Yapay zeka sahanın hizmetinde: Brezilyalı projeye dev Nvidia'dan destek
Rio Grande do Sul'daki araştırmacıların hassas tarım için yapay zeka (YZ) modellerini kullanan yeni teknolojiler geliştirmelerine yardımcı olacak önemli bir takviye yapılacak.
2017'den beri bu alanda faaliyet gösteren Federal Pampa Üniversitesi'nden (Unipampa) bir grup, Embrapa Pecuária Sul ile ortaklaşa çalışarak artık yapay zeka bileşenlerinde dünya lideri olan, ABD merkezli çok uluslu bir şirket olan Nvidia'nın desteğini alıyor.
Akademik araştırma fonlama programına seçilen Terrapampa Akıllı Sistemler: Yapay Zeka ve Hayvancılık Arasındaki Köprü Projesi, 1,2 milyon R$ değerinde olduğu tahmin edilen son teknoloji bilgi işlem kaynaklarına erişim sağlıyor. Projeye uygulamalı bilgi işlem alanında akademisyenler, ziraat mühendisleri, veteriner hekimler, yöneticiler ve tarım teknisyenleri katılıyor.
Unipampa Uygulamalı Bilişim Yüksek Lisans Programı araştırma koordinatörü Sandro Camargo, "Bu uluslararası fon, tarım işletmelerine uygulanan yapay zeka konusunda bilginin ön saflarında olduğumuzu gösteriyor" diyor.
Yapay zeka modeli hayvanlarda anında kene sayımı yapıyorModellerden biri, hayvan bakım alanlarına yerleştirilen bir kameranın çektiği görüntüleri kullanarak sığırlardaki keneleri sayacak şekilde eğitildi.
Günümüzde bu süreç genellikle bir mülk çalışanı tarafından manuel olarak yapılıyor ve bu da zaman alıcı ve maliyetli olmasının yanı sıra insan hatasına da yol açabiliyor.
Yaklaşık altı ay süren bir yapay zeka modeli eğitiminin ardından araştırmacılar, %94'lük bir doğruluk oranına ulaştı. Camargo, "Bu, hayvanda bulunan her 100 kene için algoritmanın 94 ila 106 arasında kene tespit ettiği anlamına geliyor," diye açıklıyor.
Sistem akıllı telefonlarda zaten çalışıyor, ancak asıl amaç uygulamayı hayvanların dolaştığı alanlara yerleştirilebilecek bir cihaza aktarmak. "Üretici, uygulamayı hayvanların su içtiği iki veya üç yere dağıtabilir. Kamera, uygulamanın varlığını algılar ve anında keneleri sayar."
Hayvanın kulak küpesi kullanılarak sayılması ve tanımlanmasıyla, her bireydeki kenelerin varlığı ve miktarı hakkında bilgi veren bir bildirim tetiklenebilir. "Üretici, bildirim için minimum eşik değeri olarak, örneğin 10 kene belirleyebilir."
Öte yandan, araştırmacılar Hereford ve Braford sığırlarının genetik gelişimine yardımcı olacak modeller geliştiriyorlar. Halihazırda test edilen bir olasılık da, güneş ışığına daha az duyarlı bireylerin seçilmesi.
Aşırı güneş radyasyonu dönemleri, hayvanların beslenmeyi bırakıp gölgeli alanlara sığınmalarına neden oluyor ve bu da ağırlıklarını doğrudan etkiliyor. Camargo, "Birkaç yıldır, gözlerinin etrafında kırmızı pigmentasyon olan 'gözlük' adı verilen hayvanların çiftleştirilmesine öncelik vermek için genetik iyileştirme çalışmaları yapılıyor," diye açıklıyor.
Pigmentasyon miktarı, skuamöz hücreli karsinom ile bağlantılı olduğundan, hayvanın ultraviyole radyasyona karşı direnciyle doğrudan ilişkilidir. Daha az hassas bir hayvan, otlakta daha fazla zaman geçirir ve güneşli dönemlerde bile daha fazla kilo alır.
Günümüzde göz muayeneleri, çiftlikleri ziyaret eden ve her bireye 1 ile 5 arasında bir puan veren uzman teknisyenler tarafından gerçekleştirilmektedir. İlk puan pigmentasyonun tamamen yokluğunu, son puan ise mükemmel seviyeyi göstermektedir. 4 ve 5 puan alan hayvanlar, daha adapte olmuş buzağılar ürettikleri için üremeye en uygun olanlardır.
Araştırma grubu koordinatörü, "En büyük sorun, uzmanların genellikle günde 500'e kadar hayvanı analiz etmek için bir çiftliği ziyaret etmesi. Uzun sürmesinin yanı sıra, bir süre sonra insan gözü yorulmaya başlıyor. Değerlendiriciler arasında önemli bir tutarsızlık sorunu var," diyor.
Android sisteme aktarılan bir model, teknisyenin veya üreticinin akıllı telefonunu kullanarak hayvanın görüntüsünü almasına ve anında göz pigmentasyon skoru hakkında değerlendirme yapmasına olanak tanıyor, böylece hata olasılığı ortadan kalkıyor ve işlem süresi optimize ediliyor.
AI, keratokonjunktivit ve sığır anemisini tespit ederAraştırmacılar tarafından geliştirilen bir diğer model, sığır keratokonjonktivitinin erken teşhisine olanak sağlıyor. Kornea ve konjonktiva iltihabı olan hayvanlarda genellikle hastalığın erken evrelerinde herhangi bir davranış değişikliği görülmez; bu da hastalığın ancak daha ileri bir evrede tespit edilebildiği anlamına gelir.
Unipampa ve Embrapa araştırmacıları tarafından geliştirilen ve sahaya kurulan bir cihazda çalıştırılan bir algoritma, kene sayma sisteminde olduğu gibi, belirli bir lokasyondaki bir hayvanın geçişini tespit edip görüntüsünü alabiliyor.
Eğitilmiş bir yapay zeka modeli tarafından gerçekleştirilen anlık analiz, başka görünür semptomlar olmasa bile keratokonjonktivit belirtilerini görsel olarak tespit edebiliyor.
Aynı teknik, grubun geliştirdiği bir başka yapay zeka modelinin yardımıyla, her bir bireyin göz mukozasının doğrudan fotoğraflanmasına gerek kalmadan hayvanlarda aneminin tespit edilmesine olanak sağlıyor.
Camargo, "Fikir şu ki, çiftliğin herhangi bir noktasında, örneğin bir şutta [sığırları tutmak için kullanılan yapı], cep telefonu büyüklüğünde ve güneş enerjisiyle çalışan bir mini bilgisayar bulundurabiliriz. Bu da üreticiye 700 ila 800 Rand arasında bir maliyet çıkaracaktır" diyor.
"Hayvan geçtiğinde, sistem anında kene olup olmadığını, anemi, keratokonjonktivit ve diğer çeşitli hastalıklara yakalanma riskini tespit edecek." Sistem, her hayvanın fotoğrafını çekmek için bir teknisyene ihtiyaç duyulmasını ortadan kaldıracak. "Yakında buna ulaşacağız. Her şey otomatik olacak," diyor.
Araştırmacı, yapay zeka modellerinin eğitiminin Embrapa istasyonlarında iki bine kadar hayvan fotoğrafı çekilmesini ve her bir görüntünün ayrı ayrı işlenmesini içerdiğini açıklıyor. Bu sürecin, çok fazla hesaplama kaynağı gerektirdiği için haftalar hatta aylar sürdüğünü belirtiyor.
Nvidia'nın bulut altyapısına erişim sayesinde, bir modeli eğitmek için gereken her saat yaklaşık üç dakika sürüyor. Bu da yeni uygulama olanaklarını test etmemize, daha karmaşık sorunları çözmemize ve yapay zeka ajanlarını ince ayar yapmamıza olanak tanıyor.
Modeller ayrıca tarımda zararlıları tespit etmek için de eğitiliyorHayvancılıkta kullanılan aynı teknoloji, tarımda istilacı türlerin tespiti için de kullanılabilir. Araştırma projesi kapsamında geliştirilen bir diğer proje ise, Rio Grande do Sul'da yaygın bir sorun olan yerli meralardaki annoni otunun tespitini içeriyor.
Bu ot türü kırsal alanlarda zararlı olarak kabul ediliyor ve istilaları önlemek için hızlı yönetime ihtiyaç duyuyor, çünkü tek bir bitki yılda yaklaşık 14 bin tohum üretebiliyor ve canlılık oranı %90.
Araştırmacılar, otların varlığını tespit etmek için bir yapay zeka modeli geliştiriyor. Bu teknoloji, domuz otu gibi diğer istilacı türler için de kullanılabilir. Araştırma koordinatörüne göre, bir görüntü üç milisaniyede işlenebiliyor ve bu da dakikada yaklaşık 350 fotoğrafın analiz edilmesine olanak sağlıyor.
Şu anda modelin doğruluğu %88 civarında, ancak grup, algoritmayı %98 doğruluk oranına getirmek için çalışıyor ve Camargo, mevcut kaynaklarla bunun tamamen mümkün olduğunu düşünüyor. "Bu sonuca ulaşmamız an meselesi."
Embrapa aracılığıyla deneysel olarak saha testleri yapılan ürünlerin yakında piyasaya sürülmesi amaçlanıyor. "Bu, ölçeklenmesi çok kolay bir teknoloji çünkü özünde bir Android telefona veya güneş enerjisiyle çalışan bir mini bilgisayara yüklenebilen bir yazılım."
gazetadopovo
