Pancake ile AI-native Akıllı Tarım Altyapısı Kurmak

Dijital tarımda en pahalı kalem çoğu zaman sensör ya da drone değil; birbiriyle konuşmayan yazılımları konuşturma işi. Çiftçi bir yanda sulama otomasyonu, diğer yanda tarla kayıtları, ayrı bir yerde hava durumu, başka bir uygulamada hastalık takibi… Sonuç: veri var, içgörü yok. Üstelik her entegrasyon “özel iş” olduğu için maliyet büyüyor, bakım zorlaşıyor ve üretici satıcıya bağımlı hale geliyor.

01.12.2025’te duyurulan OpenAgri Project + AgStack Foundation iş birliği tam da bu “parçalı yapı” sorununa saldırıyor. Bu ortaklıkla birlikte tanıtılan Pancake, tarım yazılımlarını AI çağının ihtiyacına göre bir araya getirmeyi hedefleyen, açık kaynaklı, “çekirdek” bir katman. Haberdeki benzetme yerinde: Nasıl Linux çekirdeği farklı bileşenleri tek bir işletim sistemine dönüştürüyorsa, Pancake de tarımın dijital servislerini tek tip keşfedilebilir, kimlik doğrulanabilir, orkestre edilebilir ve izlenebilir hale getirmeyi amaçlıyor.

Bu yazı, “Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ” serimiz içinde, Pancake’in ne anlama geldiğini verim tahmini, hastalık tespiti ve özellikle sulama optimizasyonu açısından pratik bir gözle ele alıyor. Benim durduğum yer net: Türkiye’de akıllı tarımın önündeki engel “AI yokluğu” değil; AI’nin besleneceği veri altyapısının standart olmaması.

Sorun net: Tarımda yazılım parçalanması AI’yi yavaşlatıyor

Tarım teknolojilerinde AI uygulamalarının (ürün verim tahmini, hastalık erken uyarı, girdi optimizasyonu vb.) yaygınlaşmamasının ana nedeni genellikle “çiftçi teknolojiye uzak” diye anlatılır. Bence bu hikâye eksik. Asıl mesele şurada:

• Veri farklı formatlarda: Her üreticinin sensörü, makine üreticisinin telemetrisi, yazılım firmalarının saha kayıtları ayrı şemalarda.
• Kimlik ve erişim dağınık: Her servis ayrı kullanıcı, ayrı yetki modeli.
• Entegrasyon maliyetli: Bir kez bağladınız mı, güncellemelerde kırılıyor.
• Satıcı bağımlılığı (vendor lock-in): Veri taşınamaz hale geliyor.

Bu parçalanma, AI projelerini “model geliştirme” aşamasından önce veri toplama ve temizleme bataklığına sürüklüyor. Modeli eğitmek için aylar harcanıyor; sahaya inince “bu veri diğer sistemle eşleşmiyor” deniyor. Yani AI’nin önündeki duvar çoğu zaman matematik değil, altyapı.

OpenAgri + AgStack ortaklığı neden önemli?

Bu ortaklık, iki ayrı gücü aynı masaya koyuyor:

• OpenAgri Project: AB Horizon Europe destekli, 3 yıllık Ar-Ge programı; hedefi dijital tarımı daha erişilebilir ve enerji verimli açık kaynak yazılım/donanımla demokratikleştirmek.
• AgStack Foundation (Linux Foundation projesi): Tarım için yeniden kullanılabilir, ölçeklenebilir, birlikte çalışabilir dijital altyapı bileşenleri üretmeye odaklı; tarafsız yönetişim burada kritik.

Tarafsız yönetişim, “bir platform herkesi kendine bağlasın” yaklaşımından farklıdır. Buradaki iddia şu: Tarımsal dijital altyapı, rekabetin yapıldığı yer olmamalı; üzerine ürün geliştirilen ortak zemin olmalı. Bu bakış Türkiye’de de değerli; çünkü aynı veriyi 10 kez entegre etmek yerine, bir kez standartlayıp herkesin üzerine servis inşa etmesini sağlıyor.

Pancake tam olarak ne yapıyor? “Dijital tarımın çekirdeği” yaklaşımı

Pancake’in vaadi teknik görünebilir ama aslında çok pratik: Tarımdaki servislerin “bir arada çalışmasını” standartlaştıran ince bir çekirdek katman.

Haber metnindeki tanım, Pancake’in şu işleri standart bir şekilde yapacağını söylüyor:

• Servis keşfi: Hangi servis nerede, nasıl bulunur?
• Kimlik doğrulama (authentication): Tek bir kimlik/oturum mantığı.
• Orkestrasyon: İş akışlarını (workflow) bir araya getirme.
• Gözlemlenebilirlik (observability): Ne çalışıyor, nerede tıkandı?

AI-native kısmı: RAG, doğal dil sorgu, mekânsal-zamansal arama

Pancake’in “AI-native” iddiası sadece “model ekledik” demek değil. Çekirdeğe gömülü AI-yeteneklerinden bazıları:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Modelin sadece ezberden değil, kurumsal/çiftlik verisinden “geri çağırarak” yanıt üretmesi.
• Doğal dil sorgular: Çiftçinin veya saha ekibinin “Bu parselde son 10 günde su stresi var mı?” gibi sorular sorabilmesi.
• Mekânsal-zamansal arama: “Şu koordinat, şu tarih aralığı” mantığıyla tarla verisini bulma.
• Otomatik embedding’ler ve çok dilli veri desteği: Metin, tablo, sensör akışı, görüntü gibi farklı veri tiplerini birlikte kullanabilme.

Buradaki kritik sonuç: Bir tarım yazılım firması, AI özellikleri eklemek için baştan altyapı kurmak yerine, daha hızlı ürün çıkarabilir. Haberdeki hedef net: günler içinde AI-özellikli fonksiyon yayınlamak.

“BITE formatı” ve ortak anlamsal model: AI için veri anlamı şart

AI projelerinde en çok gözden kaçan şey “verinin anlamı”. Örneğin “nem” hangi derinlikte? “Parsel” sınırı hangi kaynaktan? “Sulama olayı” hangi birimle?

Pancake, OpenAgri’nin Common Semantic Model yaklaşımı ve Bi-Directional Information Transfer Envelope (BITE) mimarisiyle, veriyi sadece taşımayı değil, aynı şeyi aynı isimle ve aynı anlamla taşımayı hedefliyor.

Benim tecrübem şu: Bir yapay zekâ modeli %90 doğrulukla çalışsa bile, veri semantiği kayıyorsa sahada güven kaybediyor. Çiftçi bir kez “yanlış öneri” görürse, o sistemi aylarca açmıyor.

Sulama optimizasyonu: En hızlı geri dönüş burada

Haber metninde, sadece “Irrigation Management Service” ile Avrupa tarımında yıllık 3,1 milyar € değerinde tasarruf potansiyeli olduğu; bunun %15–%25 su kullanım azaltımı ile ilişkili olduğu belirtiliyor. Bu aralık, sulama optimizasyonunun niye ilk sırada ele alınması gerektiğini gösteriyor.

Türkiye açısından da Aralık 2025’te tablo tanıdık: enerji maliyetleri, su kısıtı, kuraklık riski, basınçlı sulamaya geçiş… Sulama, hem ölçülebilir hem de hızlı iyileştirilebilir bir alan.

Pancake mantığıyla sulama: Parça parça değil, iş akışı olarak

Sulama AI’si tek bir modelden ibaret değil; uçtan uca bir iş akışı:

1. Veri toplama: Toprak nemi, iklim, bitki gelişimi, sulama geçmişi
2. Bağlam: Parsel sınırları (GeoID gibi kayıtlar), ürün deseni, toprak haritası
3. Analitik: ET0, su stresi indeksleri, tahmin modelleri
4. Karar: Ne zaman, ne kadar, hangi hat/valf
5. Uygulama ve izleme: Sulama gerçekleşti mi, hedefe ulaştı mı?

Pancake’in çekirdek yaklaşımı, bu adımların farklı üreticilerden gelse bile aynı çatı altında çalışmasını kolaylaştırmayı amaçlıyor. Çiftçi tarafında kazanım şu olur: “Bir ekrandan” değil, tek bir mantıkla.

Hastalık tespiti ve verim tahmini: Altyapı standardı olmadan ölçeklenmiyor

Hastalık tespiti (görüntü + meteoroloji + fenoloji) ve verim tahmini (zaman serileri + uydu/drone + tarla kayıtları) Türkiye’de çok ilgi görüyor. Ama ölçeklenince iki duvara çarpıyor:

• Veri sürekliliği: Bir üreticinin sensörü değişince modelin girdisi kopuyor.
• Saha gerçeği (ground truth): Etiketleme ve doğrulama süreçleri parçalı.

Pancake’in vaat ettiği şey, her problemi “tek sistem”le çözmek değil; veriyi ve servisleri standartlayarak bu modellerin sahaya daha kolay taşınmasını sağlamak.

Pratik örnek: “Basit Türkçe” ile sorgulanan tarla zekâsı

Düşünün: Kooperatifte ziraat mühendisi, farklı üreticilerin tarlalarını yönetiyor. Tek tek uygulama dolaşmak yerine şunu yazıyor:

• “Bu hafta mildiyö riski en yüksek parselleri sırala.”
• “Damla sulamada son 7 günde su tüketimi anomalisi olan alanları göster.”
• “Geçen yıl aynı döneme göre NDVI düşüşü yaşayan parseller hangileri?”

Bunu mümkün kılan şey, sadece büyük dil modeli değil; o modelin eriştiği verinin bulunabilir, yetkilendirilebilir ve anlamlı olması.

Türkiye’de kimler için fırsat? (Çiftçi, girişim, kooperatif, kamu)

Pancake bugün “geliştirme aşamasında” olsa bile, yaklaşım Türkiye’deki oyunculara net bir yol gösteriyor.

Çiftçiler ve kooperatifler

• Tek bir tedarikçiye mahkûm kalmadan, ihtiyaç oldukça farklı servisleri birleştirebilme
• Saha ekibinin teknoloji yükünü azaltma (tek kimlik, tek iş akışı)
• Sulama ve girdi optimizasyonunda daha hızlı geri dönüş

Tarım teknolojisi girişimleri ve yazılım firmaları

• AI özellikleri için sıfırdan altyapı kurmak yerine, ürünün değer üreten kısmına odaklanma
• Standart formatlarla daha hızlı entegrasyon, daha kısa satış döngüsü
• Edge (sınırlı internet) senaryolarında daha dayanıklı kurulum imkânı

Kamu, belediyeler, tarımsal birlikler

• Veri birlikte çalışabilirliği ile bölgesel karar destek (kuraklık, hastalık yayılımı)
• Açık kaynak yaklaşımıyla uzun vadeli sürdürülebilirlik ve şeffaflık

Benim tavrım şu: Kamu tarafı, standartları “satın alınabilir şartname” haline getirirse ekosistem hızlanır. “API var mı?” yerine “hangi semantik model, hangi kimlik standardı, hangi veri sözleşmesi?” soruları sorulmalı.

Uygulamaya dönük kontrol listesi: AI-native tarım altyapısına geçiş

Kendi projenizde (ya da müşteri projelerinizde) bu iş birliğinden bağımsız şekilde uygulanabilecek kısa bir kontrol listesi bırakayım:

1. Parsel envanterini netleştirin: Parsel sınırı, ürün deseni, sulama altyapısı kayıtları tek “gerçek kaynak” olsun.
2. Kimlik ve yetkiyi sadeleştirin: Tek oturum, rol bazlı erişim (çiftçi, danışman, bayi, kooperatif).
3. Veri sözleşmesi tanımlayın: “Nem sensörü”nün birimi, derinliği, örnekleme sıklığı sabitlensin.
4. Edge senaryosunu düşünün: İnternet kesilince sistem “durmamalı”; tampon ve senkron mantığı şart.
5. AI için izleme kurun: Model doğruluğu kadar “veri akışı bozuldu mu?” sorusu da izlenmeli.

Bu maddeler, Pancake gibi çekirdek yaklaşımların neden ortaya çıktığını da açıklıyor: Bu işler her projede yeniden icat edilmemeli.

Sıradaki adım: Açık kaynak çekirdeği izleyin, kendi yol haritanızı kurun

OpenAgri ve AgStack ortaklığı, akıllı tarımın AI tarafında “model” konuşmayı biraz azaltıp altyapı standardına odaklanmamız gerektiğini hatırlatıyor. Sulama optimizasyonu, hastalık tespiti ve verim tahmini gibi AI senaryolarında gerçek hızlanma; veri, kimlik ve iş akışı katmanları oturduğunda geliyor.

Ben 2026’ya girerken şuna inanıyorum: Türkiye’de akıllı tarım projelerinde kazananlar, en karmaşık modeli yapanlar değil; en temiz, en taşınabilir ve en birlikte çalışabilir veri akışını kuranlar olacak.

Sizce kendi operasyonunuzda en büyük darboğaz nerede: veri toplama mı, entegrasyon mu, yoksa AI’nin sahada güven kazanması mı?