The Role of Artificial Intelligence in Botanical Gardens: Enhancing Plant Identification

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorKarakaya, Sevgi Akten
dc.date.accessioned2025-03-24T19:47:03Z
dc.date.available2025-03-24T19:47:03Z
dc.date.issued2024
dc.departmentDüzce Üniversitesi
dc.description.abstractThis review explores the potential of artificial intelligence (AI) in botanical gardens, with a particular focus on plant species identification. The primary objective is to evaluate the effectiveness of AI models, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), in addressing challenges related to environmental variability, data limitations, and species diversity. The methodology involves a systematic analysis of existing literature, assessing studies that apply AI to plant identification within botanical gardens. Findings reveal that AI achieves high accuracy rates for common plant species, often exceeding 90%, but faces significant challenges with rare or endangered species due to insufficient and inconsistent training data. Environmental factors, including lighting conditions, seasonal changes, and mixed-species environments, further impact AI performance, emphasizing the need for advanced preprocessing techniques and multi-modal data integration. The review also examines the ethical implications of AI applications in botanical gardens, particularly regarding data privacy and the conservation of biodiversity. It underscores the importance of mitigating risks associated with sensitive data misuse while ensuring AI tools complement traditional conservation methods. The conclusion highlights the transformative potential of AI to enhance plant identification and biodiversity management in botanical gardens. However, it calls for ongoing advancements in AI technologies, collaborative governance models, and robust ethical frameworks to ensure effective and sustainable implementation.
dc.description.abstractBu derleme, botanik bahçelerinde yapay zekanın (YZ) potansiyelini, özellikle bitki türlerinin tanımlanmasına odaklanarak incelemektedir. Çalışmanın temel amacı, Çekirdekli Sinir Ağları (CNN'ler) gibi YZ modellerinin çevresel değişkenlik, veri sınırlamaları ve tür çeşitliliği ile ilgili zorlukları ele almadaki etkinliğini değerlendirmektir. Yöntem, botanik bahçelerinde bitki tanımlamasında YZ uygulamalarını inceleyen mevcut literatürün sistematik bir analizini içermektedir. Bulgular, YZ'nin yaygın bitki türleri için genellikle %90'ı aşan yüksek doğruluk oranlarına ulaştığını, ancak nadir veya tehlike altındaki türlerde yetersiz ve tutarsız eğitim verileri nedeniyle önemli zorluklarla karşılaştığını göstermektedir. Aydınlatma koşulları, mevsimsel değişiklikler ve karışık tür ortamları gibi çevresel faktörler YZ performansını daha da etkilemekte ve gelişmiş ön işleme teknikleri ile çok modlu veri entegrasyonuna olan ihtiyacı vurgulamaktadır. Bu derleme ayrıca botanik bahçelerinde YZ uygulamalarının etik etkilerini, özellikle veri gizliliği ve biyolojik çeşitliliğin korunması bağlamında ele almaktadır. Hassas verilerin kötüye kullanımını önlemek için risklerin azaltılmasının önemini vurgularken, YZ araçlarının geleneksel koruma yöntemlerini tamamlaması gerektiğini savunmaktadır. Sonuç olarak, YZ'nin botanik bahçelerinde bitki tanımlama ve biyolojik çeşitlilik yönetimini geliştirme konusunda dönüştürücü bir potansiyele sahip olduğu vurgulanmaktadır. Ancak, bu potansiyelin etkili ve sürdürülebilir bir şekilde uygulanabilmesi için YZ teknolojilerinde sürekli ilerleme, iş birliğine dayalı yönetişim modelleri ve sağlam etik çerçevelere ihtiyaç duyulmaktadır.
dc.identifier.endpage38
dc.identifier.issn2980-0765
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage23
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/18433
dc.identifier.volume3
dc.language.isoen
dc.publisherDuzce University
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Süs ve Tıbbi Bitkiler Botanik Bahçesi Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250324
dc.subjectArtificial Intelligence|Botanical Gardens|Plant Identification|Deep Learning|Yapay Zekâ|Botanik Bahçeleri|Bitki Tanımlama|Derin Öğrenme
dc.titleThe Role of Artificial Intelligence in Botanical Gardens: Enhancing Plant Identification
dc.title.alternativeYapay Zekanın Botanik Bahçelerindeki Rolü: Bitki Tanımlamanın Geliştirilmesi
dc.typeReview Article

Dosyalar

Koleksiyon

Düzce Üniversitesi Süs ve Tıbbi Bitkiler Botanik Bahçesi Dergisi