Sürdürülebilir Tarım ve Analitik

Tunay Güneş
SAS Uzman Çözüm Mimarı

Küresel gıda pazarı, uzun yıllardır konuşulan ve üstünde çalışılan bir sektör olmaktadır. İnsan hayatı için en temel sektör olmasına rağmen, direkt tehdit olabilecek argümanlar olmadığı durumda, sektör sorunları ve yatırımları göz ardı edilmiştir.  2007-2008 ulusal gıda krizinde bile dönemsel tartışmalara yer bulmuş fakat dönemin geçilmesi ile gerekli önemi görememiştir.

Özellikle günümüz gündemini meşgul eden yeni nesil kovid-19 virüsü ile, endirekt olarak tarım ve insan ilişkisi hasar görmeye başlamıştır.  Hem tarım/gıda hem de geçim kaynakları bu salgın ile risk altına girmiştir. Hastalığın yayılma hızı ile birlikte, bu bölgesel bir mesele olmaktan çıkıp, küresel bir mesele haline gelmiştir. Bu salgına tepkilerin bölgesel olarak değil, küresel olarak gösterilmesi zorunlu bir hal almıştır. Salgına gösterilecek tepkinin tıbbı alandaki önemi kadar, diğer alanlarda da aynı yoğunlukta gösterilmesini zorunlu kılmıştır.

 Tarımsal Ticaretin Zorlukları

Daha verimli gıda üretimi, çiftçilerin ve tarımsal işletme liderlerinin sağlam, veri odaklı kararlar sağlayan içgörüler üretmek için yapay zeka, IoT, büyük veri ve analitik teknolojileri benimseyen dijital bir dönüşüm geçirmesini gerektirir. SAS analitiği, tüm tarım işletmeciliği sektörüne güç sağlar ve çiftlikte verim optimizasyonundan tüketim malları şirketleri için tedarik zinciri optimizasyonuna kadar çeşitli sorunları çözmenize yardımcı olabilir.


Doğa bizi uyarmıştı...

Dünyanın ilk oluşumundan günümüze, insan ve doğa belirli oranlarda iç içe şekilde yaşarlardı. Gelişen ve kalabalıklaşan dünya nüfusu ile birlikte insanoğlu ve insanoğlunun ürettiği nesneler doğanın içerisine gün be gün artarak yer almaya başladı. İlk başlarda doğa bu dengeyi kurmak için aksiyonlar alsa da, bu aksiyonlar insanoğlunun günlük yaşamını etkilemediği için, insanoğlu pek oralı olmadı. İklim değişiklikleri, buzulların erimesi, yeşil alanların azalması, çöl toprakların artması gibi. Gündemimizde var olan pandemi de tam olarak olarak buna örnek verilebilir. Uzun zamandır var olan bir virüs; insanoğlunun doğada onu sıkıştırmasıyla insanlığa bulaşmış ve bugünkü gündemimizi oluşturup insanoğlunun aksiyon almasını sağlamıştır.

Peki ya başka virüsler ile daha tanışmadıysak? Onları, henüz sıkıştırmadıysak?

İnsan varoluşundan bu yana tahmin ederek, kurgulayarak yaşamıştır. Gelecek mevsimi tahmin edip ona göre barınma, yiyecek ihtiyacını karşılamış, yazdan kışlık yiyeceklerini yapmayı öğrenmiş ve onlardan sonra gelen nesillerine aktarmıştır. Gelişen teknoloji ile bunu otomasyona ve sanayiye dökerek uzun yıllar tüketim alanında sıkıntı yaşamayacak stoklarını sağlamıştır. Peki Neden 2007-2008 de global gıda krizini yaşadık? sorusu akıllara geliyor. İşte bu sorunun cevabı analitikte gizli. Planlama hatası yüzünden 2004 - 2006 da değer gören ürünlerin 2007 mahsülü olacak şekilde yığılmasından birçok ülke ürünlerini imha edebilmek için yüksek bedeller ödemiştir. Tam olarak bu durumun önüne analitik tarım ile geçmek mümkündür.

Bir şeyler yapabiliriz...

Analitik tarım önemini anlatmaktan çok “Nasıl hayata geçirebiliriz?”’i konuşmak gerekiyor. Yıllarca süre gelmiş sanayileşmiş konvansiyonel tarım ile yanlış kullanılmış toprak ve su yönetimi, biyolojik çeşitliliği hiçe sayma, doğal yaşam ve organik tarım ve ekosistemleri, tarıma elverişli olmayan arazilerin belirlenip değerlendirilmesi, enerji yönetimi, atık yönetimi gibi tüm tarım girdi ve çıktılarının aynı anda değerlendirilip en az zarar, en yüksek verim ile tarım yapmak analitik ve teknoloji ile mümkün gözüküyor.

Öncelikle analitik bir mantığın oluşturulması için elimizde ne var bilmek, elimizdekini ne kadar kullanabiliriz değerlendirmek çok önemlidir. Örneğin, ülkemiz için konuşmak gerekirse, 7 bölgemizde yetişen 7 ürünü her sene yetiştirelim, daha sonra 49 ürünü dünyaya satalım, mantığı artık günümüzde önemini yitirmiş durumdadır. “Geçen sene domates çok iyi para kazandırdı bu sene domates ekelim.” mantığının yerine, elimizde var olan toprakların yıllık durumları nasıl olacak, hangi dönemler kullanılmaya verimli olacak, hangi dönemde ne ekimi yapılacak, ne kadar mahsül alınacak, bu mahsullerin nakliyeleri nasıl olacak gibi analitik bir model üzerinde tarım yapmak zorundayız.

Günümüzde kullanılan Örnekler var mıdır?

Günümüzde zaman kavramının insan hayatında çok önem kazanması ardından, otomasyonlar önem kazanmaya başladı. Otomosyonlar ile insanoğlunun tanımladığı işler otomatik hale getiririlmeye başlandı. Otomasyon kavramı ile birlikte verimlilik kavramında otomasyon yapılabilir mi? sorusu doğdu. Verimlilikte otomasyon için aslında yapay zeka 101 olarak tanımlamak hiç mantıksız değil. Insanın düşündüğü verimlilik arttıran etmenleri otomatize ederek, verimliliği arttırmak…

Ya insanın düşünemediği bir şeylerde verimliliği arttırıyor ise? işte burda makine öğrenmesi, yapay zeka terimleri hayatımıza girmeye başlıyor. SAS® for Data Integration in AgTech blog yazısında aşağıdaki gibi bir yaşam döngüsüne yer veriliyor.

Otomasyon

Çok çeşitli kaynaklar için veri etkinliklerini otomatik, tekrarlanabilir bir şekilde yönetmek, süreçleri kolaylaştırırken doğru verilere zamanında erişim sağlar

Kullanım Kolaylığı

Tekrarlanabilir süreçler geliştirmek için tasarlanmış esnek etkileşimli arayüzler sayesinde kolaylıkla sağlanan veri temizliği, entegrasyonu ve analizlere hazırlık

Verimlilik ve Hız

Verimlilik artışı, ve iyileştirilen izlenebirlik ve yönetişim sayesinde, daha hızlı ve yenilemelere daha az ihtiyaç duyularak gerçekleştirilebilir

Kalite

Verinin standartlara uymasını sağlama süreci veri güvenilirliğini sağlar

İşbirliği

Bilgi envanterini oluşturmak ve merkezileştirmek hem içerdeki (denetim standartları , veri yönetimi ve programlama) hem de dışardaki (akademik ve endüstriyel iş ortakları, icra kurulu başkanı) iş birliğini iyileştirir.

İnsan tarafından girilen verimlilik arttıran değişkenlerin belirlenmesi yerine, makineye ilgili verilerin gösterilip verimliliğin ne olduğu belirtildikten sonra, gerisini makinenin ne yapılması gerektiğini hesaplaması bekleniyor.

Bu öğrenimi, endonezya’da üretilen palmiye yağı üretiminde kullanıldığını biliyoruz. SAS Viya üzerinde, SAS Visual Data Mining and Machine Learning (SAS VDMML) ile sahadan verilerin toplanması ve işlenmesi ile, palmiye yağı üretimindeki verimlilikten ,üretim sonrası nakliye verimliliğine, işçi kalitesi verimliliğine kadar uçtan uca data analitik ile yapay zeka ve makine öğrenmesi için güzel bir örnektir. 

AIOT terimini hayatımıza sokan bu tarz örnekler günümüz teknolojileri ile beraber çalışmaktadırlar. Data analitik uygulama alanları tarım alanları olduğundan hem görsel işleme, hem doğa verilerini işleme bir arada yapıldığı için, kullanılan araç ve ekipmanlarda teknoloji ile yakından ilişkilidir.

SAS data analitik teknolojilerini, konusunda uzman diğer teknolokjilerle birlikte kullanabilmektedir. Örneğin haritalama konusunda Google maps, arcGIS, StreetWiew gibi harita uygulamalarının verilerini kullanıp, data analitik sonuçlarını haritalar ile birleştirip görsel sonuçları ortaya koymaktadır.

Bu Konudaki Diğer SAS Makalelerini Keşfedin

BASIN BÜLTENİ

 

SAS'ın NatureServe'in biyolojik çeşitliliği yapay zeka ile korumasına nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.

 

Basın bültenini okuyun

MAKALE

 

Kovan akış verileriyle arı kovanı sağlığını ölçmenin beş yolunu keşfedin.

 

Makaleyi Okuyun

BLOG YAZISI

 

SAS, güneş enerjisi çiftlikleri ve koyunların gezegenin iyiliği için nasıl birlikte çalıştığını öğrenin.

 

Blog yazısını okuyun

Back to Top