Tarımda Yapay Zeka Kullanımı

Özet

Bu çalışma, tarımda çeşitli yapay zeka (YZ) tekniklerinin uygulanmasını araştırmaktadır. Kullanılan materyaller, tarım araştırma enstitülerinden ve açık erişim veri tabanlarından elde edilen bitki yaprağı görüntüleri, tarla görüntüleri, tarımsal üretim verileri ve iklim verilerinden oluşmaktadır. Bu çalışmada uygulanan YZ teknikleri arasında belirsiz verilerin modellenmesi için bulanık mantık, hastalık sınıflandırma ve enerji tüketimi tahmini gibi görevler için yapay sinir ağları, optimizasyon problemleri için genetik algoritmalar, tarımsal sorunların teşhisi için uzman sistemler ve yol optimizasyonu için karınca algoritmaları yer almaktadır. Metodoloji birkaç ana adımı içermektedir. İlk olarak, YZ model eğitimi için verilerin toplanması ve ön işlenmesi gerekmektedir. Bu adımda, veri toplama ve hazırlama süreci büyük önem taşımaktadır. İkinci adımda, belirli tarımsal problemlere yönelik çeşitli YZ yöntemlerinin uygulanması hedeflenmektedir. Üçüncü adımda, eğitim veri setlerinde modellerin eğitilmesi ve test veri setlerinde performanslarının doğruluk ve F1 skoru gibi metriklerle değerlendirilmesi gerçekleştirilmektedir. Son olarak, sonuçların analizi ve yorumu yapılmaktadır. Bu aşamada, model performansının analizi, başarılı bulguların tartışılması ve tarımsal uygulamalarda YZ tekniklerinin avantaj ve dezavantajlarının vurgulanması üzerinde durulmaktadır. Çalışma, tarımda verimliliği artırmak, kaynak kullanımını optimize etmek ve tarımsal uygulamalarda karar verme süreçlerini iyileştirmek amacıyla YZ'nin kapsamlı bir şekilde kullanılmasına yönelik bir yaklaşım sergilemektedir