Webinar Serileri-1: “Akıllı Tarım Teknolojileri ve Yapay Zekanın Rolü” kapsamında, TTGV İklim Lab Programı Uzmanı Buse Hıdırığlu ve TTGV İklim Lab İklim Öncülerinden Yaşar Üniversitesi Pojeler ve Sınai Haklar Uzmanı Başak Kaftan moderatörlüğünde, Yaşar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Mehmet Süleyman Ünlütürk’ün katılımıyla 24 Ekim 2025 tarihinde komünitemize özel bir ilk webinar serimiz yapılmıştır. Bu webinar, üyelere yönelik gerçekleştirilen ihtiyaç analizi anketleri sonucunda belirlenen öncelikli alanlardan biri olarak ilk seri kapsamında düzenlenmiştir.

Etkinlik kapsamında, Buse Hıdıroğlu tarafından TTGV’nin iklim teknolojileri alanındaki odağı ve amacı paylaşılırken, ardından Başak Kaftan’ın yönelttiği sorularla Prof. Dr. Mehmet Süleyman Ünlütürk, üniversite-sanayi iş birliğiyle geliştirilen sanayide uygulamaya başlanmış başarılı yapay zeka çalışmaları komünite üyeleriyle paylaşmıştır. Böylece, interaktif ve bilgi dolu bir etkinlik gerçekleştirilmiştir.

Temel olarak aşağıdaki konulara değinilmiştir.

1. İklim Değişikliğinin Tarım Sektörüne Etkisi

Geleneksel tarım yöntemleri, artan nüfus, iklim değişikliği ve sınırlı kaynaklar nedeniyle artık sürdürülebilir değil. Yapay zeka, bu sorunlara veri odaklı çözümler sunarak verimliliği artırıyor,maliyetleri düşürüyor ve çevresel etkileri azaltıyor.

2. Yapay Zekânın Tarım Sektöründe İklim Değişikliğinin Etkilerini Azaltmadaki ve Verimliliği Artırmadaki Rolü

Yapay zekâ, tarımda kaynak verimliliğini artırarak ve çevresel etkileri azaltarak sürdürülebilir üretime önemli katkılar sağlamaktadır:

1. Tahmin modelleri, su ve enerji gibi kaynakların daha etkin kullanılmasına olanak tanır.
2. Görüntü işleme teknikleri sayesinde hastalıklar erken tespit edilerek kimyasal kullanımının azaltılması mümkün olur.
3. Toprak analizleri, gübre ve su kullanımını optimize ederek üretim süreçlerini iyileştirir.
4. Hava koşullarının analizi, toprak verileriyle entegre edilerek verimliliğin artırılmasına katkı sağlar.
5. Bitki izleme ve sulama optimizasyonu yoluyla etkin kaynak yönetimi gerçekleştirilebilir.

Günümüzde artan nüfus, aynı tarım arazilerinden daha fazla üretim yapılmasını zorunlu kılmaktadır. İklim değişikliğinin verim üzerindeki olumsuz etkilerini azaltmak için yapay zekâ uygulamaları artık kaçınılmaz bir ihtiyaç haline gelmiştir. Bu teknolojiler sayesinde kaynakların optimize edilmesiyle maliyetler azalmakta, verimlilik ise önemli ölçüde artmaktadır.

3. Dijitalleşme ve Teknolojik Entegrasyon Kapsamında Tarım Sektöründeki Uygulama Alanları

Tarım sektöründe dijitalleşme ve teknolojik entegrasyon, üretim süreçlerinde verimliliği artırırken kaynak kullanımını da optimize etmektedir:

1. IoT sensörleri aracılığıyla toprak, hava, su ve ürün gelişimine ilişkin veriler toplanmaktadır.
2. Toplanan bu veriler bulut tabanlı sistemlerde analiz edilerek, mobil uygulamalar üzerinden çiftçilere anlık bilgi ve öneriler sunulmaktadır.
3. Erken uyarı sistemleri, gübreleme, ilaçlama ve sulama zamanlarına ilişkin akıllı öneriler sağlayarak verimliliği desteklemektedir.
4. Dijital pazarlama uygulamaları sayesinde çiftçiler aracı maliyetlerini azaltmakta ve kâr oranlarını artırmaktadır.
5. Ürün izlenebilirliği (traceability), QR kodlar aracılığıyla mümkün hale gelmekte; bu sayede tedarik zincirinde şeffaflık ve güven artmaktadır.

4. Yapay Zeka Uygulamaları ve Örnekler

Üniversite-Sanayi iş birliği kapsamında tohum şirketiyle yapılan ve hali hazırda firma tarafında kullanılan başarı örnekleri paylaşılmıştır.

1. Genetik Analiz ve Islah

• Ayçiçeği örneği: Genetik belirteçler (SNP) kullanılarak yağ oranı tahmini yapılabiliyor.
• Yapay zeka, binlerce veri arasından insan gözünün fark edemediği kalıpları (pattern) tanıyor.
• Sanal eşleştirme (virtual matching) yöntemiyle laboratuvar testlerine gerek kalmadan en verimli gen kombinasyonları belirleniyor.
• Maliyet ve iş gücü büyük oranda azalıyor; yıllar süren işlemler aylara düşüyor.

2. Görüntü İşleme ile Verim Tahmini

• Pamuk tarlasında farklı tohumların verimliliği, İHA görüntüleri ile analiz ediliyor.
• CNN modeli ile %3 hata payıyla verim tahmini yapılabiliyor.
• Bu yöntem, fiziksel ölçüm yerine dijital analizle iş gücünü azaltıyor.

3. Yaprak Görüntüsü Analizi

• Yapay zekâ, pahalı genetik testlerin yerine yaprak görüntülerinden homozigot değerlerini açıklayabiliyor.
• Bu da zaman ve maliyet tasarrufu sağlıyor.

5. Catch Demo: Gıda Güvenliğinde Yapay Zeka

EIT FOOD “Tech in Bridge” pilot uygulama projelerinden biri olan CATCH teknolojisi patentli bir teknoloji olup EIT FOOD ile Yaşar Üniversitesi ortaklaşa çalışarak pazar raporu ve potansiyel teknolojiyi kullanacak şirketlerle iş birliği için çalışmalar yürütmektedir. İlgili teknoloji, bal , pekmez ve zeytinyağı gibi akışkan ürünlerde tağşiş miktarının tespiti için yapay zekâ temelli bir sistem ve yöntem ile ilgilidir.  Özet olarak,

• En çok tağşiş (sahtecilik) yapılan ürünlerden biri bal.
• Geleneksel testler (izotop, NMR) pahalı ve uzman gerektiriyor.
• Catch Demo cihazı, yapay zeka kullanarak:
  • Balın saflığını,
  • Hangi şekerlerle karıştırıldığını,
  • Karışım oranını otomatik olarak tespit ediyor.
• Sistem, “ana yapay zeka” ve ona bağlı “işçi yapay zekalar” ile çalışıyor.
• Ayrıca pirinç şurubu gibi katkılar da tanımlanabiliyor.
• Bu yaklaşım uzman ihtiyacını ortadan kaldırıyor ve otomatik kalite kontrol sağlıyor.

6. Karşılaşılan Sorunlar ve Çözüm Önerileri

a. Temel Sorunlar

1. Veri eksikliği ve standartlaşma yokluğu
   • Türkiye’de tarımsal veriler standart biçimde toplanmıyor.

1. Altyapı yetersizliği
   • Özellikle taşra bölgelerinde internet ve sensör sistemleri zayıf.

1. İnsan kaynağı eksikliği
   • Bu sistemleri kuracak ve yönetecek uzman sayısı az.

b. Çözüm Önerileri

• Çiftçiler için dijital okuryazarlık eğitimleri düzenlenmeli.
• Bulut sistemlerine ve IoT altyapısına yatırım yapılmalı.
• Veri standartları oluşturulmalı ve ulusal bir veri havuzu kurulmalı.

Genel Değerlendirme

• Yapay zeka, tarımda verimlilik, sürdürülebilirlik ve maliyet avantajı sağlar.
• Ancak veri toplama, dijital okuryazarlık ve altyapı eksikliği önemli engellerdir.
• Kapsayıcı eğitimler, standart veri altyapısı ve teknolojiye erişim arttıkça, yapay zekanın tarımdaki potansiyeli tam anlamıyla açığa çıkacaktır.