Akıllı Seralarda LED Aydınlatma + Yapay Zekâ Rehberi

Dikey tarım ve kapalı alan üretiminde çoğu işletmenin en büyük “gizli” maliyeti elektrik değil; yanlış aydınlatma kararı. Yanlış spektrum, yanlış yoğunluk, yanlış zamanlama… Sonuç aynı: gereksiz enerji tüketimi, kalite dalgalanması ve hedeflenen hasat tarihinin sarkması.

02.12.2025’te duyurulan Cree LED ile Avusturyalı SANlight ortaklığı bu yüzden dikkat çekiyor. SANlight’ın yeni STIXX armatür serisinde Cree LED’in J Series LED’lerini kullanması, sahada ölçülebilir iki şeye oynuyor: foton verimi ve uzun ömür. STIXX tarafında öne çıkan metrikler net: modül verimliliği 3,1 μmol/J’ye kadar, 53.000+ saat TM-21 ömür öngörüsü ve zorlu ortamlara uygun IP68 koruma.

Bu yazı, “Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ” serimizin bir parçası. Benim bakışım şu: LED verimi tek başına yetmez. Asıl kazanç, bu aydınlatmayı sensörler ve yapay zekâ ile yönetilebilir bir sisteme dönüştürdüğünüzde gelir. Yani doğru ışık donanımı + doğru veri + doğru kontrol.

Cree LED – SANlight ortaklığı neden önemli?

Kısa cevap: Çünkü kapalı tarımda kârlılık çoğu zaman μmol/J ile başlar ve standartlaşmış güvenilirlik ile sürdürülebilir.

STIXX serisi “dar alanda yüksek performans” fikrine göre tasarlanmış. İnce form faktörü, modüler kullanım (toplight, undercanopy, dikey raf) ve ikincil optiklerle ışığın bitki örtüsüne daha verimli yönlendirilmesi, pratikte üç faydaya dönüşür:

1. Birim alanda daha homojen PPFD dağılımı (özellikle raf/dikey sistemlerde)
2. Bakım ve arıza riskinin düşmesi (IP68 + uzun ömür)
3. Elektrik tüketiminde kontrol edilebilirlik (yüksek verim, daha az watt ile hedef foton akısı)

Ortaklığın mesajı da açık: Cree LED, horticulture odaklı LED portföyü ve optimizasyon tecrübesini; SANlight ise fotobiyoloji ve “tarımsal sürdürülebilirlik” perspektifini masaya koyuyor. Donanımın diliyle söylersek: yüksek verim + doğru spektrum + sahaya uygun dayanıklılık.

“Aydınlatma yatırımı, seranın ‘ışık motorudur’. Motor güçlü olabilir ama direksiyon yoksa doğru yola gidemez.”

Bu direksiyonun adı çoğu projede artık yapay zekâ destekli kontrol.

Verim metriği: 3,1 μmol/J ne anlatır?

Kısa cevap: 3,1 μmol/J, aynı elektrikle daha fazla “faydalı foton” üretmek demektir; bu da enerji maliyetini doğrudan etkiler.

Horticulture aydınlatmada konuştuğumuz verim, insan gözü parlaklığı değil; bitkinin fotosentezde kullandığı fotonlar (PPF/PPFD). μmol/J yükseldikçe aynı PPF için daha az güç çekersiniz.

Basit bir hesap yaklaşımı (saha diliyle)

• Hedefiniz: belirli bir alanda belirli PPFD
• Seçtiğiniz armatür: belirli μmol/J

Aynı hedef PPFD’de, verim yükseldikçe:

• kWh tüketimi düşer,
• armatür başına ısıl yük azalır (HVAC/iklimlendirme baskısı hafifler),
• enerji bütçesi daha öngörülebilir hale gelir.

Benim sahada gördüğüm tipik hata şu: Yatırım kararı “kaç watt?” üzerinden veriliyor. Doğru soru “kaç μmol/J ve bu fotonlar kanopiye ne kadar verimli ulaşıyor?” olmalı.

Dayanıklılık: IP68 ve 53.000+ saat neden kritik?

Kapalı tarımda nem, sisleme, yıkama, gübreleme aerosolleri ve sıcaklık döngüleri var. IP68 gibi koruma seviyeleri ve LM-80/TM-21 temelli ömür yaklaşımı, “ilk 6 ay harika, sonra sorun” senaryosunu azaltır.

Bu da doğrudan finansal bir metrik: işletme sürekliliği.

Yapay zekâ, aydınlatmayı nasıl “akıllı” yapar?

Kısa cevap: Yapay zekâ, ışığı sabit bir reçete olmaktan çıkarır; ürün, iklim, enerji fiyatı ve hedef kaliteye göre her gün ayarlanan dinamik bir stratejiye çevirir.

Aydınlatma kontrolü yıllarca “timer + dimmer” seviyesinde kaldı. Oysa bugün akıllı tarım projelerinde aydınlatma; sulama, CO₂, sıcaklık-nem, besleme ve hatta hasat planıyla birlikte ele alınıyor.

1) Bitki tepkisini modellemek: spektrum ve fotoperiyot optimizasyonu

SANlight’ın “optimize edilmiş tam spektrum” vurgusu pratik bir kapı açıyor: Bitkinin gelişim evresine göre spektrum/yoğunluk stratejisi.

Yapay zekâ burada iki şekilde devreye girer:

• Reçete önerisi: Vejetatif fazda daha kompakt yapı, generatif fazda hedeflenen çiçeklenme/kalite için farklı spektrum ve DLI hedefleri.
• Geri besleme: Yaprak sıcaklığı, büyüme hızı, internod mesafesi gibi göstergelerle reçetenin ince ayarı.

2) Enerji maliyeti yönetimi: dinamik dimleme ve zamanlama

Aralık 2025’te enerji maliyetlerinin oynak olduğu bir dönemdeyiz; işletmeler için “kWh başına ürün” metriği daha da görünür oldu. Yapay zekâ destekli kontrolle:

• Elektrik tarifesinin pahalı olduğu saatlerde ışığı kısarak DLI’yi gün içine dağıtmak,
• İklimlendirme yükünü gözetip ısı kazanımını yönetmek,
• Aynı kaliteyi daha düşük maliyetle tutturmak mümkün.

Burada kritik nokta şu: Yapay zekâ “ışığı azaltalım” demez; hedef kaliteyi koruyarak azaltmayı dener. Kalite düşüyorsa geri adım atar.

3) Under-canopy ve dikey raflarda homojenlik: kameralarla kapalı döngü

STIXX’in “undercanopy/vertical farming” esnekliği, görüntü tabanlı ölçümle güçlenir. Kamera veya multispektral sensörle:

• Gölgeleme kaynaklı düşük gelişim bölgeleri tespit edilir,
• Bölgesel dimleme/armatür konum optimizasyonu yapılır,
• Hasat öncesi parti içi kalite farkı azalır.

Benim favori yaklaşımım: “Harita üret, sonra ışığı haritaya göre sür.” Bu, akıllı tarımın en somut kazanımlarından biri.

Uygulama planı: LED + AI kurulumunda 6 adım

Kısa cevap: Donanımı seçmeden önce ölçüm hedeflerinizi belirleyin; sonra veri, kontrol ve KPI’larla sistemi yönetin.

Aşağıdaki plan, orta ölçekli bir sera ya da dikey üretim tesisinde hızlı uygulanır:

1. Hedefleri netleştirin: Ürün türü, hedef DLI, hasat tarihi, kalite kriterleri (renk, tat, raf ömrü).
2. Ölçüm setini kurun: PPFD sensörü, sıcaklık-nem, CO₂, yaprak sıcaklığı (IR), enerji ölçer. (Başlangıçta bile yeter.)
3. Aydınlatma senaryolarını tanımlayın: Vejetatif/generatif reçeteler, gündüz-gece, acil durum modları.
4. Kontrol katmanını seçin: Dimleme protokolü, zonlama, otomasyon yazılımı entegrasyonu.
5. AI/analitik katmanı ekleyin:
   • Tahmin: büyüme ve hasat zamanı
   • Optimizasyon: DLI–enerji maliyeti dengesi
   • Anomali: armatür arızası, sensör sapması
6. KPI takibi yapın (haftalık):
   • kWh/kg (veya kWh/tepsi)
   • Parti içi kalite varyansı
   • DLI sapması (planlanan vs gerçekleşen)
   • Arıza/bakım süreleri

Bu yaklaşımın güzel yanı şu: İlk ay %100 otomasyon şart değil. Önce ölç, sonra iyileştir.

Sık sorulan pratik sorular (sahadan)

LED verimi yüksekse AI şart mı?

AI şart değil, ama kârlılık tavanını yükseltir. Verimli LED, iyi bir başlangıç sağlar. Yapay zekâ ise verimi, iklimi ve maliyeti birlikte optimize ederek “iyi” sistemi “ölçeklenebilir” sisteme çevirir.

Tam spektrum her ürün için tek reçete demek mi?

Hayır. “Tam spektrum” genellikle daha dengeli bir temel sağlar ama domates, çilek, marul, fide üretimi gibi farklı senaryolarda yoğunluk, fotoperiyot ve spektrum oranları değişir. En doğru yaklaşım: ürüne göre reçete + veriye göre ince ayar.

IP68 gerçekten fark yaratır mı?

Yıkamalı, yüksek nemli, sisleme yapılan alanlarda evet. Armatürün hayatta kalması kadar, ışık çıktısının zamanla düşmemesi de önemli.

LED ortaklığı bize ne söylüyor: Akıllı tarım “tek teknoloji” değil

Cree LED ve SANlight ortaklığı, kapalı tarımın artık tek bir bileşene indirgenemeyeceğini hatırlatıyor. Aydınlatma verimi (3,1 μmol/J), ömür (53.000+ saat) ve koruma (IP68) iyi haber. Ama ben asıl fırsatı şurada görüyorum: Bu tür armatürler, sensör ve yapay zekâ ile birleştiğinde ışık, iklim ve enerji maliyetini aynı denklemde yönetebiliyorsunuz.

Serinizin genel temasıyla bağlayayım: Yapay zekâ; sulama optimizasyonu, hastalık tespiti ve verim tahmini kadar ışık optimizasyonunda da güçlü. Üstelik ışık, kapalı tarımda en hızlı geri dönüş veren kaldıraçlardan biri.

Bir sonraki adım net: Mevcut seranızda ya da dikey üretim hattınızda aydınlatmayı “kur ve unut” yaklaşımından çıkarıp, ölçen ve öğrenen bir düzene geçmek. Sizce tesisinizde en çok israf nerede: spektrum mu, zamanlama mı, yoksa homojenlik mi?