Araştırmacılar, Zeytin Çiftçilerinin Hasat Zamanlamasını Tahmin Etmesine Yardımcı Olacak Yapay Zeka Aracını Tanıttı

ÖZET

Predic 1 Operasyonel Grubu, veri madenciliği metodolojileri ve makine öğrenme algoritmaları kullanarak zeytin hasadını tüm sezon öncesinden %90'a varan doğrulukla tahmin etmek için bir platform geliştirmeyi başardı. Avrupa tarım fonları tarafından finanse edilen proje, zeytin sektöründe çiftlik yönetimi ve kaynak optimizasyonunu iyileştirmek için ücretsiz olarak erişilebilen web tabanlı bir uygulama sağlamayı ve sektörde karar alma ve sürdürülebilirliği geliştirme potansiyeline sahip olmayı amaçlıyor.

Üç yıldan fazla süren geliştirme sürecinin ardından Predic 1 Operasyonel Grubunun çalışmalarının sonuçları geçen ay Mengíbar, Jaén'de düzenlenen bir konferansta sunuldu.

Grubun görevi şunları yapabilecek bir platform sunmaktı: zeytin hasadını tahmin etmek Bütün bir sezon öncesinden bu hedefe yüzde 90'a varan bir doğrulukla ulaştıklarını söylediler.

Çalışma, Jaén Üniversitesi, Cetemet, Citoliva, bir çiftçi birliği olan Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía ve Jaén, Córdoba ve Granada'daki geleneksel Picual zeytinliklerini test örnekleri olarak kullanan Nutesca'dan oluşan bir konsorsiyum tarafından gerçekleştirildi.

Jaén Üniversitesi Kartografik, Jeodezik ve Fotogrametrik Mühendislik Bölümünde profesör ve 2022 raporunun ilgili yazarı María Isabel Ramos'a göre ders çalışma Teknolojiyle ilgili öngörü sistemleri zeytin sektörünün geleceği açısından hayati önem taşıyor.

"Bilimsel düzeyde mahsul hasadı tahmini, hassas tarımdaki en karmaşık sorunlardan biridir” dedi. ​"Bu tahminleri polen emisyonu ile meyve üretimi arasındaki yakın ilişkiye, diğerleri ise aerobiyolojik, fenolojik ve meteorolojik değişkenlere dayanarak yapan ve Temmuz ayından itibaren hepsi verimli ve kabul edilebilir doğruluklara sahip çeşitli çalışmalar var."

"Bu öngörüyü ilerletmeyi ve çiçeklenme öncesi dönemde en uygun tahminleri yapabilmeyi amaçlıyoruz... çiftçinin stratejik planlamasını ve çiftlikteki ekonomik yatırımını gerçekleştirmesinden çok önce." diye ekledi Ramos.

Grup, ilk hedef alan boyunca meteorolojik verilerden ve geçmiş hasat verilerinden regresyon modelleri oluşturmak için daha önce tahmine dayalı sağlık projelerinde kullanılan veri madenciliği metodolojilerini kullandı.

Bu, termografik sensörler ve multispektral kameralarla donatılmış dronlardan elde edilen güncel veriler, uydu görüntüleri, fenolojik değerlendirmeler, yaprak ve toprak analizleri ve model çiftliklerden toplanan verilerle birleştirildi.

Model, mahsul verimini mümkün olduğunca doğru tahmin etmek için yapay zekanın en köklü alanı olan ve tarımda kanıtlanmış bir geçmişi olan makine öğrenimini kullanıyor.

Bir destek vektör makinesi algoritmasının kullanılması, birden fazla çekirdeğin, yani doğrusal ve Gauss çekirdeklerinin kullanılmasını mümkün kıldı. Bu, algoritmanın verinin doğasına uyum sağlamasını kolaylaştırarak sonsuz dönüşümlerin gerçekleştirilmesine olanak tanır.

Platform, aşağıdakine benzer web tabanlı bir uygulama olarak ücretsiz olarak kullanıma sunulacaktır: SIGPACİspanyol hükümetinin tarım parselleri için coğrafi bilgi sistemi.

Kullanıcılar istenen bilgilerin etkileşimli grafiksel sunumunu görüntüleyebilir ve verileri dışa aktarabilir.

Jaén Üniversitesi bilgisayar grafikleri ve geomatik bölümü başkanı ve projenin teknik koordinatörü Francisco Ramón Feito Higueruela, kullanıcı sayısı arttıkça ve gelecekteki hasatların sonuçları sisteme geri beslendikçe tahminlerin doğruluğunun artacağını açıkladı. . Her alana özel daha verimli modeller mümkün olacak.

Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía'dan José Menar Pacheco, kuruluşunun proje sonuçlarını ve bilgiyi paydaşlara yaymadaki rolünün önemini vurguladı.

Üyelerinin çiftlik yönetimini ve kaynak optimizasyonunu iyileştirmek için proje bulgularının geniş çapta farkındalığını ve benimsenmesini sağlamayı umuyor. Bu üyeler yıllık 11 milyon Euro'dan fazla ciroya ve Endülüs'ün toplam zeytinyağı üretiminin yüzde 70'inden fazlasına karşılık geliyor.

Proje, zeytin sektöründe tarımsal üretkenlik ve sürdürülebilirlik konusunda Avrupa Yenilik Ortaklığı'nın bölgesel operasyonel gruplarına yönelik çağrının bir parçası olarak Avrupa kırsal kalkınma tarım fonları ve Endülüs bölgesel hükümeti aracılığıyla finanse edilmektedir.

"İçinde Ortak Tarım Politikasıile mücadele de dahil olmak üzere bir dizi yeni reform hayata geçiriliyor. iklim değişikliği Ramos, bu çevresel hedeflerin yanı sıra çiftçileri destekleyerek sürdürülebilir ve rekabetçi bir tarım sektörünün başarılması ve tüm bunların, bu hedeflere ulaşmak için zeytin sektörünün dijitalleştirilmesine yönelik güçlü bir taahhütle gerçekleştirildiğini söyledi.

O ekledi, ​"Bu hedeflerin gerçekleşmesi sektörde yer alan aktörlerin her birinin uygun karar almasına bağlıdır. Bu nedenle tahmine dayalı sistemler yönetim ve karar vermede çok önemli bir araçtır.”

• Jaén Üniversitesi