Sétif, Tiaret veya Sidi Bel-Abbès'te, çiftçiler gökyüzünü gözlemliyor, toprağı inceliyor, parmaklarını çapraz yapıyor. Ekiyorlar, umut ediyorlar... ve bazen umutsuzluğa kapılıyorlar. Çünkü bugün, Cezayir'de buğday veya arpa yetiştirmek çoğu zaman körlemesine bir yolculuk yapmaya benziyor. İklimsel belirsizlikler ve ekonomik belirsizlikler arasında, tahıl üretimi kronik düzensizlik döngülerinin esiri olmaya devam ediyor. Bu zorluklarla karşı karşıya kalan yapay zeka (YZ), bir çözüm olarak ortaya çıkıyor. Bir moda etkisinin ötesinde, artık modern, dayanıklı ve egemen bir tarım inşa etmek için stratejik bir araç olarak kendini kabul ettiriyor. 17-20 Haziran 2026 tarihlerinde Paris'te düzenlenen uluslararası inovasyon buluşması VivaTech'in 10. edisyonu, yapay zekayı bir kez daha tartışmaların merkezine koyarken, Cezayir tarımı da bu teknolojilerde bazı yanıtlarını bulabilir.
22-med, Akdeniz çevresindeki farklı ülkelerden gelen saha medyalarıyla iş birliği yaparak her perşembe bölgenin sorunlarını aydınlatmak için bir makale seçkisi yayınlıyor. Güney kıyısından, Cezayirli medya Twala kendi bakış açısını sunuyor.
YZ İndeksi: Akdeniz Bilgi Kütüphanesi
Cezayir'de YZ ve tahıllar, verileri ekmek, geleceği biçmek
22-med – Haziran 2026
• Kuraklıklar ve iklim belirsizlikleri karşısında, yapay zeka Cezayir'deki tahıl ekim yönetimini dönüştürebilir.
• Algoritmaların ötesinde, tarımsal verilerin güvenilirliği gıda egemenliğinin merkezi bir sorunu olarak ortaya çıkıyor.
#cezayir #tarım #tahıl #yapayzeka #güvenligıda #inovasyon #veri #iklim #su #egemenlik
Mohamed Mir tarafından
1980'lerde, Sidi Bel-Abbès'te bir istatistikçi, Cezayir'e iletilen tahıl verilerinin sıklıkla... düzenlendiğini itiraf ediyordu. Kötü niyetle değil, hayır. İdari bir zorunluluk nedeniyle. Başka bir deyişle, gerçekliğe değil, beklentilere yanıt vermek gerekiyordu. Bu şekilde, eski bir tarım istatistikleri yetkilisi tarafından aktarılan bu deneyim, Cezayir'deki tarımsal istatistiklerin yönetimindeki kalıcı sapmaların simgesi haline geldi.
O dönemde, uluslararası metodolojik standartlara dayanan, hasattan sonra başakların toplanması ve tartılması, matematiksel düzeltmeler ve uydu görüntüleri ile coğrafi bilgi sistemlerinin (CBS) kullanımı gibi titiz araştırmalar, hektar başına ortalama 8 kuintal verim ortaya koyuyordu.
Ancak, bu bilimsel veriler, metodolojik bir temeli olmayan, üç ila dört kat daha yüksek rakamlar lehine göz ardı ediliyordu. Twala'nın incelediği, Tarım ve Kırsal Kalkınma Bakanlığı tarafından 2017-2022 dönemi için yapılan bir iç çalışmaya göre, bu durum "resmi tahminlerin güvenilirliğini zayıflatıyor, gerçek tarımsal performansları gizliyor ve ülkenin ekonomik planlamasını yanıltıyor."
Bu « ıslak parmak » hâlâ bazen hüküm sürüyor. Sonuçlar açıktır: hatalı tahminler, büyük ithalatlar ve çaresiz çiftçiler. Örneğin, Cezayir her yıl üretebileceği şeyleri ithal etmek için milyarlarca dolar harcıyor.
Bu nedenle, tahıl üretiminin tahmin edilmesinin ne bir idari ritüel ne de bir iletişim egzersizi olduğunu anlamak önemlidir. Bu, bilimsel, stratejik ve egemen bir eylemdir. Kanıtlanmış yöntemlere dayanır: örnekleme anketleri, istatistiksel işlemler, agroklimatik modelleme. Dolayısıyla, bu veriler tarım politikalarını yönlendirmek, stokları yönetmek, ithalatı planlamak, fiyatları belirlemek ve çiftçilere destekleri tanımlamak için hayati önem taşır.
Ancak, keyfi tahminlere dayalı bir sistemin sapmaları, artan gıda bağımlılığına, kaynakların kötü tahsisine, profesyonellerin motivasyon kaybına ve uluslararası itibar kaybına yol açar.
Yapay Zekâ: Hassas Tarım ve Veri Yönetimi için Bir Kaldıraç
Belirli bir bölgede buğdayın çimlenmesini bir hafta önceden tahmin edebilen bir algoritma hayal edin. Ya da toprağınızın çok kuru olup olmadığını söyleyen bir uydu görüntüsü. Kısacası, yapay zekânın sunduğu budur: görünmeyeni görme, öngörme, optimize etme yeteneği. Ayrıca, tarımda yapay zekâ artık bir seçenek değil, çiftçinin mesleğini yeniden tanımlayan teknik-ekonomik yönetimin belirleyici bir aracıdır.
23 Eylül 2024 tarihli APS haberine göre, yapay zekâ yardımıyla hassas tarımı geliştirme perspektifleri umut vericidir. İleri robotik sistemleri simüle ederek tarımsal operasyonların verimliliğini ve hassasiyetini artırmayı sağlar. Böylece yapay zekâ, tahıl üretimini verimliliği optimize ederek, çevresel etkiyi azaltarak ve ürün kalitesini artırarak dönüştürür.
Yağış miktarı, sıcaklık, toprağın yapısı, verim geçmişi... Bu veriler, sinir ağları ve rastgele ormanlar gibi öngörücü modellerle birleştirildiğinde, hasatları tahmin etmeye, ekimleri ayarlamaya ve su tasarrufu yapmaya olanak tanır.
Sinir ağları, bu geniş veri setlerinde karmaşık ve doğrusal olmayan desenleri tanımlamada özellikle yetkindir, böylece çevresel faktörler ile ürün verimi arasındaki ince korelasyonları çıkarmaya olanak tanır. Benzer şekilde, rastgele ormanlar, çoklu değişkenlerin yönetiminde ve aşırı öğrenmenin azaltılmasında mükemmeldir, heterojen verilerle bile sağlam tahminler sunar.
Daha spesifik olarak, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, veri tabanlı karar alma, mahsul verim tahmini, hastalıkların erken tespiti ve kaynakların optimize edilmiş yönetimini mümkün kılar. Bu bağlamda, Farmonaut gibi platformlar, uydu verilerinin analizi ve gelişmiş yapay zeka algoritmalarına dayalı olarak hassas verim tahminleri sunar. Ayrıca, yapay zeka, tahılın silolarda depolanma koşullarını otonom bir şekilde düzenlemeye de yardımcı olabilir.
Potansiyel, zorluklar ve umut verici girişimler
Cezayir sıfırdan başlamıyor. Sidi Abdellah, Oran, Saïda'da modern veri merkezlerine sahip. Sidi Bel-Abbès gibi üniversitelerde her yıl yüzlerce mühendis yetiştiriyor. Ayrıca, yapay zeka tabanlı tarımın ülkede su tüketimini yaklaşık %30 oranında azaltabileceğini gösteren çalışmalar var. Cezayir, bu altyapı ve yetkinliklerin varlığı sayesinde gıda güvenliğini güçlendirmeye ve tarımsal üretim verimliliğini artırmaya çalışıyor.
Bununla birlikte, büyük bir engel var: bu kaynaklar dağınık durumda. Tutarlı bir ulusal stratejinin olmaması, bu yetkinliklerin etkisini engelliyor. Merkezler birbiriyle iletişim kurmuyor, veriler kapalı kalıyor. Sonuç olarak, 2017/2018'de 6,1 milyon tonla rekor kıran tahıl üretimi, 2021/2022 sezonunda 1,3 milyon tona düştü. Bu dalgalanma, verilerin ve teknolojilerin daha iyi koordinasyonu ve birleşik bir stratejiye olan acil ihtiyacı ortaya koyuyor.
Profesör Abderrahmane Yousfat'ın hatırlattığı gibi: «İyi bir tahmin modeli şapkadan çıkmaz. Katı bir mimariye dayanır - çoklu regresyon, karar ağaçları, derin öğrenme.» Başka bir deyişle, bu yöntemler, tarımsal üretimdeki eğilimleri, döngüleri ve anomalileri tespit etmek ve istatistiksel geçmişleri analiz etmek için esastır.
Daha spesifik olarak, derin öğrenme ve özellikle evrişimli sinir ağları (CNN), uydu görüntülerinden (örneğin, mahsul sağlığı, bitki örtüsü yoğunluğu, toprak nemi) ilgili bilgileri farklı ölçeklerde görsel özellikleri tanımlayarak çıkarmak için standart hale geldi.
Bu bilgiler daha sonra verim tahmin modelleri için girdi olarak kullanılır. Ancak en önemlisi, bir noktayı vurguluyor: « Temiz ve iyi yapılandırılmış veriler olmadan sağlam bir tahmin olmaz. Etkili bir tarım yapay zekası, her şeyden önce güvenilir zaman serileriyle beslenen bir yapay zekadır. » Bu, herhangi bir tahmin sisteminin başarısının, başak örnekleme anketlerinden, uydu görüntüleri aracılığıyla ekili alanların izlenmesinden ve üretim faktörlerinin izlenmesinden elde edilen verilerin kalitesine ve güvenilirliğine bağlı olduğunu ifade eder.
2024 yılında Cezayir'de düzenlenen AgroNumérique Fuarı'nda sunulan Sakai projesi, bitkinin ihtiyaç duyduğu yerlere güneş enerjili robotlarla sulama yapıyor. Sonuç: %40'a varan su tasarrufu. Ayrıca, bu girişim, bitki hastalıklarını ilk belirtilerinde tespit etmek için drone'lar tarafından çekilen görüntüleri analiz ediyor. Zaman tasarrufu, verim artışı ve bitkilerin daha sağlıklı olması sağlanıyor. Başka bir bağlamda, "El Moudjahid'in 22 Mayıs 2024 tarihli yazısında vurguladığı gibi, yapay zeka ve dijital uygulamalar tarım sektöründe hastalıkların teşhisi ve önlenmesi için kullanılabilir."
Başka bir somut örnek, kiraz domatesleriyle tanınan Souakri grubunun, tahıllara genişletmeyi düşündüğü otomatik sistemleri test etmesidir. Bu, özel sektörün bile yapay zekanın vaatlerine inanmaya başladığını gösteriyor.
Sınırlamaların Gerçekçi Bir Yaklaşımı
Yapay zekanın Cezayir tarımı için potansiyeli büyük olsa da, tam anlamıyla gerçekleştirilmesi kaçınılmaz olarak ele alınması gereken önemli zorluklarla karşılaşacaktır. Bu sektörde yapay zekanın geleceğine dengeli bir bakış açısı, bu engelleri daha iyi öngörmek ve aşmak için bu zorlukları içermelidir.
Öncelikle, uygulama maliyeti önemli bir başlangıç yatırımı gerektirir. Gelişmiş sensörlerin, tarım drone'larının satın alınması, büyük veri depolama ve işleme altyapılarının kurulması, ayrıca özel yazılımların geliştirilmesi veya satın alınması önemli sermaye gerektirir. Cezayir modern veri merkezlerine sahip olsa da, bunların sürekli güncellenmesi ve bakımı sürekli mali yükler oluşturur. Cezayir'de tarımın kamu finansmanı zaten tartışma konusu iken, yapay zekanın entegrasyonu, kamu-özel ortaklıkları, hedefli hibeler veya özel yatırımı teşvik etmek için vergi teşvikleri gibi yenilikçi finansman mekanizmaları gerektirecektir.
İkincisi, kırsal alanlardaki altyapı ve bağlantı potansiyel bir darboğaz oluşturur. Yapay zekaya dayalı hassas tarım çözümleri, büyük miktarda verinin (uydu görüntüleri, sensör verileri vb.) gerçek zamanlı iletimi için güvenilir ve yüksek hızlı internet bağlantısına büyük ölçüde bağımlıdır. Ancak, birçok Cezayir tarım bölgesi hala bu tür bir altyapıya sınırlı veya hiç erişim sağlayamamaktadır. Kırsal alanlarda sağlam telekomünikasyon ağlarının yaygınlaştırılması için büyük yatırımlar, bu sistemlerin etkinliğini sağlamak için gereklidir.
Üçüncü olarak, eğitim, benimseme ve değişime direnç gibi insan faktörleri kritik öneme sahiptir. Yapay zeka, uygun beceriler olmadan tam anlamıyla kullanılamaz. Eğitim sadece mühendisler ve araştırmacılarla sınırlı kalmamalı, çiftçileri de kapsamalıdır. Dijital uçurumun kapatılması ve genellikle geleneksel yöntemlere bağlı olan tarım nüfusunun olası değişim direncinin üstesinden gelinmesi esastır. Yapay zekanın faydalarının somut gösterimleri, farkındalık programları ve çiftçilerin ihtiyaçlarına ve dijital okuryazarlık seviyelerine uygun pratik eğitimler, yaygın bir benimsemeyi teşvik etmek için gereklidir.
Dördüncüsü, veri kalitesi ve standardizasyonu temel bir ön koşul olmaya devam etmektedir. Bu makalenin vurguladığı gibi, güvenilir, temiz ve yapılandırılmış veriler olmadan, yapay zeka modelleri sağlam tahminler üretemez. Tarımsal veri toplama yöntemlerinin standardizasyonu, titiz protokollerin uygulanması ve sistemlerin birlikte çalışabilirliği için önemli çabalar gereklidir. Yapay zekanın tarımsal karar alma süreçlerini gerçekten dönüştürebilmesi için bu, vazgeçilmez bir koşuldur.
Son olarak, etik ve veri gizliliği konuları ile teknolojik bağımlılık riski öngörülmelidir. Geniş tarımsal veri setlerinin kullanımı, veri sahipliği, kötüye kullanıma karşı korunma ve güvenliği hakkında meşru soruları gündeme getiriyor. Güven tesis etmek için net bir düzenleyici çerçeve ve paydaşların bilinçlendirilmesi esastır.
Ayrıca, Cezayir tarımsal yapay zeka alanında kendi araştırma, geliştirme ve yenilik kapasitelerini yeterince geliştirmezse, yabancı teknolojilere ve tedarikçilere aşırı bağımlı hale gelebilir, bu da uzun vadede teknolojik egemenliğini ve dolayısıyla gıda egemenliğini tehlikeye atabilir. Yerel girişimlere ve üniversite araştırmalarına destek vermek, sürdürülebilir bir teknolojik özerklik inşa etmek için hayati önem taşımaktadır.
Bu zorluklar, önemli olmalarına rağmen, aşılmaz değildir. Onları tanıyarak ve çözmek için proaktif stratejiler geliştirerek, Cezayir akıllı ve dirençli bir tarımın temellerini güçlendirebilir, böylece engelleri büyüme ve yenilik fırsatlarına dönüştürebilir.
Uluslararası Deneyimler
FAO, Yield Forecasting Tool (YFT) aracını Afrika'daki hasatları tahmin etmek için kullanıyor. Bu sistem hava durumu, uydu ve toprak geçmişlerini birleştiriyor. Bu durumda soru şu: Neden Cezayir'de olmasın? FAO tarafından geliştirilen istatistiksel tahmin sistemi, SISAAR (Gıda Güvenliği ve Hızlı Uyarı Bilgi Sistemi) çerçevesinde uygulanan sağlam, ölçeklenebilir ve entegre bir mimariye dayanıyor. Bu sistem, agroekolojik bölgeleme, saha verilerinin titiz bir şekilde toplanması, modelleme ve tahmin, sürekli iyileştirme ve şeffaflığı içeriyor.
Benzer şekilde, Climate FieldView ile Kanadalı çiftçiler, her bir tarlanın beklenen verimini gerçek zamanlı olarak görebilirler. Bu, Cezayir'de bir norm haline gelebilecek bir lüks. Kanada'da, sahada tahıl değerlendirmesi için yapay zeka kullanan teknolojiler test ediliyor. Bu uluslararası örneklerden yola çıkarak, veri merkezlerinin mevcut olduğu ve araştırmacıların da bulunduğu açıktır.
Bu bağlamda, Profesör Yousfat'ın söyledikleri çok önemlidir: “Siyasi irade sağlam olmalı, bilim temelli bir yönetişim olmalı, doğaçlama değil.” Bu potansiyellere rağmen, Cezayir'de sahadan elde edilen verilerin doğrulanması yetersiz kalmakta ve genellikle ne yayınlanmakta ne de diğer kaynaklarla karşılaştırılmakta, bu da sistemin karar alma süreçlerindeki şeffaflık eksikliğini ve verimsizliğini artırmaktadır.
Egemenlik için zekayı geliştirmek
Başarı için, altı temel kaldıraç etrafında şekillenen net bir yol haritası gereklidir:
- Açık ve birlikte çalışabilir ulusal bir tarım veri tabanı oluşturmak.
- Bu alanda uygulamalı araştırmaları ve doktora öğrencilerini finanse etmek.
- Özel kuluçka merkezleri aracılığıyla agritech girişimlerini desteklemek.
- Çiftçileri hassas tarım araçları konusunda eğitmek.
- Önemli tahıl bölgelerinde pilot projeler başlatmak.
- Yapay zekayı ulusal tarım stratejisine entegre etmek.
Yapay zeka asla köylü sağduyusunun yerini almayacak. Ancak onu aydınlatabilir. Cezayir tarımı için yapay zeka, dedelerimiz için traktörün olduğu gibi sessiz bir devrim olabilir. Veri, tahmin ve egemenlik devrimi. Artık gökyüzünün karar vermesini beklemek değil, ne zaman ekileceğini, nerede sulanacağını ve nasıl hasat edileceğini kesin olarak bilmek söz konusu.
Bir zamanlar verimli bir ambar olan Tessala topraklarında, bu devrim artık bir lüks değil. Bu bir hayatta kalma meselesi. Kuraklık, yıl yıl derin yaralar açtı. Üreticilerin sesleri, ham ve dolambaçsız, bir uyarı gibi yankılanıyor.
« Üç yıl üst üste, yağmurlar nadir, düzensiz, bazen tamamen yok oldu. Güvenilir hava tahminleri olmadan, körü körüne çalışıyoruz. Her ekim, baştan kaybedilmiş bir bahis », diyor, ciddi bir tonla, Tabet Derraz Mohamed, ziraat mühendisi. Ardından sesini alçaltıyor: « Bizim neslimizin bu sektörün tamamen çöküşüne tanık olabileceği fikri artık bir korku değil. Gözlerimizin önünde şekillenen bir gerçeklik haline geldi. »
Yanında, Yahiaoui Hamid, ziraat teknisyeni, sert bir bakışla devam ediyor: « Mesleğimiz doğanın ritmine dayanıyor. Ama bugün, bu ritim bozuldu. Düzensiz. Öngörülemez. Takip araçları ve iklim uyarıları olmadan, savunmasızız. Üst üste üç kampanya mahvoldu... Burada hala bir geleceğimiz olup olmadığını sorgulamaya başlıyoruz. »
Bu tanıklıklar izole şikayetler değil. Yapısal çatlakları ortaya koyuyorlar. Yapay zekanın doldurabileceği teknolojik bir boşluk. Ancak hızlı hareket etmek gerekiyor. İstatistiksel gerçek, gıda egemenliği için bir meseledir. Titizlik olmadan, ilerleme yoktur. Ve şeffaflık, güvenin bir teminatıdır.
Gelecek şimdi oynanıyor. Satır satır. Veri veri. Gerçeklere dayanarak, muhasebe yanılsamalarına değil. Kuraklık devam ederse ve tahmin araçları yoksa, Tessala ulusal ölçekte bir tarımsal çöküşün sadece ilk bölümü olabilir.
Twala, Fransızca ve Arapça yayımlanan bağımsız bir Cezayir çevrimiçi medyasıdır. "Yavaş gazetecilik" yaklaşımından ilham alarak, araştırma, doğrulama ve bağlamlandırma süresine öncelik verir. Medya, hem günlük kısa bilgi seçkisi hem de daha derinlemesine formatlar sunar; bunlar arasında haberler, araştırmalar, videolar ve podcastler bulunur. Deneyimli gazeteciler tarafından yürütülen Twala, saha çalışmasına ve belgelenmiş anlatılara büyük önem verir. İçerikleri özellikle Cezayir'e ve Akdeniz ile Sahel dinamiklerine ilgi gösterir.
Kapak Fotoğrafı: © Twala