Yapay Zeka Modelleri Çiftçilerin Hasat Zamanını Planlamasına Yardımcı Oluyor
Yapay zeka modelleri ve kamera sistemleri, Washington'daki çiftçilerin ideal hasat tarihlerini tahmin etmesine ve aşırı sıcak gibi hava risklerini yönetmesine olanak tanıyor.
Washington Eyaleti'ndeki Okanagan Specialty Fruits şirketinden Joel Carter, aşırı sıcaklar nedeniyle geçen yıl elma hasadına sabah erken saatlerde ara vermek zorunda kaldıklarını belirterek yapay zekanın bu süreçteki önemine dikkat çekti.
Aşırı Sıcakların Hasat Üzerindeki Etkisi
Washington Eyaleti'nde elma hasadının ilk gününde meyvelerin olgun ve toplayıcıların hazır olmasına rağmen sıcaklığın 38 dereceye ulaşması güvenli çalışma koşullarını ortadan kaldırdı. Okanagan Specialty Fruits'ten Joel Carter, bu tür aşırı sıcaklarda çalışanların güvenliği için sabah saat 10'da çalışmayı durdurduklarını ifade etti.
Yapay Zekanın Tarımdaki Rolü
Joel Carter, hava koşullarını hesaba katan yapay zeka modellerinin ideal hasat tarihlerini tahmin etmede son derece faydalı olduğunu vurguladı. Meyvenin ne zaman olgunlaşacağını bilmenin yetmediğini, ne kadar süreyle toplanabileceğini de bilmek gerektiğini belirten Carter, bu modellerin bu aşamada yardımcı olduğunu kaydetti.
Teknoloji Yatırımları ve Üretkenlik
Washington'da oteller ve okullar gibi kurumlara satılmak üzere dilimlenmiş elma üretimi yapan şirketin 1.250 dönümden fazla elma bahçesi bulunuyor. Firma, verimliliği maksimize etmek amacıyla teknolojiye yatırım yaparken, aynı zamanda kesildikten sonra kararmayan genetiği değiştirilmiş elmalar da yetiştiriyor.
Vivid Machines Kameraları ve Yapay Zeka
Okanagan Specialty Fruits, Kanadalı Vivid Machines firmasının kameralarını traktörlerin üzerine monte ederek test ediyor. Traktör hareket ederken elma ağaçlarının görüntülerini toplayan yapay zeka, bu görüntülerdeki tomurcukları, çiçekleri veya meyveleri tespit ediyor.
Tahminlerin Doğruluğu ve Tarihsel Veri
Joel Carter, Vivid sisteminin kendilerine şu anda mahsul tahminleri ve hasat tarihleri sunduğunu, sistemin çıplak gözle fark edilmesi zor olan çok küçük çiçek tomurcuklarını bile seçebildiğini belirtti. Ancak sistemin tahmin doğruluğunun, beslenen geçmiş bilgilerin kalitesine doğrudan bağlı olduğunu da sözlerine ekledi.