Bingöl Üniversitesi'nden Tarıma Yapay Zekâ Desteği: Zararlı Çekirge Tespiti İçin Mobil Sistem Geliştiriliyor

Projenin yürütücülüğünü Dr. Öğr. Üyesi Mustafa İlçin üstlenirken, Doç. Dr. Nuh Alpaslan ve Nurullah Şahin ise araştırmacı ve danışman olarak görev alıyor. Çalışma kapsamında, Doğu ve Güneydoğu Anadolu bölgelerinde yaygın olarak görülen 11 farklı bitki zararlısı çekirge türüne ait görüntülerden oluşan özgün bir veri seti oluşturuldu.

Proje ekibi, görüntü sınıflandırmada yaygın olarak kullanılan VGG16, VGG19, ResNet, DenseNet ve InceptionNet gibi derin öğrenme ağlarının bu veri seti üzerindeki performansını değerlendirdi. Ön çalışmalarda Keras kütüphanesiyle yapılan sınıflandırma denemelerinde, sınıf sayısı arttıkça doğruluk oranlarının düştüğü belirlendi. Bu durum, daha geniş bir veri setine ve gelişmiş derin öğrenme yaklaşımlarına ihtiyaç olduğunu ortaya koydu.

Bu ihtiyaçlar doğrultusunda saha çalışmalarına ağırlık verilirken, projenin temelini oluşturan masaüstü bir uygulama geliştirildi. Ancak sistemin daha geniş kullanıcı kitlesine ulaşabilmesi amacıyla web ve Android tabanlı sürümlerinin de geliştirilmesi planlanıyor.

Cep telefonlarının yaygın kullanımı göz önüne alınarak, Android destekli sistemle zararlı çekirgelerin tespit sürecinin hızlandırılması ve geliştirilecek yeni ağ modelleriyle sınıflandırma doğruluğunun artırılması hedefleniyor.

Proje, tarımda dijital dönüşüm adına önemli bir adım olarak görülüyor.

Bingölün Sesi