Ulusal Teknoloji Günü, yalnızca teknolojinin neleri mümkün kıldığını değil, aynı zamanda gelecekte neleri mümkün kılması gerektiğini de düşünmek için bir fırsattır. Ülkedeki işgücünün yaklaşık yarısının istihdam edildiği ve ülkenin gıda ve beslenme güvenliği açısından hayati öneme sahip olan tarım gibi bir meslek için çiftlik, bu sektördeki en önemli teknoloji kaynağıdır. Hint tarımının bir sonraki aşamasının en önemli kolaylaştırıcılarından biri olan yapay zeka (AI), hassasiyet, verimlilik ve sürdürülebilir üretkenliğe dayalı inovasyon ve dayanıklılık yoluyla tarımın bir sonraki büyüme aşamasında geliştirilmesinde önemli bir rol oynuyor.
Hindistan'ın tarımsal büyüme hikayesi dikkat çekicidir. Onlarca yıl süren siyasi çabalar, çiftçi girişimciliği ve bilimsel ilerlemeler, ülkeyi dünyanın en büyük gıda, süt, yağlı tohum ve bahçecilik üreticilerinden biri haline getirdi. Ancak Hindistan'ın tarım ekonomisi önemli bir sorunla karşı karşıya kalmaya devam ediyor; Verimlilik küresel standartların çok altında kalıyor. Hindistan'daki tarımsal hanelerin çoğu, düşük kar marjlarıyla, öngörülemeyen hava koşullarıyla ve uzman tavsiyesine zayıf erişimle çalışan küçük veya marjinal çiftçilerden oluşuyor. Bu yüksek riskli tarım ortamı, yapay zeka kullanımı yoluyla tarımsal verimliliğin artırılması için en büyük fırsatı sunuyor.
Yapay zeka için en acil fırsat, getiriyi maksimuma çıkarmak değil, riski azaltmaktır. Küçük bir çiftçi için bazen kaybı önlemek, karda küçük bir artış elde etmekten daha önemli olabilir. Yapay zeka tabanlı erken uyarı sistemlerinin yanı sıra uydu görüntüleri ve tahmine dayalı analitikler, çiftçilerin düzensiz yağışlar, zararlı böcekler ve toprak bozulması geri dönüşü olmayan kayıplara neden olmadan önce önleyici tedbirler almalarını sağlayabileceklerini şimdiden kanıtlıyor.
Yapay zeka, büyük miktarlardaki iklim, çevre ve tarım verilerini hızlı ve geniş ölçekte işleyerek, çiftçilere daha önce yalnızca özel tarım ekiplerine sahip büyük ticari operasyonlarda mümkün olan karar desteğini sağlayabilir.
Temel veri altyapısı uygun ölçekte oluşturulduğundan Hindistan bu yetenekleri uygulama konusunda çoğundan daha iyi bir konumdadır. Hükümetin AgriStack girişimi, çiftçi kayıtları, coğrafi referanslı köy haritaları ve arazi düzeyindeki mahsul verileri aracılığıyla ortak bir dijital omurga oluşturuyor. 6,4 milyondan fazla çiftçi kimliği oluşturuldu ve Dijital Mahsul Araştırması şu anda 17 eyalette 25 milyondan fazla araziyi kapsıyor. Ulusal Zararlı Gözetim Sistemi (2024'te piyasaya sürüldü), gerçek zamanlı olarak 10.154'ün üzerinde yerelleştirilmiş haşere kontrolü tavsiyesi yayınlamak için AI/ML ve görüntü tanımayı kullanıyor.
Özetle, yapay zeka tahminleri ve tespit sistemleri tarımı reaktif tarımdan tahmine dayalı tarıma taşıyor: kuraklık, sel veya hastalıklar artık çiftçileri tamamen hazırlıksız yakalamıyor. Bu risk tamponlama araçları, iklim değişikliği döneminde dayanıklılığı artırır, getirileri istikrara kavuşturur ve küçük çiftçi gelirlerini güvence altına alır.
Uydu ve drone görüntülerini kullanarak bitki sağlığının izlenmesi, toprak veri kümeleri yoluyla besin ve girdi optimizasyonu, tarihsel ve iklimsel kalıplara dayalı zararlı ve hastalık tahminleri ve tarım kayıtlarına gömülü risk uyarıları, yapay zekanın benimsenmesinin en hızlı şekilde ölçeklenebileceği alanları temsil eder. Bunlar veri temellerinin en güçlü olduğu ve yatırım getirisinin en net olduğu alanlardır. Hayvan besleme ve bitki koruma gibi girdi yoğun operasyonlar için yapay zeka odaklı danışmanlık sistemleri, israfı önemli ölçüde azaltabilir, üretim maliyetlerini düşürürken çiftliğin karlılığını da artırabilir.
Balıkçılık sektörü yapay zekanın yakın vadedeki hazırlığının bir başka örneğidir. Hindistan dünyanın en büyük ikinci balık üreticisidir. Nispeten kontrollü ortamıyla gölet bazlı su ürünleri yetiştiriciliği, özellikle sensör entegrasyonu, gerçek zamanlı su kalitesi izleme ve tahmine dayalı yem yönetimi için çok uygundur. Bu segmentteki yapay zeka yatırımlarının getirisi ölçülebilir ve kullanımının önündeki engeller açık havada ekime göre daha düşük. Hindistan'ın tarımsal değer zinciri çeşitlendikçe bunun gibi sektörler daha geniş çapta benimsenmenin kanıtı olacak.
Aynı zamanda entelektüel dürüstlük, hâlâ var olan boşlukların kabul edilmesini gerektirir. Hindistan şu anda tarımsal GSYH'sinin yaklaşık yüzde 0,3 ila 0,4'ünü araştırma ve geliştirmeye harcıyor; ABD'de ise bu oran yüzde 0,7. Tarımsal iklim bölgelerinin çeşitliliği, arazi mülkiyetinin parçalı olması ve tarımsal uygulamaların heterojenliği, evrensel olarak uygulanabilir yapay zeka modellerinin oluşturulmasını ve uygulanmasını çok daha zorlaştırıyor. Bağlantı ve dijital okuryazarlık konusundaki sınırlamalar birçok bölgede varlığını sürdürüyor. Ayrıca, uygun gözetim ve çiftçi merkezli tasarım olmadan yapay zeka çözümlerinin, hizmet etmesi amaçlanan toplulukları atlayan, teknoloji odaklı aksaklıklara dönüşmesi tehlikesi de mevcut.
Bunu önlemek için, yalnızca üretimi artırmak yerine riske göre ayarlanmış kârlara odaklanarak, tarım için yapay zekaya nasıl baktığımızı yeniden düşünmemiz gerekiyor. Örneğin, bir çiftçinin kurak bir yıl boyunca gelirini korumasına yardımcı olan bir yapay zeka sistemi, ideal koşullar altında verimi artırmayı vaat eden bir sistemden daha kalıcı değer sunacaktır. Bu, hiper yerel veri kümeleri ve iklim analizi için araştırma ve geliştirmeye sürekli yatırım yapılmasını, tarım işletmeleri, teknoloji sağlayıcıları, araştırmacılar ve hükümet kuruluşlarıyla daha fazla sektörler arası işbirliğini ve tüm topluluklar için son kilometre bağlantısını mümkün kılan dijital altyapının oluşturulmasını gerektirir.
Küresel kanıtlar, yapay zeka ve hassas tarımdan yararlanan tarım teknolojilerinin gelişmiş ülkelere tarımsal verimde %10 ila %20 oranında artış sağladığını gösteriyor. Hindistan'ın tarımsal verimliliği diğer gelişmiş ülkelere göre çok daha düşük olduğundan, küçük artışlar bile küçük ve marjinal çiftçiler için önemli gelir iyileşmelerine yol açabilir. Fırsat gerçektir ancak orijinal Yeşil Devrim'de uygulanan aynı titizlikle takip edilmelidir: bilime dayalı disiplin, kurumsal bağlılık ve çiftçi refahına sarsılmaz bir odaklanma.
Ulusal Teknoloji Günü, teknolojik ilerlemenin başlı başına bir amaç değil, daha büyük bir ulusal hedefe yönelik bir araç olduğunun hatırlatıcısıdır. Tarımda bu hedef açıktır: daha dayanıklı geçim kaynakları, daha fazla gıda güvenliği, ithalata bağımlılığın azaltılması ve iklimin giderek istikrarsızlaştığı bir dünyayla başa çıkabilecek donanıma sahip bir çiftçi topluluğu. Özel olarak kullanılan ve çiftçiye odaklanan yapay zeka, bir sonraki Yeşil Devrimin temel teknolojik kaldıracı olma potansiyeline sahiptir. Veri temelleri atılır. Siyasi mimari şekilleniyor. Şimdi ihtiyaç duyulan şey, bu değişimin her çiftliğe ve ülkenin her köşesine ulaşmasını sağlayacak kolektif iradedir.
(İfade edilen görüşler kişiseldir)
Bu makale Godrej Agrovet Limited'in Dijital ve Bilgi Direktörü Ashima Seth tarafından yazılmıştır.
Bir yanıt yazın