Yapay Zeka Algoritmaları Dünya Çapında Ağaç Yetiştirme, Dikme ve Haritalama İşlemlerini Desteklemeye Yardımcı Olur

Bir tarım teknolojisi girişimi SeeTree vardır yakın zamanda Orbia Ventures'tan 3 milyon dolarlık fon aldı, girişimin çiftlik ağaçlarını dijitalleştirme misyonunu gerçekleştirmesine yardımcı oluyor. Şirket, dünya çapında ağaçların büyümesini desteklemek için yapay zeka algoritmalarını kullanma konusunda büyüyen bir trendi temsil ediyor.

Çok yıllık tarımın en büyük ve en başarılı bölümlerinden bazıları ağaç ürünleridir. Örneğin ceviz ağaçları yaklaşık 150 yıl ürün verirken, bir elma bahçesi yaklaşık 50 yıl ürün verebilir. Bununla birlikte, bu verimler yağış, toprak erozyonu, sıcaklık ve genel çevredeki dalgalanmalardan etkilenir. Ağaçlar önemli miktarda strese maruz kaldıklarında ölürler.

Ağaç mahsullerinin sağlığını güvence altına almak için, ağaç çiftçilerinin ağaçların sağlığını izlemesi ve çevredeki değişikliklere nasıl tepki verebileceklerini tahmin etmesi gerekir. Çiftçiler, etkileri genellikle uzayabilen ve miktarını belirlemesi zor olan hastalık ve iklim değişikliği gibi birçok değişkeni hesaba katmak zorunda olduğundan, basit bir araştırma yoluyla ağaç sağlığını izlemek inanılmaz derecede zor olabilir. Bu zorluklara cevap verebilmek için ağaç çiftçileri, ağaç mahsullerinin sağlığını analiz etmelerine ve üretimi optimize etmelerine olanak tanıyan, daha az emek yoğun ve daha uygun maliyetli çözümler sağlayan teknolojik çözümlere yöneliyor.

Forbes tarafından bildirildiği gibi, SeeTree, bir ağacın sağlığının daha eksiksiz bir profilini oluşturmak için dronlar, yer sensörleri, veri bilimcileri ve agronomistler tarafından desteklenen AI algoritmalarını kullanır. Başlangıç ​​şu anda narenciye, fındık, badem, avokado ve zeytin ağaçları çiftçilerine dijitalleştirme ve izleme hizmetleri sağlıyor. Girişim, hizmetlerini fıstık, palmiye ve okaliptüs ağaçları çiftçilerine genişletmeyi hedefliyor.

SeeTree'nin kurucu ortağı Israel Talpaz'ın açıkladığı gibi, veri bilimi araçları ve yapay zeka modelleri tarafından toplanan ve işlenen veriler, düşük performans gösteren ağaçların önemli ölçüde azalmasına neden oldu ve onları yüzde 50 ila 85 oranında azalttı. Hangi ağaçların stres altında olduğunu ve sulama gibi desteğe ihtiyaç duyduğunu belirleme yeteneği, iklim değişikliğinin etkilerinden dolayı önümüzdeki yıllarda daha önemli hale gelecektir. Talpaz'ın Forbes aracılığıyla açıkladığı gibi:

“İklim değişikliği çeşitli açılardan ağaçlara zarar veriyor; daha sıcak ve daha aşırı hava, farklı sulama protokolleri ve altyapısının yanı sıra koru ve çiftlik başına daha yüksek düzeyde uyum sağlamayı garanti eder. Ek olarak, ağaçlar belirli bir sulama yardımı olmadan baş edemediğinden, geleneksel olarak sulanmayan alanların daha yüksek stres seviyelerine maruz kaldığını görüyoruz.”

SeeTree tarafından geliştirilen yapay zeka algoritmaları, yapay zekanın dünyadaki ağaçların dikimini ve bakımını yönetmek için nasıl kullanıldığının yalnızca bir örneğidir. Hem NASA hem de Google yakın zamanda, hava görüntülerine dayalı olarak dünya genelindeki ağaç gölgelik kapsamını ölçmeyi amaçlayan yapay zeka modelleri geliştirdi.

Google, şu şekilde adlandırılan bir girişim başlattı: Ağaç Gölgelik Laboratuvarı. Platform, şehir planlamacıları tarafından kullanılmak üzere tasarlanmıştır ve bir şehrin hangi bölgelerinin daha fazla ağaç örtüsüne ihtiyaç duyduğunu belirlemelerine yardımcı olur. Çoğu şehir, ağaçların en çok nerede gerekli olduğunu doğru bir şekilde değerlendirmek için gerekli bütçeye sahip değildir, ancak Tree Canopy Lab, şehir planlamacılarının ağaçları nereye dikecekleri konusunda daha iyi kararlar vermeleri için nüfus yoğunluğu, mevcut ağaç kapsamı ve aşırı ısı hassasiyeti gibi değişkenleri kullanmalarına izin vermeyi amaçlamaktadır. .

Tree Canopy Lab, ağaç kapsamının yoğunluğunu gösteren haritalar üretmek için bilgisayarlı görme tekniklerinden ve ağaçların havadan görüntüleri üzerinde eğitilmiş yapay zeka algoritmalarından yararlanıyor. Laboratuvar, kullanıcıların çok sayıda ağacın dikilebileceği şehir bloklarını belirlemenin yanı sıra hangi kaldırımların daha az gölge nedeniyle aşırı yüksek sıcaklıklara karşı savunmasız olduğunu belirlemesine olanak tanıyor. Tree Canopy Lab şu anda Los Angeles'ta kullanıma açık ve Google'a göre araç, Los Angeles sakinlerinin yarısından fazlasının %10'dan daha az ağaç örtüsüne sahip alanlarda yaşadığını ve tüm sakinlerin yaklaşık %44'ünün bölgelerde yaşadığını tespit etti. aşırı ısı riski ile. Google, aracı gelecek yıl boyunca yüzlerce şehre daha sunmayı planlıyor.

NASA artık yüksek çözünürlüklü hava görüntülerini kullanıyor ve dünya çapındaki kurak ve yarı kurak biyomlarda önceden haritası çıkarılmamış milyonlarca ağacı başarılı bir şekilde kataloglayan yeni bir ağaç haritalama yöntemine öncülük eden yapay zeka, Dünya ağaçlarının son derece hassas haritalarını oluşturmak için.

NASA'nın Maryland'deki Goddard Uzay Uçuş Merkezi'nden araştırmacılar, bir ağacın taç çapını haritalayabilen algoritmalar oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları ve yüksek çözünürlüklü arteriyel görüntülerden yararlandı. Algoritma, 1.8 kilometrekare/1,300,000 mil kare alana yayılmış 500,000 milyardan fazla ağacın haritasını çıkarmak için kullanıldı. Araştırma ekibi tarafından kullanılan algoritmalar, ülkedeki en güçlü süper bilgisayarlardan biri olan Illinois Üniversitesi'ndeki Blue Waters üzerinde çalışan evrişimli sinir ağlarından yararlandı.

Araştırmanın baş yazarı ve Kopenhag Üniversitesi'nde yardımcı doçent olan Martin Brandt'a göre, eğitim verilerinin etiketlenmesi süreci bir yıldan fazla sürdü. Eğitim verilerini etiketlemek için harcanan çabaya rağmen, geleneksel haritalama yöntemlerini kullanmaktan çok daha hızlı bir süreçti. Veriler etiketlendikten sonra, geleneksel analitik yöntemleri kullanılarak ağaçların haritasını çıkarmak için harcanmış olabilecek yıllara kıyasla çalışmanın tamamlanması sadece birkaç hafta sürdü.

Ekolojik araştırmacılar, korumacılar ve politika yapıcılar, ilgi alanlarındaki ağaçların doğru sayımlarına sahip olmalıdır. NASA modelinin sağladığı veriler, iklim değişikliğinin ağaçları ve ağaçlık bölgeleri yıllar içinde nasıl etkilediğini belirlemede faydalı olacaktır. Ayrıca ortalama yağış miktarındaki değişimlere göre ağaçların yoğunluğunun ve boyutunun nasıl değiştiğinin belirlenmesi, önemli arazi verileri ile koruma çalışmalarına olanak sağlayacaktır.