İzmir'de yaşayan elektrik-elektronik mühendisliği öğrencisi İlay Ülker (24), mühendislik bilgisini tarımla birleştirip, kurduğu tropikal meyve serasına yapay zeka tabanlı bir otomasyon sistemi entegre ederek, bitki hastalıklarını ve riskleri önceden tespit edip verimliliği artırdı.
Ülker, "Sistem yapay zeka yardımı ve benim ona verdiğim komutlarla birlikte oluşabilecek potansiyel riskleri sıralıyor. Doğruluk oranı ise yüzde 90" dedi.
İzmir Ekonomi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği 4'üncü sınıf öğrencisi İlay Ülker, kilo vermek amacıyla başladığı tropikal meyve tüketimini işe dönüştürüp, İzmir-Bodrum yolu üzerindeki 16 dönümlük arazisinde pitaya (ejder meyvesi), passiflora, mango ve avokado gibi katma değerli ürünler yetiştirmeye başladı. Mühendislik eğitiminde kazandığı donanımı serasına taşıdığını belirten Ülker, geliştirdiği yapay zeka ajanı sayesinde bitkilerdeki değişimi daha iyi takip edebildiğini söyledi. Ülker, "Aslında her şey benim kendi yolculuğumla başladı. Kendi sağlıklı olma isteğim, fit vücuda kavuşma arzum doğrultusunda çok okudum, çok araştırdım. Ardından ketojenik yaşam, longevity, wellness gibi kavramlarla tanıştım. Sonrasında bir şirket kurarak ilk adımımı attım. Devamı tropikal meyve serası şeklinde geldi. Seraların temel problemi olan kök çürümesi, mantar ve ani pH değişimlerini yapay zeka ile kontrol altına aldım. Sistem, topladığı verileri analiz ederek oluşabilecek riskleri renk kodlarıyla raporluyor. Kırmızı, yüksek risk, sarı ise düşük risk anlamına geliyor. Uzaktan erişim sayesinde dünyanın her yerinden seradaki durumu takip etmek mümkün" dedi.
Tropikal Meyvelerin, Glisemik İndeksi Düşük
Türkiye'nin tropikal meyve ithalatından ihracatçı konumuna geçtiğini vurgulayan genç girişimci Ülker, özellikle düşük glisemik indeksli meyvelere olan talebin son 2 yılda hızla arttığını ifade etti. Ülker, "Beslenme ile ilgili pek çok bilinen yanlış var. Aslında meyve tüketirken şeker oranından ziyade, glisemik indeksin dikkate alınması gerekir. Tropikal meyvelerin, glisemik indeksi düşük olduğu için tercih edilir. Örneğin ejder meyvesi diyabet tedavisinde bile kullanılan bir meyve" diye konuştu.
Görüntü İşleme İle Yüzde 90 Doğruluk Payı
Sistemin en dikkat çekici özelliklerinden birinin görüntü işleme teknolojisiyle ilgili olduğunu aktaran Ülker, bitki yapraklarındaki en küçük renk değişiminden hastalıkların teşhisini yapabildiğini ifade etti. Ülker, sistemin yüzde 90 doğruluk oranıyla çalıştığını ve sadece kendisinin değil, sisteme kaydolan ziraat mühendislerinin de fikir alışverişinde bulunabildiğini belirterek şöyle devam etti:
"Tam otomatik seralardan sisteme otomatik entegre olabilen sıcaklık, toprak nemi, ortam nem dengesi gibi değerler var. Sistem yapay zeka yardımı ve benim ona verdiğim komutlarla birlikte oluşabilecek potansiyel riskleri sıralıyor. Görüntü işleme kısmına da bitkinin fotoğrafını yüklediğinizde yaprağının yeşilliğine ve kuruluk durumuna göre yaprakta oluşabilecek potansiyel hastalıkları da söylüyor. Bu yeni bir sistem. Yapay zeka zaten son bir senedir çok yaygın. Doğruluk oranı da yüzde 90 diyebilirim."
Diğer Sera Sahipleri De Takipte
İlay Ülker, başlangıçta kendi kullanımı için geliştirdiği bu inovatif sistemin, bölgedeki diğer üreticilerin de ilgisini çektiğini dile getirdi. Ülker, manuel ve otomatik veri girişine imkan tanıyan bu yapay zeka çözümünü, gelecekte diğer sera sahiplerinin de kullanımına sunmayı hedeflediğini sözlerine ekledi.
