1. Anasayfa
2. Sayfalar
3. Dijital Tarım ve Yapay Zeka: Geleceğin Gıda Güvenliğine Çözüm Mü?

Tarımda dijitalleşme ve yapay zekâ (YZ) uygulamaları, gıda güvenliğini sağlamada devrimsel bir rol oynuyor. Artan nüfus, iklim değişikliği ve tarımsal kaynakların kısıtlılığı gibi sorunlar, geleneksel yöntemlerle çözülmesi güç sorunları beraberinde getiriyor. Bu bağlamda, hassas tarım tekniklerinden yapay zekâ tabanlı karar destek sistemlerine kadar pek çok teknoloji, daha sürdürülebilir ve verimli gıda üretimi için umut vadediyor.

Yapay Zeka ve Hassas Tarım Uygulamaları

Yeni nesil YZ modelleri, örneğin YOLOv8, tarımda zararlı tespiti gibi alanlarda yüksek doğruluk oranlarıyla ürün kaybını önlemede kritik rol oynuyor. YOLOv8 modeli, IP102 veri seti üzerinde %66.9 doğrulukla zararlı tespitinde başarılı oldu [1]. Diğer yandan, Afrika'da yürütülen AI4AFS projesi, domates, kaju, biber gibi ürünlerde hastalık tespiti ve verim takibi için geliştirilen YZ uygulamalarıyla verimliliği artırdı. Dahası, projeler kadın çiftçileri de kapsayacak şekilde tasarlandığından sosyal kapsayıcılık açısından da örnek teşkil ediyor [2].

Ekonomik ve Sektörel Etkiler

YZ destekli tarım teknolojileri küçük ölçekli çiftçilerin gelirlerini artırırken, aynı zamanda kaynak verimliliğini de iyileştiriyor. Fakat altyapı eksikliği, yüksek maliyet ve dijital okuryazarlık gibi faktörler bu teknolojilerin yaygınlaşmasını kısıtlıyor [3].

Teknolojik Sinerji: Yapay Zeka ve Uzaktan Algılama

Yapay zekânın uzaktan algılama sistemleriyle entegre kullanımı, özellikle iklim değişikliği karşısında tarımsal direnci artırmak açısından stratejik önem taşıyor. Toprak nemi takibi, iklim projeksiyonları ve ürün modellemeleri gibi fonksiyonlar, çiftçilerin karar alma süreçlerini bilimsel verilere dayandırıyor [4].

Dijital tarım ve yapay zeka , geleceğin gıda güvenliğine yönelik umut vadeden çözümler sunmakta. Geleneksel tarım yöntemleri, artan nüfus ve iklim değişikliği gibi küresel sorunlarla başa çıkmakta zorlanırken, dijital teknolojiler ve yapay zeka, tarım süreçlerini optimize ederek verimliliği artırma potansiyeline sahip.

Dijital tarım, sensörler, dronlar ve uydu görüntüleme gibi teknolojileri kullanarak toprak, hava ve bitki sağlığı hakkında detaylı veri toplamayı mümkün kılar. Bu veriler, yapay zeka algoritmaları tarafından analiz edilerek sulama, gübreleme ve ilaçlama gibi uygulamaların daha hassas ve verimli bir şekilde yapılmasına olanak tanır. Örneğin, yapay zeka destekli sistemler, bitkilerin ihtiyaç duyduğu su miktarını doğru bir şekilde tahmin ederek su kaynaklarının israfını önleyebilir.

Yapay zeka ayrıca, ürün verimliliğini artırmak için bitki hastalıklarını ve zararlılarını erken teşhis etmede de önemli bir rol oynar. Görüntü işleme teknolojileri sayesinde, bitkilerin yapraklarındaki veya gövdelerindeki anormallikler tespit edilerek, zamanında müdahale imkanı sağlanır ve büyük ürün kayıplarının önüne geçilir.

Bununla birlikte, dijital tarım ve yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşması için bazı zorlukların aşılması gerekmektedir. Yüksek maliyetli teknolojilere erişim, veri gizliliği ve güvenliği konularındaki endişeler ve çiftçilerin bu teknolojilere adaptasyonu gibi sorunlar, çözüm bekleyen önemli konulardır.

[1] Khan, A. T., Jensen, S. G., & Khan, N. (2025). Advancing food security through precision agriculture: YOLOv8’s role in efficient pest detection and management. EAI Endorsed Transactions on Artificial Intelligence and Robotics. https://doi.org/10.4108/airo.8049

[2] Ozor, N., Nwakaire, J. N., Nyambane, A., Muhatiah, W., & Nwobodo, C. E. (2025). Enhancing Africa’s agriculture and food systems through responsible and gender inclusive AI innovation: Insights from AI4AFS network. Frontiers in Artificial Intelligence, 7, 1472236. https://doi.org/10.3389/frai.2024.1472236

[3] Rishab, R., Prajwal, M. S. P., Somashekara, G., & Santhrupth, H. R. (2025). The economic impacts of AI-driven agriculture on small-scale farmers in emerging economics. International Journal for Multidisciplinary Research, 7(1), Article 35717. https://doi.org/10.36948/ijfmr.2025.v07i01.35717

[4] Mmbando, G. S. (2025). Harnessing artificial intelligence and remote sensing in climate-smart agriculture: The current strategies needed for enhancing global food security. Cogent Food & Agriculture, 11(1), 2454354. https://doi.org/10.1080/23311932.2025.2454354