Üniversite Öğrencisinden Çiftçiler İçin Yapay Zekalı Bitki Takip Sistemi

Kennesaw State Üniversitesi bilgisayar bilimleri öğrencisi Brendan Miller, bitki hastalıklarını erken teşhis ederek küresel mahsul kayıplarını önlemeyi hedefleyen düşük maliyetli ve yapay zeka destekli bir takip sistemi geliştiriyor.

Küresel Mahsul Kayıpları ve Projenin Amacı

Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü verilerine göre bitki zararlıları ve hastalıkları her yıl küresel mahsullerin yüzde 40'ını yok ediyor. Bu durum istihdamı ve küresel gıda arzını tehdit ediyor.

Yerel Cihaz Üzerinde Çalışan Yapay Zeka Teknolojisi

Roswell'li öğrenci Brendan Miller, yapay zeka modellerinin uzak bir sunucu yerine yerel cihazda doğrudan veri işlemesini sağlayan kenar yapay zeka teknolojisini araştırıyor.

Sensör Verileriyle Sağlık Durumu Tespiti

Sistem pH seviyeleri, su sıcaklığı, elektriksel iletkenlik, nem ve ışık şiddeti gibi verileri toplayarak olağandışı durumları tespit ediyor ve yapay zeka yardımıyla değerlendiriyor.

İlk Test Sonuçları ve Başarı Oranı

Miller, tamamen bir Raspberry Pi bilgisayar üzerinde çalışan ve sağlıklı marul yapraklarını hastalıklı yapraklardan ayırabilen yapay zeka modelini test ederek yaklaşık yüzde 87 doğruluk oranı elde etti.