Tarımda Yapay Zekâ ve Akıllı Tarım: Sürdürülebilirlik Kapsamında Dijital Dönüşüm ve Afiş Tasarımları

Yazarlar

DOI:

https://doi.org/10.64293/mentor.v2i4.45

Anahtar Kelimeler:

Akıllı Tarım, Yapay Zekâ, Sürdürülebilirlik, Dijital Dönüşüm

Özet

Sürdürülebilir tarımın temel bileşenlerinden biri olan akıllı tarım, doğal kaynakların korunması, verimliliğin artırılması ve çevresel etkilerin en aza indirilmesi konularında önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zekâ; toprak sağlığını izleme, mahsul verimini tahmin etme, zararlıları kontrol etme, su ve gübre kullanımını optimize etme gibi uygulamalarla tarımda karar alma süreçlerini iyileştirmektedir. Ayrıca, bu teknolojiler; otonom traktörler, tarım robotları, drone'lar ve nesnelerin interneti sistemleriyle bir araya gelerek verimlilik ve maliyet tasarrufu sağlamaktadır. Bu çalışmada, yapay zekânın tarım sektöründe sürdürülebilirlik sağlama ve karşılaşılan zorluklara yönelik yenilikçi çözümler sunma potansiyeli ele alınmaktadır. Bu kapsamda, tarım sektöründe yapay zekâ uygulamaları ve bu uygulamaların gelecekte sürdürülebilir kalkınmaya katkıları incelenmektedir. Son olarak tarımda kullanılan yapay zekâ ve dijital teknolojileri yansıtan seri afişler hazırlanmış ve bu afişler hem içerik hem de tasarım yönünden açıklanmıştır.

Referanslar

Alam, M., & Khan, I. R. (2022). Application of AI in smart cities. In Industrial Transformation (61-86). CRC Press. DOI: https://doi.org/10.1201/9781003229018-4

Balyan, S., Jangir, H., Tripathi, S. N., Tripathi, A., Jhang, T., & Pandey, P. (2024). Seeding a Sustainable Future: Navigating the Digital Horizon of Smart Agriculture. Sustainability, 16(2), 475. DOI: https://doi.org/10.3390/su16020475

Bist, A. S., Agarwal, V., Aini, Q., & Khofifah, N. (2022). Managing Digital Transformation in Marketing:" Fusion of Traditional Marketing and Digital Marketing". International Transactions on Artificial Intelligence, 1(1), 18-27. DOI: https://doi.org/10.34306/italic.v1i1.86

Buttar, N. A., Waqas, M. M., Muthmainnah, M., Omer, M. M., Niaz, Y., & Khang, A. (2023).

Robotic Innovations in Agriculture. Handbook of Research on AI-Equipped IoT Applications in High-Tech Agriculture, 131.

Choi, T., Park, J., Kim, J. J., Shin, Y. S., & Seo, H. (2022). Work efficiency analysis of multiple heterogeneous robots for harvesting crops in smart greenhouses. Agronomy, 12(11), 2844. DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy12112844

Duan, Y., Edwards, J. S., & Dwivedi, Y. K. (2019). Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data–evolution, challenges and research agenda. International journal of information management, 48, 63-71. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.021

Huseynova, A., Yasin, R & Atif, M. (2023). Green human resource management, a gateway to employer branding: Mediating role of corporate environmental sustainability and corporate social sustainability. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 30(1), 369-383. DOI: https://doi.org/10.1002/csr.2360

Javaid, M., Haleem, A., Khan, I. H., & Suman, R. (2023). Understanding the potential applications of Artificial Intelligence in Agriculture Sector. Advanced Agrochem, 2(1), 15-30. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aac.2022.10.001

Jha, C. K., Singh, V., Stevanovic, M., Dietrich, P., Saxena, S., Mosnier, A., ... & Schmidt-traub, G. (2021). Pathways to sustainable land-use and food systems in India by 2050.

Khakurel, J., Penzenstadler, B., Porras, J., Knutas, A., & Zhang, W. (2018). The rise of artificial intelligence under the lens of sustainability. Technologies, 6(4), 1-18. DOI: https://doi.org/10.3390/technologies6040100

Koshariya, A. K., Kalaiyarasi, D., Jovith, A. A., Sivakami, T., Hasan, D. S., & Boopathi, S. (2023). Ai-enabled iot and wsn-integrated smart agriculture system. In Artificial Intelligence Tools and Technologies for Smart Farming and Agriculture Practices (200-218). IGI Global. DOI: https://doi.org/10.4018/978-1-6684-8516-3.ch011

Kurniawan, F. Y., & Santoso, A. D. (2020). Stomata profile comparisons in abaxial and adaxial zones of dendrobium aphyllum and arachnis flos-aeris leaves. Biota: Biologi dan Pendidikan Biologi, 13(2), 103-113. DOI: https://doi.org/10.20414/jb.v13i2.310

Lutfiani, N., & Meria, L. (2022). Utilization of big data in educational technology research. International Transactions on Education Technology, 1(1), 73-83. DOI: https://doi.org/10.34306/itee.v1i1.198

Manongga, N. H., Deta, H. U., & Winarso, A. (2022). Health Status of Sacrificial Animals in Kupang City in 2020 Based on Anthemortem and Postmortem Examination. Jurnal Veteriner Nusantara, 5(2), 34-41. DOI: https://doi.org/10.35508/jvn.v5i2.4254

McClure, L. A., LeBlanc, W. G., Fernandez, C. A., Fleming, L. E., Lee, D. J., Moore, K. J., & Caban-Martinez, A. J. (2017). Green collar workers: an emerging workforce in the environmental sector. Journal of occupational and environmental medicine, 59(5), 440-445. DOI: https://doi.org/10.1097/JOM.0000000000000986

Özgüven, M. M. (2023). Bahçe Bitkileri Yetiştiriciliğinde Kullanılan Dijital Tarım Teknolojileri. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, 19(3), 174-193.

Pakdemirli, B., Birişik, N., Aslan, İ., Sönmez, B., & Gezici, M. (2021). Türk Tarımında Dijital Teknolojilerin Kullanımı ve Tarım-Gıda Zincirinde Tarım 4.0. Toprak Su Dergisi, 10(1), 78-87. DOI: https://doi.org/10.21657/topraksu.898774

Quy, V. K., Hau, N. V., Anh, D. V., Quy, N. M., Ban, N. T., Lanza, S., ... & Muzirafuti, A. (2022). IoT-enabled smart agriculture: architecture, applications, and challenges. Applied Sciences, 12(7), 3396. DOI: https://doi.org/10.3390/app12073396

Ryan, M., Isakhanyan, G., & Tekinerdogan, B. (2023). An interdisciplinary approach to artificial intelligence in agriculture. NJAS: Impact in Agricultural and Life Sciences, 95(1), 2168568. DOI: https://doi.org/10.1080/27685241.2023.2168568

Sarkar, U., Banerjee, G., & Ghosh, I. (2022). Artificial intelligence in agriculture: Application trend analysis using a statistical approach. International Journal of Applied Science and Engineering, 20(1), 1-8. DOI: https://doi.org/10.6703/IJASE.202303_20(1).002

Şahin, H. (2022). Dijital tarım, Tarım 4.0, akıllı tarım, robotik uygulamalar ve otonom sistemler. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, 18(2), 68-83.

Şahin, H. (2024). Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, 20(1), 41-60.

Villanova-Solano, C., Díaz-Peña, F. J., Hernández-Sánchez, C., González-Sálamo, J., Edo, C., Vega-Moreno, D.,& Hernández-Borges, J. (2024). Beneath the water column: Uncovering microplastic pollution in the sublittoral coastal sediments of the Canary Islands, Spain. Journal of Hazardous Materials, 465, 133128. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2023.133128

Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., ... & Fuso Nerini, F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature communications, 11(1), 1-10. DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y

Zhang, X., Guo, Y., Yang, J., Li, D., Wang, Y., & Zhao, R. (2022). Many-objective evolutionary algorithm based agricultural mobile robot route planning. Computers and Electronics in Agriculture, 200, 107274. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107274

Zidan, F., & Febriyanti, D. E. (2024). Optimizing Agricultural Yields with Artificial Intelligence-Based Climate Adaptation Strategies. IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI), 5(2), 136-147. DOI: https://doi.org/10.34306/itsdi.v5i2.663

İndir

Yayınlanmış

03.03.2026 — 03.03.2026 tarihinde güncellendi

Sürüm

Nasıl Atıf Yapılır

Sezerer Albayrak, E., Maden, B., & Gümüş, Çağrı. (2026). Tarımda Yapay Zekâ ve Akıllı Tarım: Sürdürülebilirlik Kapsamında Dijital Dönüşüm ve Afiş Tasarımları. Mentor, 2(1), 176–186. https://doi.org/10.64293/mentor.v2i4.45

Sayı

Bölüm

Makaleler

Benzer Makaleler

1 2 > >> 

Bu makale için ayrıca gelişmiş bir benzerlik araması başlat yapabilirsiniz.