Washington Eyaleti'nde elma hasadının başladığı geçen yıl, meyveler olgunlaşmış ve toplayıcılar hazırdı ancak hava koşulları planları sekteye uğrattı. Okanagan Specialty Fruits'tan Joel Carter, 38 dereceyi bulan sıcaklıklar nedeniyle insanların çalışmasının güvenli olmadığını ve hasada saat 10'da ara vermek zorunda kaldıklarını belirtti.
Carter, hava durumunu da dikkate alarak ideal hasat tarihlerini öngören yapay zeka (AI) modellerinin faydalı olacağını ifade etti. Meyvenin ne zaman olgunlaşacağını bilmenin yeterli olmadığını, hasat için ne kadar süreleri olduğunu bilmenin de önemli olduğunu vurgulayan Carter, bu tür modellerin büyük fayda sağladığını söyledi.
1.250 dönümden fazla elma bahçesine sahip olan şirket, verimliliği artırmak amacıyla teknolojiye yatırım yapıyor. Hatta elmalar, kesildikten sonra kolayca kararmaz hale getirilmek üzere genetik olarak mühendislikle geliştirilmiş durumda. Ancak hasat planlaması zorlu bir süreçtir. Ağaç veya asmadaki meyveleri sayan ve analiz eden, mahsullerin ne zaman olgunlaşacağını tahmin eden yeni araçlar geliştiriliyor. Özellikle çilek gibi yüksek değerli meyvelerin fiyatları büyük dalgalanmalar gösterebildiği için bu durum önem taşıyor. Hasat tarihini yanlış belirlemek, mevsimlik işçileri gereksiz yere işe almak ve en büyük kâr fırsatlarını kaçırmak anlamına gelebilir.
Okanagan Specialty Fruits, Kanada merkezli Vivid Machines firmasının kameralarıyla denemeler yapıyor. Bu kameralar traktörlerin üzerine monte ediliyor ve traktör ilerledikçe elma ağaçlarının görüntülerini topluyor. Yapay zeka, bu görüntülerdeki tomurcukları, çiçekleri veya meyveleri tanımlıyor. Carter, sistemin çıplak gözle görülmesi zor olan çok küçük çiçek tomurcuklarını tespit etmede iyi olduğunu belirtti. Ancak Carter, tahminlerin doğruluğunun sisteme beslenen geçmiş bilgilerin kalitesine bağlı olduğunu da ekledi. Yapay zekanın internetten ortalama bir Granny Smith verimi bilgisi çekemeyeceğini, bunun çiftliğe özel olması gerektiğini açıkladı.
Elmalar en azından bir miktar toleranslı; Granny Smith elmalarının hasat penceresinin üç hafta olduğunu belirten Carter, diğer meyvelerde, özellikle de çilekte bu sürenin birkaç güne inebileceğini söyledi. İngiltere'de meyve yetiştiricilerine hasat tahmini hizmeti sunan FruitCast şirketinin kurucu ortağı ve operasyon direktörü Raymond Martin, çilek mahsulü olduğunda, aksi takdirde tüm mahsulün çok hızlı bir şekilde hastalanabileceğini belirtti. FruitCast, çilek, ahududu, böğürtlen, yaban mersini ve domates için ürün tahminleri sunuyor ve gelecek yıl üzüme geçmeyi planlıyor.
Deneyimli çiftçilerin meyvelerinin ne zaman olgunlaşacağını bilip bilmediği sorusuna Martin, genel olarak bildiklerini ancak birçok dönümlük araziye yayılan veya hem açık hem de kapalı yetiştirme alanlarına sahip çiftliklerinin tamamı için bunu her zaman bilemeyebileceklerini söyledi. Sistem, dronlar, akıllı telefonla tarlada yürüyen biri veya çiftlik aracına monte edilmiş bir kamera tarafından yakalanabilen olgunlaşan meyvelerin görüntülerini analiz ediyor. Martin, bu yıl İngiltere'nin büyük bölümünü etkileyen sıcak hava ve şiddetli kuraklığın birçok meyve bitkisini strese soktuğunu ve meyve üretimini yavaşlattığını belirtti. FruitCast modeli, tahminlerinde hava durumu ve sulama koşullarını dikkate alıyor. Şirket, tahminlerinin bir hafta öncesinden gerçek toplanan hacmin %10'u dahilinde (%90 doğru) ve üç hafta öncesinden %17'si dahilinde (%83 doğru) olduğunu belirtiyor ve %20'nin altında hata payı garantisi veriyor.
Angus Soft Fruits ile çalışan operasyon direktörü Neill Finlayson, meyve olgunluğunu tahmin etmek için yapay zeka teknolojisinin henüz bitmiş bir çözüm olmadığını, bu yolculuğun devam ettiğini ve önemli ilerlemeler kaydedilmesine rağmen sektörün tam entegre bir tahmin ekosistemi oluşturmaktan hala uzak olduğunu söyledi. İngiltere'de önemli operasyonları bulunan California merkezli meyve satıcısı Driscoll's de, İngiltere'deki bağımsız meyve yetiştiricilerinden bazılarının FruitCast'ın teknolojisini kullandığını doğruladı.
Araştırmacılar ayrıca meyveleri yoğun bir şekilde analiz etmenin yeni yollarını da araştırıyor. Birçok çiftçi, ürünlerinin şeker içeriğini ölçmek için zaten el tipi brix metreleri kullanıyor. Bu cihazlar, bir sıvıdan geçtikten sonra ışığın ne kadar saptığını ölçerek katıların hacmini gösteriyor. Bazı metreler, kızılötesi ışık kullanarak çalışıyor.
