AGRICORE projesi, modelleme yaklaşımları ve bilgi-iletişim teknolojilerindeki (ICT) en son ilerlemeden yararlanarak tarımla ilgili politikaların etki analizlerini modellemede mevcut kapasiteyi geliştirmek için yeni bir araç önermektedir. Özel olarak, AGRICORE aracı, her bir çiftliğin kendi bağlamını bireysel olarak değerlendiren ve mevcut durumu ve beklentileri temelinde kararlar alan özerk bir karar alma birimi olarak modelleneceği etmen-tabanlı (agent-based) bir yaklaşım olarak oluşturulacaktır. Bu modelleme yaklaşımı, bölgeselden küresele çeşitli coğrafi ölçeklerde çiftlikler ve bağlamları (çevre, kırsal entegrasyon, ekosistem hizmetleri, arazi kullanımı ve pazarları hesaba katacak) arasındaki etkileşimin simülasyonuna olanak verecektir.
Bunu gerçekleştirmede büyük veri, yapay zeka algoritmaları, matematiksel çözücüler ve bulut bilişim hizmetlerindeki gelişmeler; i) mevcut etmen-tabanlı araçların gerektirdiği son derece uzun parametrelendirme ve kalibrasyon aşaması optimize etmek, ii)çiftçilerin davranış ve etkileşimlerinin modellenmesini daha iyi taklit etmek, ve iii) küresel gelişmelerin ve AB politikalarının yerel etkilerini güvenilir bir şekilde değerlendirmek ve genel olarak politika tasarımını, etki değerlendirmelerini ve izlemeyi geliştirmek için uygulanacaktır.
AGRICORE aracı, son derece modüler ve özelleştirilebilir bir paket olarak yapılacak ve kurumların ihtiyaç duyulduğunda aracı şeffaf bir şekilde güncelleyebilmeleri ve geliştirebilmeleri için açık kaynaklı (open source) bir proje olarak piyasaya sürülecek.
Proje ortaklarının bilgilerine aşağıdaki web sayfasından ulaşılabilir.
https://agricore-project.eu/partners/
Projenin amacı Avrupa Birliği’nde tarımsal işletme bazında sosyo-ekonomik, çevresel ve iklimsel özellikleri ve işletmelerin risk davranışlarını dikkate alan “etmen-temelli (agent-based), mekansal” bir ampirik (nicel) modelleme platformu geliştirmek ve bu platformu kullanarak tarım ve kırsal kalkınma politika analizlerini yapmaktır. Mevcut genel denge ve kısmi denge temelli modellerin AB’nin kırsal kalkınma politika uygulamalarının etki analizi ortaya koymakta yetersiz kalması, bu projenin ortaya çıkmasının temel dayanak noktasıdır.
Projenin öne çıkan özelliği “etmen-tabanlı” modelleme ve mekansal mikro veri kullanımı yanında, makine öğrenimi, büyük veri sistematiği ve sınıflama (ontoloji ve semantik) ve yapay zekâ gibi dijital teknolojileri kullanacak olmasıdır.
Akdeniz Üniversitesi ekibinin projedeki ana katkısı bu modelleme platformunun tarımsal arazi, ürün piyasası ve girdi piyasası (üretim faktörleri/girdileri) modüllerinin geliştirilmesini gerçekleştirmek olacaktır. Ekip projenin tüm iş paketlerinde de yer almakta ve kısmi sorumluluklar üstlenmektedir.
Projenin tamamlanmasından sonra yaratılan modelleme platformu Türkiye’de araştırmacıların kullanımına açık olacaktır. Akdeniz Üniversitesi proje ekibi platformu ücretsiz kullanabilecek ve kullanıcılara danışmanlık hizmeti sunabilecektir.
Akdeniz Üniversitesinden proje ekibinde çalışan araştırmacılar aşağıdaki alanlarda uzmanlıklarını ve kapasitelerini geliştireceklerdir.
- -AB tarım ve kırsal kalkınma politikaları (izleme ve değerlendirme göstergeleri, etki analiz modelleri),
- -“etmen-tabanlı” modelleme, makine öğrenimi,
- -büyük veri kullanımı (ontoloji kullanarak veri karakterize etme; kodlama ve sınıflama, büyük veri depolama),
- -tarımsal toprak piyasası, tarımsal girdi ve çıktı piyasalarının modellenmesi.
Anahtar Kelimeler: Tarım politikalarının etmen-tabanlı (agent-based) model ile etki değerlendirmesi, kırsal kalkınma politikası analiz araçları, Tarım ve Kırsal Kalkınma Politikası Etki Değerlendirmesinde Makine Öğrenimi, Büyük Veri ve Yapay Zekâ Kullanımı
