Son güncelleme tarihi Mayıs 16, 2026
Okuma Süresi
ABD’nin Teksas eyaletinde bulunan Sam Houston State University’de çalışmalarını sürdüren Türk araştırmacı Yağızhan Bilal Durak, tarım sektöründe yapay zeka kullanımına yeni bir soluk getiren uluslararası bir projenin başyazarı olarak büyük bir başarıya imza attı. Amerika Birleşik Devletleri Tarım Bakanlığı (USDA) tarafından da fonlanan bu yenilikçi araştırma, internet bağlantısının dahi olmadığı en ücra tarım alanlarında bile çiftçilere uzman desteği sunabilecek bir yapay zeka sisteminin temellerini atıyor.
Tarımın En Büyük Düşmanlarına Karşı Yapay Zeka Devrimi
İstilacı böcek türleri ve tarım zararlıları, küresel gıda güvenliğini ciddi şekilde tehdit etmekte ve tarım ekosistemlerinde (yalnızca ABD’de) yıllık yaklaşık 137 milyar dolar tutarında devasa bir ekonomik kayba yol açmaktadır. Erken teşhis ve müdahale hayati önem taşısa da, özellikle kırsal bölgelerdeki çiftçilerin uzman bilgisine zamanında ulaşamaması ve bu bölgelerdeki internet altyapısının yetersizliği büyük bir engel oluşturmaktadır.
Bu küresel soruna çözüm üretmek için yola çıkan Yağızhan Bilal Durak ve ekibi, ilk olarak tarımsal yapay zeka eğitiminde kullanılmak üzere özenle yapılandırılmış “AgriPestDatabase-v1.0” adlı veri setini geliştirdi. Dokuz farklı kritik istilacı böcek türünü kapsayan bu veri tabanı, uzmanlar tarafından doğrulanan yüksek kaliteli bilgilerden oluşuyor.
İnternet Olmadan Çalışabilen “Hafif” ve Akıllı Çiftçi Asistanı
Araştırmanın en devrimsel yönü ise, devasa sunuculara ve sürekli internet bağlantısına ihtiyaç duyan mevcut yapay zeka sistemleri yerine, doğrudan cep telefonu veya tablet gibi taşınabilir cihazlarda (edge devices) çalışabilecek “hafif” Büyük Dil Modellerinin (LLM) kullanılması oldu. Yağızhan Bilal Durak‘ın öncülüğündeki ekip, 8 milyar parametreden daha küçük olan açık kaynaklı yapay zeka modellerini tarımsal zararlılar konusunda özel olarak eğitti.
%88.9 Başarı Oranı ile Rakiplerini Geride Bıraktı
Yapılan testler, bu alana özgü eğitimden geçen yapay zeka modellerinin inanılmaz bir potansiyele sahip olduğunu gösterdi. Çalışmada kullanılan Mistral 7B modeli, tarımsal soru-cevap görevlerinde %88.9 gibi çok yüksek bir başarı oranına ulaştı ve LLaMA 3.1 8B ile Qwen 2.5 7B gibi popüler modelleri açık ara geride bıraktı. Modelin ezbere dayalı kelime eşleştirmesinden ziyade, yüksek “anlamsal kavrama ve güçlü mantık yürütme” yeteneği sayesinde çiftçilerin sorularına doğru ve bağlama uygun yanıtlar verebildiği kanıtlandı.
Türk Bilim İnsanının Küresel Etkisi
Yağızhan Bilal Durak’ın liderliğinde yürütülen ve uluslararası literatürde dikkat çeken bu çalışma, yapay zekanın laboratuvarlardan çıkıp doğrudan çiftçinin tarlasına, hem de en düşük donanım maliyetleri ve çevrimdışı (offline) erişim imkanıyla inebileceğini kanıtlıyor. Türk araştırmacının tarım teknolojileri (AgriTech) alanındaki bu yenilikçi adımı, sürdürülebilir tarım ve gıda güvenliği alanında dünya çapında yankı uyandıracak nitelikte. Yağızhan Bilal Durak ve ekibinin şimdiki hedefi ise bu sistemi görsel tanımlama özellikleriyle de zenginleştirerek çiftçilerin sahada böcek tespiti yapmasını daha da kolaylaştırmak.
