Tarımda dijital (yani sayısal) dönüşüm

Shutterstock

“Dijital” dönüşüm ne demek?

TÜBA Bilim Terimleri sözlüğünde sayısallaştırma olarak karşımıza çıkan dijitalleştirme kavramı “Ses ve görüntü gibi analog verileri göstermek, işlemek, depolamak, iletmek amacıyla örnekleyip nicemleyip kodlayarak sayısal veriler haline dönüştürmek.” olarak tanımlanıyor. Dijital kelimesi tarım alanında yaygın olarak kullanıldığı, bu yazı da yaygın kullanılan kelimeleri açıklamaya yönelik olduğu için burada “dijital”i kullanmaya devam edeceğiz.

Hayatımız kaçınılmaz bir hızla dijitalleşiyor. Pandemi günlerinde telefonlarımız bizi dünyaya bağlayan minik kapılara dönüştü. Artık okulumuzla hatta doktorumuzla bile dijital dünyada iletişim kurabiliyoruz. Cebimizden çıkardığımız telefonla profesyonellere taş çıkartacak fotoğraflar çekebiliyoruz, bir imza için günlerce devlet dairelerinde kuyruk beklemiyoruz. Hava durumu uygulamasına bakmadan sokağa, navigasyon olmadan trafiğe çıkmıyoruz. Trafikte sıkışıp kalsak bile tam olarak kaç dakika sonra evimize varacağımızı biliyoruz. Çiftçiler de bu dönüşüme katılıyorlar. Tarımda belirsizlikleri azaltmak, ürün kalitesini ve verimini arttırmak için dijital dönüşüm dünyada çoktan başladı. Bizde de hızla dijital tarımsal uygulamalara geçiliyor.  Peki nasıl?

Ne kadar az belirsizlik o kadar yüksek verim ve kalite

Verim deyip geçmeyin Avrupa’da her yıl 700 milyon tonun üzerinde tarımsal atık çıkıyor.[1] Akıllı tarım uygulamaları sayesinde 2026 yılına kadar tarım giderlerinde %4-6 civarında tasarruf, ürün değerlerinde %3 civarında artış öngörülüyor.[2] Milyonlarca ton tarım ürününün en iyi  kalitede üretilebilmesi, doğru koşullarda saklanabilmesi, gitmesi gereken yere zamanında ulaşabilmesi için güvenilir veri toplamak ve bu verileri anlamlı bir şekilde işleyebilmek gerekiyor.

Tarım 4.0 Terimleri

Tarım, inanılmaz karmaşık bir alan çünkü üretim tek bir merkezden kontrol edilmiyor.  Bitki, toprak veya suda barınan çok farklı çeşitlerde milyarlarca mikroorganizma eşzamanlı olarak birlikte ve/ya kendi başlarına çalışabiliyorlar.[3]

18. yy’da buhar makinalarıyla başlayan sanayileşmenin dördüncü devrimini yaşıyoruz, bu evreye Endüstri 4.0 deniyor. Endüstri 4.0’ın tarıma özel olanı da Agri-Food 4.0 veya Tarımda Dijitalleşme olarak isimlendiriliyor. Yepyeni teknolojiler ile muazzam miktarlarda veri, diğer adıyla büyük veri, toplanıyor. Örneğin tarlanın içinden, gökteki drone veya uçaktan ya da uydudan istediğimiz sıklıkta, ister normal ister multispektral,[4] bütçemiz elverirse hiperspektral[5] görüntü alabiliyoruz. Üstüne üstlük toprağa batırılan bir sensörle nem, tuz, sıcaklık değerlerini istediğimiz sıklıkta ölçüp kaydedebiliyoruz. [6] Mini meteoroloji istasyonuyla an an hava sıcaklığını, nemini, basıncını ölçüp kaydedebiliyoruz. Hatta tek cihazla bu ikisini birden de yapabiliyoruz.[7] Bu kadar veriyi nerede saklayacağız diye de kaygılanmıyoruz.

Şekil 1: Hiperspektral görüntüleme, normal kamerayla spektrometrenin bir karışımıdır. 300 – 1000 nm bandında tarama yapar. Diğer bir deyişle bu alet aynı anda hem normal fotoğraf, hem de her bir pikselde morötesi (UV/Vis) ve yakın kızılötesi (NIR)  spektrum çekmiş olur. (Görsel Wikipedia)

Veri toplayan her şey (bütün nesneler) birbirine bağlandığında ortaya nesnelerin ağı (Internet of Things, IoT) çıkıyor. Sıradaki iş ihtiyaç olduğunda toplanan verilerin taranıp en tecrübesiz çiftçinin bile anlayabileceği netlikte bilgi ve uyarılara dönüştürülebilmesi.

“Hava ısındı, toprak ve ürün kurumaya başladı, sulama yap.” gibi.

Ya da çiftçinin sorularını yanıtlayabilmesi, örneğin:

“Ağaçlarım hasta mı?  Hangi ilaçtan ne kadar ve ne zaman vermeliyim?

Gelecek yıl tarlam ne kadar ürün verir?” gibi

Dahası, çiftçi ne kadar usta olursa olsun büyük resmi görmeden bilinemeyecek konularda da yol gösterebilmesi. Örneğin:

“Önümüzdeki yıl dünyada soğan arzı talebini karşılamayacak, gelecek yıl tarlaya soğan ekmelisin.” gibi

Elbette bu kadar çok veriyi tarayan ve ihtiyacınız olan bilgiyi size ulaştıran da yapay zekâ uygulamaları olacak. Nasıl google photos, istediğimiz fotoğrafı telefonumuza kayıtlı yüz bin fotoğrafın arasından bulabiliyorsa tarlanıza uygun geliştirilen bir algoritma da ihtiyacınız olan bilgiyi veri okyanusundan çekip çıkarabiliyor.[8] Suyu boşa harcamamak, gübreyi tam da olması gereken miktarda, yerde ve zamanda verebilmek, hasatı tam zamanında yapabilmek, hastalık ve zararlıları erken tespit edebilmek böylece daha az girdiyle daha çok çıktı alabilmek tarımı akıllıca yapmak demektir.  Akıllı tarım adı üstünde ezbere iş yapmamak, algoritmanın işi zaman geçtikçe daha iyi öğrenmesi, diğer deyişle makina öğrenmesi, üzerine kurulu.[9] Burada algoritmaya öğretmenlik yapacak kişi de işinin ehli olan çiftçi. İş buraya gelmişken işin bir kısmını da robotlar yapabilir elbette. Otomasyon sayesinde çiftçi de çiftliğini kontrol panelinden (ya da akıllı cep telefonundan) idare edebilir.

Küresel dünyamızın önemli bir noksanı güven. Ya tarlamda bin bir zahmet ürettiğim domatesimi taşıyan tır şoförü, nakliye gününe bir de memlekete ziyaret sıkıştırdıysa? Ya domateslerim o kamyonda 6 saat yerine 3 gün beklediyse? Yüzlerce kişiden oluşan bir tedarik zincirinde bir kişi ister dikkatsizlik ister kötü niyetten işini iyi yapmamış olabilir. Son üründe bir terslik olduğunu – belki domatesin tadından- fark etsek bile hatayı kimin yaptığının bulunması ve o kişiye yaptırım uygulanması neredeyse imkânsız. Bu soruna yönelik geliştirilen çözüm, blockchain teknolojisi. Bilgisayarınızda bir dosya gibi düşünün ama isimden de anlaşılacağı gibi veri zincirinin her halkası bloke;  yani veri giriyor ama çıkamıyor ve değişemiyor. Kontrol siz de dahil kimsede değil. Böylece çatalınızdaki domates topraktan tabağınıza kadar gelişini şeffaf ve izlenebilir oluyor.[10] Tunus’tan bir zeytinyağı firmasının kullandığı Blockchain uygulaması örneğinde olduğu gibi marketteki şişenin üzerindeki QR kodunu akıllı telefonunuza okutarak, o zeytinyağı hakkındaki tüm bilgilere anında ulaşabiliyorsunuz.[11] IBM Foodtrust zeytinyağı ve birçok başka tarım ürünü için blockchain teknolojisi sunuyor.[12]

Bu saydığımız teknolojilerin hiçbiri halen mükemmele ulaşmış sayılmaz. Sayısız bilim insanı, irili ufaklı şirketler, örgütler ve özellikle girişimciler tarımda yeni teknolojiler, ara yüzler geliştirmeye, var olan teknolojileri farklı şekillerde denemeye ve iyileştirmeye çalışıyorlar. Bunu sadece ekonomik kaygıyla değil, toplumsal ve çevresel faydayı da gözeterek yaptıklarını umuyoruz.*  Türkiye’de 2012’den beri dijital dönüşüme öncülük eden firmalardan birisi Doktar.[13] Tarım, gıda ve su ile ilgili girişimcileri bir araya getirip yenilikçi fikirlerin önünü açmaya çalışan bir platfrom da Kök Project.[14]  Tarım sensörü ve yapay zekayı birleştiren bir başka girişimin ürünü Teroid.[15] Tedarik zincirinde tarımsal risk skorlama ve bulut tabanlı vadeli satış ile yeni soluk getiren bir başka firma Tarfin.[16]

Şekil 2: Field Scanalyser 3D, dijital tarımda en önemli araştırma merkezlerinden biri sayılan Rothemstad Araştırma Merkezi’nin 7/24 çalışan tam otomatik tarla tarayıcısı (Rothemstad Araştırma Merkezi’nin izniyle kullanıldı).

Daha büyük ölçekli uluslararası bir dijitalizasyon platformu 2018’de başlayan Internet of Food and Farm [17] projesi, 22 AB üyesi ülkede tarım ve gıda sektöründe üreticilerden politikacılara 120 partneri bir araya getirmiş. Böylece gıda ve tarım sektörünün sorunlarına karşı birlikte çözüm ve yenilik üretilebilecek, tüm verilerin tüm kullanıcılara açık olduğu dijital bir platform oluşturulmuş. Beş alanda deneyler yapılıyor, her birinde IoT çözümlerinin tedarik zinciri üyelerine ne şekillerde faydalı olabileceği gösteriliyor. Örneğin buğday, soya ve patates ekimine odaklanan ilk deneyde, toprak, nem, iklim verileri ve makinalar arası iletişim sayesinde toprakta verim kaybının %20’ye kadar azaldığı, ürün veriminin %5 kadar arttığı, arazide harcanan zaman ve paradan %70’e kadar tasarruf edilebildiği görülmüş.

Şekil 3: Tarım ve Orman Bakanlığı e-çiftçi portalı. https://eciftci.etarim.gov.tr

Türkiye’de Tarım ve Orman Bakanlığı da dijitalleşme için hızla çalışıyor. Tarım alanları haritalanıp dijitale aktarılıyor, ürün, toprak ve meteorolojik veriler toplanıyor. Henüz sistem tamamlanmamış olsa da bütün bu veriler e-çiftçi portalı üzerinden çiftçilerle paylaşılıyor.[18] Tarım İşletmeleri Genel Müdürlüğü, bankalar, irili ufaklı şirketler ve genç girişimciler var güçleriyle hem yeni teknolojiler geliştirmek hem de var olanları en verimli şekilde uygulamaya geçirerek dijital dönüşümün parçası olmaya çalışıyorlar.

Zeynep Delen Nircan
Ege’de Atölye* kurucusu,
Sabancı Üniversitesi Temel Geliştirme Direktörlüğü öğretim görevlisi (yarı-zamanlı)

 Notlar/Kaynaklar: 

[1] Jean-Pierre Belauda, Nancy Prioux, Claire Vialle, Caroline Sablayrolles, Big data for agri-food 4.0: Application to sustainability management for by-products supply chain, Computers in Industry 111 (2019) 41–50.
[2] Mario Lezochea, Jorge E. Hernandez, Maria del Mar Eva Alemany Díaz,Hervé Panetto, Janusz Kacprzyk, Agri-food 4.0: A survey of the supply chains and technologies for the future agriculture , Computers in Industry 117 (2020) 103-187
[3] Walter, Achim, How will digitalization change agriculture?, Forum Issue 2, 2016, 28-29.
[4] Arun Kumar, Won Suk Lee, Reza J. Ehsani, L. Gene Albrigo, Chenghai Yang, Robert L. Mangan, Citrus greening disease detection using aerial hyperspectral and multispectral imaging techniques, J. of Applied Remote Sensing, 6(1), 063542 (2012).
[5] M. González-Cabrera, A. Domínguez-Vidal, M.J. Ayora-Cañada⁎, Hyperspectral FTIR imaging of olive fruit for understanding ripening Processes, Postharvest Biology and Technology 145 (2018) 74–82
[6] https://soilscout.com/applications/agriculture/ Erişim tarihi 10.06.2020
[7] https://www.log.com.tr/turkiyeden-yapay-zeka-tabanli-tarim-girisimi-teroid/Erişim tarihi 10.06.2020
[8] https://www.log.com.tr/turkiyeden-yapay-zeka-tabanli-tarim-girisimi-teroid/  Erişim 10.06.2020
[9] Aleksandr Vasilyevich Koshkarov, MACHINE LEARNING METHODS IN DIGITAL AGRICULTURE: ALGORITHMS AND CASES, International Journal of Advanced Studies. 2018;8(1):11-26
[10] L.M. Abenavoli, F. Cuzzupoli, V. Chiaravalloti and A.R. Proto, Traceability system of olive oil: A case study based on the performance of a new software cloud, Agronomy Research 14(4), 1247–1256, 2016
[11] https://ixtenso.com/logistics/blockchain-traceability-in-olive-oil-supply-chain.html  Erişim 10.06.2020
[12] https://www.ibm.com/tr-tr/blockchain/solutions/food-trust/food-industry-technology Erişim 10.06.2020
[13] https://doktar.com/en/digitalagriculture  Erişim tarihi 10.06.2020
[14] https://kokprojekt.com/tr/ne-yapiyoruz/  Erişim tarihi 10.06.2020
[15] http://www.horizonadvanced.com Erişim tarihi 30.06.2020
[16] https://tarfin.com/ciftci-hakkimizda  Erişi tarihi 12.06.2020
[17] https://www.iof2020.eu/communication-materials/iof2020-booklet-2019-highres.pdf Erişim tarihi 10.06.2020
[18] https://eciftci.tarbil.gov.tr Erişim 10.06.2020

* Sosyal girişimcilik; https://en.wikipedia.org/wiki/Social_entrepreneurship. Erişim 12.06.2020

1 Yorum