Sebzelerde yapay zeka ile olgunluk ve optimum hasat zamanı tesbiti

Yapay zekâ (AI) ve uygulamaları günlük hayatta giderek artarken, askeri, lojistik, biyolojik uygulamalar olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Yapay zekânın alt kümeleri olan makine öğrenmesi, derin öğrenme ve derin öğrenme alt algoritmalarından olan evrişimsel sinir ağlarının karar destek sistemlerinde kullanılması ve özellikle tarım uygulamalarında sisteme dahil edilmesi, hassas ve veriye dayalı kararlar almayı mümkün kılmıştır. Böylelikle, ürün yönetiminde veri bazlı karar destek mekanizmaları kullanılması yenilikçi yönü ile ürün hasadı sırasında yüksek verimi mümkün kılabilir, insan hatasını azaltırken, besin kalitesini ve ürün rekoltesini artırabilir. Akıllı algoritmaların ayırt edici özelliklerinden biri veriyi yüksek doğrulukla işlemesi, ve bu yolla sebze üretiminde fayda sağlamasıdır. Evrişimsel sinir ağlarının sebzelerdeki olgunluk seviyelerini tesbit etmek için kullanılması, insan hatasını minimuma indirebilmekte, insan gözlem yeteneklerindeki olumsuzlukları ortadan kaldırabilmektedir. Sıralanan tüm bu nedenler ile, zamanında ve doğru olgunluk tesbiti, sebzelerin besin değerlerini ve ürün kalitesini artırdığından, hasat zamanı doğru belirlemek içinde gereklidir. Bununla birlikte, ürünlerin hem pazar değeri hem de tüketici açısından besin değeri en üst seviyeye çıkmakta, olgunlaşma süresinin doğru tesbit edilememesinden veya hasat zamanın yanlış belirlenmesinden dolayı oluşabilecek besin ve maddi kayıpların en aza inmesini mümkün kılmaktadır. Akıllı algoritma destekli sistemler, akıllı algılayıcılar ve görüntü analizi kullanılarak ürünün gelişimi takip edilebilir, olgunluk ve hasat zamanı tesbiti doğru yapılabilir, hastalıklar zamanında ve erken dönemde tesbit edilerek kayıplar en aza indirgenerek de kullanılan kaynak yönetimini de optimize edilmesinde faydalı bir rol oynar. Üreticilerin hasat zamanını doğru belirlemesi lojistik zincirindeki verimliliği artıracağından, hızlıca artan nüfus için gıda üretimini artırmayı ve sürdürülebilir hale getirmeyi mümkün kılacaktır. İşte bu nedenle, bu tez çalışmasında sebzelerde olgunluk ve optimum hasat zamanının tesbiti için evrişimsel sinir ağlarından yararlanılmıştır. Yöntem kısmında derin öğrenme ve karar destek mekanizmalarında kullanılan akıllı algoritmalar incelendikten sonra, bulgular kısmında evrişimsel ve geleneksel sinir ağları benzetim çalışması bazında domates meyvesi için karşılaştırılacak, tartışma kısmında ise son yıllardaki yapılan çalışmalar ile kıyaslanacaktır.