiyle kuraklıkla mücadelede önemli bir kazanım sağlanması hedefleniyor.

“Elma ağacı azotlu gübre ihtiyacının İHA tabanlı uzaktan algılama verileri ve makine öğrenimi entegrasyonu ile tespiti” çalışmasıyla Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, elma ağacının azot durumunu yapay zekâ temelli bir metodolojiyle tahmin etmek için bitki örneklerinin laboratuvar analiz sonuçları ve dijital görüntülerin entegrasyonunu kullanıyor. Bu, elma ağacının meyve bahçesi içerisinde beslenme yönetimini optimize etmek için bireysel ağaç düzeyinde değerli bilgiler sağlıyor. Bu çalışma, yapay zekâ algoritmalarını kullanarak sınıflandırma temelli bir metodoloji geliştiriyor ve elma ağaçlarının farklı vejetasyon süreçlerinde azot durumunu ve gübrelemeye ihtiyacı olup olmadığını tespit etmeyi hedefliyor.

Sera Otomasyon Sistemine Entegre Yapay Zeka Destekli Kompost Çayı Üretim Ünitesi

Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi bünyesindeki bir diğer proje olan “Sera Otomasyon Sistemine Entegre Yapay Zeka Destekli Kompost Çayı Üretim Ünitesi” ürünü, yapay zeka teknolojilerini kullanarak kompost çayı üretimini optimize etmeyi ve proses parametrelerini yapay zeka ile kontrol etmeyi sağlıyor. Ayrıca seralar için önemli bir organik sıvı gübre kaynağı olan kompost çayı üretimi, sera otomasyon sistemiyle entegre edilerek fertigasyon sistemine dozajlanabiliyor. Bu yaklaşım, tarımsal üretimde kimyasal gübre kullanımını azaltarak çevre dostu ve sürdürülebilir tarım uygulamalarının yaygınlaşmasını sağladığı gibi verimliliği de artırıyor.

Farklı biyokömürlerin biber bitkisinde tuz stresi üzerine etkilerinin yapay zekâ yöntemleriyle değerlendirilmesi

Iğdır Üniversitesi'nde. “Farklı biyokömürlerin biber bitkisinde tuz stresi üzerine etkilerinin yapay zekâ yöntemleriyle değerlendirilmesi” çalışması yapılıyor. Biyokömürün hem normal hem de tuzlu toprak koşullarında biber bitkisinin gelişimi ve verim parametreleri üzerindeki etkileri yapay zekâ yöntemleriyle incelenecek.

Yapay Zeka Kontrollü Otonom Sera Yönetim Sistemi

Batman Üniversitesi'nde “Yapay Zeka Kontrollü Otonom Sera Yönetim Sistemi” projesi ile seralardan alınan veriler yapay zeka ile işlenerek kontrol ediliyor, bitkilerin hastalıkları ve rekolte tahmini yapılıyor.

Yabancı Otların Derin Öğrenme ile Tespitine Yönelik Yazılım Geliştirilmesi: Drone Teknolojilerine Uyarlanması

Mersin Üniversitesi'nde “Yabancı Otların Derin Öğrenme ile Tespitine Yönelik Yazılım Geliştirilmesi: Drone Teknolojilerine Uyarlanması” başlıklı projede derin öğrenme metotları ve drone teknolojileri bir arada kullanılarak yabani otların tespiti ve bertarafına yönelik sınıflandırma yapılacak. Ayrıca yarı-otonom drone ile bitki sağlığı (sıcaklık, nem, su ihtiyacı) hakkında veriler toplanması da hedefleniyor. Yapay zekâ temelli derin öğrenme metotları kullanılarak insansız hava aracı ile elde edilen görüntüler üzerinden mısır, buğday, arpa, pamuk, soya, yulaf ve ayçiçeği başta olmak üzere yetiştirilen bitkinin sağlığı, yabancı otların erken tespiti ve sınıflandırılması proje ekibi tarafından hazırlanacak yazılım çatısı ile takip edilecek.

Tüm bu parametrelerin belirlenmesi ve gerekli önlemlerin alınması ile ürün kalitesinin ve veriminin artırılması, herbisit kullanımının azaltılması ve dolayısıyla topraktaki kimyasal yükün hafifletilmesi amaçlanıyor.

Arıcılıkta Yapay Zeka Tabanlı Polen Sınıflandırma Makinası

Ankara Üniversitesi'nde “Arıcılıkta Yapay Zeka Tabanlı Polen Sınıflandırma Makinası” geliştirildi. Karışım polenlerden tek bitki poleni elde etmek için yapay zeka destekli bir sınıflandırma makinesi olan bu prototip ile standart tek bitki poleni elde edilmesi için renge göre sınıflandırma yapılıyor.

Kapalı Dikey Topraksız Tarım Yöntemiyle Model Bitki Marul Üretim Tekniklerinin Yapay Zekâ ile Optimize Edilmesi

Çukurova Üniversitesi, “Kapalı Dikey Topraksız Tarım Yöntemiyle Model Bitki Marul Üretim Tekniklerinin Yapay Zekâ ile Optimize Edilmesi” projesiyle  model bitki olarak seçilen marul konusunda, kapalı mekanda dikey su kültürü teknikleriyle gerekli çevresel şartların; gece-gündüz sıcaklıkları, karanlık-ışık periyotları, gübreleme ve aydınlatma gibi farklı koşullarda 36 yetiştiricilik denemesi yapılarak üretim verileri yapay zeka teknolojisi ile makineye öğretilecek. Makine öğrenmesiyle pratikte gerçekleştirmenin çok zaman alacağı 28 bin 800 bağımsız yetiştiricilik denemesine denk gelen veri tahminlemesi elde edilebilecek. 

Ayçiçeği Yapraklarında Oluşan Hastalıkların Görüntü İşleme ve Yapay Zeka Teknikleriyle Tahmini Projesi

Kırklareli Üniversitesi'nde, “Ayçiçeği Yapraklarında Oluşan Hastalıkların Görüntü İşleme ve Yapay Zeka Teknikleriyle Tahmini Projesi” ile Trakya’da yetiştirilen ayçiçeklerinin görüntüleri elde edilerek ayçiçeklerinde görülen hastalıkların teşhisi yapılacak, bu sayede verimli bir tarım üretiminin sağlanması gerçekleştirilecek ve hem zaman hem de maliyet açısından bir kazanç elde edilecek. Yine üniversite bünyesinde “Tarımsal Bilgelik (TABISIS)” kapsamında, çiftçilik uygulamaları bir nesilden diğerine aktarılacak.

Ayçiçeğinin Geleneksel ve Kapiller Harekete Dayalı Gerçek Zamanlı Yönetim Teknolojisiyle Sulanmasının Verim, Kalite ve Su Tasarrufuna Etkilerinin Belirlenmesi

Ege Üniversitesi'nde “Ayçiçeğinin Geleneksel ve Kapiller Harekete Dayalı Gerçek Zamanlı Yönetim Teknolojisiyle Sulanmasının Verim, Kalite ve Su Tasarrufuna Etkilerinin Belirlenmesi” adlı projeyle kuraklığa bağlı olarak su kaynaklarının yetersizliği üzerine Menemen Ovası’nda üretimi yaygınlaşan ayçiçeğinde farklı fenolojik dönemlerde yapılan sulamaların bitkinin morfolojik, fizyolojik, biyokimyasal ve moleküller özelikler ile verim ve kalite parametrelerine etkileri inceleniyor. Geleneksel sulama ile gerçek zamanlı kapiller su hareketini izlemeye dayalı yapay zekâ destekli sulama karşılaştırılıyor ve iki farklı sulama uygulamasının bir arada kullanıldığı ve bu iki uygulama şeklinin ayçiçeğinin kuraklık stresine karşı fizyolojik, biyokimyasal ve moleküler tepkileri üzerindeki etkilerinin ilk kez karşılaştırıldığı çalışmalar gerçekleştiriliyor.

İnsansız Hava Aracından Alınan Tarım Arazisi Görüntülerinin Derin Öğrenme Yöntemleri ile İncelenmesi

Erciyes Üniversitesi'nde “İnsansız Hava Aracından Alınan Tarım Arazisi Görüntülerinin Derin Öğrenme Yöntemleri ile İncelenmesi” projesi ile multispectral, RGB ve termal görüntüler kullanılarak derin öğrenme tabanlı yabani ot tespiti çalışmaları gerçekleştiriliyor. (İLKHA)