Up next in 10
TRM216U Tarım 4.0 2024-2025 Vize Soruları
Anadolu Aöf, TRM216U Tarım 4.0
https://lolonolo.com/2026/03/28/trm216u-tarim-4-0-2024-2025-vize-sorulari/
https://lolonolo.com
Show More Show Less View Video Transcript
0:00
Merhaba. Gözümüzün önünde sessiz sedasız
0:03
bir devrim yaşanıyor biliyor muydunuz?
0:05
İşte bu devrimin yani tarımın
0:07
geleceğinin tam ortasına dalıyoruz.
0:09
Hazırsanız başlayalım. Şimdi tarım
0:13
dediğimde aklınıza ne geliyor?
0:14
Muhtemelen soldaki gibi bir manzara
0:16
değil mi? Sabanlar, ahırlar. Ama artık
0:19
resmi güncelleme zamanı geldi. Çünkü
0:22
günümüz çiftliği sağdaki gibi görünüyor.
0:24
Veri bulutları, dronel, akıllı
0:26
sensörler. Peki bu inanılmaz dönüşüm
0:28
tarlaları nasıl ama nasıl yeniden
0:30
şekillendiriyor? Gelin birlikte bakalım.
0:33
Tamam. Bugünü tam olarak anlayabilmek
0:35
için önce düne şöyle bir ışınlanmamız
0:37
lazım. Yani tarım bu noktaya nasıl
0:40
geldi? Çok kısa bir tarih turuna
0:41
çıkıyoruz. Her şey tabii ki insan ve
0:44
hayvan gücüyle başladı. Bu tarım 1.0.
0:48
Sonra 1950'lerde sahneye yeşil devrim
0:51
çıktı. Yeni tohumlar, sentetik gübreler.
0:54
İşte bu tarım 2-0'dı. Bunu makineların
0:57
yavaş yavaş tarlaya girdiği erken
0:59
otomasyon dönemi izledi ve geldik
1:01
bugüne. Her şeyin ama her şeyin
1:03
internete bağlı olduğu dijital devrime
1:06
yani tarım 4.0'a. İşte şu an tam da
1:09
buradayız. Peki tamam tarım 4-0 dedik
1:13
ama onu diğerlerinden bu kadar farklı
1:15
kılan ne? Yani bu devrimi devrim yapan
1:18
asıl olay ne? İşte kilit nokta tam da
1:22
burada. Tarım 4.0'ın iki temel direği
1:25
var. Birincisi yüksek teknoloji
1:27
otomasyon. İkincisi ve belki de en
1:29
önemlisi veriye dayalı karar verme. Yani
1:33
artık çiftçinin tecrübesi ve iç güdüsü
1:35
tek başına yeterli değil. Artık
1:37
kararları tarlanın kendisinden anlık
1:40
olarak akan veriler veriyor. Şimdi gelin
1:42
operasyonun beyin takımına bakalım. Veri
1:45
ve yapay zeka. Ve bu arada bu konuyla
1:48
ilgili ortalıkta dolaşan bazı efsaneleri
1:50
de bir bir yıkalım. Mesela en popüler
1:53
sorulardan biri büyük veri dediğimiz şey
1:56
bir çiftliğin geleceğini gerçekten
1:58
tahmin edebilir mi? Yani kulağa biraz
2:01
bilim kurgu gibi gelmiyor mu? Cevap hem
2:03
de nasıl? Aslında tahmin etmek büyük
2:06
verinin en temel, en güçlü işlevlerinden
2:09
biri. Bilim kurgu değil yani. Tamamen
2:11
gerçek. Zaten bütün olayı bu. Geçmişten
2:15
ve anlıktan gelen milyonlarca veriyi
2:17
analiz edip geleceğe dair inanılmaz
2:19
isabetli öngörülerde bulunmak.
2:22
Peki bunu nasıl yapıyor? İşte sihir
2:24
burada başlıyor. Sistem devasa veri
2:27
akışlarını analiz ediyor. Düşünün
2:30
toprağın altındaki sensörlerden,
2:32
tepedeki uydulardan, meteoroloji
2:34
istasyonlarından gelen verilerin hepsi
2:36
tek bir yerde toplanıyor ve sonuç mahsul
2:39
ne kadar olacağı, bir hastalık salgının
2:42
ne zaman başlayabileceği ya da hasat
2:44
için en mükemmel günün hangisi olduğu
2:46
gibi kritik konularda nokta atışı
2:48
tahminler yapıyor. Elimizde devasa bir
2:51
veri yığını var. Harika. Ama bu veriyi
2:53
kim okuyacak, kim anlamlandıracak? İşte
2:56
tam bu noktada sahneye yapay zeka
2:58
çıkıyor. Yani tıpkı insan gibi öğrenen,
3:01
anlayan ve karar veren o akıllı
3:03
sistemler. Yapay zeka bu sistemin asıl
3:07
beyni. Çiftçiye yol gösteren karar
3:09
destek sistemleri denen yapıların
3:11
arkasındaki güç o. Yani Han veriyi alıp
3:15
şimdi şunu yapmalısın diyen somut eyleme
3:18
dönük tavsiyelere çeviriyor. Peki bu
3:20
sistemler tam olarak ne işe yarıyor?
3:23
Sensörlerden gelen veriyi anlık olarak
3:25
analiz ediyor ve çiftçiye reçete
3:27
yazıyor. Ama nasıl bir reçete? Şöyle:
3:30
Tarlanın kuzeydoğu köşesine tam olarak
3:32
15 Lre su ver. Ya da şu bölgedeki
3:34
bitkilerde hastalık başlangıcı var.
3:36
Sadece orayı ilaçla. Kısacası ne zaman,
3:40
nereye, ne kadar her şeyi nokta atışı
3:42
söylüyor. Bu da hem israfı önlüyor hem
3:45
de verimi tavana vurduruyor. Tamam,
3:47
beyin kısmını anladık. Peki bu kararları
3:50
tarlada kim uygulayacak? İşte şimdi de
3:53
işin kas gücü kısmına yani robotlara ve
3:55
sensörlere geliyoruz. Yine yaygın bir
3:58
yanılgı. Bu robotlar çok akıllı. Her
4:01
şeyi kendileri yapıyorlar. O zaman daha
4:03
az güvenlik önlemi yeterli olur, değil
4:05
mi? mantıklı geliyor. Kesinlikle hayır.
4:08
Hatta tam tersi. Bu otonom devler
4:11
bildiğimiz traktörlerden çok ama çok
4:13
daha karmaşık ve katmanlı güvenlik
4:15
sistemlerine ihtiyaç duyuyor. Bu belki
4:17
de en tehlikeli yanılgılardan biri. Peki
4:20
ama neden? Sebebi çok basit aslında. Bu
4:23
devasa makineler tarlada yalnız değil.
4:25
Yanlarında insanlar ve hayvanlar var. En
4:28
ufak bir hatanın bedeli çok ağır
4:30
olabilir. İşte bu yüzden üzerlerinde
4:32
radarlar, lazer tarayıcılar, yapay zeka
4:35
destekli çarpışma önleme sistemleri gibi
4:37
birden fazla güvenlik katmanı var.
4:39
Bunlar birer seçenek değil. Mutlak birer
4:41
zorunluluk. Peki işin bir de ekonomik
4:44
boyutu var. Tarlaya robotları sürdük
4:46
diyelim. Bu çiftçinin ürününü daha
4:49
pahalıya satacağı anlamına mı geliyor
4:51
otomatik olarak? İşte burada ince bir
4:53
ayrım var. Evet. Robotlar verimliliği
4:56
artırıyor, maliyetleri düşürüyor. Sıfır
4:58
hatayla gece gündüz çalışıyor. Bunların
5:00
hepsi cepte. Ama işin sonunda ürünün
5:03
fiyatını belirleyen şey robotlar değil,
5:05
pazarın kendisi yani küresel arz ve
5:08
talep. Kısacası robotlar üretim
5:10
maliyetini düşürerek çiftçinin karını
5:13
arttırabilir ama satış fiyatını doğrudan
5:15
kontrol edemez.
5:17
Ve sakın tüm robotları aynı sanmayın.
5:19
İnanılmaz bir uzmanlaşma var. Mesela
5:22
mikro püskürtme robotlarını ele alalım.
5:24
Kameralarıyla tarlayı tarıyor. Sadece ve
5:26
sadece yabani otları bulup tam üstüne
5:29
bir damla ilaç sıkıyor. Bu herbisit
5:31
kullanımını inanılmaz düşürüyor. Ya da
5:33
toprak analiz robotları. Tarlada
5:35
gezinerek adeta toprağın röntgenini
5:37
çekiyor. Hangi bölgenin ne kadar sıkışık
5:40
olduğunu ölçüp sorunlu yerleri
5:42
haritalıyor. Harika. Bir anda karar
5:45
veren beyinler diğer yanda işi yapan
5:47
kaslar var. Peki bu ikisi birbiriyle
5:50
nasıl anlaşıyor? Nasıl konuşuyor? İşte
5:53
bu bağlantıyı sağlayan sihirli ağa bakma
5:55
zamanı. Her şey çok basit bir döngüyle
5:58
çalışıyor aslında. Algıla, karar ver
6:01
harekete geç. Şöyle düşünün. Tarladaki
6:03
bir sensör toprağın kuru olduğunu
6:05
algılıyor ve bu bilgiyi sisteme
6:07
yolluyor. Merkezi sistem bu veriyi
6:09
işleyip sulama yapılması gerektiğine
6:11
karar veriyor. Sonra da sulama vanasına
6:13
harekete geç komutu yolluyor ve vana
6:15
açılıyor. İşte nesnelerin interneti yani
6:18
IOT tam olarak bu sürekli geri bildirim
6:20
döngüsü demek. Tabii bu dev ekosistemi
6:23
ayakta tutan başka kahramanlar da var.
6:26
Mesela Lora. İnternetin çekmediği o
6:28
uçsuz bucaksız arazilerde çok az
6:31
enerjiyle kilometrelerce öteye veri
6:33
gönderen bir iletişim teknolojisi veya
6:36
blok zincir. Yediğiniz domatesin
6:38
tarladan tabağınıza gelene kadarki tüm
6:40
yolculuğunu kaydeden, asla
6:42
değiştirilemeyen dijital bir kimlik
6:44
kartı gibi düşünün. Bir de pnömatik
6:46
sistemler var. Bunlar da hassas işler
6:48
için elektrik yerine sıkıştırılmış
6:50
havanın gücünü kullanan akıllı
6:52
mekanizmalar. Yani toparlayacak olursak
6:54
varmamız gereken en kritik nokta şu:
6:57
Tarımın geleceği sadece havalı
6:59
makinelerden ibaret değil. Asıl mesele
7:01
her şeyin birbiriyle konuştuğu akıllı ve
7:04
tamamen bağlantılı bir dijital
7:05
ekosistem. Bu kendi kendini öğrenen,
7:08
kendini sürekli iyileştiren dev bir
7:10
organizma gibi ve bu da çiftçiliğin
7:12
tanımını değiştiriyor. Artık olay sadece
7:15
toprağa sürmek değil. Aynı zamanda
7:17
veriyi yönetmek. Her çiftliğin adeta bir
7:20
veri merkezine dönüştüğü bu yeni dünyada
7:22
sormamız gereken büyük bir soru var. Bu
7:25
dijital devrim soframızdaki gıdanın ve o
7:28
gıdayı üreten çiftçinin geleceği için ne
7:30
anlama geliyor? Çiftçiler artık biler
7:32
veri bilimcisine mi dönüşüyor? Belki de
7:35
geleceğin gıdası artık sadece topraktan
7:37
değil aynı zamanda sunuculardan da
7:40
besleniyordur. Üzerine düşünmeye değer
7:42
değil mi?
#Education