Teknolojinin Tarım Sektöründeki Yeri

Tarımda Makineleşme

İnsanoğlunun yerleşik hayata geçtiği günden itibaren yaşamının merkezini tarım oluşturmaktadır. Günlük hayat şartları tarım odaklı gelişmektedir. Tekerleğin icadı, sanayi devrimleri ve teknolojinin gelişmesinden direk olarak etkilenen tarım sektörü, günümüzde insan nüfusunun hızla artması karşısında yetersiz kalmaya başlamıştır. 18. Yüzyıla kadar tarım arazileri toprakta yetersiz besin olmasından dolayı nadasa bırakılıyor, sürekli ekim yapılamıyordu. Şalgam ekiminin ön plana çıkması ve sonrasında dörtlü ekim yöntemi ile tarımda bir sıçrama yakalanmıştır. 1980’lerden itibaren geleneksel tarım yöntemleri yerine hassas tarım yöntemleri üzerine çalışmalar hız kazanmıştır.

Tarımda hayvan gücünden yararlanılmaya saban kullanımı ile M.Ö. 4000’lerde başlandığı bilinmektedir. Sabanı daha sonra ağır saban, pulluk, tohum ekme, harman makineleri ve oraklar gelişim sürecini takip etti. 1892’de benzin ile çalışan ilk traktörün üretilmesi ile tarım makineleri hızlı bir şekilde motorla çalışan araçlara dönüştüler. 

Tarım Sektöründe Dijitalleşme

Makineleşme ve tarım konusunda yapılan araştırmalar sonucunda verimdeki artışlar tarım insanlarını makine kullanımına yönlendirmiştir. Endüstri devrimleri ile her seferinde daha fazla modernleşen tarım makineleri endüstri 3.0 ile bir traktör ile birkaç işlem yapabilen makinelere dönüşmüşlerdir. Endüstri 4.0 ile ise bu makineler artık tamamen otonom olarak hareket edebilen ve işlevlerini yerine getirebilen makinelere dönüşmüşlerdir. Bu konuyu temel alarak literatürde dijital tarım kavramı ortaya çıkmıştır. 

Dijital tarım, meşakkatli işlemlerden sürekli otomatik işlemlere geçiş için sensörler, robotik ve veri analizi gibi modern teknolojilerin uygulamasıdır. Modern çiftliklerin, işgücüne daha az bağımlı olan sürdürülebilir bir şekilde düşük maliyetlerle daha yüksek kalitede daha fazla ürün üretmesi beklenmektedir. Dijital tarım ve sahaya özgü hassas yönetimin uygulanması, yalnızca sensör teknolojisine değil, tarımsal robotların uygun şekilde kullanılmasıyla mümkün olan saha verilerinin sürekli toplanmasına bağlı olan bu beklentiye verilen yanıtların bazılarıdır.

Tarım bilim adamları, çiftçiler ve yetiştiriciler de 2050’de tahmin edilen 9,8 milyar nüfusun taleplerini karşılamak için daha az topraktan daha fazla gıda üretme zorluğuyla karşı karşıya kalınacağını vurgulamaktadırlar (King, 2017). Dijital araçların, sensörlerin ve kontrol teknolojilerinin entegrasyonu, tarımsal robotik tasarım ve gelişmelerini hızlandırarak modern tarımda önemli potansiyel ve faydaları ortaya koymaktadır. Bu gelişmeler, doğru ve ayrıntılı zamansal ve uzaysal bilgileri zamanında toplayarak bitkileri ve tarlaları dijitalleştirmekten, robot navigasyonu için karmaşık doğrusal olmayan kontrol görevlerini yerine getirmeye kadar uzanmaktadır. Örnek olarak, sıra bitkilerinde ve meyve bahçelerinde çalışmak için yerel ve küresel sensörlerle donatılmış otonom traktörler ve tarım makineleri kullanımı her geçen gün artmaktadır. 

Tarım Robotlarının Çeşitlenmesi

Bu sebeple tarımsal alan robotları ve manipülatörleri, dijital tarımın (Wolfert vd., 2017) ve hassas tarımın (Chlingaryan vd., 2018) farklı yönlerinde önemli bir parçası haline gelmiştir. Teknoloji, robotik ve kontrol teorisindeki gelişmelerle birlikte, bu robotların dijital tarımdaki uygulamaları otomasyona olan ilginin arttığını, geleneksel saha aktivistlerinin yatırımcıları, profesyonel mühendisleri ve şirketleri çeken yüksek teknolojili endüstriyel görevlere dönüştürdüğünü göstermiştir. Tarımsal alanlarda kullanılan bu robotlar genel olarak artık ekin izleme (Bechar ve Vigneault, 2016), haşere ve yabani ot kontrolü (Oberti vd., 2016), hasat (Longo ve Muscato, 2013), hedeflenen ilaçlama (Gonzalez-de-Soto, 2016), budama (Ishigure vd., 2013), sağım (Drach vd., 2017), fenotipleme (Zhang vd., 2016) ve sıralama (Comba vd., 2016) vb. görevleri yerine getirmek amacıyla kullanılmaktadırlar.

Bu tip tarım araçlarının sahip oldukları boyut, tekerlek yapısı, motorlar ve izlenilebilen mobil sistemlerini de içerisine alan mekanik, elektrik-elektronik ve yazılım tasarımlarının da yukarıda belirtilen tarımsal görevlerin verimli bir şekilde gerçekleştirilmesinde büyük önem taşımaktadır. Tasarımların göreve özel geliştirilmesi sayesinde büyük tarım makinelerine kıyasla arazi ortamlarında hareket kabiliyetlerinin fazla olması, daha hızlı hareket etme, detaylara ince becerisinin fazla olması gibibirçok avantaja sahip olurlar.  Ancak bir çok avantajının yanında engebeli bir arazi yapısı ve eğimli bir yüzeyde araçların tekerleklerinin yüzey ile teması sonucunda oluşan kayma dezavantajları aracın hareketini kısıtlayan ve kontrolünü zorlaştıran unsurlar olarak ön plana çıkmakta ve araçların performans kabiliyetinin arttırılabilmesi ve istenilen hassasiyetin sağlanabilmesi için tüm bu dezavantajlar üzerinde kapsamlı çalışmalar devam etmektedir (Eaton vd., 2009, Matveev vd., 2010). 

Kaynaklar

• Bechar, A.& Vigneault, C. (2016). Agricultural Robots for Field Operations: Concepts and Components. Biosystems Engineering, 149, 94-111. 
• Chlingaryan, A., Sukkarieh, S. & Whelan, B. (2018). Machine Learning Approaches for Crop Yield Prediction and Nitrogen Status Estimation in Precision Agriculture: A Review. Comput. Electron. Agric, 151, 61–69.
• Comba, L., Gay, P. & Ricauda Aimonino, D. (2016). Robot Ensembles for Grafting Herbaceous Crops. Biosyst. Eng., 146, 227–239.
• Drach, U., Halachmi, I., Pnini, T., Izhaki, I.& Degani, A. (2017). Automatic Herding Reduces Labour and Increases Milking Frequency in Robotic Milking. Biosyst. Eng., 155, 134–141.
• Eaton, R., Katupitiya, J., Siew, K. W. & Siew, K. W. (2009). Robust Sliding Mode Control of an Agricultural Tractor Under the Influence of Slipe. IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, Singapore, 1873-1878.
• Gonzalez-de-Soto, M., Emmi, L., Perez-Ruiz, M., Aguera, J. & Gonzalez-de-Santos P. (2016). Autonomous Systems for Precise Spraying – Evaluation of a Robotised Patch Sprayer. Biosyst. Eng., 146, 165–182.
• Ishigure, Y., Hirai, K. & Kawasaki, H. (2013). A Pruning Robot with a Power-Saving Chainsaw Drive. in Mechatronics and Automation (ICMA), IEEE International Conference on, 1223–1228.
• King A. (2017). Technology: The Future of Agriculture. Nature, 544, S21.
• Longo, D.&Muscato, G. (2013). Design and Simulation of Two Robotic Systems for Automatic Artichoke Harvesting. Robotics, 2(4),217–230.
• Matveev, A. S., Hoy. M, & Savkin, A. V. (2010). Mixed Nonlinear-Sliding Mode Control of an Unmanned Farm Tractor in the Presence of Sliding. 2010 11th International Conference on Control Automation Robotics & Vision, Singapore, 927-932.
• Oberti, R., Marchi, M., Tirelli, P., Calcante, A., Iriti, M., Tona E, et al. (2016). Selective Spraying of Grapevines for Disease Control Using a Modular Agricultural Robot. Biosyst. Eng, 146, 203–215.
• Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C. & Bogaardt, M J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agric. Syst., 153, 69–80. 
• Zhang, C., Gao, H., Zhou, J., Cousins, A., Pumphrey, M. O. &Sankaran, S. (2016). 3D Robotic System Development for High-Throughput Crop Phenotyping. IFAC-PapersOnLine, 49(16), 242–247