Selçuk Üniversitesi öğrencisi ve genç girişimci Seyid Ahmed Topbaş, tek bir fotoğrafla bitki hastalıklarını yüzde 96,82 doğrulukla teşhis eden, internetsiz çalışabilen bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Konya’nın Akşehir ilçesinde çiftçi bir ailenin çocuğu olan Topbaş’ın bu inovatif projesi, uluslararası alanda dikkat çekerek Cezayir hükümetinden talep gördü. Geçen yıl kendi tarlalarındaki yanlış teşhislerden ilham alarak geliştirdiği sistem, tarımda yüksek maliyetleri ve ürün kayıplarını engellemeyi amaçlıyor.
Topbaş, hazır yapay zeka modelleri yerine kendi özgün mimarilerini geliştirdiğini belirtti. Bilgisayar ve yazılıma olan ilgisini tarımsal deneyimleriyle birleştiren genç girişimci, dedesi ve babasının buğday üretimiyle uğraştığını aktardı. Bu deneyimler, onu sahadaki gerçek sorunlara çözüm bulmaya yöneltti.
Geçen yıl kendi buğday tarlalarında görülen bir hastalık için beş farklı ziraat mühendisinin farklı teşhisler koyması, Topbaş’ı harekete geçirdi. Bu durumun küçük aile işletmeleri için ciddi maliyetler ve yanlış ilaç kullanımı nedeniyle büyük zararlar doğurduğunu fark etti. Dünya genelindeki mevcut sistemlerin doğruluk garantisi vermemesi ve internet bağlantısına bağımlı olması, kırsal kesimde kullanımlarını kısıtlıyordu.
Kırsal bölgelerdeki internet erişim sıkıntılarını göz önünde bulunduran Topbaş ve ortağı, tamamen çevrimdışı çalışabilen bir sistem geliştirdi. “EDGE Computing Tabanlı İnternetten Bağımsız Bitki Hastalık Teşhis ve Akıllı Reçeteleme Sistemi” adı verilen bu teknoloji, yapay zeka ve derin öğrenme algoritmalarını kullanıyor. Sistem, çiftçinin çektiği tek bir bitki fotoğrafını GPS verileriyle birleştirerek bölgesel iklim verileriyle analiz ediyor ve 15-30 saniye içinde hastalık tahmini yapıyor. Organik tarım yapanlara biyolojik, endüstriyel tarımcılara ise kimyasal etken madde önerileri sunuyor.
Projenin Ar-Ge aşamasında küresel hazır modellerin tarımsal alanda yüzde 5 ila yüzde 60 arasında düşük doğruluk oranları sunduğunu gözlemleyen Topbaş, kendi yapay zeka modelini sıfırdan geliştirdi. Buğday özelinde 14 bin 956 doğrulanmış fotoğrafla eğitilen model, yüzde 96,82’lik yüksek bir doğruluk başarısına ulaştı. Hedeflerinin yüzde 100 kusursuz sonuç almak olduğunu belirten Topbaş, mısır ve ayçiçeği gibi diğer ürünler için de veri tabanını genişletme çalışmalarına devam ediyor.
Seyid Ahmed Topbaş, geliştirdikleri modelin patentini aldıklarını ve sadece mobil uygulamalarla sınırlı kalmayıp traktörlere ve dronlara da entegre edilebilecek esneklikte olduğunu vurguladı. Bu entegrasyon sayesinde, tarlanın derinliklerinde başlayan hastalıklar erken aşamada tespit edilebilecek. Uluslararası alanda ilgi gören sistem için Cezayir hükümeti yetkilileriyle resmi görüşmeler gerçekleştirildi. Afrika’dan gelen heyetler de zeytin bitkisiyle ilgili bilgi talep etti. Topbaş, coğrafi faktörleri dikkate alarak veri tabanlarını genişleterek küresel ölçekte hizmet sunmayı hedefliyor.
