Mart 2020'de, önde gelen bir bitki koruma şirketi olan Farmers Edge ve Nufarm Brasil, 2023 yılına kadar Brezilya'daki en az üç milyon dönümlük tarım arazisini dijitalleştirmek için özel, üç yıllık bir ortaklık duyurdu. Her iki şirketin de güçlerinden yararlanarak Farmers Edge ve Nufarm, gelişmiş mahsul koruması sağlamak ve yetiştiricilerin karlılığı en üst düzeye çıkarmak için veriye dayalı tarımsal kararlara yönelik ihtiyaç duyulan modern araçları sunduğunu açıkladı.
Ocak 2020'de, mahsul besleme ve dijital tarım çözümlerinde küresel bir lider olan IBM ve Yara International (Norveç), çiftçi derneklerini, endüstri oyuncularını, akademiyi, gıda ve tarım sektöründen sivil toplum kuruluşlarını açık bir veri alışverişi geliştirme hareketine katılmaya davet etti. Bu, küresel gıda üretiminin verimliliğini, şeffaflığını ve sürdürülebilirliğini iyileştirmek amacıyla çiftlik ve tarla verileri etrafında işbirliğini kolaylaştırmayı hedefliyordu. 1
Akıllı tarımda sürücüsüz traktör rağbet görürken, bu uygulamada, traktör GPS tabanlı teknolojiyi kullanarak otomatik olarak yönlendirilebilir, araçları yerden kaldırabilir, bir çiftliğin sınırlarını tanıyabilir ve bir tablet kullanılarak uzaktan çalıştırılabilir. Ayrıca hayvan yüz tanıma teknolojisinin benimsenmesindeki artış da pazarı yönlendiriyor. Sığır yüz tanıma programları ve vücut kondisyon skoru, beslenme düzenleriyle birleştirilmiş görüntü sınıflandırması dahil olmak üzere gelişmiş ölçümlerin uygulanması yoluyla, süt çiftlikleri artık bir sığır grubundaki tüm davranışsal yönleri ayrı ayrı izleyebilmektedir. Hayvan bedeninin yapay zeka tarafından izlenmesi ve denetlenmesi Michel Foucault’nun biyoiktidara ilişkin açtığı tartışmayı tekrar tekrar düşündürtmektedir.
Tarım endüstrisinde dronların kullanımı, kompakt multispektral görüntüleme sensörleri ile ekin tarlası taraması ve hayvan izlemesi gerçekleştirilebilmektedir. Bununla birlikte, standardizasyon ve veri toplamada standartların eksikliği ve veri paylaşımı eksikliği yüksek olduğu için pazar büyümesini kısıtlanmaktadır. Hiperspektral, multispektral veya termal sensörlerle donatılmış dronlar, sulamada değişiklik gerektiren alanları belirleyebilir. Mahsuller büyümeye başladığında, bu sensörler mahsulün ısı izini ölçerek bitki örtüsü endeksini ve yapay zekâ aracılığıyla sağlık göstergesini hesaplayabilir.
Berlin merkezli InFarm, süpermarketler, restoranlar, yerel dağıtım depoları ve hatta okullarda uygulanabilen nesnelerin interneti, büyük veri ve bulut analitiğini kullanan dikey bir iç mekan tarım sistemi geliştirmektedir. 2
Yapay zekanın tarım uygulamalarında daha çok e-göz olarak kullanıldığı varsayılsa da, aynı zamanda da bir e-burun veya e-dil olarak, insan burnunu veya insan dilini taklit eden gaz sensörleri veya kimyasal sensörlerin kombinasyonudur. Gaz sensörü dizileri "elektronik burun (e-burun)" olarak tanımlanırken, kimyasal sensör dizileri "elektronik dil (e-dil)" olarak adlandırılır (Orlandi ve diğerleri, 2019). Sensör dizileri, duyusal özellikler, mikrobiyolojik özellikler ve işleme niteliği gibi gıda kalitesiyle ilgili özelliklerin belirlenmesinde geniş uygulamalara sahiptir (Matindoust ve diğerleri, 2016). Bu uygulamalar, ilgili veri örüntü tanıma yaklaşımları ve sınıflandırma algoritmalarıyla birleştirilen sensör dizilerinin yardımıyla gerçekleştirilir.
Gıda kalitesinin belirlenmesinde e-burun ve e-dil uygulamalarına çok dikkat çekilmiştir. Önceki inceleme ve araştırma yayınlarında, e-burun ve e-dilin çalışma prensipleri ve bunların gıda kalitesinin belirlenmesindeki uygulamaları tanıtılmıştır (Ali vd., 2020; Matindoust vd., 2016). 3
Türkiye'de de Coğrafi Bilgi Sistemleri, Entegre İdare ve Kontrol Sistemi, Tarım Bilgi Sistemi ve Çiftlik Muhasebe Veri Ağı ile tarımda bilgi teknolojisi çalışmaları yapılmaktadır. Yerli Otomatik Traktör Dümenleme ve Kontrol (OTAK) Sisteminin Geliştirilmesi, Çiftlik Yönetim Sistemi Geliştirilmesi, İnsansız Hava Aracı ile Görüntü İşleme Temelli Hassas Tarım Uygulamaları, Buğday Hasadında Dane Kayıplarının İzlenmesi ve Takibine Yönelik Sistemin Geliştirilmesi projeleri yürütülmekte olup, özel sektörde de Vodafone Akıllı Köy Projesi, Toros Tarım tarafından 2016 yılında, çiftçilerin bilgisayar, akıllı cep telefonu veya tabletleri yoluyla, ücretsiz olarak kullanabilecekleri “Toros Çiftçi” adlı uygulama, Türk Telekom Grubu’nun, kurumsal müşterilere sunduğu BuluTT iş çözümleri arasında yer alan M2M Servisleri de mevcuttur. 4
TARIMDAKİ YAPAY ZEKANIN GELECEĞİNE İLİŞKİN SORULAR
Yapay zekâya dayalı tarım uygulamalarının teknik ve iktisadi boyutlarına istinaden akademik metinler ve sektörel tartışmalar yoğun olmakla birlikte, bu uygulamanın sosyal boyutları bu ölçüde gündeme getirilmemektedir. İnsanlar ve hayvanlar, sensörler ve insansız hava araçları gibi dijital tarım araçlarına nasıl tepki verdiği ve evrimleşmede etkileri olup olmayacağı tartışılması gereken konular arasında yer almaktadır. Kavram olarak Akıllı Tarım, Dijital Tarım ve Tarım 4.0 adlandırmaları, 'Dijital Tarım' ile 'Analog Tarım' ve 'Çiftçi 4.0' arasında ikilemler yaratmaktadır.
Tarım 4.0 iken 'Çiftçi 3.0' olarak var olduğunda yaratacağı sosyal çelişkiler konuşulmaya başlanmalıdır. “Youtuber çiftçiler”, “Sayborg çiftçileri” veya “dron çiftçileri” gibi yeni çiftçi kimlikleri ve çiftçilik tarzı mı gelişecek?
"Nicel benlik" ve "dijital olarak gelişmiş insanlar" gibi kavramları takip ederek, insan değerleri ve makinelerle entegre olma istekliliği açısından dijital teknolojilerin sınırları nelerdir?
Ayrıca, Holy-Luczaj ve Blok'un (2019) belirttiği gibi, dijital tarım teknolojilerini ve doğal ekosistem unsurlarını birleştiren, doğallık ve yapaylığın ontolojik ikiliğini aşan melez varlıkların ahlaki ve etik sonuçları nelerdir?
Dijitalleşme erkek ve kadın çiftçileri farklı şekillerde nasıl etkiliyor? Çiftliklerde ve kırsal topluluklarda cinsiyet ilişkilerini nasıl etkiler? 5
Endüstri 4.0’dan söz ederken, endüstriyel bileşenlerin tarıma da entegre olmasıyla Tarım 4.0’dan da söz etmeye başladık. Tarım kavramının içinde bulunan hayvanlar ve toprak, ürün müdür? Nesne midir?
Bu soruların karşılık bulması için daha uzun tartışmaların yapılacağı açık. Ancak soru sormaya başlamanın da tam sırası.
(Gelecek hafta: Japonya’nın biyoekonomi politikası)
1 Artificial Intelligence in Agriculture Market by Technology. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/ai-in-agriculture-market-159957009.html?gclid=Cj0KCQiA7aPyBRChARIsAJfWCgJDCiWL0OB1Bojg8sgeeCEZr_vskSN5cnlAAd_jZLoLgFW5O5D71icaArzAEALw_wcB (Son Erişim Tarihi: 15.05.2021)
2 Artıfıcıal Intellıgence (Aı) Market In Agrıculture - Growth, Trends, Covıd-19 Impact, And Forecasts (2021 - 2026). https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/ai-in-agriculture-market (Son Erişim Tarihi: 15.05.2021)
3 Tan, J., Xu, J. (2020). Applications of electronic nose (e-nose) and electronic tongue (e-tongue) in food quality-related properties determination: A review. (Son Erişim Tarihi: 15.05.2021)
4 Türkiye'de Akıllı Tarımın Mevcut Durum Raporu. (2019). http://www.tarmakbir.org/haberler/atp/atprapor.pdf (Son Erişim Tarihi: 15.05.2021)
5 Klerkx, L., Jakku, E., Labarthe, P. (2019). A review of social science on digital agriculture, smart farming and agriculture 4.0: New contributions and a future research agenda. (Son Erişim Tarihi: 15.05.2021).