Ana Sayfa Arama Galeri Video Yazarlar
Üyelik
Üye Girişi
Yayın/Gazete
Yayınlar
Kategoriler
Servisler
Nöbetçi Eczaneler Sayfası Nöbetçi Eczaneler Hava Durumu Namaz Vakitleri Puan Durumu
WhatsApp
Sosyal Medya
Uygulamamızı İndir

    Eskişehir Osmangazi Üniversitesi’nde Yapay Zeka ile Hıyar Üretiminde Hastalıkları Erken Tespit Projesi Hayata Geçirildi

    Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, TÜBİTAK destekli yapay zekâ projesi ile hıyar yetiştiriciliğinde hastalık ve zararlıları erken tespit etmeyi amaçlıyor. Prof. Dr. Kemal Özkan liderliğindeki ekip, çevre dostu üretim stratejileri için makine öğrenmesi kullanarak verim kaybını azaltmayı hedefliyor.

    Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, TÜBİTAK destekli yapay zekâ projesi ile hıyar

    Eskişehir Osmangazi Üniversitesi’nde Yapay Zeka ile Hıyar Üretiminde Yenilik

    Eskişehir Osmangazi Üniversitesi’nde (ESOGÜ) devreye alınan yapay zekâ tabanlı proje ile hıyar yetiştiriciliğinde karşılaşılabilecek bitki hastalıkları ve zararlılarının önceden tespit edilmesi amaçlanıyor.

    Tarım sektöründe dijital dönüşümün hız kazandığı bir dönemde, TÜBİTAK destekli “Yapay Zeka ile Sera Koşullarındaki Hıyar Yetiştiriciliğinde Bazı Hastalık ve Zararlıların Erken Dönemde Tanısı ve İzlenmesi” adlı proje, yenilikçi yaklaşımıyla dikkat çekiyor. Bu çalışma, hıyar üreticilerinin karşılaştıkları bitki hastalıkları ve zararlıları zamanında belirlemelerine ve gerekli önlemleri alabilmelerine katkı sağlamayı amaçlıyor. Projeye, ESOGÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden Prof. Dr. Kemal Özkan liderlik ediyor ve ekibinde Dr. Öğr. Üyesi Yusuf Kartal, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden Doç. Dr. Erol Seke, Ziraat Fakültesi’nden Doç. Dr. Filiz Ünal, Dr. Öğr. Üyesi Serkan Önder, Dr. Öğr. Üyesi Doğancan Kahya ve Bahçe Bitkileri Bölümü’nden Prof. Dr. Nuray Çömlekçioğlu görev alıyor.

    Erken Müdahale ile Sürdürülebilir Tarım

    Proje ekibi, geliştirdikleri sistem sayesinde sera ortamında hastalık ve zararlıları bitkilerde gözle görülmeye başlamadan önce tespit etmeyi hedefliyor. Bu yaklaşım, üreticilerin zamanında müdahalede bulunmalarına olanak tanıyarak ürün kayıplarını minimize etmeyi ve çevre dostu bir üretim stratejisi geliştirmeyi sağlıyor. Projeye entegre edilen IR ve RGB kameralar ve toprak sensörlerinden alınan veriler, ileri düzey derin öğrenme ve makine öğrenme algoritmalarıyla analiz ediliyor. Böylelikle, sistem hastalık ve zararlar konusunda yüksek doğrulukta tanı koyabiliyor. Yapay zekâ destekli bu yenilik, tarımda erken müdahale için önemli bir adım oluştururken, aynı zamanda çevreye zarar veren pestisit kullanımını da azaltma potansiyeline sahip. Projenin elde ettiği sonuçların akademik dergilerde ulusal ve uluslararası düzeyde yayımlanması planlanıyor. Ayrıca, geliştirilen sistemin başka sera ürünlerine ve açık alan uygulamalarına entegrasyonu için çalışmalar devam ediyor.