Bir Demo

Bu bir TARSENS MeyveSayar Projesidir.

Bu yazıyı neden yazıyorum? Bazı örnekler alınsın, birşeyler düzelsin *1. Bu yazıyı okumak zor geldiyse, kısaca şöyle söyleyim, gerçek hayatta, veri toplayıp, arazi şartlarında etiketleyip yine arazi şartlarında eğitip, demo sırasında meyve sayma %40 başarılıydı (düşüklüğün detayı yazıda), ağaç sayma %94 (yüksekliğinin detayı yazıda). İzlemek isteyenler için yazının en sonunda videosu var 🙂

Bunların tümü internetten bağımsız olarak gerçekleştirilen işler, çünkü bugün bakıyorumda, tarımdan hiç anlamayan, çiftçilik yapmamış “elektronik-bilgisayar-makine vb.” mühendisleri, bir uygulama ile tarımda bütün sorunları çözebileceklerini sanıyorlar *2.. fakat bilmiyorlar ki, arazide telefon bile çekmiyor, internete nasıl bağlanacaklar (bir de kalkıp tarlaya sensör falan koyacağız diyorlar… :)) ben bunu bildiğimden yıllardır AI at the Edge çalışıyorum, çünkü Sınırdaki Zeka’yı kullanmam gerekiyor, bunu da ürün ve arazi tipine göre geliştirmek.. dolayısıyla.. bulutu yanınızda taşımanız gerekiyor *3… Bunlarla ilgili olarak, daha önce neler yaptığımı “Celil Serhan Tezcan Kimdir?” yazımı okumanızı, sayfada bulunan beyaz tavşanları takip etmenizi tavsiye ederim.

Asıl konuya yaklaşacak olursak.. pandemi süreci öncesinde Hong Kong’lu bir arkadaşıma bir iş yapmıştım, en genel tabiri ile, parça tanıma üzerineydi. Onun projesinde Tensorflow kullanmıştım, çeşitli algoritmalarla çeşitli parçaları tanımlayarak raporluyorduk. Fakat pandemi sürecinde neredeyse herşey kesilip evde tıkılı kalınca ne yapabilirim diye araştırırken, Youtube’da Meksikalı bir kaç işçinin gittikleri meyve bahçesinde çektikleri videolar olan bu kanalı buldum, o sırada YOLOv4 de çıkmıştı ve başarımı çok iyidi.

Bu videolardan rasgele seçerek, meyveleri etiketleyip, eğiterek, sonuçlarını Linkedin’e koymaya başlayınca dikkat çekti ve asıl eğlenceli kısmı, bunların Serdar Dikbaş’ın dikkatini çekmesi oldu. Kendisi, Antonio Carraro, bahçe tipi traktör üreticisinin Türkiye Satış Müdürü, bir tarımsal üretim destekçisi, modern teknolojilerin tarımda kullanılması ve tanıtılması konusunda öncü birisi ve bu nedenle güzel bir başlangıç sağladı..

Kendisi, Linkedin’de tarım konusunda, tarımın önemi konusunda, düzenli olarak, tarımda nelerin nasıl yapılması gerektği konusunda bilgi kartları paylaşıyor, ve bilgi paylaştıkça çoğalır felsefesini benimsiyor, AGRO TV’de Tarımsal Teknoloji programını yapıyor ve bir programda yaptıklarından bahseder misin dedi, anlattım, bence program oldukça iyi geçti ve gelen yorumlar da öyleydi. Bir 15 gün kadar önce, nerede ne yapabileceğimizi konuştuk, ve bende evin önünde bulunan zeytin ağacında, bir veri toplama, etiketleme, eğitim ve deploymenti ne kadar sürede yapabildiğime baktım.

Sonuçta, teknik ve teorik olarak, bu süreci 1 saatten kısa bir sürede bitirebilir hale gelmiştim.

ve bu konuda uygulamalı ilk adımı bu hafta attık.

Serdar adresi verdi ve Bandırma Üniversitesi’nde Öğretim Görevlisi olan Cem Aldağ arkadaşımla beraber (kendisi ile bitki sağlığı haritalaması vb. üzerine çalışmalarımız var) verilen koordinatlara gitmek üzere, sabah 5:45’de Bandırma’dan yola çıktık.

Sabah 9:08’e Ziya Meral’in, Tekirdağ, Malkara – Balabancık’da bulunan, 369 dönümlük Ceviz bahçesine ulaştık.

Gitmeden önce AGRO TV’de yayınlanan Cevizde sulama adlı programda birazcık etiketleme vb. yaptım, sonuç oldukça iyidi bu da cesaret verdi 🙂

Yani evin önündeki 1 ağacı saymakla bu bahçedeki cevizleri saymak aynı olmayacaktı ama yeterince hazırlıklı gittiğimi düşünüyordum (birazcık yanılmışım, olur, bu türde ilk demo).

Sabah ulaşır ulaşmaz, ufak aksiyon kamerası tipi kameralarla bahçe içinde dolaşmaya başladım, fakat bu kameraları traktör camına yapıştıracağım vantuzlar hiçbir işe yaramamıştı *4 (100 gr kamera ağır geldi).

Dolayısıyla onlarla dolaşmama rağmen B Planı olarak yanıma aldığım kameram, Logitech C922’yi kullanmaya karar verdim *5. Xavier vb. birbirine bağlayıp veri toplamam zor olacağından, Thinkpad *6 üzerine bağlayarak, traktörün içerisine yerleştireceğim kamera yüksekliği seviyesinde bahçe içerisinde dolaşmaya başladım. Bu yıl susuzluktan dolayı ağaçların çok fazla meyve bağlayamadığını gözlemledim *7..

Bu videoyu daha sonra açarak, içerisinde işime yarayabilecek karelerden çıkardım, hemen etiketlemeye başladım ve eğitime aldım.

Onlar eğitilirken, Phantom 4 Adv. Dron’u hazırladım ve bahçe üzerinde kısa bir uçuş yaptım, güneş açısı değiştiğinde ağaçların tanıması da değişeceğinden, uçuşu olabildiğince kısa tutarak indirdim, ve onlarında karelerini açarak bir kaç kare seçtim ve etikelemeye başladım.

Bu süreç içerisinde, yanımda getirdiğim Spectralix Tablet (tabletin asıl uzmanlık alanı semantik segmantasyon oldugu için Nvidia Jetson Xavier’i bağladık), ona Logitech C922’yi traktör camına bağlayarak hazırladık, fakaaaat… başarımda bir sorun vardı (daha sonradan düşündüğümde, kamerayı çıplak olarak topladığım veriyi, renkli traktör camı arkasından inference yapmaya çalışıyordum, o nedenle başarım %40 civarındaydı).

Tablet tutucuyu da unutmuş olmam bir ders oldu 🙂

Yukarıdaki arazide yaptığım model, aşağıdaki hoffice’de *8 yaptığım fine tuned model

Neyse, moral bozmaya gerek yok, böyle ufak bir rezil olma sürecinden sonra, bitmiş olan ağaç tanıma modelini, daha önce çektiğim video ile ufak bir verification sürecinden geçirdim ve baktım ki %99 tanıyor. Hemen IHA’yı bağladım bilgisayara, ve kaldırdım oldugum yerden, baktım gerçekten de iyi gidiyor. İyi gittiğine güvendiğim için yerimden kalkarak, seyircilere izlemesi için bıraktım.

Söylediklerine göre %94 başarı ile ağaçları tanımlamış (güneş – gölge açısı değiştiğinden dolayı biraz kayıp var). bu da kurtarışım oldu gün için.. peki neden bu kadar yüksek? Çünkü kayıt ve demo kamerası aynı ortamdan bakmıştı, yani doğrudan bitkiye, arada filtre vb. yok.. Diğer tanımanın performansı nasıl arttırılır? Daha fazla açıdan daha fazla kameradan daha fazla kombinasyon ile veri toplayıp etiketleyerek, fakat hepsini 1 saate sığdırmak -tek kişi- next to impossible.

Yanımda getirdiğim modifiye kameralı NRGB kameralı IHA ile de ufak bir kayıt yaparak bu süreci tamamladık, sonrası eğlence!

 

Şimdi işte bu yapılanları, traktör içerisine, şöförü negatif etkilemeyecek, iş gücünün kaybına neden olmayacak, ufak bir kutuya sığdırıp, traktörün camının bir köşesine sığdırmak kaldı..

bu tableti o yüzden tasarlayıp geliştirdim, kullanım alanı çooooooo…

bu demoyu neden yaptık? hedef şu, çiftçilerimizi traktörünü kullanırken, ağaçların meyve tutma oranını takip ederek, sezon sonu nasıl bir gelir elde edecekleri konusunda önceden uyarmak veya bilgilendirmek için.

Sonuçta, binlerce dönüm bahçesi olan çiftçiler var ve bu ağaçların hepsini tek tek dolaşıp bilgi alamıyorlar, bunlarla ilgili olarak hem çiftçiler hem de bahçeden ürün alan tedarikçiler, tarımsal expertlerden şikayetçi. Küresel iklim değişikliği, artan hastalıklar, değişen yağış ve rüzgar rejimi, güneşlenme gün sayısı, kuru-sıcak-soğuk-nemli-yağışlı geçen gün sayısının iyice takip edilmesi ve bu “hassas tarımın” yapay zeka ile desteklenerek bu süreçlerin otomatize edilmesi gerekiyor. Sonuçta bu hem çiftçileri, hem aracıları hemde tüketiciyi ilgilendiren bir durum.

Bu yapılanları yeni nesile sevdirmemiz şart. Tarım zor, tarım acımasız ve tarım hatayı affetmeyen bir süreç. Bu nedenle tarımdaki sorunları, olabildiğince yapay zeka, akıllı algoritmalar, arduino, raspberry pi, nvidia jetson vb. gibi cihazları kullanarak, insansız hava araçları ve insansız kara araçlarına ek olarak, teknolojinin son harikası traktörlerle birleştirmemiz şart. Yakın bir gelecekte, bu traktörler gerekirse bu işi otonom olarak yapabilecek ama bir yerlerde bir insan mutlaka işi kontrol ediyor olacak. Gerekirse bahçe içinde sadece 1 tane traktör çalışacak ama üzerinde uçan iha, bahçe içerisine yerleştirilmiş yüzlerce sensör bulunacak. Bunlar hava – toprak sıcaklığı, nem, atmosferik basıncı takip edecek, gerekirse hava tahminlerini yapabilecek hale gelecek..

    

Bitirmeden önce toparlayacak olursam;

Bir meyve bahçesinde yürütülen tarımsal operasyon için, Antonio Carraro bahçe tipi traktör neden kullanılmalı? Çünkü sebebi çok basit, birim alandan maksimum verimi almaya çalışıyorsunuz, meyve tarımı da düz arazide ovada falan ilaçsız yapılmaz, belli hava akışı olmalı, ağaç kökünde su durmamalı vb. Bu tür bir arazide de Antonio Carraro’nun traktörleri gerçekten teknoloji ve tasarımın son harikası. Bu tür sayım sistemlerini sadece Antonio Carraro traktörlere entegre etmeyi düşünüyorum çünkü veri toplama platformum kendileri olacaklar 😊 Traktör, arazi içerisinde dolaşır, şöförü gerekli ot mücadelesini, ilaçlamayı yaparken, bu sayım sistemi ağaç gördükçe ağaçları koordinatları ile biriktirecek ve meyve gelişme durumunu sayarak, “şu kadar ağaç saydım, şu kadar meyve toplama potanisyelin var, bahçen şu kadar dönüm, yıl sonunda bu kadar verim alabilme olasılığın var” gibi bir raporu sunacak. Bu tür verim tahminlerini Amerika, uzaydan, tarla tarımında 25 yıldır yapıyor, ama meyve konusunda böyle bir işi yapmak için yere inmek şart. O kadar yüksek çözünürlüklü uydu görüntüsü yok.

Tarımda neden böyle olağanüstü bir işlemci ve yapay zeka kullanmak zorundayız? Nedeni aslında çok basit. Küresel iklim değişikliği, betonlaşan toprak ve artan nüfus. Hali hazırda klasik tarla tarımında, toprak giderek betonlaştı ve artık suyu bile tutamayacak hale geldi. Toprağa (daha doğrusu betonumsu yapıya) atılan gübre ve ilaç topraktan sulama ve yağışla yıkanıp, akarsu – gölleri ve tatlı su kaynaklarımızı tehdit ediyor. Bunların acısı çıkıyor ve çıkması da bir önlem almazsak artacak. Bu nedenle, tarladan başladım ama meyve tarımında da benzer ilaç kullanım operasyonları var, önlemini almak şart.

Tarımda neden İHA ve traktör aynı anda kullanılmalı? 7.7 milyar insanı beslemek için dünyanın ekilebilir alanının nerdeyse tamamında zaten tarımsal aktiviteyi yürütüyoruz, bunların tamamını, traktörle hergün dolaşmamız mümkün olmayacaktır.

Traktör, gerekli, gübreleme, ilaçlama, ot mücadelesi, çapalamayı yapacaktır fakat, traktörün bu gücünü, biraz daha hafif fakat büyük resmi görebilen araçlar yani İHA ile birleştirerek, planlamaların daha iyi yapılmasını sağlayabiliriz. Bu İHA kullanımı sayesinde, arazi durumu, eğimi, temporal ölçekte arazi erozyonu, bitki sağlığı, ağaç sayımı vb. yapılabilir, bunlar yaygınlaştırılabilir. (ama ilaçlama iha’sı değil, lütfen o konuyu açtırtmayın bana, bir kaç cahil çıktı oynuyor 30 yıllık teknolojiyle yeni gibi tanıtarak, uyanın) Çünkü yüksek çözünürlüklü uydu görüntüsünü almaya meyve bahçesi işleten çiftçilerinde gücü yetmiyor…

Bu kadar neden uzattığıma gelecek olursak, ben bunların tümünü iyi niyetle yapıyorum. Bu ülkeyi seviyorum. Yurtdışında yaşadım, bugün nereye giderseniz gidin, 3.sınıf vatandaşsınız, o ülkenin zengini, fakiri, sonra siz. Bu nedenle biz bu ülkeyi kalkındırmak zorundayız. Başka bir evimiz yok + bu gezegene de sahip çıkmak zorundayız, ayda atmosfer, marsta toprak su yok. Ama, piyasada bazı firmalar görüyorum, teknolojik olarak “tek” başıma yaptıklarımın bir sürü yatırımları ve ekipleri olmalarına rağmen, yarısını bırakın %10’unu bile yapamıyorlar. Benim hayatta almayacağım insanlara boşuna maaş ödüyorlar ve sonucunda batıyorlar.

Fakat bu iş öyle rocket science falan değil. Merak, hırs ve çalışma ile elde edilebilir süreçler bunlar. Neyse, konuyu çok uzattım Bir Demo’yu bitirecek olursam, bir demoya giderken, A – B – C… planlarınızı iyi yapmanız gerekiyor ve 4 boyutlu düşünmeniz gerekiyor. Burada analitik düşünce yeteneği oldugu kadar sizin el becerileriniz de önemli. Mesela, tabletimin tutucusunu unutmuş olmam ve kamera tutucuları farklı bir camda denememiş olmam bana ders oldu, fakat bunların hepsi bir deneyim ve sonuç başarılı 😊 Şu anda bu cihazın ürünleştirilmesi ile ilgili çalışmalara başladık ve ciddi bir hızda ilerliyor..

Biz, bu konuda üzerimize düşeni yapmaya hazırız. Çünkü bu gezegen bizim evimiz ve evimize iyi bakmak zorundayız… Tarla tarımı, bahçe tarımı yarın bitmeyecek ve kapalı ortamda bitki yetiştirmekle, yapay et üretmekle dünyayı besleyemeyeceksiniz..

Demonun gerçekleşmesini sağlayan Serdar Dikbaş’a, Dr. Cem Aldağ’a ve meyve bahçesi sahibi Ziya Meral’e teşekkür ederim..

Günden kalan hatıralar;

*1 birde gelecekteki çalışma arkadaşlarına performans klavuzu olması için

*2 çözemiyorlar, TR’de onlarca, diğer ülkelerde binlerce startup battı. hepsi dünyayı değiştirecekti 🙂

*3 veya fine turned workstation

*4 ürün incelemesini yazdım satan firmaya

*5 bu gaming adı ile çıkan donanımların hepsi kötü kaliteli, 2 yılda elinizde kalıyor..

*6 thinkpad iyidir, candır..

*7 sonra birde kapalı ortamda bitki yetiştireceğiz falan diyorlar…

*8 what do you call home-office? hoffice 🙂

Not1: Görsellerin kullanımı ile ilgili izinleri ai@tarsens.com’a sorunuz. İzinsiz kullanımlar DMCA tarafından tespit edilecektir.

Not2: Bu demo, Tübitak’ın reddettiği bir projenin bölümüdür. Tübitak 2 yıldır tüm projelerimizi düzenli olarak reddetmektedir ve 2 yıldır devletten bir kuruş destek almadık ve tamamen öz kaynaklarla gerçekleştirdik. 2020 itibariyle, kamudan hiçbir destek istememe kararı aldık. Gittiği yere kadar. Sonuçta, yapmayı istedikten sonra oluyor. Hesabında milyar TL olanları da görüyoruz, uzaktan kumandalı uçak yapabiliyorlar… 🙂

Not3: Bu projeleri yaparken yatırımcımız da olmadığını belirtmek isterim, sonuçta bu ülkede melek yatırımcı yok, kelek yatırımcı var. Yapılan yatırımların hepsi boş. Yatırım alan startup kuran arkadaşlarımızdan en çok duyduğumuz cümle “pişmanım abi”. Dolayısıyla işimize karışıp tepemize dikilecek yatırımcılara ihtiyacımız yok, yukarıda da dediğim gibi, Gittiği yere kadar.

Son olarak, projelerimi kopyalarken ellerine yüzlerine bulaştıran gerizekalılar için bir not 🙂

%d bloggers like this: