Geçtiğimiz günlerde Fikir Coğrafyası’nda yayımlanan "Polder Sisteminden Yapay Zekâya: Hollanda’nın Tarım Deneyimi" başlıklı yazımızda Hollanda’nın tarımdaki başarısını anlatmıştık. Toprağın kısıtını önce örgütlenmeyle, sonra bilgiyle, son olarak da veriyle aşan bir sistem. Şimdi çerçeveyi Türkiye’ye çeviriyoruz. Ama bu bir taklit önerisi değil. Zaten Türkiye’nin meselesi Hollanda’yla örtüşmüyor. Geniş ve çeşitli bir coğrafyayı akıllıca yönetmek gerekiyor. Onun için şimdilik Hollanda örneğini bir tarafa bırakıyoruz ve şu soruyu soruyoruz: Türkiye’nin elindeki devasa tarımsal kapasiteyi, yapay zekâ çağında nasıl bir sisteme dönüştürebiliriz?

Türkiye’nin Büyük Avantajı: Ölçek ve Çeşitlilik

Türkiye büyük bir tarım ülkesidir. 22 milyon hektarı işlenen olmak üzere, çayır-mera ve diğer tarım arazileriyle birlikte toplam 38,6 milyon hektarlık bir tarım alanına sahiptir. Çok farklı iklim kuşaklarına ve üretim bölgelerine sahiptir. Buğday vardır. Mısır vardır. Pamuk, zeytin, fındık, çay, sebze, meyve vardır. Seracılık vardır. Coğrafi çeşitlilik vardır. Ülke sınırları içinde farklı iklimlerde, farklı ürünler ve farklı üretim modelleri uygulanabilir. Bu nedenle Türkiye’nin meselesi tarımsal kapasitenin nasıl yönetileceğidir.

Türkiye’de tarımla ilgili çok büyük miktarda veri üretiliyor. Toprak verileri var. Meteorolojik veriler var. Uydu görüntüleri, üretim istatistikleri, su verileri, piyasa fiyatları, ihracat verileri var. Çiftçinin yıllardır biriktirdiği deneyim var. Üniversitelerin araştırmaları var. Tarım teknolojileri gelişiyor. Sensörler yaygınlaşıyor. Uzaktan algılama kullanılıyor. Fakat bütün bu bilgiler her zaman aynı sistem içinde buluşmuyor. Bir çiftçi kendi tarlasını biliyor. Meteoroloji havayı biliyor. Toprak analizi toprağı biliyor. Piyasa fiyatı pazarı gösteriyor. Uydu görüntüsü tarlayı uzaktan görüyor. Fakat bunların hepsi aynı soruya birlikte cevap vermiyor: “Şimdi ne yapmalıyım?” İşte mesele burada başlıyor. Türkiye’nin ihtiyacı yalnızca daha fazla veri toplamak değil. Veriyi birleştirmek. Daha sonra da onu kullanılabilir bilgiye dönüştürmek.

Aslında Türkiye’de bu birleştirme işinin bir kısmı hâlâ eksik bir mimariyle sürüyor. Hayvan kayıt sistemi ayrı, süt kayıt sistemi ayrı, çiftçi kayıt sistemi ayrı çalışıyor. Her biri kendi alanında doğru veriyi tutuyor olabilir. Ama birbirinden bağımsız, özerk kurumlar gibi. Biri diğerine küsmüş, konuşmuyorlar. Oysa doğru olan, bu sistemlerin aynı platformda buluşması, bir çiftçinin arazi, üretim, sulama ve satış bilgisinin tek bir profilde birleşmesi. Yeni bir veri toplama seferberliğinden bahsetmiyoruz. Eldekini doğru kullanalım yeter.

Üreticiden Pazara: Zincirin Tamamını Görmek

Tarım yalnızca tarlada gerçekleşmiyor. Tohum tarlaya girmeden önce başlıyor. Üretimle devam ediyor. Depolama, nakliye derken pazarda son buluyor. İhracatla başka bir ülkeye ulaşıyor.

Bu zincirin her aşamasında veri üretiliyor. Ama veri yalnızca toplandığında değer yaratmıyor. Üretici hangi ürünü ekeceğini bilmeli. Sanayici ne kadar ham madde geleceğini bilmeli. Tüccar piyasayı bilmeli. Lojistik sistemi neyin, ne zaman ve nereye gideceğini bilmeli. Tüketici ise ürünün nereden geldiğini ve hangi koşullarda üretildiğini bilmeli.

Tarımın gerçek verimliliği, bu zincirin bütününü görebildiğimiz ölçüde artıyor. Hollanda’nın bize gösterdiği önemli farklardan biri de bu. Üretim ile pazar birbirinden kopuk değil. Bilgi üretimden pazara, pazardan yeniden üretime dönüyor. Türkiye’de de benzer bir bütünleşme sağlanabilirse yalnızca üretim artmaz. Kayıplar azalır, planlama güçlenir, üretici daha doğru karar verebilir. Pazar daha öngörülebilir hale gelir.

Bu anlattıklarım klasik bir dijital tarım sistemi. Ama yapay zekâyla birlikte oyunun kuralları değişiyor. Çünkü veri toplamak başka şey, veriyi yorumlamak başka şeydir. Karar vermek ise bambaşka bir şeydir. Bir tarlanın toprağı analiz edilmiş olabilir. Hava tahmini alınmış olabilir. Uydu görüntüsü elde edilmiş olabilir. Bitkinin gelişimi sensörlerle izlenmiş olabilir. Piyasa fiyatları biliniyor olabilir. Bütün bunların sonunda çiftçinin hâlâ şu soruyu sorması mümkündür: “İyi de şimdi ne yapacağım?”

Yapay zekânın tarımdaki asıl değeri burada ortaya çıkıyor. Farklı kaynaklardan gelen verileri aynı anda değerlendirebilmek. Aralarındaki ilişkileri görebilmek. Olasılıkları hesaplayabilmek. Ve karar için öneride bulunabilmek. Ne zaman sulamalı? Ne kadar sulamalı? Ne zaman gübrelemeli? Hastalık riski nerede yükseliyor? Hasat ne zaman yapılmalı? Hangi ürün daha avantajlı olabilir? Bunların her biri ayrı bir soru gibi görünüyor. Oysa hepsi aynı sistemin parçası.

Tarımın geleceğinde asıl mesele verinin çoğalması değil, verinin karara dönüşmesidir.

Her Tarlanın Bir Dijital İkizi

Türkiye’nin tarımında ilk yapılabilecek işlerden biri, her tarlayı dijital olarak tanımlamak. Bir tarla düşünün. Konumu belli. Toprağı belli. Geçmişte ne ekildiği, ne kadar su kullandığı, hangi hastalıkların görüldüğü, hangi üründen ne kadar verim alındığı belli. Buna hava durumu ve uydu görüntülerini de ekleyelim. Böylece her tarlanın bir dijital profili oluşur. Üstelik bu profil sürekli güncellenebilir.

Toprak nemi değişir. Hava ve bitkinin gelişimi değişir. Piyasa değişir. Paralel olarak dijital profil de değişir. İşte buna dijital ikiz diyoruz.

Dijital ikiz, yalnızca tarlanın bilgisayar ortamındaki görüntüsü değildir. Tarlanın geçmişini, bugününü ve muhtemel geleceğini birlikte görebildiğimiz bir sistemdir. Örneğin sistem, belirli bir tarlada önümüzdeki günlerde su ihtiyacının artacağını öngörebilir. Hastalık riskinin yükseldiğini gösterebilir. Hasat için en uygun zamanı hesaplayabilir. Hatta farklı ürünlerin olası verim ve gelirlerini karşılaştırabilir. Çiftçi yine kararın merkezindedir. Ancak karar artık yalnızca deneyime dayanmaz.

Deneyim veri yapay zekâ

Türkiye’nin yaklaşık 38,6 milyon hektarlık tarım alanını düşündüğümüzde bunun ne kadar büyük bir dönüşüm yaratabileceği daha iyi anlaşılır. Her tarla veri üreten bir birim haline gelir. Milyonlarca küçük veri parçası birleşir. Ve ülkenin tarımı ilk kez canlı bir veri sistemi olarak........

© Fikir Coğrafyası