Tarımda FeYZ-Fenotipleme ve Yapay Zeka: Ahmet Bağbars ile Söyleşi
Yetenekli bilgisayar teknolojileri ve yapay zekalı robotlar sektörde giderek daha fazla yer alıyor. Yapay zekanın, geleneksel yöntemlerin ötesinde avantajlar ve kolaylıklarla, tarım alanında giderek güçleneceğini öngörebiliyoruz.
Tarımsal üretimde; toprağı işleyen, hasat yapabilen, bitki durumunu analiz eden yapay zekanın öneminin arttığı dönemde Bingöl İl Milli Eğitim Müdürlüğü STEM ve Bilim Merkezi’nde “Tarımda FeYZ-Fenotipleme ve Yapay Zeka” projesi ön plana çıkıyor.
Ahmet Bağbars öğretmenimizin liderliğindeki projeyi, öğrencileri Berat Koç ve Doğan Çağatay yürütüyor. Gelin hep birlikte bu projenin detaylarını öğrenelim.
VG: Öncelikle kendinizden bahsedebilir misiniz?
AB: Ahmet BAĞBARS, 1981 Bingöl/Merkez doğumluyum, 2006 yılında Fırat Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi/Bilişim Teknolojileri Öğretmenliği Bölümünden mezun oldum. 2007 Yılında Bingöl Solhan İlçesi Öğretmen Hüseyin ARTUNÇ Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi’nde öğretmenlik hayatıma başladım. 2010 yılında lise öğrenimimi yapmış olduğum Bingöl Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesine yıllar sonra öğretmen olarak tayin oldum. 2019 Yılında daha önce Bingöl İl Milli Eğitim Müdürlüğü Ar-Ge Birimi ile beraber kurduğumuz ve Fırat Kalkınma Ajansı tarafından desteklenen Bingöl STEM ve Bilim Merkezi Koordinatörlüğü görevini iki öğretmen olarak sürdürmekteyiz.
VG: Berat Koç ve Doğan Çağatay projeye nasıl dahil oldu?
AB: 2018 yılında öğrencilerimle beraber ilk kez katıldığımız Tübitak 2204 Lise Öğrencileri Araştırma Projeleri Yarışması’nda Bölge Birinciliği aldıktan sonra Tübitak Projelerine yoğunlaştım. 2019 yılında ise “Tarımda FeYZ- Fenotipleme ve Yapay Zeka” adlı projeye Bilişim Teknolojileri Alanı öğrencilerimden Berat KOÇ ve Doğan ÇAĞATAY ile başladık. Berat KOÇ ve Doğan ÇAĞATAY oldukça çalışkan öğrencilerdir. Bu öğrencilerle mesai ve zaman kavramını bir kenara bırakarak oldukça verimli çalışmalar yapabildik. Bir öğretmen olarak böyle öğrenciler ile çalışmak çok motive edici bir unsurdur. Daha önce hiç bilmediğimiz Yapay Zekâ alanında iyi bir ekip uyumu ile kısa zamanda önemli mesafeler kat ettik. Problemleri hedef olarak görüp birer birer çözmeye çalışarak azimle ilerledik.
VG: Projenizin amacı nedir?
AB: BM Gıda ve Tarım Örgütü’ne göre nüfus 2050 yılına kadar 2 milyar artacaktır. Ancak, yalnızca O zamana kadar % 4 ek arazi ekime girecek. Bu problemi temel alırsak tarım alanında Dünya’nın ilk 10 ekonomisi içinde yer alan Ülkemize Bilişim Teknolojileri önemli çözüm imkânları sunmaktadır.
Projemizdeki amacımız ülkemiz ekonomisinin önemli girdilerinden biri olan tarımsal üretimde verimi arttıracak ve çiftçilerimize yardımcı olacak yapay zekâ uygulaması geliştirerek katkı sunmak ve genel anlamda ülkemizin gelecek vizyonuna uygun olarak yapay zekâ uygulamalarıyla destek olmaktır. Aynı zamanda kentsel yaşamda topraktan uzaklaşan gençlerimize, tarımı sevdirerek teşvik etmeyi sağlamak gibi sonuçları olabileceğini öngörüyoruz.
VG: Bu proje de sizi motive eden ana etken nedir?
AB: Aslında tarım çalışılması oldukça zevkli bir alandır. Hepimizin bir tarafı toprağa dayanmaktadır. Meselâ Rahmetli babacığım mahallede boş gördüğü her yere ağaç eker, tüm boş zamanını Bingöl Çapakçur Vadisindeki küçük bahçesinde sebze ve meyve ağaçlarıyla doldurduğu bahçe tarımı ile geçirirdi. Öğrencilerimizin çoğu teşvik edildiği takdirde tarım alanına hevesli olduklarını bazı uygulamalarda gözlemliyorum.
Tarım konusunun Ülkemiz açısından stratejik bir yeri olduğuna inanıyoruz. Yapay Zekâ da aynı oranda önemli bir unsur haline gelmiştir. Bilişim Teknolojileri donanımlarının gelişim hızına bakacak olursak çok yakın gelecekte Yazılım alanının ne denli kritik bir alan olacağını kestirebiliriz. Tarım alanı her ne kadar Bilişim Teknolojileri ’ne uzak gibi görünse de ironik bir şekilde aslında çalışılmaya en müsait alanlardan olduğunu projemize başladığımızda gördük. Tam da projemize başladığımız zamanlarda yani 2018 sonbaharı Cumhurbaşkanı’mız Sayın Recep Tayyip ERDOĞAN ve Milli Eğitim Bakanımız Sayın Ziya SELÇUK tarafından Yapay Zekâ ile ilgili teşvik edici açıklamaları görünce motivasyonumuz kat be kat arttı çünkü iyi bir olayın içinde yer aldığımızı anladık.
VG: Proje’nin geleceği hakkında bilgi verebilir misiniz, projeyi gelecekte nerede görüyorsunuz?
AB: Projemiz şu anda 5 ana modülden oluşmaktadır. Her birinin zaman geçtikçe kullanım alanının önünün açılacağına ve yakın bir gelecekte yaygın olarak kullanılacağına inanıyoruz. El değmeden görüntü işlemeyle fide yetiştiriciliği, ilaçlama ve gübreleme yapan otonom robotlar, dronelar, çiftçiyi yönlendiren uzman veri setleri ile desteklenmiş Yapay Zekâ Ziraat Mühendisliği uygulamaları, toprağın nemi, pH değeri, hava sıcaklığı gibi birçok verileri IoT (Nesnelerin İnterneti) ortamında havuzlayan gerek Çiftçiye gerek Devletimizin kurumlarına aktaran TAGEM uygulamalarına sunacağı katkıları görmekteyiz. Ayrıca hasat öncesi rekolte sayımı/kestirimi (ürüne göre) ve hasat sonrası el değmeden otonom ürün ayırma ve paketleme gibi modüllerimizin kısa zamanda kullanılmaya başlanacağını öngörüyoruz.
VG: Hangi programlama dillerini kullanıyorsunuz?
AB: Genel olarak C++, C#, Php, Java, HTML, SQL gibi programlama dillerine aşinayız. Proje Tabanlı Öğrenme ve STEM yaklaşımını kullandığımız için projeye göre en uygun yazılım geliştirme ortamı hangisi ise onu tercih ediyoruz. Ben Meslek Lisesi mezunuyum ilk bilgisayar bölümü öğrencilerindenim. 1995 yılında lise yıllarında bilgisayar ve programlamaya başlamış biri olarak benim jenerasyonum Bilişim Teknolojiler Öğretmenlerinin oldukça sağlam arka plana sahip olduklarını düşünüyorum. O zamanlar C++, Turbo Pascal, BASIC ve dBASE ile başlamıştık.
Bu projemizde Python kullandık çünkü günümüzde Yapay Zekâ konusunda en kullanışlı dildir. Açık kaynak kodlu kütüphaneler ve yaygın topluluk desteği vardır. Bazen hibrit olarak birçok programlama dilini beraber kullanıyoruz. Mesela bu projemizde Python yanında Android Studio, HTML, Arduino IDE kullandık. Programlama dillerinin temelde mantığı algoritmaya dayanır. Programlama dilleri arasındaki farklılık, konuşma dillerindeki farklılıklardan daha azdır diyebiliriz. Programlamaya sağlam bir temelden başlanılırsa bu eğitimin transferi oldukça kolay olmaktadır.
VG: Böyle bir projeyi tamamlamak ne kadar zamanınızı aldı?
AB: Projeye karar verdiğimizde bizim için tarım robotumuz uzak bir hedefti en başta görüntü işlemeyle Bitki (fide) Fenotipleme ile başladık. Daha önce görüntü işleme tecrübemiz olmadığı için önümüzü göremiyorduk fakat bunu başarınca tarım robotumuza başlamayı hedeflemiştik. Bir hedefi başarınca önümüze yeni hedefler koyarak ilerledik. Tübitak yarışmasının takvimine uygun olarak Modüllerimize hep yenisini ekleyerek ilerledik. Ekim ayında kolları sıvamıştık Mayıs ayı Türkiye Finallerine kadar sürekli geliştirdik. Bu takvimi baz alırsak 8 ay sürdüğünü söyleyebilirim. STEM Mühendislik Tasarım Süreci yaklaşımına göre bir proje asla bitmez sürekli geliştirilir. Bu açıdan baktığımızda projemizin bitmediğini ve sürekli gelişim aşamasında olduğunu söyleyebilirim. Değerli öğrencilerimin önünde uzun bir hayat var üniversite yıllarında ve sonrasında da onlarla beraber elimizden geldiğince projemizi sürdürmeyi düşünüyoruz.
VG: Projenizde kullandığınız yöntemleri açıklar mısınız?
AB: Projemiz 5 ayrı modülden oluşmaktadır. Bu modüller fideden paketlemeye kadar aşamaları içermektedir. Modüler bir yapı kullanmamızın sebebi her modülün hem ayrı ayrı hem de bütünleşik kullanım alanı olmasının avantajlı olduğudur. Malumunuz tarım alanı çoklu disiplinleri bünyesinde barındıran bir alandır. Projemize her probleme göre ayrıca modüller eklenebilir. Bu 5 modülde de ayrı yöntemler kullandık. Kısaca değinecek olursak;
Bitki Fenotipleme Modülünde; görüntü işleme tekniği kullanarak bitkinin renk frekansına göre el değmeden sağlığı izlenebilir, boyutlarını elde edip büyüme oranı elde edilebilir. Bunun faydası; çeşitli gübre ve/veya ortam koşullarında en iyi fideyi bulmak amaçlı deneylere katkı sağlamak diyebiliriz. Raylı bir sistemde uygun saksılara konmuş fideler periyodik olarak fotoğraflanarak karşılaştırmalı ölçümler yapılabilir.
Bitki Ortam Verileri Modülünde; Bitkinin bulunduğu ortamda ışık, CO2, toprak nemi, yağmur durumu, sıcaklık gibi verileri sensörler aracılığıyla elde edip IoT (Nesnelerin İnterneti) yöntemiyle çiftçiye veya kurumlara ileten bir yöntem belirledik. Hali hazırda Hassas Tarım yaklaşımıyla Tarım ve Orman Bakanlığı TAGEM projesiyle hassas tarım yaklaşımında bu yönde uygulamaları desteklemektedir.
Tarım Robotu Modülünde; Erken ekin döneminde yabani otları tespit edip Herbisit adı verilen (doğal ilaçlama) ilaç püskürten yarı otonom robot yaptık. Burada TensorFlow Derin Öğrenme Nesne Tespit API’si kullandık. İstenen (mesela domates, biber fidesi) ve istenmeyen bitkilerin (istilacı yabani otlar) fotoğraflarını gerek kendimiz çekip gerek internet ortamından elde edip bir robot veri seti oluşturduk. Bu veri setini Pascal VOC formatında etiketleyip ön eğitimli sinir ağına verip sinir ağımızı eğittik. Bu eğitim (Train) aşamasında değerlendirme metrikleri istenen seviyeye gelmesi biraz zaman alıyor. Daha az zaman alması için eğitim (Train) işlemini daha hızlı olduğu için GPU (Ekran Kartı: NVIDIA 950M, 4GB) ile gerçekleştirdik.
Robot ilerledikçe istenmeyen bitkileri gerçek zamanlı algılayıp herbisit püskürterek gereksiz ilaç kullanımı ve istenen bitkilerin olumsuz etkilenmesini önleme açısından önemlidir. Bunların yanında ışıklandırma ile gece de çalıştığını deneyimledik. Bu modülümüz gübreleme, sulama şeklinde geliştirilebilir.
Ürün Sayma Modülünde; Ekinin ileri aşamalarında artık ürünler çıkmaya başladığında yine TensorFlow Derin Öğrenme Nesne Tespit API’si kullanarak erişkin ve erişkin olmayan meyveleri tespit edip bunların oranını grafikle çizip veri tabanına kaydeden ve görüntüleyen bir betik hazırladık. Bu sefer olgun ve olmamış meyvelerin fotoğraflarını etiketleyerek başka bir veri seti oluşturduk. Bu modülde fotoğrafları çekme yöntemine göre oldukça sağlıklı bir sonuç elde edileceğini saptadık. Amacımız çiftçilerin siparişlerini hazırlarken hızlı bir rekolte sayımı elde etmeleriydi. Bitki bu dallarının sisteme uygun şekilde büyüme yönlendirmesi yapıldığında çok verimli sonuç alınabilir. Hareketli bir mekanizma ya da bir cep telefonu ile ağaç ağaç fotoğraflandığı takdirde çok kısa bir sürede ürün sayımı yapılabilir ve hasat için planlama yapılabilir.
Ürün Ayırma ve Paketleme Modülünde; Ekin sürecini son halkasında hasattan gelen ürünleri bir bant sistemi üzerinde otomatik olarak türüne göre el değmeden paketlere aktaran bir sistem geliştirdik. Burada tanıma işlemini yine Yapay Zekâ görüntü sınıflandırma algoritmasını kullandık. Ürünlere göre veri seti oluşturduk. Fotoğrafı çekilen meyveyi (ürün) anlık olarak tanıyan ve o ürüne ait pakete doğru yönlendirip dolduran atıl bir fotokopi makinasından dönüştürdüğümüz bir mekanik sistem geliştirdik. Bu modülün geliştirilme imkanı var mesela boyutuna göre türüne göre aynı sınıf ürünü bile ayırabiliyor. Örneğin; biz bunu göstermek amaçlı yerli domates, çeri domates ve normal domatesi ayırmayı ekledik. Görüntü sınıflandırma deneylerimizde gördüğümüz kadarıyla %99.8 oranında doğrulukla çalışıyor.
VG: Ne tür zorluklarla karşılaştınız?
AB: Bu soruya üç kısımda cevap vermek gerekirse ilk önce yazılımsal zorluklardan bahsetmek isterim. Projemize başladığımızda yapay zekâ ve görüntü işleme hakkında pek bir bilgimiz yoktu. Problemlerimizi belirledikten sonra araştırma safhasında modüller için yoğun bir araştırma yaptık. Açıkçası bu konuda olmasa da proje tabanlı öğrenme konusunda araştırma aşamasının önemini bildiğim için öğrencilerime her zaman destek olduğumu söyleyebilirim. Onların bana olan güvenleri benimse onların azmine olan inancımla emin adımlarla aşama aşama problemleri çözdük. Tıkandığımız her aşamada bir önceki aşamadan aldığımız özgüvenle vazgeçmek yerine daha çok üstüne gittik bence iyi bir ekip olmamız bunları sağladı. Düşünün hiç yapay zekâ ve görüntü işleme bilmiyorduk ve bunlar gerçekten kolay olaylar değildi. Bu da hep bahsettiğim Mühendislik Tasarım Süreci’nin doğru uygulanmasının ve azmin önemini gösteriyor.
Bölge birinciliği derecesinden sonra projemizi fark eden Bingöl Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Öğretim Üyesi Sayın Nuh ALPARSLAN hocamızın ilgi ve desteğini gördük buradan kendisine teşekkürlerimizi borç bilirim.
Devamında donanımsal sorunlarımız oldu mesela kameramız yoktu fenotipleme ve robot için kameraya ihtiyacımız vardı. Bu sorunu çözmek için cep telefonlarımızı IpCam olarak kullandık zaten sistemimiz internet altyapısını kullanıyor ve tüm modüller kablosuz olarak TCP/IP protokülünü kullanıyordu. Ürün ayırma ve paketleme sitemimiz için imkansızlık içindeyken bozuk bir fotokopi makinesinin mekanizmasını kullandık. Kanımca böyle imkânsızlıklar yaratıcı çözümlere neden oluyor. Robotumuz, Fenotipleme standımız, ayırma makinemiz için metal yapı kullanma imkânımız yoktu biz de bu aşamada okulumuz Mobilya ve İç Mekân Tasarımı Alanı öğretmenlerimiz yardımımıza koştular. Buradan ayrıca Alan şefimiz Sayın Talip GÜL, alan öğretmenlerimiz Bedri ÜÇGÜL ve Ziya İKİZ hocalarımıza çok çok teşekkür ederim. Hocalarımızın sayesinde ahşap yapı kullanarak tüm prototiplerimizi gerçekleştirdik. Elektronik malzeme eksiklerimizi ve ulaşım imkânlarımızı İl Milli Eğitim Müdürlüğü karşılamıştır. Sayın Müdürümüze ve Şube Müdürlerimize desteklerinden dolayı ne kadar teşekkür etsek azdır.
En son karşılaştığımız zorluk biraz ironik olacak ama projemiz çok modüllü ve çok detaylı olduğu için öğrencilerimiz jüri üyelerine anlatırken biraz zorlanıyordu. O konuda elimizden geldiğince anlatmaya çalışıyorduk bazen yeterli verimi almadığımız söylenebilir.
VG: Projenizi nasıl finanse ediyorsunuz? Sponsorunuz var mı?
AB: Genel olarak okulumuzun imkânları, kendi imkânlarımız ve İl Milli Eğitim Müdürlüğü’müzün yardımları söz konusu oldu. Tabi ki projemiz gelişmiş imkânlara sahip olsak daha profesyonel ürünler geliştirebiliriz. Örneğin ahşaptan yapılma bir robotun yazılımla nasıl etkin olabileceğini deneyimledikten sonra gelişmiş ekipmanlar ile hayallerimize ulaşmanın çok uzağında olmadığımızı görmüş olduk. Bir açıdan bakacak olursak bir eğitimci olarak yine altını çizmekte yarar görüyorum; imkânsızlıklar yaratıcı problem çözme becerilerini geliştiriyor ki, bu da pedagojik açıdan önemli bir gelişmedir.
VG: Projenizle katıldığınız yarışmalar var mı?
AB: Etik kurallar gereği bir yarışmada dereceye giren bir proje ile ülkemiz içerisinde başka bir yarışmaya katılmak istenmeyen bir durumdur. Uluslararası alanda bu alandaki yarışmalara başvurup ülkemizi temsil etmek en büyük hayalimizdir. Bu konuda destek ve yönlendirmeler olursa sizin bize sağladığınız bu imkândan yararlanarak hazır olduğumuzu belirtmek istiyorum.
VG: Başka projeleriniz var mı?
AB: STEM Merkezi’nce kurduğumuz Robotik Kulübümüzdeki öğrenci kardeşlerimiz ile sürekli projeler üzerinde çalışmaktayız. Bu yıl yine Tübitak 2204 Lise Öğrencileri Araştırma Projeleri Yarışması’nda Yazılım alanında bölge birinciliği elde ettik. Projeden kısaca bahsedecek olursam; Doğal afet sonrası uydu ve IHA görüntüleri ile hasar tespiti projesi geliştirdik. Projemiz alçak irtifa ve yüksek irtifa olarak iki kısıma ayrılıyor. Alçak irtifa hızlı yanıt üreten drone ve model uçakları kullanırken yüksek irtifa ’da uzaktan algılama (Remote Sensing) yaklaşımını benimsedik.
Üzülerek söylüyorum küresel çapta pandemiye neden olan COVID 19 hastalığı nedeniyle MEB Robot yarışmasına hazırlığımız aksamış durumdadır. Teknofest’e yine Tarımda Drone Teknolojileri alanından başvuru yaptık salgın konusunda olumlu gelişmeler oldukça sahada çalışmalarımız başlayacaktır. Şu an öğrencilerimiz ile uzaktan eğitim uygulamaları ile sürekli iletişim halinde çalışmalarımıza devam edip Yapay Zekâ konusunda da araştırmalarımızı derinleştirmeye çalışmaktayız.
VG: Son olarak vizyonergenc.com takipçilerimize ve tüm üyelerimize ne tür tavsiyelerde bulunabilirsiniz?
AB: Sayın vizyonergenc.com üyelerine ve takipçilerine naçizane tavsiyelerim şunlar olabilir: Özellikle genç arkadaşlarımız, gerek lise gerek üniversite öğrencilerimiz için en önemli tavsiyem; zaman çok hızlı akıyor bu alanda ne kadar erken başlanırsa o kadar çok yol alınır. Şu an imkânlarımız ve bilgiye olan erişimimiz eskiye kıyasla oldukça gelişmiştir. Hayallerimizin ve hedeflerimizin önünde hiçbir engel yoktur. Burada doğru yöntem ve azim anahtar kelimedir. Projelerimizde Gerçek Yaşam Problemlerine odaklanmamız oldukça önemlidir. Çağımız Çoklu Disiplin çalışmalarının oldukça önemli olduğu bir çağdır. Temel branşımızın yanında projemiz için gerekli olan diğer disiplinleri de araştırmak bakış açımızı oldukça geliştirecektir. Projelerimizi gerçekleştirirken Mühendislik Tasarım Süreci adımları iyi bir kılavuz olabilir. Özellikle projemizin belkemiği, problem hakkında yeterli araştırma yapmaktır. Hata yapmaktan korkmayalım çünkü öğrenme süreci aslında tecrübedir ve tecrübeye hatalarımızın katkısı yadsınamaz.
Son olarak vizyonergenc.com ekibinin Türkiye’mizin her ilini karış karış dolaşıp Anadolu’nun küçük bir ili olan Bingöl’de bizlere ulaşmaları, kendimizi ifade etme ve çalışmalarımızın sizlere ulaşması konusunda bize verdiği onur ve motivasyon kelimelerle ifade edilemez. Kendilerinde gördüğümüz sahiplenme, dayanışma birlik ve beraberlik duygusunu içtenlikle hissetmiş bulunmaktayız. Cennet ülkemizin güzel yürekli insanları sizler saygı ve en içten duygularımızla selamlıyoruz. Sağlık ve esenlikle kalınız.
T.C. Cumhurbaşkanlığı - Savunma Sanayii Başkanlığı himayesinde yürütülmektedir.
