Yapay zekâ tabanlı ilaçlama drone'u tasarımı ve uygulaması

Dünya nüfusu hızlı bir şekilde artış göstermektedir ve buna bağlı olarak gıda talebinde artış yaşanmaktadır. Bu artıştan dolayı gıda talebini karşılayabilmek için tarımsal arazilerde ürün verimliliğinin artırılması gerekmektedir. Tarımsal ürünlerin verimliliğini artırmak için bitkileri olumsuz yönde etkileyecek böcek ve haşere gibi maddelerden temizlemek gerekmektedir. Bu zararlı organizmaların temizlenmesi için kimyasal ilaçlamaya ihtiyaç duyulmaktadır. Tarımsal ürünlerde kimyasal ilaçlamanın ürün verimini %60 arttırdığı yapılan çalışmalar ile görülmektedir. İlaçlama yöntemleri elektromekanik sistemler ile, manuel püskürtme ile ve İnsansız hava araçları ile ilaçlamadır. Bu yöntemler incelendiğinde manuel püskürtmenin en büyük dezavantajı, bu gübreleri püskürten insana solunum rahatsızlıkları, kalp hastalıkları vb. sağlık sorununa neden olabilmesidir. Bu nedenle ilaçlamanın dengeli ve mümkün olduğunca insan gücü kullanılmadan gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Bu riskten kaçınmak ve pestisitleri eşit bir şekilde püskürtmek için tarımsal arazilerin ilaçlanması bir drone tarafından gerçekleştirilebilmektedir. Drone'lar manuel yöntemlere kıyasla kısa sürede verimli bir ilaçlama yapabilmektedir. Yapılan bu çalışma ile kiraz ağaçlarının yapay zekâ desteği ile otonom bir şekilde ilaçlanması bir ilaçlama drone'u tarafından gerçekleştirilmektedir. Yapay zekâ uygulamasının çalıştırılması için NVIDIA Jetson NANO geliştirme kiti kullanılmıştır. Kiraz ağaçlarının tespiti için doğruluğu yüksek olması sebebi ile YOLOv5 modeli tercih edilmiştir. Drone Hexacopter gövde yapısına sahip altı motorlu olacak şekilde SOLIDWORKS programı kullanılarak modellenmiştir ve ANSYS programı ile analizleri gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen drone sistemi 1150mm gövde uzunluğuna, 5l ilaç kapasitesine ve 12 dakika uçuş süresine sahiptir. Üretilen Hexacopter drone sayesinde tarım arazilerinin ilaçlanması otonom bir şekilde gerçekleştirilmektedir. Yüksekten uçmaları sebebi ile homojen bir ilaçlama gerçekleştirilerek ürünlerin verimi artırılmaktadır. Aynı zamanda gerekli insan gücü ve ilaçlama süresini azaltmakla kalmayarak insan sağlığını olumsuz etkileyen etkileri de azaltacaktır. Bu çalışmanın sonuçlarına göre derin öğrenme modelinin F1-skor değeri 0,980 olarak belirlenmiştir. İlaçlama yöntemi için otonom (sürekli) ilaçlama ve yapay zekâ tabanlı ilaçlama yöntemi karşılaştırıldığında yapay zekâ tabanlı ilaçlama yönteminde %53 daha az ilaç %50 daha az enerji kullanımı gerçekleşmektedir. Sunduğu avantajlar sayesinde kiraz ağaçlarının ilaçlanması için ilaçlama drone sistemlerine yapay zekâ desteği eklenebilir.