Mersin Teknoloji Geliştirme Bölgesi’nden Prof.Dr. Halil Kumbur, MEÜ Çevre Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Öğretim Üyesi Habibe Elif Gülşen Akbay, Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Öğretim Üyesi Volkan Yamaçlı’dan oluşan ekip, ’Yabancı Otların Derin Öğrenme ile Tespitine Yönelik Yazılım Geliştirilmesi: Drone Teknolojilerine Uyarlanması” projesini hazırladı. TUBİTAK tarafından desteklenmeye değer görülen proje için yerli ve milli yazılım hazırlayan ekip Erdemli Alata Bahçe Kültürleri Araştırma Enstitüsü’de deneme çalışmaları gerçekleştirdi. Yapılan deneme çalışmalarında farklı yabancı otların tespiti sağlandı, hem de yabancı otların erken teşhis edilmesiyle yüzde 34 oranında bitkinin besin değerinin arttırabildiği tespit edildi. Büyük oranda tamamlanan projenin önümüzdeki yıl Haziran ayında üreticiler başta olmak üzere tarımla ilgili paydaşların kullanımına sunulmasının hedeflendiği bildirildi.
Projelerinin yabancı otların derin öğrenme yöntemiyle tespitine yönelik metotların geliştirilerek insansı hava aracına uyarlanması olduğunu belirten Prof.Dr. Halil Kumbur, burada insansız hava araçlarının yazılım programlarının entegrasyonun yapılıp çevredeki otların ve zararlılarla mücadeleyi içeren çalışma yapmak olduğunu söyledi.

"Bu projenin son derece yararlı olacağını düşünüyoruz"
İstenmeyen otlarla vaktin de mücadele yapılmazsa ekilen ürünlerin yabancı otlardan görünmediğine dikkat çeken Porf.Dr. Kumbur,” Biz bu sorunlara çözüm bulmak için vaktinde tespit ve mücadele ile sorunları en aza indirmeye çalışıyoruz. Bunun içinde bu projenin son derece yararlı olacağını düşünüyoruz. Hazırlamakta olduğumuz program bu bölgede bitkilere ve yabancı otlara göre entegrasyonu yapılacak yerli ve milli bir programdır. Projemizin gerekçesi, dünyada küresel savaşlar, küresel iklim krizi, kuraklık, nüfus artışı sonucunda dünyada gıda maddelerine ulaşmak oldukça zor olmakta. Aynı şekilde Türkiye’de de bu sorunlar gün geçtikçe artmakta. Bununla ilgili kısa, orta ve uzun vadeli planlar ilgili kuruluşlar tarafında yapılmaktadır. Bizde buna katkı amaçlı bu ürünlerin kaliteli, güvenli olması ve ekonomik şekilde üretilmesi için gerekli olan zirai mücadele olan bitkilere zarar verecek yabancı otların ve zararlıların bertarafı ile ilgili bir proje yapmak istedik” dedi.

"2025 yılının Haziran ayında kullanıma sunabileceğiz"
Kumbur açıklamasının devamında ise “ Ayrıca dijital tarıma geçişte veri oluşturulması ve yazılım programlarının bu sisteme entegrosyonu açısından son derece önem arz etmekte. Bunun dışında sürdürülebilir tarım için yapay zeka tarım programları son derece önemli. Bunların hepsini bir araya getirdiğimiz takdirde milli ve yerli bir yazılım programını Mersin Üniversitesi Mühendislik Fakültesi araştırma laboratuvarlarında ilgili ekibimizle şuanda yapmaktayız. 2025 yılının Haziran ayında kullanıma sunabileceğiz. Şuanda çalışmalarımız belirli bir noktaya geldi. Tarımla ilgilenen herkes bu projemizden yararlanmış olacak” İfadelerini kullandı.

"Yüzde 34 oranında bitkinin besin değerinin arttırabildiği tespit edildi"
Projelerinin hazırlanması aşamasında Türkiye için önem arz eden buğday, yulaf, arpa ve soya fasulyesi gibi bir çok ürün üzerinde durduklarını belirten Dr. Öğretim Üyesi Habibe Elif Gülşen Akbay,” Biz soya fasulyesi ile çalışmaya karar verdik saha çalışmasında. Bunun seçimini yaparken hem bölgemize hem de iklime hitap eden bir ürün olmasına özellikle dikkat ettik. Bu tür ürünlerin yetişmesi esnasında etrafında görülecek olan yabancı otların erken evrede haritalandırılması ve tespit edilmesi büyük önem arz etmekte. Çünkü bu bitkilerin alması gerekenleri bu yabancı otlar alabilmekte. Bunun önüne geçilebilmesi içinde bu yabancı otların yaşam döngüsünün erken evresinde tespit edilmesiyle bitkilerin besin değerinin artmasını sağlayabiliyoruz. Yapmış olduğumuz literatür çalışmalarında da yabancı otların erken teşhis edilmesiyle yüzde 34 oranında bitkinin besin değerinin arttırabildiği tespit edilmiştir. Bununla birlikte ekstra olarak ülkemizde yabancı otlara dair bir envanter oluşturulmasının önünün açılması planlanmaktadır” diye konuştu.

"Yerli ve milli şekilde bir sınıflandırma tabanlı yazılım oluşturuyoruz"
Projelerinde yapay zeka temelli derin öğrenme ağlarını kullanarak insansız hava aracından aldıkları görüntüler üzerinden yabancı otlarla ile bitki ile ilgili sağlık durumuyla ilgili bir yazılım entegrasyonu yaptıklarını kaydeden Dr. Öğretim Üyesi Volkan Yamaçlı da” İnsansız hava aracı ile aldığımız görüntüler üzerinden bir envanter oluşturuyoruz. Bu envanter ile açık kaynak kodlu yazılımları yaptığımız çok bileşenli yazılım üzerinden yerli ve milli şekilde bir sınıflandırma tabanlı yazılım oluşturuyoruz. Burada özellikle erken evrede yabancı otların ve bitki hastalıklarının tespiti için tamamen aldığımız görüntüler odaklı tespitine yönelik bir çalışma planladık. Bu aşamada ciddi bir ilerleme kaydettik” diyerek bilgi verdi.