Biomedya - Biyoteknoloji & Yaşam Bilimleri

Hollanda'da tarlalarda yavaşça dolaşmaya başlayan düzinelerce devasa, fütüristik görünümlü beyaz makine Mart ayı başında. İlk bakışta, makineler bir traktör ile I. Dünya Savaşı dönemi paletli tankın karışımı gibi görünüyor, ancak belirgin bir şekilde parlak bir bilim kurgu parıltısı var. Makineler aslında tamamen otonom, yapay zekalı tarım robotları Ülkenin ikonik ve finansal olarak önemli Bahar lalelerinin çiçeklenmesi öncesinde hastalıklı lalelerin tespit edilmesi ve yok edilmesi ile görevlendirilmiştir. Hollanda yapımı robot, dünyadaki çiftliklere ve çiftliklere hızla giren birçok yeni otonom araçtan yalnızca biridir.

Robot enfekte laleleri nasıl tespit ediyor?

Hollanda merkezli H2L Robotics şirketi tarafından tasarlanan lale tespit robotu resmi olarak "Selector180" olarak adlandırılıyor. Yaklaşık 2.600 pound ağırlığındaki Selector, GPS koordinatlarını kullanarak lale tarlalarında otonom olarak dolaşır ve binlerce fotoğraf çekmek için yerleşik kameralar kullanır. Daha sonra bir yapay zeka modeli, genellikle soğanın yapraklarında ayırt edici kırmızı çizgilerle tanımlanabilen potansiyel olarak hastalıklı soğanların belirtilerini arayan bu görüntüleri tarar. Seçici makine daha sonra hastalıklı soğanları ayıklar ve hastalığın yayılmasını önlemek için diğerlerinden ayırır. H2L, makineyi "dünyanın ilk otonom lale seçme robotu" olarak tanımlar. Aşağıdaki video, Seçici'nin bir sıra soğanı ayıklamada hareket halinde gösteriyor.

H2L Robotics Yönetici Direktörü Erik de Jong, Selector'ın yapay zeka modellerinin, sektörde daha önce zahmetli kontrolleri elle yapan "hastalık tespitçisi" olarak anılan uzman lale yetiştiricilerinin bilgeliği kullanılarak eğitildiğini söyledi. H2L, bu spotterlara firmaların resimlerini gösteriyor ve virüs belirtileri olan soğanları işaret etmelerini istiyordu. Bu gözlemler de sırayla Selector'a güç veren modeli eğitmeye yardımcı oldu. Daha fazla çiftçi katıldıkça, Selector'ın virüsü doğru bir şekilde tespit etme yeteneği gelişti. de Jong, makinenin "kalabalıkların bilgeliğinden" yararlandığını söyledi.

de Jong, H2L gibi makinelerin önümüzdeki yıllarda giderek daha önemli hale geleceğini ekledi, çünkü artık yaşlanan insan sporları "temelde yok oluyor".

de Jong, "Tipik olarak bunlar, onlarca yıldır [hastalıklı laleleri tespit etme] yapan yaşlı adamlardır" dedi. "Artık çok fazla yoklar, bu yüzden gerçek bir sorun haline geliyor."

Yaklaşık bir milyon kış yorgunluğu turist, her yıl renkli açan laleleri görmek için Hollanda'ya akın ediyor. Sezon Mart ayında başlar ve Nisan ayı ortalarında zirveye ulaşır. Hastalıklı lale tomurcukları kontrol edilmezse daha küçük ve daha zayıf soğanlara yol açabilir. Sonunda, hiç çiçek açamayan soğanlarla bile sonuçlanabilir.

John Deere'nin teknolojisi 19. yüzyıl pulluklarından yapay zekaya ve otonomiye nasıl dönüştü?

Hollandalı çiftçiler için laleler de sadece bakmaya değer güzellikte değil. Onlar büyük bir iş. Hollanda, sürekli olarak dünyanın önde gelen lale ihracatçısıdır ve 2022 yılında The Brussels Times'a göre, Avrupa Birliği dışındaki ülkelere 81,9 milyon € (veya 88,78 milyon ABD Doları) değerinde çiçek ihraç ettiği bildirildi. Yaklaşık 800 farklı lale çeşidi ekilir ve canlı kırmızı, turuncu ve sarı sıralarda açabilir. Renkli tarla sıraları devasadır ve hatta uzaydan NASA uydularından bile gözlemlenebilir.

Ancak Hollanda lale tarlalarında konuşlandırılan türden robotlar, en azından henüz tüm çiftçiler için mucize çözüm değil. Otonom teknoloji ve yapay zeka çözümleri, güçlü kablosuz internet bağlantısı ve güvenilir ticaret verilerinin bulunduğu büyük veri tabanları gerektirir. Bu ikisi de gelişmekte olan ülkelerde yetersiz olabilir. Kablosuz imkanların mevcut olduğu yerlerde bile, en cazip otonom çözümlerden biri olan otonom traktörler, mevcut tarım arazilerine kolayca entegre edilemeyen yeni şarj altyapısı gerektiriyor. Bazı meyve ve sebzeler ise herhangi bir makine tarafından hasat edilmek için çok hassas olup hala yoğun işgücü gerektiren elle toplanmayı zorunlu kılıyor. Bu engellerin çoğu aşılsa bile, otomasyonun ön maliyetinin çiftçiler için net olarak karlı olup olmadığını gerçekten anlayabilmek için zaman ve daha fazla gerçek dünya verisine ihtiyaç duyulabilir.

Kaynak: popsci.com