Yapay zekâ meyve hasat tarihini öngörüyor: Üreticiler verim ve işgücünü buna göre planlıyor

Hasat tarihini doğru belirlemek meyvecilikte kâr ya da zarar anlamına gelebiliyor. ABD'nin Washington eyaletinde 1.250 dönümden fazla elma bahçesi işleten Okanagan Specialty Fruits ile Birleşik Krallık'ta çilek ve diğer meyveler için tahmin sunan FruitCast, yapay zekâ tabanlı hasat tahmini teknolojilerini sahada denemeye başladıklarını açıkladı.

Okanagan'ın ortaklarından Joel Carter, geçen yıl hasadın ilk gününde sıcaklığın iş güvenliğini bozacak düzeye çıkması nedeniyle sabah erken saatte çalışmayı durdurmak zorunda kaldıklarını anlattı. Carter, yalnızca meyvenin ne zaman olgunlaşacağını değil, kaç gün içinde toplanması gerektiğini de bilmek gerektiğini söyledi; hava koşullarını da hesaba katan tahmin modellerinin tam bu noktada işe yaradığını vurguladı. Söz konusu elma bahçelerinde yetiştirilen meyveler, dilimlenerek otellere ve okullara satılıyor ve kesildiğinde kolayca kahverengileşmeyecek şekilde genetiği değiştirilmiş durumda.

İlgili: Sumitomo Bakelite Çin'de çip paketleme malzemesi üretimini büyütüyor

Traktör üstü kameralar tomurcuktan meyveye sayım yapıyor

Okanagan, Kanadalı Vivid Machines'in traktör üzerine monte edilen kameralarını deniyor. Traktör tarladan geçerken çekilen görüntülerde yapay zekâ tomurcuk, çiçek ve meyveleri ayırt ediyor. Carter, sistemin çıplak gözle zor seçilen minik çiçek tomurcuklarını bile yakalayabildiğini, şu anda verim tahmini ve hasat tarihi bilgisi verdiğini belirtti. Ancak tahmin doğruluğunun sisteme verilen geçmiş verilere bağlı olduğunu da ekledi: Model internetten genel bir verim ortalaması çekemiyor, her işletmeye özel kalibrasyon gerekiyor.

Pencere genişliği meyveden meyveye büyük fark yaratıyor. Carter'a göre Granny Smith elmasının hasat penceresi üç hafta sürüyor; buna karşılık bazı meyvelerde, örneğin çilekte bu süre yalnızca birkaç gün olabiliyor.

Çilekte birkaç günlük gecikme tüm mahsulü riske atabiliyor

Birleşik Krallık merkezli FruitCast, çilek, ahududu, böğürtlen, yaban mersini ve domates için tahmin sunuyor; şirket üzümlere gelecek yıl geçmeyi planlıyor. Şirketin ortak kurucusu ve COO'su Raymond Martin, çilekte hasat vakti geldiğinde bekletme şansı olmadığını, gecikmenin mahsulün hızla hastalığa yakalanmasına yol açtığını söyledi. Deneyimli üreticilerin genelde ne zaman hasat yapacaklarını bildiğini, ama yüzlerce dönümlük ve açık-örtülü karışık arazide bunu her noktada takip etmenin imkânsız olduğunu kaydeden Martin, "Biz tam olarak üreticinin yapabileceğini yapıyoruz, ama onların kapasitesi dışındaki ölçekte" ifadesini kullandı.

FruitCast'in tahmin sistemi, drone ile, tarlada telefonla yürüyen bir kişiyle ya da tarım aracına monte edilmiş kamerayla çekilen olgunlaşan meyve görüntülerini analiz ediyor. Tahminlerde hava ve sulama koşulları da hesaba katılıyor. Şirketin açıklamasına göre tahminler bir hafta ilerisi için gerçekte toplanan miktarla yüzde 10, üç hafta ilerisi için yüzde 17 hata payı içinde kalıyor ve yüzde 20'nin altında hata garantisinin verildiği belirtiliyor. Martin, bu yıl Birleşik Krallık'ın büyük bölümünü etkileyen sıcak hava ve şiddetli kuraklığın birçok meyve bitkisini strese soktuğunu, bitkileri ısı uykusuna geçirdiğini ve meyve üretimini yavaşlattığını ekledi.

Milimetre dalgayla olgunluk ölçümü

Üreticilerin şeker içeriğini ölçmek için kullandığı elde taşınan brix cihazlarına alternatif geliştiren Princeton Üniversitesi'nden Yasaman Ghasempour, milimetre dalga adı verilen yüksek frekanslı radyo dalgalarının meyvenin daha derinine nüfuz edebildiğini ve neme, suya, şekere güçlü tepki verdiğini anlattı. Ekibi, üreticilerin ya da hatta mağazada alışveriş yapan tüketicilerin kullanabileceği milimetre dalga tabanlı bir olgunluk dedektörü geliştirdi; cihaz New Jersey'de bir yerel pazarda denendi. Bu tür ayrıntılı ölçümler, henüz olgunlaşmamış meyvenin ne zaman olgunlaşacağına dair tahminlere de veri sağlayabiliyor.

Benimseme süreci henüz tamamlanmadı

North Carolina State Üniversitesi'nden Jing Zhang, teknoloji benimsenmesinin karmaşık olduğunu, üreticinin önce araştırmaya ve işe yarayıp yaramadığına güvenmesi gerektiğini belirtti. FruitCast ile çalışan Angus Soft Fruits'un operasyon direktörü Neill Finlayson da teknolojinin henüz "bitmiş bir çözüm" olmadığını, sektörün tam entegre bir tahmin ekosisteminden hâlâ uzak olduğunu söyledi. ABD merkezli ve Birleşik Krallık'ta geniş operasyonu bulunan Driscoll's, bazı bağımsız üreticilerinin FruitCast teknolojisini kullandığını doğruladı. Okanagan gibi üreticiler verimliliği artırmak için bu teknolojilere yatırım yapmayı sürdürürken, sektörde yaygın kabulün ancak sahada kanıtlanmış sonuçlarla gelebileceği görülüyor.