Akıllı tarımda yeni fungisit teknolojileri tek başına yetmez. Yapay zekâ ile doğru zaman-doğru doz kararlarını iyileştirerek direnç ve maliyeti yönetin.
Akıllı Tarımda Fungisit + Yapay Zekâ: Yeni Dönem
Aralık 2025’te Avrupa tahıl üreticilerinin en çok konuştuğu konu verim değil; dayanıklılık. Çünkü hastalık baskısı artıyor, bazı etken maddeler regülasyonla çekiliyor ve sahada “aynı ilacı aynı takvimle atma” alışkanlığı hızla maliyete dönüşüyor. Bu tabloda ADAMA ile BASF’ın Gilboa® (flumetylsulforim) temelli yeni bir fungisit teknolojisi için ortak geliştirme ve ticarileştirme anlaşması, tek başına bir ürün haberinden daha fazlası.
Ben bu tip iş birliklerini “kim kimi satın aldı” başlığından değil, hangi problemi çözdüğü açısından önemsiyorum: Avrupa’da (ve Türkiye’de de benzer şekilde) tahıllarda hastalık yönetiminde en kritik risk artık direnç (resistance) yönetimi. Gilboa’nın FRAC Grup 32 (nükleik asit metabolizması) olarak tanımlanan yeni etki mekanizması, doğru kullanılırsa üreticiye yeni bir seçenek sunuyor. Ama asıl soru şu: Bu yeni seçenek, akıllı tarım ve yapay zekâ ile birleşince sahada nasıl daha etkili ve daha sürdürülebilir hale gelir?
Aşağıda, bu ortaklığın ne anlama geldiğini, “yeni etken madde” gerçeğini abartmadan ama hafife de almadan ele alacağım. Üstelik bunu, Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ serimizin çerçevesine oturtarak: doğru ilaç + doğru zaman + doğru doz + doğru parsel.
ADAMA–BASF ortaklığı neden şimdi bu kadar kritik?
Kısa cevap: Çünkü Avrupa’da tahıl üretimi, aynı anda üç baskı altında: regülasyon, direnç ve maliyet.
Avrupa’da aktif maddelerin kademeli olarak piyasadan çekilmesi, üreticiyi daha dar bir araç kutusuna sıkıştırıyor. Araç kutusu daraldıkça çiftçi, kalan ürünleri daha sık kullanmak zorunda kalıyor; bu da direnç gelişimini hızlandıran bir kısır döngüye dönüşüyor. ADAMA ve BASF’ın duyurduğu ortak geliştirme modeli, bu döngüyü kırmak için iki açıdan önemli:
- Geliştirme hızını artırma: BASF, Gilboa molekülüne dayalı yeni formülasyonları geliştirip ticarileştirecek. Bu, sahaya daha hızlı seçenek gelmesi demek.
- Erişim ve ölçek: BASF’ın pazar erişimi + ADAMA’nın formülasyon/karışım uzmanlığı, “laboratuvardan tarlaya” geçişi hızlandırır.
Duyurulan takvim de net: Büyük Britanya’da buğday için 2027 lansmanı hedefleniyor; ardından 2029’da daha geniş Avrupa lansmanları planlanıyor (ruhsat onaylarına bağlı).
Bu haberi Türkiye’den okuyan biri için “Avrupa iç işi” gibi görünebilir. Ben öyle okumuyorum. Türkiye’de de buğday-arpa gibi tahıllarda hastalık baskısı, iklim dalgalanmaları ve maliyetler nedeniyle üreticinin karar kalitesi belirleyici oluyor. Avrupa’da ortaya çıkan her yeni yaklaşım, ister istemez ürün portföyleri, direnç yönetimi pratikleri ve akıllı tarım uygulamaları üzerinden bize de yansıyor.
Gilboa® ve FRAC Grup 32: Direnç yönetiminde ne değişiyor?
Kısa cevap: Yeni etki mekanizması, rotasyona “yeni bir halka” ekler; tek başına çözüm değil, doğru stratejinin parçasıdır.
Gilboa®’nın aktif bileşeni flumetylsulforim ve sınıflandırması FRAC Grup 32. FRAC sınıflandırması, fungisitlerin etki mekanizmalarına göre gruplandığı ve direnç yönetimi için sahada kullanılan en pratik çerçevelerden biri.
Yeni bir FRAC grubunun sahaya gelmesi şu üç nedenle değerli:
- Rotasyon seçeneklerini genişletir: Aynı grup üst üste kullanıldığında direnç riski artar. Yeni grup, rotasyon planını zenginleştirir.
- Karışım stratejilerini çeşitlendirir: Formülasyon/karışım geliştirme, hem etki spektrumunu hem de kalıcılığı etkileyebilir.
- Verim ve kaliteyi korumayı hedefler: Tahıllarda hastalık kontrolü, sadece tonaj değil; kalite parametreleri (örn. tane dolumu, protein, alım kriterleri) açısından da önemlidir.
Şunu açık söylemek gerekiyor: Yeni etken madde geldi diye direnç sorunu bitmez. Direnci yöneten şey; etki mekanizması çeşitliliği + doğru doz + doğru zamanlama + tarla hijyeni + çeşit seçimi + izleme disiplinidir.
Burada devreye yapay zekâ giriyor. Çünkü “doğru zaman” ve “doğru parsel” kararını, insan gözüyle ve takvimle yönetmek artık pahalı bir lüks.
Yapay zekâ fungisit uygulamasını nasıl “akıllı” hale getirir?
Kısa cevap: Yapay zekâ, fungisiti daha güçlü yapmaz; gereksiz uygulamayı azaltır, gerekli uygulamayı ise isabetli hale getirir.
Akıllı tarımda yapay zekânın en işe yarar tarafı, çok farklı veri akışlarını tek bir karara dönüştürmesidir. Fungisit tarafında bu karar genelde “ne zaman, nereye, ne kadar” sorularına iner.
1) Erken uyarı: Hastalık görülmeden önce risk puanı
Sahada en büyük kayıp, hastalık net görünür olana kadar beklemekten gelir. Yapay zekâ burada:
- meteorolojik veriler (nem, yaprak ıslaklığı, sıcaklık)
- fenoloji (kardeşlenme, sapa kalkma, başaklanma)
- geçmiş parsel kayıtları
- uydu/görüntü verisi (stres indeksleri)
gibi sinyallerden bir hastalık risk skoru üretir. Üreticiye “bugün ilaç at” demez; daha kıymetli bir şey söyler: “Önümüzdeki 5–7 günde şu parselde risk yükseliyor; keşif yap.”
2) Değişken oranlı uygulama (VRA): Aynı tarlaya tek doz dönemi kapanıyor
Her parselin hastalık baskısı, bitki yoğunluğu ve mikrokliması farklıdır. VRA yaklaşımıyla:
- yüksek riskli bölgeye tam doz
- orta riskli bölgeye optimize doz
- düşük riskli bölgeye uygulama erteleme/azaltma
mümkün hale gelir. Bu, maliyeti düşürmenin ötesinde direnç baskısını da yönetir: Gereksiz uygulama azalınca, etki mekanizmasına gereksiz yük bindirilmez.
3) Zamanlama optimizasyonu: En pahalı hata “geç kalmak”
Fungisit uygulamasında zamanlama, çoğu zaman ürün seçimi kadar belirleyicidir. Yapay zekâ destekli karar sistemleri; rüzgâr, yağış penceresi, ekipman kapasitesi ve iş gücü planını hesaba katarak uygulanabilir bir plan üretir.
Benim sahada gördüğüm pratik gerçek şu: Çiftçi çoğu zaman “bilmediği için” değil, yetişemediği için hatalı zamanlama yapıyor. Planlama tarafı çözüldüğünde teknoloji fayda veriyor.
Akıllı tarımın hedefi “daha çok ilaç” değil; daha az belirsizlik.
Yeni nesil fungisitler tek başına yetmez: Entegre hastalık yönetimi şart
Kısa cevap: En iyi sonuç, kimyasal + agronomi + dijital izleme üçlüsünden gelir.
Gilboa gibi yeni etken maddeler, “araç kutusuna yeni bir alet” ekler. Ama işi büyüten, o aleti doğru sisteme oturtmaktır. Tahıllarda entegre yaklaşımın (IPM) pratik karşılığı şunlar:
- Çeşit seçimi: Hastalığa toleranslı çeşit, ilaç baskısını baştan düşürür.
- Ekim zamanı ve sıklık: Aşırı sık ekim, yaprak ıslaklığını uzatır; risk artar.
- Azot yönetimi: Aşırı azot, vegetatif gelişimi artırıp mikroklimayı hastalık lehine çevirebilir.
- Tarla keşfi ve kayıt: Keşif yapılmayan tarlada, en pahalı şey ilaç değil; belirsizliktir.
- FRAC rotasyonu ve karışım disiplini: Aynı etki mekanizmasını üst üste yığmak kısa vadede kolay, orta vadede maliyetlidir.
Yapay zekâ burada “danışman” gibi çalışır: kayıtları düzenler, riskleri görünür kılar, hangi parselde hangi stratejinin işe yaradığını netleştirir.
“Peki Türkiye’de bu yaklaşımı nasıl kurarım?”
Birçok işletmede ilk adım, dron almak değil. Benim önerim basit bir sıralama:
- Parsel bazlı dijital kayıt (ekim tarihi, çeşit, gübreleme, ilaçlama, gözlem)
- Yerel meteoroloji + yaprak ıslaklığı takibi (en azından parsel yakınında)
- Standart keşif rutini (haftalık, kritik dönemlerde daha sık)
- Basit risk eşikleri (kendinize “ne olursa müdahale ederim” kuralları)
- Sonra: görüntüleme, VRA ve modeller
Bu sıralama, AI projelerini “gösteri” olmaktan çıkarıp verime bağlar.
2027–2029 ufku: Ürün takvimi bize ne söylüyor?
Kısa cevap: Ruhsat ve lansman takvimi, üreticinin bugünden strateji kurması için işaret fişeği.
Haberdeki tarihlerin (2027 Büyük Britanya, 2029 Avrupa) önemi şu: Bu bir “yarın geliyor” teknolojisi değil; orta vadeli bir dönüşüm. Yani üretici ve tarım profesyonelleri için iki paralel iş var:
- Bugün: Mevcut portföy ile direnç yönetimi ve doğru uygulama disiplinini kurmak
- Yarın: Yeni etki mekanizmalarını sisteme sorunsuz entegre edecek dijital altyapıyı hazırlamak
Eğer parsel kayıtları yoksa, rotasyon planı kağıtta kalır. Eğer keşif yoksa, risk modeli çalışmaz. Bu yüzden “akıllı tarım teknolojileri” dediğimiz şey, çoğu zaman bir cihaz değil; iş yapma biçimi.
Sahada sık sorulan sorular (kısa ve net)
Yeni bir fungisit etken maddesi çıktı; direnç biter mi?
Hayır. Direnç yönetimi, tek ürünle çözülen bir problem değil. Rotasyon, karışım stratejisi ve doğru doz-zaman olmadan aynı döngü tekrar eder.
Yapay zekâ uygulaması pahalı mı?
Pahalı olan genelde yazılım değil; verisiz karar. En düşük maliyetli başlangıç, düzenli kayıt ve basit risk takibiyle olur.
AI, ilaç kullanımını mutlaka azaltır mı?
Her zaman değil. Bazı yıllar risk yüksek olur ve doğru olan daha disiplinli uygulamadır. AI’ın faydası, azaltmaktan çok isabet oranını artırmasıdır.
Ne yapmalı? 2026 sezonu için uygulanabilir bir kontrol listesi
Kısa cevap: Hastalık yönetimini “takvim”ten çıkarıp “veri”ye bağlayın.
2026 planlamasına girerken şu liste, çoğu tahıl işletmesinde hızlı fark yaratır:
- Parsel bazlı geçmiş ilaçlama kayıtlarını tek yerde topla
- Kullandığın fungisitleri FRAC gruplarına göre etiketle
- Kritik dönemler için (sapa kalkma–başaklanma) keşif takvimi oluştur
- Yağış ve yaprak ıslaklığı pencerelerini takip et
- Aynı etki mekanizmasını üst üste kullanma kuralı koy
- Uygulama sonrası 7–10 gün içinde “işe yaradı mı?” kontrolü yap
Bu disiplin oturduğunda, Gilboa gibi yeni nesil seçenekler geldiğinde onları da doğru yere koymak kolaylaşır.
Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ serisinde hep aynı yere çıkıyoruz: Teknoloji, iyi tarım pratiğini büyütür; kötü pratiği hızlandırır. ADAMA–BASF ortaklığı bize yeni bir araç kutusu vadediyor. Asıl kazanç ise bu araçları, yapay zekâ destekli izleme ve karar süreçleriyle birleştiren üreticinin olacak.
Sizce 2026’da en zor karar hangisi: doğru ürünü seçmek mi, yoksa doğru zamanı tutturmak mı?