Agricultural Intelligence InfrastructureAgricultural Intelligence InfrastructureИнфраструктура агроинтеллекта

Tarlayı ölç.
Tarımı anla. Measure the field.
Understand agriculture. Измеряйте поле.
Понимайте сельское хозяйство.

Vizyonu GörExplore the VisionСмотреть концепциюPilot / OrtaklıkPilot / PartnershipПилот / Партнёрство
Lightweight fixed-wing agricultural UAV
Hafif sabit kanatlı UAV · Multispektral · Termal · Saha sensörleri Lightweight fixed-wing UAV · Multispectral · Thermal · Field sensors Лёгкий БПЛА самолётного типа · Мультиспектр · Тепловизор · Полевые датчики
2
veri motorudata enginesдвигателя данных
7
sensör kanalısensor channelsканалов сенсоров
24h
hedef içgörü döngüsütarget insight cycleцелевой цикл анализа
API
kurumsal entegrasyoninstitutional integrationинтеграция
Neden Bu Yapı?Why This Architecture?Почему такая архитектура?

Tarımda gerçeklik iki yerde oluşuyorAgricultural reality is created in two placesРеальность сельского хозяйства формируется в двух местах

Bir tarafta bitkinin ve toprağın fiziksel sinyalleri, diğer tarafta çiftçinin deneyimi, girdileri ve kararları var. Tek başına hiçbiri bütün resmi göstermiyor. Aybil Techno bu iki dünyayı aynı veri mimarisinde buluşturmak üzere tasarlanıyor.On one side are the physical signals of plants and soil; on the other are farmer experience, inputs and decisions. Neither shows the full picture alone. Aybil Techno is designed to connect these worlds through a common intelligence architecture.С одной стороны — физические сигналы растений и почвы, с другой — опыт, действия и решения фермера. По отдельности они не дают полной картины. Aybil Techno создаёт архитектуру, соединяющую эти два мира.

🛰️

Sahanın GerçeğiField RealityРеальность поля

Spektral yansıma, termal stres, bitki vigor'u, toprak ve çevresel sensör sinyalleri.Spectral reflectance, thermal stress, crop vigor, soil and environmental sensor signals.Спектральное отражение, тепловой стресс, состояние растений, почвенные и экологические сигналы.

👩‍🌾

Çiftçinin GerçeğiFarmer RealityРеальность фермера

Ürün seçimi, saha gözlemleri, fotoğraflar, bakım kararları, hayvancılık girdileri ve AI ile yapılan günlük etkileşim.Crop choices, field observations, photos, management decisions, livestock inputs and daily AI interactions.Выбор культур, наблюдения, фотографии, решения по уходу, животноводческие данные и ежедневные ИИ-взаимодействия.

🧠

Karar BoşluğuThe Decision GapРазрыв в принятии решений

Ham veri tek başına aksiyon değildir. Değer; farklı sinyallerin zaman, konum ve ürün bağlamında birleştirilmesiyle oluşur.Raw data is not action. Value emerges when signals are combined across time, location and crop context.Сырые данные — ещё не действие. Ценность возникает при объединении сигналов во времени, по месту и культуре.

🏛️

Kurumsal GörünürlükInstitutional VisibilityИнституциональная видимость

Toplu, izinli ve yapılandırılmış veri; kamu, finans ve risk kurumları için daha tutarlı karar altyapısı oluşturabilir.Aggregated, permissioned and structured data can create a more consistent decision layer for public, finance and risk institutions.Агрегированные, разрешённые и структурированные данные могут улучшить основу решений для государства, финансов и управления рисками.

Aybil TechnoAybil TechnoAybil Techno

Fiziksel tarım zekâsıPhysical agricultural intelligenceФизический агроинтеллект

Hafif sabit kanatlı drone ve saha sensörleri, gözle görülmeyen değişimleri sayısal sinyallere dönüştürür. Amaç yalnızca görüntü üretmek değil; zaman içinde karşılaştırılabilir, aksiyona dönüşebilen bir saha veri katmanı oluşturmaktır.Lightweight fixed-wing UAVs and field sensors turn invisible changes into measurable signals. The goal is not simply imagery, but a longitudinal field-data layer that can be compared over time and translated into action.Лёгкие БПЛА самолётного типа и полевые датчики превращают невидимые изменения в измеримые сигналы. Цель — не просто изображения, а сопоставимый во времени слой полевых данных, пригодный для действий.

Lightweight fixed-wing agricultural drone for multispectral field survey
1

ÖlçMeasureИзмерить

RGB, multispektral, termal ve saha sensörlerinden coğrafi olarak referanslı veri topla.Capture georeferenced RGB, multispectral, thermal and field-sensor data.Собрать геопривязанные RGB, мультиспектральные, тепловые и сенсорные данные.

2

YorumlaInterpretИнтерпретировать

Ortomozayik, NDVI/NDRE, termal katmanlar ve AI anomali analizi ile sinyalleri bağlama oturt.Contextualize signals with orthomosaics, NDVI/NDRE, thermal layers and AI anomaly analysis.Интерпретировать сигналы через ортомозаику, NDVI/NDRE, тепловые слои и ИИ-анализ аномалий.

3

Aksiyona DönüştürTurn Into ActionПревратить в действие

Sulama, besleme, saha kontrolü ve risk takibini blok, parsel veya bitki seviyesinde önceliklendir.Prioritize irrigation, nutrition, field inspection and risk monitoring at block, parcel or plant level.Приоритизировать полив, питание, инспекцию и мониторинг рисков на уровне блока, участка или растения.

Saha SinyalleriField SignalsПолевые сигналы

Tarlanın söylediğini görünSee what the field is telling youУвидьте, что говорит поле

Tek bir indeks yerine çoklu sinyaller birlikte değerlendirilir; harita, zaman serisi ve saha doğrulaması aynı karar akışına bağlanır.Rather than relying on a single index, multiple signals are evaluated together—maps, time series and field validation in one decision flow.Вместо одного индекса объединяются несколько сигналов: карты, временные ряды и полевая проверка в одном процессе.

Water stress map

Su / Termal StresWater / Thermal StressВодный / тепловой стресс

Termal ve yakın kızılötesi sinyallerle parsel içindeki stres bölgelerini önceliklendirin.Use thermal and near-infrared signals to prioritize stress zones within a field.Приоритизируйте зоны стресса по тепловым и ближним ИК-сигналам.

Crop anomaly map

Anomali / Hastalık RiskiAnomaly / Disease RiskАномалии / риск болезней

Spektral sapmaları erken saha kontrolü için bir risk işareti olarak kullanın; nihai tanıyı saha doğrulamasıyla destekleyin.Use spectral deviations as an early inspection signal and support diagnosis with field validation.Используйте спектральные отклонения как сигнал для ранней проверки и подтверждайте диагноз в поле.

Crop vigor and nutrition map

Vigor / Besleme BölgeleriVigor / Nutrition ZonesСостояние / зоны питания

NDVI/NDRE ve tarihsel eğilimlerle homojen olmayan bölgeleri görün; değişken oranlı müdahaleyi destekleyin.Use NDVI/NDRE and historical trends to identify non-uniform zones and support variable-rate intervention.Используйте NDVI/NDRE и исторические тренды для выявления неоднородных зон и дифференцированных действий.

İki Veri MotoruTwo Data EnginesДва двигателя данных

İki bağımsız platform. Tek tarım vizyonu.Two independent platforms. One agricultural vision.Две независимые платформы. Одно аграрное видение.

Yatırım ve ürün stratejisi açısından Aybil Techno ve Umay Ana ayrı ayrı ölçeklenebilir. Veri perspektifinden ise birbirini tamamlayan iki motor olarak tasarlanır.From an investment and product perspective, Aybil Techno and Umay Ana can scale independently. From a data perspective, they are designed as complementary engines.С точки зрения продукта и инвестиций Aybil Techno и Umay Ana могут масштабироваться независимо. С точки зрения данных они дополняют друг друга.

AYBIL TECHNO

Machine-Generated Field IntelligenceMachine-Generated Field IntelligenceМашинный полевой интеллект

Sahanın fiziksel gerçekliğini ölçer: spektral, termal, geospatial ve sensör tabanlı sinyaller.Measures the physical reality of the field: spectral, thermal, geospatial and sensor-based signals.Измеряет физическую реальность поля: спектральные, тепловые, геопространственные и сенсорные сигналы.

  • Drone / UAV remote sensing
  • Multispectral + thermal imaging
  • Field / soil / environment sensors
  • GIS, time series & Plant UID
  • AI-assisted anomaly analysis
UMAY ANA

Human + AI Agricultural IntelligenceHuman + AI Agricultural IntelligenceЧеловеческий + ИИ агроинтеллект

Çiftçinin dijital gerçekliğini yakalar: lokasyon, ürün, saha gözlemleri, fotoğraflar, bakım kararları ve AI etkileşimleri.Captures the farmer's digital reality: location, crop, field observations, photos, management decisions and AI interactions.Фиксирует цифровую реальность фермера: локацию, культуру, наблюдения, фото, решения и взаимодействия с ИИ.

  • AI crop & farm guidance
  • Farmer-entered field context
  • Plant & animal photo analysis
  • Sustainability & evidence logs
  • Longitudinal agricultural data
“Çiftçi bize ne olduğunu söyler. Saha bize gerçekte ne olduğunu gösterir.”“The farmer tells us what is happening. The field shows us what is actually happening.”«Фермер говорит, что происходит. Поле показывает, что происходит на самом деле.»
Stratejik EntegrasyonStrategic IntegrationСтратегическая интеграция

Umay Ana: çiftçi ile AI arasındaki sürekli veri köprüsüUmay Ana: the continuous data bridge between farmer and AIUmay Ana: постоянный мост данных между фермером и ИИ

Umay Ana AI

Umay Ana, Aybil Techno'nun drone ve sensör verisini tamamlayan dijital katmandır. Çiftçinin günlük kararları ve saha girdileri; fiziksel ölçümlerle birlikte değerlendirildiğinde tarımın yalnızca anlık görüntüsü değil, zaman içinde öğrenen bir veri modeli oluşur.Umay Ana is the digital layer that complements Aybil Techno's drone and sensor data. When farmer decisions and daily field inputs are evaluated alongside physical measurements, the result is not just a snapshot of agriculture but a data model that learns over time.Umay Ana — цифровой слой, дополняющий данные БПЛА и датчиков Aybil Techno. Когда решения фермера объединяются с физическими измерениями, формируется не снимок, а обучающаяся во времени модель данных.

AI AdvisoryCrop ContextPhoto AnalysisLivestockSustainabilityCarbon DiaryWeather ContextLongitudinal Data
Umay Ana'yı İnceleExplore Umay AnaПодробнее об Umay Ana
Zaman İçinde KimlikIdentity Through TimeИдентичность во времени

Bir görüntü değil, bir geçmiş oluşturunBuild a history, not just an imageСоздавайте историю, а не просто изображение

Bitki UID yaklaşımı, çok yıllık bitki ve blokları zaman içinde aynı kimlikle izlemeyi amaçlar. Böylece yeni taramalar önceki sezonlarla karşılaştırılabilir ve veri bir defalık rapordan kalıcı bir varlığa dönüşür.The Plant UID approach is designed to track perennial plants and blocks under a persistent identity. New scans can then be compared with prior seasons, turning data from a one-off report into a durable asset.Подход Plant UID позволяет отслеживать многолетние растения и блоки под постоянным идентификатором, сравнивая новые съёмки с предыдущими сезонами.

Plant UID conceptPlant UID conceptPlant UID concept
📍

Konum + kimlikLocation + identityЛокация + ID

Aynı bitki veya blok her taramada yeniden tanınır.The same plant or block can be recognized across scans.То же растение или блок распознаётся при последующих съёмках.

📈

Zaman serisiTime seriesВременной ряд

Spektral, termal ve saha sinyalleri sezonlar boyunca karşılaştırılır.Spectral, thermal and field signals can be compared season over season.Спектральные, тепловые и полевые сигналы сравниваются по сезонам.

🔗

API ile kurumsal kullanımInstitutional use via APIИнституциональное использование через API

Yetkilendirilmiş veriler farklı karar sistemleriyle entegre edilebilir.Permissioned data can be integrated with external decision systems.Разрешённые данные могут интегрироваться с внешними системами принятия решений.

Kurumsal DeğerInstitutional ValueИнституциональная ценность

Çiftçi için aksiyon. Kurumlar için görünürlük.Action for farmers. Visibility for institutions.Действия для фермера. Видимость для институтов.

Platformun uzun vadeli değeri yalnızca tek bir parseli analiz etmek değildir. İzinli ve anonimleştirilmiş toplu sinyaller; portföy, bölge ve program seviyesinde karar desteği için yeni bir veri katmanı oluşturabilir.The long-term value is not limited to analyzing a single field. Permissioned and appropriately aggregated signals can create a new decision-support layer at portfolio, regional and program level.Долгосрочная ценность не ограничивается одним полем. Разрешённые и агрегированные сигналы могут стать новым уровнем поддержки решений для портфелей, регионов и программ.

🚜

Çiftçi & Büyük İşletmeFarmers & AgribusinessФермеры и агробизнес

Saha önceliği, kaynak kullanımı ve sezon içi karar desteği.Field prioritization, resource use and in-season decision support.Приоритеты поля, ресурсы и решения в течение сезона.

🏦

Banka & FinansBanks & FinanceБанки и финансы

Tarım portföylerinde saha aktivitesi ve risk sinyallerini daha düzenli izlemeye yardımcı olabilecek veri.Data that can support more consistent monitoring of field activity and risk signals across agricultural portfolios.Данные для более системного мониторинга активности и рисков в агропортфелях.

🛡️

Sigorta & ReasüransInsurance & ReinsuranceСтрахование и перестрахование

Hasar öncesi durum, olay sonrası karşılaştırma ve bölgesel risk görünürlüğü için destekleyici veri.Supporting data for pre-event baselines, post-event comparison and regional risk visibility.Данные для исходного состояния, сравнения после события и региональной видимости риска.

🏛️

Bakanlık & KamuMinistries & Public SectorМинистерства и государство

Bölgesel izleme, program hedefleme, çok yıllık bitki envanteri ve saha doğrulaması.Regional monitoring, program targeting, perennial-crop inventory and field validation.Региональный мониторинг, таргетирование программ, учёт многолетних культур и проверка поля.

🌍

İklim & SürdürülebilirlikClimate & SustainabilityКлимат и устойчивость

Saha uygulamalarının zaman damgalı kanıtı ve gelecekteki MRV ortaklıklarına uygun veri altyapısı.Time-stamped evidence of field practices and a data foundation compatible with future MRV partnerships.Доказательства полевых практик с отметкой времени и основа для будущих MRV-партнёрств.

🔬

Araştırma & EkosistemResearch & EcosystemИсследования и экосистема

Bölge, ürün ve sezon boyunca tekrarlanabilir saha verisiyle model geliştirme ve doğrulama.Model development and validation using repeatable field data across regions, crops and seasons.Разработка и проверка моделей на повторяемых данных по регионам, культурам и сезонам.

Teknoloji KatmanıTechnology LayerТехнологический слой

Sensörden API'ye tek veri zinciriOne data chain from sensor to APIЕдиная цепочка данных: от сенсора до API

UAV / Remote Sensing

Hafif sabit kanatlı UAV platformlarından tarımsal keşif görevlerine uygun, yüksek çözünürlüklü ve coğrafi referanslı görüntü toplama.High-resolution georeferenced capture from lightweight fixed-wing UAV platforms optimized for agricultural survey missions.Высокоточная геопривязанная съёмка с лёгких БПЛА самолётного типа, оптимизированных для сельскохозяйственных миссий.

Multispectral + Thermal

RGB, Red Edge, NIR ve termal kanallarla bitki vigor'u, stres ve heterojenlik sinyalleri.RGB, Red Edge, NIR and thermal channels for crop vigor, stress and heterogeneity signals.RGB, Red Edge, NIR и тепловые каналы для состояния, стресса и неоднородности.

Saha SensörleriField SensorsПолевые датчики

Toprak, nem, mikroiklim ve çevresel ölçümleri uzaktan algılama verisiyle aynı zaman-konum bağlamına getirir.Bring soil, moisture, microclimate and environmental readings into the same time-location context as remote sensing.Объединяют почву, влагу, микроклимат и среду с дистанционными данными во времени и пространстве.

GIS + Time Series

Ortomozayik, parsel sınırları, indeks katmanları ve sezonlar arası karşılaştırma.Orthomosaics, parcel boundaries, index layers and cross-season comparison.Ортомозаика, границы участков, индексные слои и межсезонное сравнение.

AI Anomaly Analysis

Normal davranıştan sapmaları önceliklendirir; AI çıktısı saha doğrulamasını destekleyen bir karar sinyali olarak kullanılır.Prioritizes deviations from normal behavior; AI output is used as a decision signal supporting field validation.Приоритизирует отклонения от нормы; ИИ используется как сигнал для полевой проверки.

API + Data Governance

Yetkilendirme, anonimleştirme ve erişim katmanlarıyla çiftçi verisinden kurumsal karar sistemlerine kontrollü bağlantı.Controlled connection from farmer data to institutional decision systems through permissioning, aggregation and access layers.Контролируемая связь данных фермера с институциональными системами через разрешения, агрегацию и уровни доступа.

Uzun Vadeli VizyonLong-Term VisionДолгосрочное видение

Bir drone şirketi değil. Bir uygulama şirketi değil. Tarımsal zekâ altyapısı.Not a drone company. Not an app company. Agricultural intelligence infrastructure.Не компания дронов. Не компания приложений. Инфраструктура агроинтеллекта.

Hedef, farklı ülkelerdeki tarımsal sinyalleri aynı veri mantığında toplayabilen; çiftçi kararları ile fiziksel saha ölçümlerini birleştirebilen ve bu veriyi çiftçiden kuruma kadar farklı karar katmanlarına taşıyabilen bir altyapı kurmaktır.The goal is an infrastructure that can collect agricultural signals across countries under a common data logic, connect farmer decisions with physical field measurements, and deliver intelligence from farm level to institutional decision layers.Цель — инфраструктура, которая собирает агросигналы в разных странах по единой логике, объединяет решения фермера с физическими измерениями и доставляет интеллект от поля до институционального уровня.

01

Sinyali ToplaCapture SignalsСобрать сигналы

Fixed-wing UAV · Sensors · Farmer · Weather

02

BağlamlandırAdd ContextДобавить контекст

Crop · Location · Time · History

03

ÖğrenLearnОбучаться

AI · Time Series · Validation

04

Karara TaşıDeliver DecisionsДоставить решения

Farmer · Bank · Insurance · Public

Pilot & OrtaklıkPilot & PartnershipПилот и партнёрство

Sahayı birlikte veri altyapısına dönüştürelimLet's turn the field into a data infrastructureПревратим поле в инфраструктуру данных

Tarım işletmeleri, kooperatifler, kamu kurumları, finans ve sigorta kuruluşları ile saha pilotları ve veri ortaklıkları geliştirmeye açığız.We are open to field pilots and data partnerships with agribusinesses, cooperatives, public institutions, finance and insurance organizations.Мы открыты к полевым пилотам и партнёрствам с агробизнесом, кооперативами, государственными, финансовыми и страховыми организациями.

Form Vercel API üzerinden çalışır; e-posta teslimatı için proje ortam değişkenlerinin tanımlanması gerekir.The form uses a Vercel API route; email delivery requires project environment variables.Форма использует Vercel API; для отправки почты требуются переменные окружения проекта.