Tarım Yapay Zekaya Hazır Ama Verisi Hazır Değil

Tarımda Yapay Zeka Fırsatları

Yapay zeka (AI), tarım sektöründe devrim yaratma potansiyeline sahip. Gübre fiyatlarındaki dalgalanmalar, öngörülemeyen hava koşulları ve dar kar marjlarıyla mücadele eden sektör için AI destekli çözümler büyük umut vadediyor. Araştırmalar, AI tabanlı tahmin modellerinin mahsul verimini %26 artırabildiğini, su kullanımını %41 ve kimyasal kullanımını %33 azaltabildiğini gösteriyor. Ancak bu vaatlerin gerçeğe dönüşmesi için sağlam bir veri temeli şart.

Veri Hazırlığı Neden Kritik?

AI satıcıları genellikle göz ardı edilen bir gerçeği söylemez: AI çözümleri yalnızca temiz ve tutarlı bir veri altyapısı varsa etkilidir. Örneğin, tutarsız geçmiş verilerle beslenen bir verim tahmin modeli hatalı tahminler üretir. Benzer şekilde, parçalanmış sensör verilerine dayanan hassas sulama sistemi, suyu israf eden kararlar alabilir. Her iki durumda da AI, yetersiz veri nedeniyle başarısız olur. Tarımda her AI halüsinasyonu bir yükümlülüktür ve hata olasılığı yüksektir.

Tarım Verisinin Benzersiz Zorlukları

Modern tarım operasyonları ve büyük dağıtıcılar için veri ortamı son derece karmaşıktır. IoT cihazları, otomatik sulama sistemleri, otonom traktörler ve drone görüntüleri gibi çok sayıda veri kaynağı vardır. Hava durumu, USDA verileri ve üçüncü taraf pazar bilgileri gibi dış kaynaklar da eklenince, tüm bu verileri anlamlı bir bütün haline getirmek büyük bir iş haline gelir. Tarımsal AI ayrıca müşteri özelliklerinin ötesinde araziyi de anlamalıdır: GPS koordinatları, çiftlik sınırları, tarla blokları ve toprak varyasyonları. Aynı tarlanın her yeri aynı değildir; AI sistemi bunu göz ardı ederse hatalı öneriler üretebilir. Ayrıca kimyasalların kullanımı nedeniyle uyumluluk boyutu da vardır; tarımsal AI, düşük riskli ortamlardan daha fazla denetim ve yönetişim gerektirir.

Veri Hazırlığı Ne Anlama Geliyor?

Veri hazırlığı, AI'nın vaadini yerine getirmesi ile "çöp giren, çöp çıkan" senaryosu arasındaki farktır. Temelde, AI'ya hazır olmak, işletmenin nasıl çalıştığını doğru şekilde yansıtan bir veri modeline sahip olmak demektir. Wilbur-Ellis gibi bir tarım dağıtıcısı için bu, müşterilerin kim olduğunu, hangi tarlaları ektiklerini, hangi girdilere ihtiyaç duyduklarını, bu girdilerin hangi tedarikçilerden geldiğini, geçen sezon ne ödediklerini ve tüm bunların marjla nasıl bağlantılı olduğunu anlamak anlamına gelir. Bu bilgiler güncel, tutarlı ve kuruluş genelinde erişilebilir olmalıdır. Çiftlik operasyonları için veri hazırlığı, her tarlada olup bitenlerin güvenilir ve bağlantılı bir resmine sahip olmak demektir: toprak sağlığı kayıtları, girdi uygulama geçmişleri, önceki sezonlardan verim verileri, ekipman performansı ve sulama sistemlerinden gerçek zamanlı sensör okumaları. Yönetişim de yapı kadar önemlidir; fiyatlar değişir, ilişkiler evrilir ve tedarikçiler gelip gider. Altı ay önce doğru olan ancak güncellenmemiş verilerle çalışan bir AI sistemi, artık var olmayan bir işletme sürümüne dayalı öneriler üretecektir.

Güvenilir AI İçin Temel Oluşturmak

İyi haber şu ki veri hazırlığına giden yol uygulanabilir. Güçlü bir veri modeliyle başlar: müşterileri, tedarikçileri, ürünleri, fiyatlandırmayı, siparişleri ve marjları organizasyonun nasıl çalıştığını yansıtacak şekilde birbirine bağlayan, yönetilen tek bir doğruluk kaynağı. Ardından, kararların alınması gerektiğinde içgörüleri sunacak kadar hızlı veri boru hatları, veriyi zaman içinde güvenilir kılacak yönetişim çerçeveleri ve hassas ticari bilgilere doğru kişilerin doğru koşullar altında erişmesini sağlayacak güvenlik kontrolleri gerekir. SAP şirketi Reltio, parçalanmış verileri birleştirerek AI ajanlarının ve sistemlerinin işin tam bir resminden hareket etmesini sağlar. Reltio, tüm varlıkları, ilişkileri ve kuralları tek bir çatı altında toplayan ve iş verilerine erişimi ve yorumlamayı kolaylaştıran güvenilir bir bağlam sistemi oluşturur. Wilbur-Ellis için bu güvenilir veri temelini oluşturmak, daha karmaşık sorular sorabilmek ve cevaplara güvenebilmek anlamına gelmiştir ki bu, herhangi bir AI sisteminin gerçekten yararlı olmasının ön koşuludur.

Neden Onemli?

Türk tarım sektörü için bu makale kritik bir uyarı niteliği taşıyor. Yapay zeka çözümlerine yatırım yapmadan önce veri altyapısının sağlamlaştırılması gerekiyor. Türkiye'deki çiftlikler ve tarım işletmeleri, parçalanmış veri sistemleri ve standartlaşmamış kayıt tutma yöntemleriyle karşı karşıya. AI'dan gerçek verim almak için öncelikle verilerin temizlenmesi, birleştirilmesi ve yönetilmesi şart. Aksi takdirde, AI yatırımları beklenen faydayı sağlamayacak, hatta yanlış yönlendirmelere yol açabilecek. Bu nedenle, Türk tarım firmalarının AI stratejilerini veri hazırlığı ile başlatmaları ve bu alana yatırım yapmaları büyük önem taşıyor.