İlk çiftçiler hikayelerini tohumlara yazdılar; en güçlü, en tatlı ve en bol olanları seçip sakladılar. On bin yıl sonra, dünyanın dört bir yanındaki laboratuvarlarda hala tarımsal hikayeler yazıyoruz - ancak artık mürekkebimiz algoritmalar ve kağıdımız DNA'nın çift sarmalının kendisi.

Binlerce yıl boyunca tarımın hikayesi yavaş yavaş yazıldı, her nesilde insanlığın büyüyen botanik bilgisi el yazmasına sadece birkaç satır ekledi. Burada daha tatlı bir domates, orada daha dayanıklı bir buğday - yüzyıllar ve mevsimlerle ölçülen ilerleme. Ancak bugün, yapay zeka yazarlığın kurallarını yeniden oluşturuyor. Makine öğrenimi algoritmaları yaşam dilinde yeni olasılıklar oluşturdukça, bir zamanlar onlarca yıl süren şeyler artık günler içinde yazılabiliyor.

Fakat bu sadece bir hız hikayesi değil. Değişen iklim ve artan küresel nüfus karşısında insanlığın tarımsal hikayesinin yalnızca yeni bölümlere değil tamamen yeni bir yazım şekline ihtiyacı olduğu açıkça ortaya çıkıyor. Buradaki zorluk daha fazla besin yetiştirmek değil hikayelerimizin kaynaklandığı toprağı tüketmeyecek şekilde daha akıllı ve daha dayanıklı besinler yetiştirmektir.

Çiftçinin kadim bilgeliğinin yerini almak yerine, onu adenin, timin, guanin ve sitozin alfabesini okuyup yazabilen araçlarla güçlendiren yeni tarımsal inovasyon yazarları geliyor. Bu moleküler harfler, uygun şekilde dizildiklerinde, giderek öngörülemez hale gelen dünyamızda varlığını sürdüren ürünlerle sadece hayatta kalabilenler arasındaki farkı ortaya koyuyor.

Tek bir sezonda modern bir ekin tarlası, insanlık tarihinde yazılmış tüm tarımsal metinlerden daha fazla veri üretiyor. Her toprak pH değerindeki dalgalanma, nem içeriğindeki her dakikalık değişim, besin seviyelerindeki her ince değişim - hepsi yapay zeka tarafından kaydediliyor, analiz ediliyor ve yorumlanıyor. Ancak bu sağanak tarla verisi akışı, çok daha büyük bir hikayenin sadece bir bölümü.

Küresel agribioteknoloji liderleri, onlarca yıllık araştırma ve tarla denemeleriyle biriktirilen geniş ürün ve genetik veri havuzlarının üzerinde duruyor. Genomik dizilerden sayısız yetiştirme koşulunda ürün performansına kadar bu özel veriler yapay zeka güdümlü tarımsal inovasyon için gerekli temeli oluşturuyor. Şu anda bir avuç teknoloji şirketi hesaplama altyapısını sağlarken, yapay zekanın bitki bilimindeki potansiyelini ortaya çıkarmanın anahtarı bu tarımsal veri kümeleridir.

Syngenta Group Bilişim ve Dijital Baş Sorumlusu Feroz Sheikh “Binlerce yıldır, bitkilerin ve hatta tüm toplumların başarısı, insanların hava durumunu ve diğer yetiştirme koşullarını tahmin etme becerisine bağlıydı” şeklinde konuşuyor. Şimdi değişen şey sadece tahmin etme değil aynı zamanda tarımsal geleceğimizi temelden yeniden şekillendirme yeteneğimizdir. Yapay zeka, daha iyi ve daha dayanıklı ürünlerin yanı sıra bitki sağlığına yönelik yeni nesil çözümler oluşturmak için Ar-Ge çalışmalarımızı hızlandırmamıza yardımcı oluyor.”

Modern tarımda ‘okuma’ terimi yeni bir anlam kazanıyor. Şunu düşünün: Sizin bu yazıyı okumanız için geçen sürede Illumina teknolojisi yüzlerce ürün örneğinin genetik markörlerini analiz etmiş olacak. Evgeny Glazov “2023 yılında Illumina'nın Infinium teknolojisi kullanılarak bitki ve çiftlik hayvanlarından elde edilen 10 milyondan fazla DNA örneği genotiplendirilmiş olacak” diyor ve ekliyor “Bu da dakikada yaklaşık 20 örnek anlamına geliyor.”

Fakat okumak sadece bir başlangıç. Asıl devrim anlamada yatıyor ve yapay zeka burada sadece yararlı değil aynı zamanda gerekli hale geliyor. En küçük bir yazım hatasının kuraklığa dayanıklılık ile kırılganlık arasındaki fark anlamına gelebileceği bir dilde yazılmış milyarlarca harf uzunluğundaki bir metinde tek bir anlamlı varyasyonu tespit etmeye çalıştığınızı düşünün. Şimdi bunu milyonlarca kez yaptığınızı, sadece tek harflik değişiklikleri değil genetik hikayenin tüm bölümlerini kapsayabilecek karmaşık kalıpları aradığınızı hayal edin.

Tarımsal genomiğin bu dönüşümü şimdiden dünya genelinde tarım uygulamalarını yeniden şekillendiriyor. Illumina'nın Kıtalararası Genel Müdürü Robert McBride “Tarımsal genomik, sürdürülebilir verimliliği artırıyor ve artan küresel nüfusu beslemenin artan zorluklarına çözümler sunuyor” diyor. “Modern teknolojiyi kullanarak çiftçiler, yetiştiriciler ve araştırmacılar istenen özelliklerle bağlantılı genetik markörleri kolayca belirleyebilir, yetiştirme ve ıslah kararları hakkında bilgi sahibi olabilirler.”

İşte bu noktada Bayer gibi şirketler neyin mümkün olduğunu yeniden tanımlıyor. Bayer'in Bitki Bilimi Bölümü Islah Başkanı Mike Graham “Sektörde teknik açıdan en etkin hassas ıslah platformunu oluşturduk. Topladığımız verilerin eşsiz niceliği ve doğruluğu, günümüzün genomik yetenekleri ve yapay zeka ile birleştiğinde, belirli coğrafyalara göre uyarlanmış ve müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için üretilmiş yeni nesil tohum ürünlerini tasarlamamıza olanak tanıyor.”

Rakamlar şaşırtıcı. Graham şöyle devam ediyor: “Bugün ıslahımızın ve küresel operasyonlarımızın her parçası yapay zekadan etkileniyor. Her yıl küresel olarak 400 ile 500 yeni tohum ürünü dağıtıyoruz ve geliştirilen her ürün ticarileşmeye ulaşmak için ortalama 140 veri bilimi modelinden geçiyor.”

Teori beklenmedik şekillerde pratiğe dönüşüyor. Syngenta, 2022 yılında tarımın en iddialı redaksiyon sistemi olarak adlandırılabilecek, soya fasulyesi ürünlerindeki nematod istilalarının teşhisine yönelik dünyanın ilk ticari dijital çözümünü uygulamaya koydu. Syngenta Group Baş Veri Sorumlusu Thomas Jung “Bu dijital araç, uydular tarafından elde edilen tarla görüntülerini analiz etmek için benzersiz, tescilli bir algoritma kullanıyor” diyor. Sistem sadece sorunu tespit etmekle kalmıyor; potansiyel kayıpları öngörüyor ve hasar insan gözüyle fark edilmeden önleyici tedbirler öneriyor.

Uydu görüntüleri, genetik belirteçler ve yapay zekanın bir araya gelerek asırlık tarım sorunlarına daha iyi sonuçlar getirdiği yeni tarım gerçekliği işte bu. Sonuçlar elle tutulur nitelikte: Syngenta'nın akıllı gübre haritalama sistemi tek başına gübre kullanımını %20'ye kadar azaltırken verimi %15 oranında artırarak verimliliği çevresel bir istekten ekonomik bir gerçekliğe dönüştürebiliyor.

Fakat bu devrim bireysel inovasyonların ötesine uzanıyor. Bayer'in Bitki Bilimi Bölümü Dijital Tarım Başkanı Jeremy Williams: “Yapay zeka ve veri bilimini daha iyi tohumlar ve daha çok istenen bitki özellikleri geliştirmek ve yeni bitki koruma çözümlerini pazara daha hızlı sunmak için kullanıyoruz. Yapay zeka, aynı toprak parçasından daha fazla üretim yapılabilmesi ve gezegeni aç bırakmaksızın daha fazla insanın beslenebilmesi için çiftliğe göre uyarlanmış, ne zaman ekim ve sulama yapılacağı gibi ürün yönetimi kararlarını destekleyen agronomik önerilerin de temelini oluşturabilir.”

Bu dönüşümün ölçeği, yapay zekanın zamanı sıkıştırdığı Bayer'in ıslah operasyonlarında açıkça ortaya çıkıyor. Graham “Bu yeni yetenekler, bir ıslah döngüsü için gereken süreyi 15 kata kadar azaltmamızı, genel ürün geliştirme sürelerini 2 yıl kısaltmamızı ve nihayetinde 2030'da genetik kazanç oranını 2 kat artırmamızı sağlıyor” diyor. Bir zamanlar nesiller süren bu süreç artık tek bir sezonda gerçekleşebiliyor.

Biyoteknoloji şirketleri ürün genetiğini yeniden yazarken ve tarım devleri çiftçilik uygulamalarını yeniden keşfederken, BASF gibi geleneksel zirai kimya şirketleri bu gelişmekte olan anlatıda kendi yerlerini buluyorlar. Dünyanın en büyük kimyasal üreticisi, xarvio platformu aracılığıyla dijital tarımı benimseyerek, bitki koruma ürünleri geliştirmeye yönelik tarihsel rolünün ötesine geçiyor. Burada yapay zeka sadece kimyasal uygulamaları optimize etmekle kalmıyor; ürünler ve koruyucuları arasındaki ilişkiyi temelden yeniden düşünerek tam olarak ne zaman, nerede ve ne kadar müdahaleye ihtiyaç duyulduğunu öneriyor.

Bu arada Thermo Fisher Scientific, bu hikayenin birden fazla bölümü arasında köprü kuruyor. Kapsamlı bir analitik araçlar ve teknolojiler paketi ile genetik keşiflerin pratik tarımsal çözümlere dönüştürülmesine yardımcı oluyorlar. Ekipman ve yazılımları, araştırmacıların ürün genetiğini anlama ve tarla performansını iyileştirme arasında sorunsuz bir şekilde hareket etmelerini sağlayarak laboratuvardan hasada kadar kesintisiz bir hikaye oluşturuyor.

Ancak belki de en köklü değişim tek bir teknoloji ya da teknikte değil tarımın kendisi hakkında nasıl düşündüğümüzdedir. İnsanlık, sadece mevcut en iyi ürünleri seçtiğimiz bir dünyadan, ihtiyacımız olan ürünleri hayal edebildiğimiz ve yaratabildiğimiz bir dünyaya doğru ilerliyor. Illumina'dan Glazov'un belirttiği gibi “Genomik ve multi-omik veriler, evcilleştirilmiş ürünlerin genetiği ve biyolojisi hakkındaki anlayışımızı dönüştürecek yapay zeka ve makine öğrenimi yaklaşımları için temel olmaya devam edecek.”

Bayer'den Williams şu uyarıda bulunuyor: “Herkese uyan tek bir çözüm olmadığını vurgulamak önemlidir. Her yeni sezonda çiftçiler, dikkatli bir değerlendirme ve idare gerektiren birbirinden farklı çevresel faktörler ve zararlı baskılarıyla karşı karşıya kalıyor.” Bu belki de tarımın yeni dönemindeki en önemli mesajıdır; tüm teknolojik gelişmişliğimize rağmen doğal dünyanın karmaşıklığına ve çeşitliliğine saygı göstermeliyiz.

Tarım tarihindeki bu yeni sayfa ilerledikçe, olasılıklar sınırsız görünüyor. Fakat her yenilik beraberinde sorumlulukları da getiriyor. Sheikh “Syngenta'da verimliliği artırarak, üretkenliği teşvik ederek ve sürdürülebilirliği geliştirerek tarımda devrim yaratan yapay zekanın dönüştürücü gücüne olan inanç güçlüdür” diyor. Bununla birlikte bu devrimin daha kapsamlı bir amaca hizmet etmesinin öneminin altını çiziyor: çiftçilerin içgörülerini genişletirken son tüketiciler ile çiftlik üreticileri arasındaki boşluğu dolduran gelişmiş araçlar geliştirmek.

Laboratuvarı tarlaya, kodu ürüne ve üreticiyi tüketiciye bağlayan bu bağlantı, muhtemelen henüz ortaya çıkmamış en önemli hikayedir. Bayer'den Williams'ın ifade ettiği gibi amaç “aynı toprak parçasından daha fazla üretim yapılabilmesini ve gezegeni tüketmeden daha fazla insanın beslenebilmesini” sağlamaktır.

Birçok açıdan yolculuk tam bir döngüye girmiş durumda. En iyi tohumlarını titizlikle seçip muhafaza eden ilk çiftçiler, bir bakıma geleceği programlıyorlardı - daha iyi verim isteklerini ekinlerinin genetik yapısına yerleştiriyorlardı. Çağdaş tarımsal yenilikçiler, ilk çiftçilerin hayal bile edemeyeceği teknolojilerle donanmış olarak bu temel misyonu sürdürüyorlar.

Aradaki fark artık ölçek ve hızda yatıyor. Bir zamanlar yüzyıllara yayılan süreçler artık mevsimler içinde gerçekleştirilebiliyor. Nesiller boyu titiz bir gözlem gerektiren görevler şu anda tek bir tohum ekilmeden önce algoritmalar tarafından tahmin edilebiliyor. Illumina'nın her dakika yirmi ürün DNA örneğini işleme kapasitesine sahip teknolojisinin gösterdiği gibi tarım topluluğu yaşamın dilini sadece okuyup yazmakla kalmıyor aynı zamanda gerçek zamanlı olarak akıcı bir şekilde konuşuyor.

Bu yeni dil üzerindeki derin hakimiyete rağmen büyümenin temel unsurları değişmeden kalıyor: toprak ve güneş, su ve hava ve tarımı başlangıcından beri yönlendiren mevsimlerin sürekli döngüsü. Dönüşen şey tarım anlatısının bolluk, dayanıklılık ve umuttan ibaret kalmasını sağlamak için yapay zekayı kullanarak bu asırlık ritimleri kavrama ve bunlara uyum sağlama kapasitemizdir.

Kaynak: Hortidaily