Celil Serhan Tezcan kimdir?

 

Kendimi övmeyi sevmem ve her zaman gerçeklerden ve rakamlardan konuşurum. Fakat bu nedense egoistlik, sinir ve öfke olarak anlaşılıyor. Ben, Celil Serhan Tezcan, 3,5.nesil çiftçiyim (sayılır, detayı daha sonra). Annem ve Babam, ikisi de birer Ziraat Yüksek Mühendisi. Dedelerim zamanında kendi köylerinin en büyük çiftçileriymiş. Babam, 6 yıl Bursa Karacabey’de İlçe Tarım Müdürlüğü, Balıkesir’de 2 yıl İl Tarım Müdürlüğü görevi yaptı. Bundan 40 yıl önce, Ziraat Fakültesine yerleşebilmek kolay değilmiş. Bugünün beğenilmeyen, tü kaka denilen bölümünün puanı, o yıllarda Tıp ve Eczacılık seviyesindeymiş. Arada birşeyler olmuş (ona da belki değinirim). Neden çiftçi sayılırım? Çünkü belli başlı alerjilerim var ve bu aile mesleğini 1e1 arazide tam zamanlı yürütemiyorum, bu nedenle, tarımla ve işlerimizle ilgili sorunları, çocukluk merakım elektronik, gençlik merakım bilgisayar ile çözmeye çalışıyorum. Bu yolda ilerlerken son 6 yılda 6 proje bitirdim, bunlardan 3’ü devlet destekli projelerdi, 3 tanesi bireysel ve kurumsal destekli projelerdi (detaylarına girmeyeceğim).

Jpeg

Tarsens’i 2017 yılında, Tübitak 1512 desteğine 2.başvuruşumda alarak kurdum (Tübitak destekleri konusuna girersem bu yazı bitmez, verdikleri destek hadi bir kenara da, köstek olmasınlar yeter). Startup’u kurduktan 1 ay içinde başka bir Tarım Startup’undan YZ Lideri olarak iş teklifi aldım (bu tür aldığım ne ilk ne son teklifti, halen benzeri teklifler geliyor) ve aynı ay içerisinde Türkiye’nin en büyük kimyasal gübre üreticilerinden Toros Tarım A.Ş. ile hassas tarım görüntü algılama ve işleme üzerine Ar-Ge projesine başladık. Bu projeye başladıktan 2 ay sonra Global Forum for Innovations in Agriculture, Abu Dhabi’ye davet aldım, gittim, güzel bağlantılar kurdum, bir daha çağırdılar, yapılması kolay fakat %100 zamanımı alacak bir teklifte bulundular, ülkemi sevdiğimden kabul edemedim. Geri döndüm. Mayıs 2018’de Tokyo’ya Nikkei çağırdı, gittim, AgSum etkinliğinde sunum ve demo yaptım, Softbank ile görüştüm, hali hazırda Toros Tarım A.Ş. projem vardı, Tübitak projem yürüyordu ve birde müşteri ziyaretleri yapıyordum, yani çok fazla bir traction yoktu, Softbank işi de olmadı, döndüm. 2018 yılı içinde, Konya Gıda Tarım üniversitesi ve Bahçeşehir Üniversitesi’nde 2 etklinliğe katıldım (farkettiyseniz şirket kurulumu öncesi yaşadıklarıma değinmiyorum, ama kısaca İTÜ Çekirdek’te benim konumu anlayan bir kul bulamadım + orada fikirlerimi dinleyenler bugun o zamanlar anlattıklarımla kendi startup’larını kurup, fikirlerimi süsleyip AB projesi yazıp geçiriyor, neyse..). Fazla uzattım dimi, kısaltayım hemen. Tarsens Ar-Ge, bir aile şirketi, bir lifestyle business. 3 Kişiyiz, 2 Yüksek, 1 Düz Mühendis (yüksek lisans bölümüm farklı olması nedeniyle ben düz mühendisim + yüksek lisansım var). Tarsens Ar-Ge, Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi’ndeki “tek” tarımsal zeka startup’u, Tarsens Ar-Ge yine, IoTxTR’de bulunan tek yapay zeka kullanan tarım startup’u ve Tarsens Ar-Ge yine Kök Projekt girişim haritasında, tarım teknolojileri geliştiren şirketler içinde tek patenti olan startup. Şaşırtıcı değil mi? Sözde tarım ülkesinde tek tek tek 😊 neyse, ego olarak anlayacaklar yine, susayım, yaptıklarım konuşsun.

Bundan 6 yıl önce yapay sinir ağları konusunda araştırmaya başladığımda, o sıralarda elimde bu training’i yüksek performans ile yapabilecek bir cihaz yoktu. Yapmaya çalıştıklarımı 400GFlop gücündeki i7 işlemcimde de yapabilirdim ama bir kaç ay sürerdi bu nedenle, o sıralar çalışmaya başladığım İHA ile arazi üzerinde uçarak, bitki gelişim dönemi haritalaması konusunu, uçuştan sonra bilgisayarımda (o zamanlar i5’li bir laptopum vardı + i7’li masaüstüm) kimi zaman 3 saatte, kimi zaman 3 günde bitirebiliyordum. Bu nedenle, programlama ile de aram çok iyi olmamasına rağmen, 1 yıl kadar gece gündüz oturdum, python, opencv ve derin öğrenme kütüphanelerini yalayıp yuttum. O sırada Nvidia Jetson adlı bir işlemcikin varlığını keşfettim, TK1 diye birşey çıkmıştı ve rakibi olan raspberry pi’yi elektron transistör pataklıyordu. Paralelinde çıkan Nvidia GTX 1080 ekran kartı almıştım ve bir şekilde deep learning eğitimlerime başlamıştım. O sıralar semantik segmentasyon üzerine çalışıyordum. Bunlarla uğraşırken ülkemize gelen ilk TX1 (yanlışlıkla TK1 gelmişti, onu da almıştım)’I almıştım. Eğittiğim semantik segmentasyon modelini TX1’e atarak, çalışmasını sağlamaya çalışıyordum.. ama aldığım performans, arada icat ettiğim canlı ndvi’dan bile düşüktü, ama bir fark vardı,

Derin Öğrenme modeli, opencv’de yapılan kalibrasyon hatalarını yapmıyor ve düzgün sonuç çıkarıyordu, bu nedenle de 0.4fps yeterliydi. Süreç içerisinde yapılan optimizasyon ve yeni çıkan TX2 ile hızı 4.5fps’ye çıkarmıştım bu da olağanüstü bir hızdı. Sonra Xavier çıktı (o konuya girmeyeceğim çünkü nvidia yalancı bir firma) ve hız 15fps x 2’ye yükseldi (aynı anda 2 tane kameradan görüntü alıp, kanal başına 15fps alabiliyordum) bunu 4 kanala kadar zorladım ve bu da aynı anda 4 tane IHA’dan gelen görüntü üzerine realtime rapor verebileceğim anlamına geliyordu fakat, guess what, İHA uçurma izni almakla kumar oynamak aynı düzeyde şansa sahipti.

Bu nedenle tarla tarımından uzaklaştım. Çünkü Tarım bu ülkede bir şakaydı ve tarla tarımı ile uğraşan çifçiler bu teknolojiler yartırım yapabilecek kadar kazanmıyordu. Yıllar önce obje tanıma ve takibi konusuna da biraz baktığımdan (ama çok ilgimi çekmediğinden bıraktığım) bu konuyu biliyordum çünkü arada bunlarla ilgili ufak tefek projeler işler yaparak şirketimi hayatta tutuyordum. Pandemi süreci ile beraber evde sıkıntıdan patlarken (o sıralarda göl yüzey alanı haritalaması konusunu da bitirmiştim) YOLOv4’ün çıktığını gördüm ama ben inatla Tensorflow üzerine ilerliyordum (sebep? 1-manyaklık, 2-esnekliği). Fakat ülkemizin bir tane OpenCV ustası hocamız Birol Kuyumcu’nun yönlendirmesi ile YOLO’ya sardım ve birşeyler yapmaya başladım. Öncelikle Tensorflow’da yaptıklarımı YOLOv2’ye attım, performansı vb. Beğenmedim, v3’ü hiç kullanmadım sayılır, ama v4’de birşeyler farklıydı.

Birim zamanda elde edilen eğitim başarısı o kadar yüksekti ki, eğittiğim overfit modeller oldukça iyi sonuçları olabildiğince kısa zamanda verebiliyordu + işin hoş tarafı bu eğitimleri Mac’de, ekran kartsız (iGPU) notebook’da ve Nvidia Jetson sülalesinde yapabiliyordum. Bir kaç model yaptım, youtube sayfama koymaya başladım, bir yandan etiket yapıp, bir yandan eğitim yapıyordum, sonuçlar ilerledikçe bir popülarite kazanmaya başladı. Gıcık oldugum bir kaç kişi, uçak saydık diye havalara uçuyordu, dedim be bundan çok daha iyisini de yaparım, ve yaptım, gemi, uçak, araç, bina, ağaç, insan vb. saydım. Ama birşey farkettim, youtube’da benden başka salak yoktu YOLOv4’le uğraşan, sanırım bu nedenle YOLOv4’ün geliştiricisinin dikkatini çekmişim ki, videolarıma şunu yap bunu yap şeklinde yorumlar yazan birisi vardı, sonra mailleşmeye başladık ve beni Linkedin’de ekledi. Birisinin YOLOv4’le nerdeyse hiçbir alakası olamamasına rağmen YOLOv5’I çıkardığını söylemesinden dolayı YOLOv4-Tiny süreci hızlandı ve normalde 6 saat süren overfit eğitim süresi 2 saate kısaldı, tanımlama performansı yerine göre 10x arttı. E hali hazırda veri toplama, etiketleme, eğitim ve bunların AI at the Edge olarak geçen, sınırdaki deployment’I konusunda uzman biri olaraktan, tarımla ilgili bir konuya odaklanayım dedim ve meyveleri gözüme kestirdim. Youtube’da bir Meksikalı işçi grubunun, iş yaptıkları bahçelerde çektikleri videoları bularak etiketlemeye ve eğitmeye başladım.

Sonuç? Salkımdaki üzümleri sayar hale gelmişti algoritma.

 

Diğer siteler, projeler ve detaylı bilgiler;

Advertisement
%d bloggers like this: