Tarım 4.0’ın Geleceği

Dijital tarım veya Akıllı tarım aynı zamanda Tarım 4.0 ile eş anlamlıdır.

Tarım 4.0 teknolojileri, veri kaydetme, tarımsal mahsullerin ve toprağın durumu hakkında detaylı

teşhisler yapma, stratejiler tasarlama, planlama ve ihtiyaçlara uygun hareket etme işlevlerini entegre

ederek çalışmaktadır. Bu sistemler, çeşitli teknolojik araçları ve yazılımları birleştirerek, tarımsal işlemleri daha verimli ve etkili bir şekilde yönetmeyi amaçlar.

Nesnelerin internet, yetiştiricilikteki diğer parametrelerin yanı sıra havadaki CO2, sıcaklık ve gün ışığı, topraktaki nem, köklerden su emilimi, nitrat varlığı, tuzluluk dahil olmak üzere toprak ve çevre hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlayan kablosuz IoT sensörleri aracılığıyla güncel veri toplamayı sağlar.

Drone ve uydu gibi teknolojik bileşenlerle IoT sensörleri arasında bilgi alışverişi de kolay olmaktadır.

Bu cihazlar birbirine bağlı olarak çalışıp tarımsal mahsulü optimize etmek için birbirleriyle iletişim kurabilmektedirler. Kablosuz sensör ağı sayesinde bu veriler anında bulutta depolanmakta ve bunlara akıllı telefon veya tablet gibi mobil platformlar vasıtasıyla her yerden erişilebilmektedir.

Dijital çiftçiler, bu verileri üçüncü taraflarla bile paylaşmakta ve değer zinciri boyunca süreçlere aktif olarak katılmaktadırlar.

Tarım 4.0’da ortaya çıkan dijital tarım, verileri işleyip değerlendiren ve gerçek zamanlı kararlar veren makineler ve yönetim yazılımı aracılığıyla görevleri otomatikleştirmek ve optimize etmek için yapay zekayı kullanmaktadır. Yapay zekanın bu endüstrideki ana uygulama alanlarından biri makine görüşüdür. Kameralar ve sensörler (sabit ve mobil ortamlarda) tarafından çekilen görüntülerden elde edilen bilgilerle sanki dijital çiftçiymiş gibi kararlar alınabilmektedir. Bu Yapay zeka tabanlı sistemler, tarımsal üretim süreçlerinde tahminlerde bulunmak ve verimliliği artırarak daha sürdürülebilir ve maliyet etkin çözümler sunmaktadır. Örneğin; hastalık ve zararlı yönetimi konusunda, Yapay zeka destekli analizler, belirli hastalıkların yayılmasını daha erken tespit edebilir ve böylece çiftçilere daha etkili müdahale imkânları sağlar. Bu sayede, tarım sektörü daha az kaynak kullanımı ile daha yüksek verimlilik elde edebilir, çevresel etkiyi azaltırken üretim kalitesini de artırabilir.

İnce taneli nicel veri: Özellikle tarım bağlamında, bitki büyümesi, toprak nem içeriği, hastalık yayılımı gibi parametrelerin çok küçük ölçekte ve yüksek çözünürlükte ölçülmesini ifade eder. Bu tür veriler, tarımsal üretimde karar verme süreçlerini optimize etmek ve daha verimli bir şekilde kaynakları yönetmek için kullanılır.

Drone ve robotların kullanımı: Kameraları ve görüntü tanıma algoritmalarını kullanan otonom tarım makineleri, dijital çiftçilerin, insanların erişemeyeceği uzak yerlerde bile çok sayıda görevi yerine getirmesine yardımcı olabilir.

Drone’lar ve otonom robotlar, örneğin; hasat etme, seçici ilaçlama, budama, yabani otları temizleme, zararlıları tespit etme ve çiftlikleri izleme için kullanılmaktadır. Dijital çiftçinin iş yükünü ve iş gücü gereksinimini azaltmaktadır. Drone’lar tarım alanında ağır işlerin bir kısmını yapmaya başlamıştır. Artık drone’lar çiftçilerin uçuşları planlamasını ve gerçekleştirmesini kolaylaştıran akıllı bir modla operasyonu mümkün olduğunca basit hâle getirecek şekilde tasarlanmıştır.

Tarımda kullanılan robotlara genel  bir isim olarak “Agrobot” ismi verilmektedir.

Sorumlu inovasyon, dördüncü tarım devrimi olan Tarım 4.0’ın temelini oluşturmalıdır. Basitçe, üretkenliği ve/veya eko-verimliliği artırmak için tasarlanan yeniliklerin aynı zamanda sosyal fayda sağlamasını, insan ihtiyaçlarını karşılamasını ve sosyal açıdan sorumlu olmasını dikkate almalıdır. Sorumlu inovasyon, teknolojik yeniliklerin etik, adil ve sürdürülebilir bir şekilde uygulanmasını sağlamak amacıyla kullanılan bir terimdir. Sorumlu inovasyon, teknolojik yeniliklerin etik, adil ve sürdürülebilir bir şekilde uygulanmasını sağlamak amacıyla kullanılan bir terimdir.

Dijital tarım ve sorumlu inovasyon konusunda, gelişen teknolojilerle ve inovasyon sistemleriyle çeşitli toplumsal katılım biçimlerini haritalandırma kapasitesine sahip yeni dijital yöntemler arasında, sorun haritalaması, sistematik haritalama, karşılaştırmalı vaka çalışmaları ve metaanaliz gibi sosyal ve beşeri bilimlerde gelişen çeşitli haritalama teknikleri sayılabilir.

Tarım 5.0, Tarım 4.0 teknolojilerini temel alarak ve bunları Endüstri 5.0 ve Toplum 5.0 kavramlarıyla birleştirerek daha kişiselleştirilmiş ve verimli tarım ve hayvancılık üretimine yol açacak bir sürecin de başlangıcı olarak görülmektedir. Tarım 5.0, bireysel tarla ve hayvancılık ihtiyaçlarına uyarlanmış verimliliği ve sürdürülebilirliği artırmak için ileri teknolojileri entegre eden devrim niteliğinde bir aşamayı temsil etmekte ve bireysel tarlaların, hayvanların ve çiftçilerin farklı ihtiyaçlarını karşılamak için dijital çözümlerin özelleştirilmiş uygulamasıyla karakterize edilen, çiftçilikte gelecekteki gelişmeleri ifade etmektedir.

Tarım 5'te, sürdürülebilir bir tarımsal üretim oluşturmak için bu dönemde de

• Yapay zeka,
• Büyük veri,
• Nesnelerin interneti,
• Blokzincir,
• Kesintisiz iletişim,
• 5G ve robot biliminden yararlanılmaktadır.

Tarım 4:

Tarımsal 4.0 otomasyon ve veri odaklı bir yaklaşım benimsemiştir. Tarımsal süreçleri otomatikleştirmek ve verimliliği artırmak için IoT, robotik, drone’lar ve YZ gibi akıllı teknolojilerin entegrasyonu ön plana çıkmaktadır. Bu kapsamda, kaynakları optimize etmek, verimi artırmak ve israfı azaltmak için veri toplama ve analizine odaklanılır.

Tarım 4.0’ın bir diğer özelliği teknoloji odaklı olmasıdır. Tarım 4.0’ın temel amacı, ileri teknolojileri kullanarak verimliliği artırmak ve tarımsal zorluklara yönelik teknolojik çözümlere odaklanmaktır.

Tarım 4.0’te verimlilik ve üretkenlik de temel amaçlardan biridir. Bu amaç mahsul verimliliğinin artırılması, su ve gübrenin daha verimli kullanılması ve genel olarak tarımsal girdilerin daha iyi yönetilmesine işaret eder.

Tarım 4.0 teknolojik gelişmeleri benimsemeye devam ederken, Tarım 5.0 sürdürülebilirliğe ve insan unsuruna daha güçlü bir vurgu yapmaktadır.

Tarım 5, tarımı daha çevre dostu ve sosyal açıdan sorumlu hâle getirmeyi amaçlamaktadır.

Tarım 5.0, çiftçilerin yaşam kalitesini artırmak, gıda güvenliğini sağlamak ve yenilikçi tarım uygulamalarıyla iklim değişikliğini ele almak gibi sosyal hedefleri entegre eder.

Tarım 5.0, özünde, çiftçileri yalnızca tarım sektörlerinin özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış hassas araçlarla güçlendirmekle kalmayıp, aynı zamanda davranış değişiklikleri yaratacak ve çiftçilerin bu teknolojileri benimsemesini artıracak dönüştürücü değişim yolları tasarlamayı da hedeflemektedir.

Teknolojiler yalnızca verimliliği artırmak için değil, aynı zamanda biyoçeşitliliği teşvik etmek, çevresel etkileri azaltmak ve döngüsel ekonomileri desteklemek için de kullanılmaktadır.

Tarım 5.0’de kullanılan teknolojilerden  hassas tarım, Tarım 5.0’in merkezinde yer almakta ve veriye dayalı karar alma yoluyla girdi kullanımını optimize ederek, çevresel etkiyi ve işçiliği en aza indirirken mahsul üretkenliğini, kârlılığını ve kalitesini artırmaktadır.

Tarım 5'de blokzincirin tarımda kullanımının avantajları:

1. maliyetleri düşürür,

2. riskleri azaltır,

3. zaman tasarrufu sağlar,

4. güvenilirlik ile güveni artırarak, daha verimli ve şeffaf bir tarım süreci oluşturur.

Tarım 5.0’da hassas tarımın dört teknolojik temeli şunlardır:

1. Toprak nemini, sıcaklığı, besin seviyelerini ve haşere oluşumunu kapsayan temel saha verilerini toplamak için stratejik olarak yerleştirilmiş akıllı sensörler;
2. Kablosuz ağlar, IoT, 5G ve blokzincir gibi teknolojileri kullanarak sunuculara kesintisiz

veri iletimi sağlayan bilgi ve iletişim teknolojisi;

3. Büyük veri analitiği, derin öğrenme, bilgisayarla görme, NLP ve takviyeli öğrenme gibi teknikleri kullanarak verilerden değerli bilgiler elde eden YZ ve makine öğrenimi
4. Tohum ekme, yabani otların temizlenmesi, gübreleme ve hasat dahil olmak üzere hassas saha müdahaleleri için kullanılan robotik ve otomasyon sistemleridir.

Robot teknolojisi, Tarım 5.0’da anahtar teknolojilerden birisi olarak görülmektedir. Tarım 4.0’da bu teknolojinin olgunlaşması, Tarım 5.0 bağlamında yeni uygulamaların geliştirilmesine olanak sağlayacaktır. Özellikle yapay zeka ile birleştirilmiş heterojen (ör. yer ve hava robotları) veya homojen (ör. Hava ve hava robotları) robotik sistemlerden oluşan sürü robotları, daha doğru uygulamalara (ör. bitki koruma) imkân sağlayabilmektedir. Bu örnekler arasında ayrıca tarımsal traktörlerin uzaktan çalıştırılması, otonom robotik sistemlerle iş birliği yapılması ve hayvanların sertifikasyon amacıyla incelenmesi de yer almaktadır.

Derin öğrenme, destek vektör makineleri gibi geleneksel makine öğrenimi modellerinin veya insan analizinin ulaşamadığı büyük verilerden anlamlar ve kalıplar çıkarma konusunda üstün araçlar sağlamaktadır. Derin öğrenme algoritmaları, yabani ot veya hastalık tespiti gibi çeşitli tarımsal problemlerde en son teknolojiye sahip performanslar sunmanın en umut verici yolu olarak ortaya çıkmıştır.

Bilginin süzülmesi, daha büyük, daha karmaşık bir modelin (“öğretmen”) davranışını kopyalamak için daha küçük ve daha etkili bir modelin (“öğrenci”) eğitilmesini içerir. Özellikle hâlihazırda eğitilmiş ve yüksek performanslı olan temel model (öğretmen), küçük bir tarımsal veri seti üzerinde çıktılar üretebilecektir. Bilgi süzme yönteminde, “öğretmen” ve “öğrenci” terimleri büyük ve küçük modelleri temsil eder. Bu terimler, büyük modelin bilgilerini daha küçük bir modele aktarma sürecini açıklar.

Makine öğreniminde, “Etiketler” terimi, makine öğreniminde genellikle  veri noktalarına atanan hedef değerleri ifade eder. Örneğin; bir sınıflandırma probleminde, etiketler, veri noktalarının hangi sınıfa ait olduğunu belirtir.