Illinois Üniversitesi araştırmacıları, Brezilya’da soya verimini daha doğru tahmin etmek için transfer öğrenme temelli bir yapay zekâ modeli geliştirdi. Modelin tahmin doğruluğu yüzde 78’e ulaştı.
Illinois Üniversitesi bilim insanları, Brezilya’da soya veriminin daha hassas tahmini için yeni bir yapay zekâ modeli geliştirdi. Çalışmanın temel yeniliği, mevcut modellerin yeniden kullanılmasına imkân tanıyan “transfer öğrenme” yaklaşımının uygulanması oldu.
Araştırmacılara göre bu yöntem, sıfırdan model geliştirme ihtiyacını azaltarak özellikle veri kısıtlı bölgelerde maliyetleri düşürüyor ve analiz sürecini hızlandırıyor. Geliştirilen modelle tahmin doğruluğunun yüzde 78 seviyesine çıktığı bildirildi.
Çalışmanın, veri eksikliği bulunan bölgelerde ileri düzey tahmin modellerinin kullanımını mümkün kılabileceği; bu sayede gıda güvenliği ve sürdürülebilir tarımsal üretim açısından katkı sağlayabileceği değerlendiriliyor.
Tarımda dijital teknolojilerin gelişimi, üretim planlaması ve risk yönetimi süreçlerinin daha düşük maliyetle yürütülmesine olanak tanıyor. Öte yandan Rusya Tüm Bitki Karantina Merkezi bünyesinde de modern yaklaşımların kullanıldığı, bitki sağlığı ve karantina kapsamındaki ürünlerin analizinde yeni teşhis yöntemlerinin geliştirildiği bildirildi.
Uzmanlar, yapay zekâ temelli uygulamaların özellikle iklim değişikliği ve üretim dalgalanmalarının arttığı dönemlerde karar destek sistemleri açısından öneminin artacağına dikkat çekiyor.
Kaynak:Tarım Pusulası
Yorum Yazın