Bingöl Üniversitesi tarafından hazırlanan ve Türkiye’de tarımsal üretimi tehdit eden zararlı çekirge türlerinin tespiti ve sınıflandırılmasına yönelik yapay zekâ destekli bir sistem geliştirilmesini amaçlayan “Mobil Bitki Zararlısı Çekirge Tespit Sistemi” başlıklı proje, Pilot Üniversite Koordinasyon Merkez Birimi (PİKOM) tarafından kabul edildi.

24 ay süreyle desteklenmesi planlanan projenin yürütücülüğünü Dr. Öğr. Üyesi Mustafa İLÇİN yaparken, Doç. Dr. Nuh ALPASLAN ve Nurullah ŞAHİN projede araştırmacı ve danışman olarak yer alıyor. Proje kapsamında, ülkemizin Doğu ve Güneydoğu Anadolu bölgelerinde yaygın olarak görülen 11 farklı bitki zararlısı çekirge türüne ait görüntülerden oluşan özgün bir veri seti oluşturuldu. Proje sorumluları, elde edilen veri seti için, görüntü sınıflandırmada kullanılan VGG16, VGG19, ResNet, DenseNet, InceptionNet ağlarının performanslarının incelendiğini belirtti.

Projenin ön çalışma sürecinde, Keras kütüphanesinde yer alan mevcut derin öğrenme modelleri kullanılarak çekirge görüntüleri üzerinde sınıflandırma denemeleri yapıldığı ancak sınıf sayısının artmasıyla birlikte modellerin doğruluk oranlarında düşüş yaşandığı tespit edildi. Bu durum, mevcut veri setinin genişletilmesi ve daha gelişmiş derin öğrenme yaklaşımlarının araştırılması gerekliliğini ortaya koydu. Bu kapsamda, hem çekirge türlerinin çeşitliliğini artırmak hem de ağların eğitim performansını güçlendirmek amacıyla saha çalışmalarının kritik önem taşıdığı vurgulandı.

Proje ekibi, mevcut ihtiyaçlara yanıt verebilmek amacıyla temel seviyede bir masaüstü uygulama geliştirdi. Ancak, bu sistemin daha geniş kullanıcı kitlesine ulaşması için web ve Android tabanlı versiyonlarının da geliştirilmesi planlanıyor. Bunun yanı sıra, mevcut modellerin ötesinde daha başarılı sonuçlar verebilecek yeni derin öğrenme mimarilerinin de tasarlanması hedefleniyor. Özellikle cep telefonlarının yaygın kullanımı ile, Android tabanlı çalışan uygulamanın çekirge sınıflandırma sisteminde, tarımsal zararlının tespitini hızlandırması ve geliştirilecek ağ modelinin ise çekirge sınıflandırma sisteminde, tespit doğruluğunu arttırması hedeflenmektedir.