svg

Yeni makine öğrenimi modeli, ürün verimini tahmin etmenin basit bir yolunu sunuyor.

adminTarım1 month ago24 Views

Yapay Zeka Ve Tarım: Yeni Bir Makine Öğrenme Modeli İle Verim Tahmini

Tarım sektörü, iklim değişikliği ve artan nüfus gibi birçok zorlukla karşı karşıya. Bu zorlukları aşmak için çiftçiler, bilim insanları ve teknoloji uzmanları bir araya gelerek daha verimli çözümler geliştirmeye çalışıyor. Son dönemde, Arkansas Üniversitesi’nden bir grup araştırmacı, çevresel veriler ve genetik bilgiler kullanarak tarımda verim tahminini basitçe yapabilen yeni bir makine öğrenme modeli geliştirdi. Bu model, tarımda daha iyi ürün çeşitleri geliştirmek için önemli bir adım olarak görülüyor.

Yeni Modelin Temelleri

Bu yeni makine öğrenme modeli, çevresel veriler ve biyoçeşitlilik üzerine kurulu. Igor Fernandes, bu projeyi başlatırken tarım alanında veri bilimi arka planı ile birlikte çalışmalar yaptı. Fernandes, Brezilya Tarım Araştırma Kurumu Embrapa’da staj yaparken edindiği deneyimleri ve çevresel veri analizi konusundaki bilgilerini birleştirerek tarımsal verim tahmini için yenilikçi bir yaklaşım geliştirdi. Fernandes’in danışmanı Sam Fernandes ile birlikte gerçekleştirdiği çalışma, “Theoretical and Applied Genetics” dergisinde yayımlandı.

Modelin Çalışma Şekli

Yeni model, çevresel verileri kullanarak bitki çeşitlerinin tarlada nasıl performans göstereceğini tahmin ediyor. Anlaşılan o ki, çevresel verilerin kullanımı, genetik bilgiyle birleştiğinde tahminlerin doğruluğunu artırıyor. Genetik tarım uygulamaları, DNA bazlı verim tahmini yaparak daha iyi ürün çeşitleri geliştirmeyi hedefliyor. Bu bağlamda, makine öğrenme modelinin sunduğu yenilik, çevresel etkileri de göz önünde bulundurması.

Fernandes, “Genetik ve çevresel verilerle bir araya getirdiğimizde, her bir bitkinin farklı ortamlar altında nasıl büyüyeceğini daha doğru bir şekilde tahmin edebiliyoruz” dedi. Bu yaklaşım, proje süresince farklı senaryolar üzerinde denendi ve daha önceki tahmin yöntemlerine göre %7 oranında daha yüksek bir doğruluk elde edildiği görüldü.

Geçmiş Etkilerle Gelecek Tahmini

Mevcut tarım uygulamalarında, yüksek verim elde edebilmek için genetik bilgilere dayalı tahminler yaygın biçimde kullanılmasına rağmen, çevresel etkilerin hesaba katılmadığı durumlarda başarısız olabiliyor. Fernandes’in geliştirdiği yeni yaklaşım, bitkilerin çevresi ile olan etkileşimlerini göz önüne alarak daha doğru sonuçlar üretme kapasitesine sahip. Çevresel faktörlerin bitkiler üzerindeki etkileri, her ortamda ve mevsimde farklılık gösterebiliyor. Bu nedenle, genotiplerin çevresel değişkenlerle etkileşimi, daha iyi verim almak için hayati bir rol oynuyor.

Yapılan çalışma, daha önceki verilerle karşılaştırıldığında çevresel verilerin tek başına bile tahmin yapma kapasitesinin daha yüksek olduğunu ortaya koydu. Araştırmacılar, elde edilen sonuçları, özellikle tarım genetiği alanında uygulanabilir hale getirmek için kullanmayı planlıyor.

Uygulama Potansiyeli ve Gelecek Hedefleri

Fernandes ve ekibi, geliştirdikleri modelin tarımda verim tahminine büyük katkı sağlayabileceğine inanıyor. Özellikle, çiftçilere hangi bitki çeşitlerinin belirli bir çevrede daha iyi performans göstereceği bilgisi verildiğinde, doğru kararlar alarak üretimlerini artırmalarına yardımcı olabilir. Araştırma ekibi, bu modelin gelişimini devam ettirerek daha fazla çevresel veri ile zenginleştirerek, tarımda daha iyi çeşitlerin oluşturulabilmesi adına çözümler geliştirmeyi hedefliyor.

Sonuç olarak, Igor Fernandes ve ekibinin geliştirdiği yeni makine öğrenme modeli, tarımda verim tahminine devrim niteliğinde bir katkı sağlıyor. Çiftçilerin, çevresel etkenleri ve genetik verileri bir araya getirerek daha sağlıklı ve verimli ürünler elde etmelerine olanak tanıyacak bu model, gelecekte de tarım uygulamalarında geniş bir etki yaratacağı düşünülüyor. Bilim ve teknoloji dünyası, bu tür yenilikçi yaklaşımlarla tarımın sürdürülebilirliğini destekleyecek adımlar atmanın peşinde.

0 People voted this article. 0 Upvotes - 0 Downvotes.

Leave a reply

Recent Comments

No comments to show.
Join Us
  • Facebook38.5K
  • X Network32.1K
  • Behance56.2K
  • Instagram18.9K

Stay Informed With the Latest & Most Important News

[mc4wp_form id=314]
svg
Categories

Advertisement

Loading Next Post...
Follow
svg Sign In/Sign Up svgSearch svgTrending
Popular Now svg
Scroll to Top
Loading

Signing-in 3 seconds...

Signing-up 3 seconds...