Nesnelerin İnterneti ve Taze Marullar

Share on FacebookShare on Google+Tweet about this on TwitterShare on LinkedIn

Microsoft ile ortak geliştirilen bir projeyle Fujitsu, bir dizi algılayıcı ve bulut tabanlı bir analitik program kullanarak hidroponik bir marul çiftliği hayata geçirdi

2013 yılında Fujitsu, üretim tesislerinden birinin içinde yer alan ve daha önce yarı iletken yongaların tasarımında kullanılan bir temiz odayı küçük bir çiftliğe çevirdi. Şu anda çiftlikte tek bir ürünün yetiştirilmesi için algılayıcı ve yapay zekâdan oluşan bir ağ oluşturuldu: düşük potasyumlu marul.

Bugün Japonya nüfusunun yaklaşık yüzde 10’u kronik böbrek rahatsızlığı çekiyor ve bunlar arasında pek çoğunun düzenli olarak diyalize girmesi gerekiyor. Bu durum özellikle beslenmede potasyum alımının sınırlandırılmasını gerektiriyor. Bunun bir sonucu olarak da belirli bir aşın üzerindekiler sadece belirli çiğ sebzeleri tüketebiliyorlar.

Dolayısıyla düşük potasyumlu marul yetiştirmek, şirket için umut vaat eden bir fırsat haline geldi. Aizufujikako and Akita Prefectural Üniversite’sindeki araştırmacılar tarımda kullanılan marul yetiştirme tekniklerini şirketle paylaştılar. 2013’te Fujitsu’nun pilot projesi Japonya Ekonomi, Ticaret ve Sanayi Bakanlığı ve Yeniden Yapılandırma Ajansı tarafından benimsendi. Pilot proje, Japonya’nın kuzeydoğusunda bulunan Tohoku bölgesinde depremden etkilenen yerlerin onarılması, tarımsal üretimin, ormancılığın ve balıkçılığın ilerlemesi için geliştiriliyor. Aralarında Fujitsu Grubu’nun, Aizufujikako Co.’nun, kapalı mekân tarım şirketinin ve Fukushima Tıp Üniversitesi’nin de bulunduğu şirketler topluluğu bu projenin gerçekleştirilmesinde büyük bir rol oynuyor.

2014’ün Mart ayına kadar yürütülen pilot proje, Fujitsu’s Intelligent Society Solution Akisai Food and Agriculture Cloud tarafından geliştirildi. Bu çözüm servisi, tarım ürünlerinin yönetimini, üretimini ve satın alınmasıyla ilgili verileri bir araya getirip inceliyor. Ayrıca bu servisin kullandığı bazı veriler, çiftliklerdeki algılayıcılar yoluyla elde ediliyor. Denemelerin sonunda, proje tam üretim moduna geçirildi fakat sistem olması gerekenden daha az verimli bir şekilde üretim yapıyordu. Fujitsu’nun Global Stratejik Ortaklık Bölümü Kıdemli Pazarlama müdürü Kaori Matsushita, bu durumu şöyle açıklıyor: “Bitkilerin içindeki algılayıcılar sayesinde aydınlık seviyesi, nem oranı, sıcaklık, sıvı gübrenin pH seviyesi ve karbondioksit yoğunluğu gibi birçok veri toplayabiliyoruz. Buna rağmen, bu topladığımız verileri tamamen kullanamıyoruz, çünkü üretim usulünü bilmek tamamıyla bitkileri tanıyanların deneyimlerine ve önsezilerine bağlı bir durum”.marul1

Dolayısıyla Fujitsu veri toplama ve paylaşma konusunda ilerleme kaydetmek için bu yılın başlarında Microsoft’la çalışmaya başladı. Bu girişimin bir parçası olarak görülen Fujitsu’nun makine yazılım platformu Eco Management Dashboard, marul üretimini yapmak için hidroponik çiftliklerin zamanı ve kaynakları daha verimli kullandığını doğruluyor. Hidroponik tarım kanallarının içindeki bütün çevresel şartları takip edebilen algılayıcılar, marulları en iyi şartlarda üretmelerini sağlamak için çiftçilere yardım ediyor. Diğer algılayıcılar ise, ihtiyaç duyulan kadar gübre kullanıldığından emin oluyorlar çünkü kapalı mekânda yetişen bitkilerde böcek ilaçları kullanılmıyor.

Matsushita konuyla ilgili, “Biz bu verileri Microsoft’un teknolojileriyle incelemeye çalışıyoruz. Düşük potasyumlu marul üretmek ve bunu kullanmak için en uygun element kombinasyonunu elde etmek elimizdeki bilgilerle veri tabanı oluşturulmasına yardımcı oluyor” diyor.

Microsoft’un Power BI veri analitik programına dayanılarak oluşturulan sistem, Microsoft Azure bulut programlamayla geliştirilen Fujitsu’nun Bulut A5 bulut platformuyla birlikte çalıştırılıyor. Matsushita sözlerini şöyle tamamlıyor: “Daha önceden makine kullanımı öğrenmek, toplanan verilerin çeşitli unsurları arasındaki ilişkileri analiz etmeye yarardı.  Ancak şimdi, akışı sağlayan analizlerin hassas ve kullanışlı verilerle işletmeciler tarafından gerçek zaman seçimi sağlanıyor. Bu analizlerden elde edilen bilgilerin veri tabanları Power BI ile görselleştirilerek, insanların, bitkilerin içindekilerini Windows tabletleriyle görmeleri sağlanıyor.”

Show Buttons
Hide Buttons