Su, insanlar için düşündüğümüzde insanların onunla çalışması yada onun içinde çalışması için oldukça ekstrem koşullara sahip. Aynı zamanda birbiri ile bağlantılı şekilde ya da değil, kontrol altında tutulması gereken çok fazla parametre, yetiştiricilik operasyonu hangi boyutta olursa olsun dikkatli bir şekilde takip edilmeli.
AI; artificial intelligence, yani yapay zeka; günümüzde üzerinde çalıştığımız en önemli teknolojilerden birisi. Fintech olarak tanımlanan finansal teknolojiler ve “program gibi hizmet” olarak tanımlayabileceğimizi SaS hizmetleri söz konusu olduğunda daha fazla dikkat çeken yapay zekadan her gün daha fazla alanda faydalanıyor ve ondan hizmet alıyoruz.
Su ürünleri yetiştiriciliği ile ilintili yapay zeka alanında çalışmak için temel şey gereksinimimiz halihazırda balıkçılık hakkında iş yapabilecek kadar okur yazarlığımızın olması. Pratikten yada teorikten, hiç fark etmez. Yapay zekanın kullanılabileceği alanlara dair temel konu başlıklarında ve bu konu başlıklarında çalışan şirketlerin çözüm önerilerinde de listelendiği gibi, yapay zeka destekli bir araştırmayı başarıyla sonuçlandırmak, ürünü piyasaya çıkarmak yada en basitinden bir prototipi denemek için bile suya, suyla olan etkileşime, suda yaşama ve suyla ilgili pek çok dinamiğe hakim olmak, bir olmazsa olmazdır.
Yapay zekayı su ürünleri yetiştiriciliği tesislerinde verimi arttırmak ve tesisleri daha iyi bir hale getirmek için nasıl kullanıyoruz?
Balıkçılık ve balık yetiştiriciliği hakkında kapsamlı bilgiye sahip olduktan sonra, yapay zeka alanında uzman olabileceğiniz yüksek lisans ve doktora programları var. Bu programlar, bilgisayar bilimleriyle çok güçlü şekilde iç içe geçmiştir hatta birbirine göbekten bağlıdır. Çevrimiçi izleyebileceğiniz bir kurstan veya katıldığınız bir eğitim kampından farklı olarak olaya bütünsel ve kapsamlı bir yaklaşım sunar.
Eğer bu alanda çalışmak konusunda biraz daha deneysel ve deneyime dayalı bir modelde ilerlemek istiyorsanız çevrimiçi kurslar ve eğitim kamplarına katılarak konu hakkında temel ve kariyerinizi ilerletecek becerileri öğrenmeye başlayabilirsiniz. Eğer çevrimiçi ücretli yada ücretsiz kurslar arıyorsanız Coursera, edx, Udemy ve Google’ın kaynaklarına göz atabilirsiniz.
Girdileri ve çıktılarıyla, suya dayalı bir üretim operasyonunda kontrol altında tutulması gereken çok fazla şey vardır. Bunlar tesise giriş yapacak olan suyun kimyasal yapısından tesisten ayrılacak olan kullanılmış suyun içindeki Azot ve Fosfor bileşiklerinin akıbetine kadar yüz binlerce yapılacak demektir ve insan gücüyle bunların hepsinin olması gerektiği gibi devamlı olarak kontol altında tutulmasının imkanı yoktur. Artan insan popülasyonuna bağlı olarak kara üzerinde yerleşilen yerlerin artması ve suların da iklim değişikliğine bağlı olarak eskisinden daha farklı özellikler taşıması, gitgide daha asidik eğilime sahip olması ve canlı yaşamı için elverişsiz hale gelmesi, verim almanın ve üretkenliğin üzerindeki baskıyı arttırmaktadır. Şu an için en azından su kalitesinin ve kimyasının kontrolünün gözlemlenmesi, yemlemenin görüntüleme teknolojileriyle entegre şekilde otomatikleştirilmesi, erken uyarı sistemleriyle alg patlamalarından önceden haberdar olarak kafeslerde önlemler alınması ve hatta fırtınalara bağlı olarak kafeslerin batırılması yada su yüzeyine yaklaştırılmasının sağlanması, üretimde yaşanan kayıpları azaltmakta ve tesisin refahını iyleştirmekte etkili olacaktır.
Yapay zeka ile desteklenmiş ve güçlendirilmiş su ürünleri yetiştiriciliğinin en fazla ihtiyaç duyulduğu alanlardan birisinin kapalı devre yetiştiricilik tesisleri olduğunu gözden kaçırmamamız gerekiyor. Dinamiklerin tamamının kontrol altında tutulmasının bir zorunluluk olduğu bu tür tesislerde, virüs ve patojenlerin neden olduğu hastalıklara karşı mücadele en dikkat çekici başlıklardan biridir. Bilgisayar destekli ve yapay zekanın gözetimindeki algılayıcılar, sensörler ve gözetme araçları ile bu araçlarla tespit edilen herhangi bir olumsuz durum karşısında reaksiyon alma yeteneği olan araçlar üretime bağlı kayıp riskini arttırabilecek olan salgınların önüne geçmenin doğru anahtarları olacak.
Yetiştiricilik işinde de artık zaman her şey ve su ürünleri yetiştiriciliği yaparken zamanı doğru bir şekilde yönetmek verimi arttırır. Zamanı doğru yönetmeyi başarmanın en hızlı yollarından birisi de veriye doğru şekilde ve doğru zamanda ulaşabilmektir.
Şimdi arkanıza yaslanın ve gözlerinizi kapatarak düşünün; çalıştığınız tesiste kaç yerden birden bildirim alıyorsunuz?
Durmadan üzerinize yağan bu verilerin bir kısmı kullandığınız araçlar vasıtasıyla organize edilmiş haldeyken çoğu hamdır. Yani işlenmemiş, düzenlenmemiş ve gerçekten size ulaşmalı mı ulaşmamalı mı, kararı verilmemiş. Yapay zeka, ham veriyi işlemek ve bunları bir düzene sokma kabiliyeti ile zamanı verimli kullanmamıza yardımcı olur. Her tesisin kendi içinden gelen ham verilerle oluşturduğu bir big data havuzu vardır. Tesise giren sudan, arıtma sisteminden, tanklardan, yemden, oksijenlendirme sisteminden, sterilizatörden daima veri akar ve bunlardan gelen anlık veriyi anlamlı bir şekle sokmak gerçekten zordur. Veri elinizde olsa bile onu okumadıktan sonra bunun, verinin elinizde olmamasıyla arasında bir fark yoktur. Veri işlemek ise her zaman kolay ve zahmetsiz bir iş değildir, maliyeti ise hiç az değildir. Bu nedenle tesis içindeki sistemlerden gelen veriyi işleyebilen ve bu verileri anlayarak gerekli reaksiyonları alabilen bir yapay zeka modeli düzenli ve verimli bir üretim tesisinin vazgeçilmez bileşenlerinden birisi olacak.
Bir sonraki yazıda kapsamlı şekilde su ürünleri yetiştiriciliğinde yapay zekanın kullanımını ve yapay zeka iş yapan şirketlerden bazılarını tanıyacağız.