Yapay Zekâ Destekli Denemeler: Tohumda 4,6 Buşel Artış

12/2025’te tarla girdilerinde en pahalı hatalardan biri hâlâ aynı: “Uyguladım, iyi geldi gibi” diyerek sezona devam etmek. Oysa University of Illinois Urbana‑Champaign (U of I) tarafından 2025 sezonunda yürütülen iki ayrı soya denemesi, ölçüm ve karşılaştırma işini ciddiye alanların küçük farkları bile paraya çevirebildiğini gösteriyor. Denemelerde Meristem programı ve özellikle planter kutusu uygulaması olan MaxStax öne çıkıyor; bazı senaryolarda kontrole göre 4,6 buşel/acre verim avantajı raporlanıyor.

Benim burada asıl dikkat çekmek istediğim nokta ürün adı değil: Bu sonuçlar “akıllı tarım + yapay zekâ” yaklaşımının tarla kararlarını nasıl daha isabetli hâle getirdiğine dair iyi bir örnek. Çünkü biyolojik ürünler, yaprak uygulamaları ve artık yönetimi gibi müdahaleler; doğru zamanlama, doğru kombinasyon ve doğru kıyas olmadan kolayca “gürültüye” dönüşebiliyor.

Bu yazı, U of I denemelerindeki sayısal bulguları baz alarak şunu cevaplıyor: Bir ürünün değerini sahada nasıl doğrularız, AI (yapay zekâ) ve veriyle bu değeri nasıl büyütürüz? “Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ” serimizin de tam kalbine oturan konu bu.

U of I denemeleri bize net ne söylüyor?

Cevap net: Üçüncü taraf üniversite denemeleri, MaxStax’ın belirli koşullarda standart sıvı tohum ilaçlamasına göre ölçülebilir avantaj üretebildiğini; asıl farkın ise “tek ürün” yerine program yaklaşımıyla büyüdüğünü gösteriyor.

U of I’nin 2025 Soybean Systems Management Trial çalışmasında, mısır sapı içine no‑till soya ekimi yapılmış (ekim tarihi 18.04.2025). Deneme tasarımı güçlü:

• 12 farklı kombinasyon (tohum uygulamaları + yaprak uygulamaları)
• 5 tekrar
• randomize blok tasarım
• çıktı metrikleri: tane verimi ve kalite

Saha koşullarına dair kritik not: Sezon sonuna doğru kurak koşullar verimi sınırlamış. Buna rağmen MaxStax “çıplak tohum” üzerinde üst sıralara çıkıyor.

Araştırma ekibinden gelen en anlaşılır ifade şu:

“Yaprak spreyleri üzerinden ortalama alındığında, MaxStax ticari tohum uygulamasına göre 2,3 buşel/acre avantaj sağladı; en güçlü tepki MaxStax’ın ardından yapılan yaprak uygulamasında görüldü.”

Yani tek başına tohum tarafı değil; tohum + sezon içi yaprak yönetimi birlikteliği fark yaratıyor.

Ekim tarihi, artık (residue) ve uygulama sırası: Kazanç nereden geliyor?

Kısa cevap: Kazanç tek bir yerden gelmiyor; sistem davranışı değişiyor. Ekim tarihi, artık yönetimi ve fenolojiye göre yapılan yaprak uygulaması birlikte çalıştığında “küçük yüzdeler” birikiyor.

U of I’nin ayrı bir Planting Date Trial denemesinde iki ekim tarihi var:

• Erken ekim: 15.04.2025
• Geç ekim: 19.05.2025

Ekim yoğunluğu: 140.000 tohum/acre, sıra arası 30 inç; tarla yine no‑till ve mısır sapı üzerinde.

Denemede karşılaştırılan bileşenler (mantık olarak Türkiye’de de benzer karar setleri var):

Artık yönetimi (mısır sapı): besin erişimi ve çıkış

Ekim öncesi Excavator AMS + Cyclestrike LR uygulanarak mısır artığının parçalanması ve besin salımı hedefleniyor. Kontrol ise “artık yönetimi yok”.

Buradaki kritik nokta şu: No‑till ve yoğun artık, özellikle ilk gelişim döneminde bitkiyi hem fiziksel hem kimyasal olarak zorlayabiliyor. Artık parçalanması hızlandıkça;

• tohum yatağı daha dengeli oluyor,
• erken dönem besin erişimi artıyor,
• çıkış ve kök gelişimi daha stabil hâle geliyor.

Tohum uygulaması: “çıplak tohum + planter kutusu” yaklaşımı

Karşılaştırma üçlü:

• hiç tohum uygulaması yok
• standart ticari fungusit/insektisit tohum uygulaması
• MaxStax Soybean

Burada U of I denemelerinin iddialı tarafı şu: planter kutusu uygulamasının bazı senaryolarda sıvı tohum uygulamasını yakalaması/üstüne çıkması.

V4 yaprak uygulaması: doğru fenoloji, doğru etki

V4 döneminde Harvestshield Complete yaprak stimulantu uygulanıyor; kontrol ise “V4 yok”. Tüm uygulamalarda R3’te fungusit ve insektisit var (baz çizgisi sabit).

Bu tasarım pratik bir soruya cevap veriyor: “Ben zaten R3’te koruma yapıyorum. Peki V4 ek katkı sağlıyor mu?”

Sonuçlar (net sayılar)

• Erken ekim genel olarak daha yüksek verim vermiş: iki ekim tarihi arasında 9 buşel/acre fark.
• Erken ekimde en yüksek verim: tam Meristem programı 67,2 buşel/acre ve kontrole göre +3,9 buşel/acre.
• Geç ekimde en yüksek verim: Excavator AMS + Cyclestrike + MaxStax (çıplak tohum) 59 buşel/acre ve kontrole göre +4,6 buşel/acre.

Bu sayılar bize şunu söylüyor: Ekim tarihi “tek başına” çok etkili; ama doğru kombinasyonla geç ekimde bile kontrolün belirgin üstüne çıkmak mümkün.

Yapay zekâ bu tabloya nereden giriyor? “Deneme”yi ölçeklemekten

Cevap: Yapay zekâ, ürünün etkisini tek bir tarlada “hissetmek” yerine, çoklu tarlada ve çoklu koşulda neden‑sonuç ilişkisi kurdurur. Böylece hangi kombinasyonun, hangi senaryoda para kazandırdığını netleştirir.

Üniversite denemeleri zaten bilimsel tasarımla gürültüyü azaltıyor. Akıllı tarım ve AI ise bunu çiftçinin günlük operasyonuna uyarlıyor:

1) Değişkenliği yakalamak: zon bazlı gerçeklik

Bir tarlada aynı gün içinde bile;

• organik madde,
• toprak nemi,
• sıkışma,
• artık yoğunluğu,
• önceki ürün kalıntısı

değişir. AI destekli haritalama (verim haritası + toprak analizi + uydu/drone NDVI) sayesinde uygulama etkisini tarla ortalaması yerine zon bazında ölçebilirsiniz. Ortalama kâr ettirmeyen uygulama, bazı zonlarda ciddi kâr ettirebilir (ve tam tersi).

2) Zamanlama optimizasyonu: V4 ve R3 gibi kritik pencereler

Biyolojik ve stimulantu uygulamalarda “doğru gün” çok değerlidir. AI burada iki iş yapar:

• Fenoloji tahmini: Ekim tarihi + sıcaklık toplamı + bitki gelişim verisiyle V4/R3 penceresini öngörür.
• Operasyon planlama: Yağış ve rüzgâr pencerelerine göre uygulama saatini optimize eder.

Özellikle Türkiye’de 12/2025 itibarıyla artan girdi maliyetleri düşünüldüğünde, yanlış gün yapılan uygulama “ürün kötü” algısı yaratır. Çoğu zaman sorun ürün değil, zamanlamadır.

3) Program etkisini ayrıştırmak: hangi parça ne kazandırdı?

U of I denemeleri kombinasyonları karşılaştırıyor. Çiftçi tarafında ise daha karmaşık: aynı anda gübre, sulama, ilaç, çeşit, ekim derinliği değişiyor.

Burada AI destekli nedensel analiz ve iyi kurgulanmış “şerit denemeler” işe yarıyor:

• Aynı tarlada A/B şeritleri
• Aynı uygulama ekipmanı ve hız
• Aynı gün ve aynı tank karışımı
• Hasatta verim monitörüyle ölçüm

Sonra model, en etkili 2-3 değişkeni çıkarır: “Artık yönetimi mi daha çok oynadı, yoksa V4 mü?” gibi.

Türkiye’de uygulanabilir bir saha planı: 6 adımda “ölç, öğren, büyüt”

Cevap: Küçük bir deneme setiyle başlayıp, veriyi doğru toplayıp, sezon sonunda karar kuralına dönüştürmek.

Aşağıdaki planı soya için okuyabilirsiniz; mısır, buğday, ayçiçeği gibi ürünlerde de mantık aynı.

1. Hedefi baştan yazın: “Amaç +2 buşel/acre eşdeğeri” gibi. (Türkiye’de bunu kg/da ve TL/da karşılığıyla netleştirin.)
2. 2–3 kombinasyonla sınırlayın: Çok kombinasyon veri kalitesini düşürür. Örnek: kontrol / tohum+planter / tohum+planter+V4.
3. Zon seçin: En az iki farklı toprak zonu (yüksek OM / düşük OM gibi).
4. Veriyi standart toplayın: Ekim tarihi, sıra arası, popülasyon, uygulama saati, rüzgâr, yağış; hepsi not.
5. Hasatta şerit bazlı ölçün: Verim monitörü veya biçerdöver kantarıyla ayrı ölçüm.
6. Karar kuralı üretin: “Eğer ekim 15–30 Nisan arası ve artık yoğunluğu yüksekse, artık yönetimi + planter programı uygulanır; değilse sadece X.”

Bu yaklaşımın güzel tarafı şu: Bir kez sistem oturunca, AI modelleri her sezon daha isabetli tahmin üretir.

Sık sorulan sorular (sahada duyduklarım)

“Biyolojik ürünlerde 1–2 birim artış gerçekten değerli mi?”

Evet, çünkü marjlar daraldığında küçük artışlar kârlılığı belirler. U of I ekibi de bunu net söylüyor: biyolojikte 1,5 buşel/acre artış “iyi artış”. Kaldı ki denemede +3,9 ve +4,6 gibi daha yüksek farklar da görülmüş.

“Erken ekim mi, ürün programı mı daha önemli?”

Veriye göre erken ekim çok güçlü bir kaldıraç: iki tarih arasında 9 buşel/acre fark var. Ama ürün programı, özellikle geç ekim gibi dezavantajlı senaryolarda arayı kapatmaya yardım ediyor.

“AI kullanmadan da olur mu?”

Olur. Ama ölçüm kalitesi düşerse “tesadüf” ile “etki” karışır. AI’nın değeri; değişkenliği yönetmek, zamanlamayı iyileştirmek ve hangi uygulamanın ne kazandırdığını ayrıştırmaktır.

2026 sezonuna giderken benim net tavrım

Akıllı tarımda kazanç, tek bir üründen değil “ölçülen programdan” gelir. U of I’nin 2025 bulguları, doğru tasarlanmış uygulama kombinasyonlarının ve doğru zamanlamanın verimde somut karşılığı olabileceğini gösteriyor: MaxStax’ın bazı senaryolarda standart sıvı tohum uygulamasına göre +2,3 buşel/acre ortalama avantaj sağlaması; tam programın ise ekim tarihine bağlı olarak +3,9 ila +4,6 buşel/acre aralığında fark üretmesi bunun örneği.

“Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ” serisinin ana fikriyle bitireyim: Yapay zekâ tarımda ‘yerine karar veren’ değil, doğru denemeyi kurdurup doğru kararı daha hızlı aldıran bir yardımcıdır. 2026 planınızı yaparken tek bir soruyu masaya koyun: Bu sezon hangi uygulamanın hangi koşulda para kazandırdığını gerçekten biliyor musunuz—yoksa sadece tahmin mi ediyorsunuz?