Montana Devleti Doktora Öğrencisi, Tarımcılara Alanında AI Kullanarak Yardım Ediyor
Yapay zeka günümüzde her yerde gibi görünüyor, sosyal medya uygulamalarından Montana State Üniversitesi laboratuvarlarına kadar. Şimdi, MSU Gianforte Bilgisayar Okulu’ndan bir doktora öğrencisinin katkılarıyla, eyaletin tarım alanlarında çiftçilerin mahsul verimini en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı olmak için kullanılıyor.
Kış buğdayı tarlası bir laik gözlemciye birbirine benziyor olabilir. Ancak, Peru’dan MSU’da doktora öğrencisi olan Giorgio Morales, toprak koşullarının ve diğer değişkenlerin sadece tarladan tarlaya değil, aynı zamanda sadece 10 metrelik bir alanda bile önemli ölçüde değişebileceğini gösteren verilere sahip. Morales, çiftçilerin mahsul verimlerini ve karlarını en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanıyor ve aynı zamanda kullandıkları gübre miktarını azaltarak potansiyel olarak azaltıyor.
Morales, toprak besin maddeleri, nitratlar, nem ve yağış gibi değişkenlerin kombinasyonları ve miktarlarının belirli bir sonucu – bu durumda mahsul verimini – nasıl etkilediğini belirlemek için yapay zeka yöntemleri geliştiriyor. Bu, tarımda preciz tarım olarak adlandırılan bir uygulamanın parçasıdır, burada yeni teknolojiler üretim sistemlerine entegre edilir.
Bu son derece detaylı bilgilerle donanmış olan çiftçiler, karlarını en üst seviyeye çıkarmak ve tahmin etmeyi en aza indirmek için belirli yerlere uygulamaları gereken tohum, su veya gübre miktarını ayarlayabilirler.
Ancak, Morales için, tezi sadece mahsul verimini en üst düzeye çıkarmak ve israf edilen tohum ve gübreyi en aza indirmekle dolaylı olarak ilgilidir. Asıl amacı, bilgisayar modelleri geliştirmektir, verileri matematiksel bir fonksiyona dönüştüren, yapay zekanın sayesinde farklı ortamlara veya projelere son derece uyumlu olan bir AI alt kümesi olan sinirsel simgesel regresyonu kullanır. Bu, 2021 yılında yayınlanan konuyla ilgili ilk akademik makalenin olduğu yeni bir çalışma alanıdır.
“Bilimsel keşif tarihinde, belirli olayları açıklayan matematiksel yasalar elde etmek için çok sayıda deneme gerekti, ancak bunlar çok belirli durumlara sınırlıydı,” dedi. “O durumdan uzaklaştığınızda, hatta birazcık bile, o denklem olayları açıklamaz, bu yüzden başka bir denklem bulmanız gerekiyor.”
Daha fazlasını görmek için buraya tıklayın…
KAYNAK
Selenay Yaman, Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi Zootekni bölümünü bitirdi ve hayvan ıslahı üzerine yoğunlaştı. Mezuniyetinden sonra Adana’da çeşitli çiftliklerde çalışarak, hayvancılık verimliliğini artırmaya yönelik projeler yürüttü. Selenay, gelecekte hayvan genetiği alanında doktora yaparak sektörde yenilikçi çözümler sunmayı amaçlıyor.