क्या AI से भारत में कृषि को बदलना संभव है?

कृषि में AI के क्या प्रभाव होंगे? क्या संभावनाएं हो सकती है और इससे कौन से अवसर जन्म ले रहे हैं। इन जैसे कई सवालों के जवाब हम आपको इस आर्टिकल में देने की कोशिश कर रहे हैं। Artificial Intelligence in Agriculture.

 

हम सब जानते हैं की कृषि प्रत्येक देश के आर्थिक क्षेत्र में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। दुनिया भर में जनसंख्या दिन-ब-दिन बढ़ती जा रही है, और भोजन की मांग भी बढ़ती जा रही है। किसानों द्वारा उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक तरीके मौजूदा स्तर पर जरूरत को पूरा करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं।

 

इसलिए, इन आवश्यकताओं को पूरा करने और इस क्षेत्र में कई लोगों को नौकरी के बेहतरीन अवसर प्रदान करने के लिए कुछ नए स्वचालन तरीके उपयोग किये जा रहे हैं। जैसे आज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शिक्षा, बैंकिंग, रोबोटिक्स, कृषि आदि हर क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियों में से एक बन गई है। कृषि क्षेत्र में भी यह बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही है, और यह निरंतर कृषि उद्योग को बदल रही है।

 

कृषि में AI को जलवायु परिवर्तन, जनसंख्या वृद्धि, इस क्षेत्र में रोजगार के मुद्दे और खाद्य सुरक्षा जैसे विभिन्न कारकों से बचाता है। AI की वजह से आज की कृषि व्यवस्था एक अलग स्तर पर पहुंच गई है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने फसल उत्पादन और वास्तविक समय की निगरानी, ​​कटाई, प्रसंस्करण और विपणन में सुधार किया है। विभिन्न हाई-टेक कंप्यूटर-आधारित सिस्टम को विभिन्न महत्वपूर्ण मापदंडों जैसे कि खरपतवार का पता लगाना, उपज का पता लगाना, फसल की गुणवत्ता और कई अन्य को निर्धारित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

कृषि में AI के 3 मुख्य प्रभाव

हाल के वर्षों में, दुनिया ने कृषि प्रौद्योगिकी में तेजी से प्रगति देखी है, जिससे कृषि पद्धतियों में क्रांति आ गई है। ये नवाचार तेजी से आवश्यक होते जा रहे हैं क्योंकि जलवायु परिवर्तन, जनसंख्या वृद्धि और संसाधनों की कमी जैसी वैश्विक चुनौतियाँ हमारी खाद्य प्रणाली की स्थिरता को खतरे में डाल रही हैं। एआई का परिचय कई चुनौतियों का समाधान करता है और पारंपरिक खेती के कई नुकसानों को कम करने में मदद करता है। इनमें से कुछ उदाहरण हम यहां बता रहे है। 

 

डेटा-आधारित निर्णय

आधुनिक दुनिया पूरी तरह डेटा पर केंद्रित है। कृषि क्षेत्र के संगठन खेती की प्रक्रिया के हर विवरण में सूक्ष्म अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं, जिसमें प्रत्येक एकड़ को समझने से लेकर संपूर्ण उपज आपूर्ति श्रृंखला की निगरानी करने से लेकर पैदावार उत्पादन प्रक्रिया पर गहन जानकारी प्राप्त करना शामिल है। एआई-संचालित भविष्य कहनेवाला विश्लेषण पहले से ही कृषि व्यवसायों के लिए मार्ग प्रशस्त कर रहा है। किसान एआई के साथ कम समय में अधिक डेटा इकट्ठा कर सकते हैं और संसाधित कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, एआई बाजार की मांग का विश्लेषण कर सकता है, कीमतों का पूर्वानुमान लगा सकता है और साथ ही बुआई और कटाई के लिए ज़रूरी समय भी निर्धारित कर सकता है।

 

कृषि में AI मिट्टी के स्वास्थ्य का पता लगाने, अंतर्दृष्टि एकत्र करने, मौसम की स्थिति की निगरानी करने और उर्वरक और कीटनाशकों की सिफारिश करने में मदद कर सकती है। इसके उपयोग से फार्म प्रबंधन सॉफ्टवेयर लाभप्रदता के साथ-साथ उत्पादन को भी बढ़ावा देता है, जिससे किसान फसल की खेती प्रक्रिया के हर चरण में बेहतर निर्णय लेने में सक्षम होते हैं।

 

लागत बचत

कृषि उपज में सुधार किसानों के लिए बेहद महत्वपूर्ण है। एआई के साथ मिलकर, सटीक कृषि किसानों को कम संसाधनों के साथ अधिक फसलें उगाने में मदद कर सकती है। खेती में एआई खर्च को कम करते हुए पैदावार को अधिकतम करने के लिए सर्वोत्तम मिट्टी प्रबंधन प्रथाओं, परिवर्तनीय दर प्रौद्योगिकी और सबसे प्रभावी डेटा प्रबंधन प्रथाओं को जोड़ती है।

 

कृषि में AI का अनुप्रयोग किसानों को वास्तविक समय में फसल संबंधी जानकारी प्रदान करता है, जिससे उन्हें यह पहचानने में मदद मिलती है कि किन क्षेत्रों में सिंचाई, उर्वरक या कीटनाशक उपचार की आवश्यकता है। वर्टिकल कृषि जैसी नवीन कृषि पद्धतियाँ भी संसाधनों के उपयोग को कम करते हुए खाद्य उत्पादन बढ़ा सकती हैं। इसके परिणामस्वरूप कीटनाशकों का उपयोग कम हुआ, फसल की गुणवत्ता बेहतर हुई, लागत में उल्लेखनीय बचत के साथ-साथ अधिक मुनाफा हुआ।

 

स्वचालन प्रभाव

कृषि कार्य कठिन है, इसलिए इस क्षेत्र में कृषि श्रमिकों की कमी कोई नई बात नहीं है। शुक्र है, AI ऑटोमेशन अधिक लोगों को काम पर रखने की आवश्यकता के बिना एक समाधान प्रदान करता है। जबकि मशीनीकरण ने कृषि गतिविधियों को बदल दिया है, डिजिटल स्वचालन की एक नई लहर एक बार फिर इस क्षेत्र में क्रांति ला रही है।

 

ड्राइवर रहित ट्रैक्टर, स्मार्ट सिंचाई, उर्वरक प्रणाली, IoT-संचालित कृषि ड्रोन, स्मार्ट छिड़काव, उन्नत खेती सॉफ्टवेयर और कटाई के लिए AI-आधारित ग्रीन हाउस रोबोट जैसी स्वचालित कृषि मशीनरी इसके कुछ उदाहरण हैं। किसी भी मानव कृषि श्रमिक की तुलना में, एआई-संचालित उपकरण कहीं अधिक कुशल और सटीक पाए गए हैं।

 

पारंपरिक तरीकों के उपयोग से कृषि में बढ़ती चुनौतियाँ

 

कृषि में AI के प्रभाव और अनुप्रयोग को समझने से पहले, हमें पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके यह समझना होगा कि कृषि में क्या चुनौतियां हैं, जो नीचे दी गई हैं:

 

खेती में, विभिन्न मौसम कारक जैसे वर्षा, तापमान और आर्द्रता महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। प्रदूषण के कारण, जलवायु परिवर्तन बहुत आम हो चुका हैं, और इसलिए किसानों के लिए कटाई, बीज बोने और सोली तैयार करने के लिए उचित निर्णय लेना मुश्किल हो जाता है।

बेहतर फसल के लिए यह आवश्यक है कि मिट्टी उपजाऊ हो और उसमें नाइट्रोजन, फास्फोरस और पोटेशियम जैसे आवश्यक पोषण हों। यदि ये पोषक तत्व मिट्टी में प्रभावी तरीके से मौजूद नहीं हैं, तो इससे खराब गुणवत्ता वाली फसलें पैदा हो सकती हैं। लेकिन पारंपरिक तरीकों से इन मिट्टी की गुणवत्ता की पहचान करना मुश्किल है।

 

कृषि जीवनचक्र में यह आवश्यक है कि हम अपनी फसलों को खरपतवारों से बचायें। अन्यथा इससे उत्पादन लागत बढ़ सकती है और यह मिट्टी से पोषक तत्वों को भी अवशोषित करता है। लेकिन पारंपरिक तरीकों से खरपतवारों से फसलों की पहचान और रोकथाम कारगर नहीं है।

कृषि में AI का अनुप्रयोग

 

मार्केट्सएंडमार्केट्स के अनुसार, कृषि बाजार में एआई 2023 में 1.7 बिलियन अमेरिकी डॉलर से बढ़कर 2028 तक 4.7 बिलियन अमेरिकी डॉलर होने की उम्मीद है।

 

पारंपरिक खेती में विभिन्न मैन्युअल प्रक्रियाएं शामिल होती हैं। इस संबंध में एआई मॉडल लागू करने से कई फायदे हो सकते हैं। पहले से अपनाई गई प्रौद्योगिकियों को पूरक करके, एक बुद्धिमान कृषि प्रणाली कई कार्यों को सुविधाजनक बना सकती है। एआई कार्रवाई का सर्वोत्तम तरीका निर्धारित करने और आरंभ करने के साथ-साथ बड़े डेटा को एकत्र और संसाधित कर सकता है। कृषि में AI के कुछ सामान्य उपयोग के मामले यहां दिए गए हैं:

 

स्वचालित सिंचाई प्रणालियों का उपयोग

कृषि में AI एल्गोरिदम स्वायत्त फसल प्रबंधन को सक्षम बनाता है। इसे जब IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) सेंसर के साथ जोड़ा जाता है जो मिट्टी की नमी के स्तर और मौसम की स्थिति की निगरानी करता है, तो एल्गोरिदम वास्तविक समय में तय कर सकता है कि फसलों को कितना पानी प्रदान करना है। एक स्वायत्त फसल सिंचाई प्रणाली टिकाऊ कृषि पद्धतियों को बढ़ावा देते हुए जल संरक्षण के लिए डिज़ाइन की गई है।

 

सिंचाई प्रणालियों में रिसाव या क्षति का पता लगाना

सिंचाई प्रणालियों में रिसाव का पता लगाने में एआई महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। डेटा का विश्लेषण करके, एल्गोरिदम उन पैटर्न और विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं जो संभावित लीक का संकेत देते हैं। मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल को लीक के विशिष्ट संकेतों, जैसे जल प्रवाह या दबाव में परिवर्तन, को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। वास्तविक समय की निगरानी और विश्लेषण संभावित फसल क्षति के साथ-साथ पानी की बर्बादी को रोकने, शीघ्र पता लगाने में सक्षम बनाता है।

 

अत्यधिक पानी के उपयोग वाले क्षेत्रों की पहचान करने के लिए एआई फसल की पानी की आवश्यकताओं के साथ-साथ मौसम डेटा भी शामिल करता है। रिसाव का पता लगाने और अलर्ट प्रदान करने को स्वचालित करके, एआई तकनीक किसानों को संसाधनों के संरक्षण में मदद करते हुए जल दक्षता को बढ़ाती है।

 

फसल और मिट्टी की निगरानी

मिट्टी में पोषक तत्वों का गलत संयोजन फसलों के स्वास्थ्य और विकास को गंभीर रूप से प्रभावित कर सकता है। इन पोषक तत्वों की पहचान करने और एआई के साथ फसल की उपज पर उनके प्रभाव का निर्धारण करने से किसान आसानी से आवश्यक समायोजन कर सकते हैं।

 

जबकि मानव अवलोकन की सटीकता सीमित है, कंप्यूटर विज़न मॉडल सटीक डेटा इकट्ठा करने के लिए मिट्टी की स्थिति की निगरानी कर सकते हैं। इस पादप विज्ञान डेटा का उपयोग फसल के स्वास्थ्य को निर्धारित करने, किसी विशेष मुद्दे को चिह्नित करते समय पैदावार की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।

कृषि में AI गेहूं के विकास के चरण और टमाटर के पकने की गति को इतनी सटीकता के साथ ट्रैक करने में सक्षम है कि कोई भी इंसान इसकी तुलना नहीं कर सकता है।

 

रोग एवं कीटों का पता लगाना

मिट्टी की गुणवत्ता और फसल की वृद्धि का पता लगाने के साथ-साथ, कंप्यूटर कीटों या बीमारियों की उपस्थिति का पता लगा सकता है। यह एआई का उपयोग करके छवियों को स्कैन करके फफूंद, सड़ांध, कीड़े, या फसल स्वास्थ्य के लिए अन्य खतरों का पता लगाने के लिए काम करता है। चेतावनी प्रणालियों के संयोजन में, इससे किसानों को कीटों को नष्ट करने या बीमारी के प्रसार को रोकने के लिए फसलों को अलग करने के लिए त्वरित कार्रवाई करने में मदद मिलती है।

 

कृषि में AI का उपयोग 90% से अधिक सटीकता के साथ सेब के काले पड़ने या सड़ने का पता लगाने के लिए किया गया है। यह मक्खियों, मधुमक्खियों, पतंगों आदि जैसे कीड़ों की भी समान सटीकता के साथ पहचान कर सकता है। हालाँकि, एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए शोधकर्ताओं को पहले प्रशिक्षण डेटा सेट के आवश्यक आकार के लिए इन कीड़ों की छवियों को इकट्ठा करने की आवश्यकता होती है।

 

पशुधन स्वास्थ्य की निगरानी

फसलों की तुलना में पशुओं में स्वास्थ्य समस्याओं का पता लगाना आसान लग सकता है, लेकिन वास्तव में, यह विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण है। शुक्र है, AI इसमें मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, कैटलआई नामक कंपनी ने एक समाधान विकसित किया है जो मवेशियों के स्वास्थ्य की दूर से निगरानी करने के लिए ड्रोन, कैमरे और कंप्यूटर विज़न का उपयोग करता है। यह मवेशियों के असामान्य व्यवहार का पता लगाता है और बच्चे को जन्म देने जैसी गतिविधियों की पहचान करता है।

 

कैटलआई पशुधन पर पर्यावरणीय परिस्थितियों के साथ-साथ आहार के प्रभाव को निर्धारित करने और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए एआई और एमएल समाधानों का उपयोग करता है। यह ज्ञान किसानों को दूध उत्पादन बढ़ाने के लिए एवं मवेशियों के स्वास्थ्य सुधार में मदद कर सकता है।

 

बुद्धिमान कीटनाशक का प्रयोग

कीटनाशकों को मैन्युअल रूप से लगाने से विशिष्ट क्षेत्रों को लक्षित करने में अधिक सटीकता मिलती है, हालांकि यह धीमा और कठिन काम हो सकता है। स्वचालित कीटनाशक छिड़काव तेज़ और कम मेहनत वाला है, लेकिन अक्सर सटीकता की कमी होती है जिससे पर्यावरण प्रदूषित होता है।

 

यहाँ एआई-संचालित ड्रोन सर्वोत्तम लाभ प्रदान करते हैं। प्रत्येक क्षेत्र पर छिड़काव किए जाने वाले कीटनाशक की मात्रा निर्धारित करने के लिए ड्रोन कंप्यूटर विज़न का उपयोग करते हैं। अभी यह तकनीक भारत में नयी है और कुछ ही जागरूक किसान भाई इसका उपयोग सफल उपयोग कर रहे हैं। यह तकनीक तेजी से अधिक सटीक होती जा रही है।

 

उपज मानचित्रण और पूर्वानुमानित विश्लेषण

यील्ड मैपिंग वास्तविक समय में बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने के लिए एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करती है। इससे किसानों को उनकी फसलों के पैटर्न और विशेषताओं को समझने में मदद मिलती है, जिससे वे अपनी फसल को लेकर बेहतर योजना बना सकते हैं। 3डी मैपिंग, सेंसर और ड्रोन के डेटा जैसी तकनीकों को मिलाकर, किसान विशिष्ट फसलों के लिए मिट्टी की पैदावार का अनुमान लगा सकते हैं। डेटा को कई ड्रोन उड़ानों पर एकत्र किया जाता है, जो एल्गोरिदम के उपयोग के साथ तेजी से सटीक विश्लेषण को सक्षम बनाता है।

 

ये विधियाँ विशिष्ट फसलों के लिए भविष्य की पैदावार की सटीक भविष्यवाणी करने का विकल्प देती हैं, जिससे किसानों को यह जानने में मदद मिलती है कि बीज कहाँ और कब बोना है और साथ ही निवेश पर सर्वोत्तम रिटर्न के लिए संसाधनों का आवंटन कैसे करना है।

 

स्वचालित निराई और कटाई

जिस प्रकार कंप्यूटर दृष्टि कीटों और बीमारियों का पता लगा सकती है, उसी प्रकार इसका उपयोग खरपतवार और आक्रामक पौधों की प्रजातियों का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है। इसे जब मशीन लर्निंग के साथ जोड़ा जाता है, तो कंप्यूटर विज़न फसलों से खरपतवारों को अलग करने के लिए पत्तियों के आकार और रंग का विश्लेषण करता है। ऐसे समाधानों का उपयोग उन रोबोटों को प्रोग्राम करने के लिए किया जा सकता है जो स्वचालित निराई जैसे रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (आरपीए) कार्यों को पूरा करते हैं। वास्तव में, ऐसे रोबोट का पहले ही प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा चुका है। जैसे-जैसे ये प्रौद्योगिकियाँ अधिक सुलभ हो जाती हैं, फसलों की निराई और कटाई दोनों ही पूरी तरह से स्मार्ट बॉट्स द्वारा की जा सकती हैं।

 

कटी हुई उपज की छँटाई करना

एआई न केवल फसलों के बढ़ने के दौरान संभावित समस्याओं की पहचान करने के लिए उपयोगी है। बल्कि उपज की कटाई के बाद भी इसकी महत्वपूर्ण भूमिका होती है। अधिकांश छँटाई प्रक्रियाएँ पारंपरिक और मैन्युअल रूप से की जाती हैं जबकि AI अधिक सटीकता से उत्पादन की छँटाई कर सकता है।

 

कंप्यूटर दृष्टि कटी हुई फसलों में कीटों के साथ-साथ बीमारियों का भी पता लगा सकती है। इसके अलावा, यह उत्पाद को उसके आकार और रंग के आधार पर वर्गीकृत कर सकता है। यह किसानों को उपज को तुरंत श्रेणियों में विभाजित करने में सक्षम बनाता है – उदाहरण के लिए, अलग-अलग ग्राहकों को अलग-अलग कीमतों पर बेचने के लिए। इसकी तुलना में, पारंपरिक मैन्युअल छँटाई विधियाँ अत्यधिक मेहनत और समय लगाने वाली हो सकती हैं।

 

निगरानी

सुरक्षा कृषि प्रबंधन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। खेतों से फसल की चोरी किसानो का सबसे बड़ा सरदर्द है, क्योंकि किसानों के लिए चौबीसों घंटे अपने खेतों की निगरानी करना कठिन होता है। जानवर एक और ख़तरा हैं – चाहे वह मुर्गीघर में घुसने वाली लोमड़ियाँ हों या किसान का अपना पशुधन जो फसलों या उपकरणों को नुकसान पहुँचा रहा हो। वीडियो निगरानी प्रणालियों के साथ संयुक्त होने पर, कंप्यूटर विज़न और एमएल सुरक्षा उल्लंघनों की तुरंत पहचान कर सकते हैं। कुछ प्रणालियाँ इतनी उन्नत हैं कि कर्मचारियों और अनधिकृत आगंतुकों की पहचान सरल हो जाती है।

कृषि सूचना प्रबंधन चक्र में AI की भूमिका

 

कृषि में AI के साथ कृषि डेटा का प्रबंधन कई मायनों में फायदेमंद हो सकता है:

 

जोखिम प्रबंधन

पूर्वानुमानित विश्लेषण कृषि प्रक्रियाओं में गलतियों को कम करता है।

 

पौधा का पालन पोषण

एआई ने पौधों के विकास के लिए डेटा का उपयोग उन फसलों पर सलाह देने के लिए किया जो ख़राब मौसम, बीमारी या हानिकारक कीटों के प्रति अधिक संवेदनशील हैं।

 

मृदा एवं फसल स्वास्थ्य विश्लेषण

एआई एल्गोरिदम मिट्टी के नमूनों की रासायनिक संरचना का विश्लेषण करके यह निर्धारित कर सकता है कि मिट्टी में किन पोषक तत्वों की कमी हो सकती है। एआई फसल रोगों की पहचान या भविष्यवाणी भी कर सकता है।

 

फसल की कटाई

एआई फसल की पैदावार बढ़ाने के साथ-साथ फसलों की कटाई के लिए सबसे अच्छे समय की भविष्यवाणी भी कर सकता है।

 

कृषि सॉफ्टवेयर

कृषि में AI सम्बंधित सॉफ्टवेयर खेत की स्थितियों की निगरानी करने, सिंचाई को अनुकूलित करने और समग्र फसल प्रबंधन में सुधार के उपयोग में लाए जाते हैं। 

 

कृषि और कृषि प्रक्रियाओं के सुधार के लिए AI 

 

कृषि में AI के लाभ स्पष्ट हैं, यह पहले से मौजूद अन्य डिजिटल तकनीकों जैसे बड़े डेटा, सेंसर और सॉफ्टवेयर के बिना काम नहीं कर सकता है। इसी तरह, अन्य तकनीकों को ठीक से काम करने के लिए AI की आवश्यकता होती है। बड़े डेटा के मामले में, डेटा स्वयं विशेष रूप से उपयोगी नहीं है। महत्वपूर्ण यह है कि इसे कैसे संसाधित और कार्यान्वित किया जाता है।

 

सूचित निर्णय लेने के लिए बड़ा डेटा

एआई को बड़े डेटा एनालिटिक्स के साथ जोड़ने से किसानों को सटीक, वास्तविक समय की जानकारी के आधार पर सिफारिशें प्राप्त करने की अनुमति मिलती है, जिससे उत्पादकता बढ़ती है और लागत कम होती है।

 

डेटा कैप्चर करने और उसका विश्लेषण करने के लिए IoT सेंसर

IoT सेंसर अन्य सहायक प्रौद्योगिकियों (एआईड्रोन, जीआईएस और अन्य उपकरण) के साथ मिलकर वास्तविक समय में विभिन्न मैट्रिक्स पर प्रशिक्षण डेटा की निगरानी, ​​माप और भंडारण कर सकते हैं। इन उपकरणों को एआई के साथ जोड़कर किसान तुरंत सटीक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

 

मैन्युअल कार्य को न्यूनतम करने के लिए इंटेलीजेंट ऑटोमेशन और रोबोटिक्स

स्वायत्त ट्रैक्टरों और IoT के साथ मिलकर AI श्रम की कमी की आम समस्या को हल करने में मदद करता है। रोबोटिक्स भी महत्वपूर्ण हैं – कृषि रोबोटों का उपयोग पहले से ही उपज चुनने जैसे मैन्युअल कार्यों के लिए किया जा रहा है। लंबे समय तक काम करने की क्षमता, बेहतर परिशुद्धता के साथ-साथ त्रुटियों की कम संवेदनशीलता के कारण रोबोट कृषि कार्यों के लिए अधिक फायदेमंद साबित हो रहे हैं।

AI भारत में कृषि को कई मायनों में बदलने की क्षमता रखता है। 

यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

 

• परिशुद्ध खेती: कृषि में AI का उपयोग मिट्टी की स्थिति, मौसम के पैटर्न और फसल स्वास्थ्य के बारे में डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है ताकि किसानों को रोपण, सिंचाई और उर्वरक के बारे में अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद मिल सके। इससे पैदावार बेहतर हो सकती है और लागत कम हो सकती है।

 

• खरपतवार और कीट का पता लगाना: एआई-संचालित ड्रोन और रोबोट का उपयोग खरपतवारों और कीटों को जल्दी पहचानने और नष्ट करने के लिए किया जा सकता है, इससे पहले कि वे फसलों को भारी  नुकसान पहुंचाएं। इससे किसानों का समय और पैसा बच सकता है और पर्यावरण की रक्षा में भी मदद मिल सकती है।

 

• मौसम और फसल कीमत का पूर्वानुमान: जैसा कि हमने चुनौतियों में चर्चा की है, जलवायु परिवर्तन के कारण किसानों के लिए कटाई, बीज बोने और सोली की तैयारी के लिए सही निर्णय लेना मुश्किल है।

लेकिन एआई मौसम पूर्वानुमान की मदद से, किसानों को मौसम विश्लेषण के बारे में जानकारी मिल सकती है, और तदनुसार, वे फसल के प्रकार, बोने के लिए बीज और फसल की कटाई की योजना बना सकते हैं। मूल्य पूर्वानुमान से, किसानों को अगले कुछ हफ्तों के लिए फसलों की कीमत के बारे में बेहतर जानकारी मिल सकती है, जिससे वे अपनी फसल का अधिकतम लाभ प्राप्त कर पाएं। 

 

• बाज़ार विश्लेषण: एआई का उपयोग बाजार डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है ताकि किसानों को अपनी फसल बेचने सम्बन्धी बेहतर निर्णय ले सके। इससे उन्हें अपनी उपज के लिए सर्वोत्तम संभव मूल्य प्राप्त करने में मदद मिल सकती है।

 

• स्मार्ट सिंचाई: एआई का उपयोग सिंचाई प्रणालियों को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि फसलों को केवल उतना ही पानी मिले जितना उन्हें चाहिए। इससे पानी बचाने और लागत कम करने में मदद मिल सकती है।

 

• रोबोटिक कटाई: एआई-संचालित रोबोटों का उपयोग अधिक कुशलतापूर्वक और कम अपशिष्ट के साथ फसलों की कटाई के लिए किया जा सकता है। इससे श्रम लागत कम करने और पैदावार में सुधार करने में मदद मिल सकती है।

 

ये केवल कुछ उदाहरण हैं कि एआई भारत में कृषि को कैसे बदल सकता है। जैसे-जैसे एआई तकनीक का विकास हो रहा है, हम आने वाले वर्षों में कृषि क्षेत्र में AI के और भी अधिक नवीन और प्रभावशाली अनुप्रयोगों को देखने की उम्मीद कर सकते हैं।

भारत में AI का उपयोग करने वाले टॉप 10 एग्रीटेक स्टार्टअप

 

देहात: किसानों को एआई-आधारित एंड-टू-एंड कृषि समाधान प्रदान करता है। यह मृदा परीक्षण, उपज पूर्वानुमान और सलाहकार सेवाएँ प्रदान करता है। यह कृषि इनपुट भी प्रदान करता है और आपूर्ति श्रृंखला गतिविधियों की निगरानी के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करता है।

 

Ninjacart: ताज़ा उपज के लिए एक ऑनलाइन बाज़ार है। यह किसानों को खरीदारों से मिलाने, उपज की गुणवत्ता पर नज़र रखने और समय पर डिलीवरी सुनिश्चित करने के लिए एआई का उपयोग करता है।

 

एग्रोस्टार: एक कृषि-इनपुट, सामग्री और सलाह प्रदान करने वाला ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म है। यह बीज, उर्वरक, ट्रैक्टर, पंप, कीटनाशक और बहुत कुछ सारे उत्पाद पेश करता है। यह अपने मंच के माध्यम से किसानों को विशेषज्ञ सलाह, कृषि डेटा, कृषि विज्ञान ज्ञान, मौसम पूर्वानुमान जैसे विषयों की जानकारी में मदद करता है।

 

क्रॉपइन: एक एआई-संचालित मंच है जो किसानों को कीटों और बीमारियों के लिए उनकी फसलों की निगरानी करने में मदद करता है। प्लेटफ़ॉर्म समस्याओं की शीघ्र पहचान करने के लिए सैटेलाइट इमेजरी और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, ताकि किसान फसल के नुकसान को रोकने के लिए कार्रवाई कर सकें।

 

इंटेलो लैब्स: सटीक खेती के लिए एआई-संचालित समाधान प्रदान करता है। यह फ़ील्ड मैपिंग, फसल स्काउटिंग और सिंचाई शेड्यूलिंग जैसी सेवाएं प्रदान करता है।

 

क्रॉफार्म: एक ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म है जो किसानों को खरीदारों से जोड़ता है। यह किसानों को कृषि इनपुट और सलाहकार सेवाओं तक पहुंच भी प्रदान करता है।

 

स्टेलैप्स: किसानों को उनकी पैदावार बेहतर करने में मदद करने के लिए एआई का उपयोग करता है। यह फसल संबंधी सिफ़ारिशें, मौसम पूर्वानुमान और कीट एवं रोग प्रबंधन सहित कई प्रकार की सेवाएँ प्रदान करता है।

 

FreshoKartz: ताज़ा उपज के लिए एक ऑनलाइन बाज़ार है। यह उपज की गुणवत्ता को ट्रैक करने और समय पर डिलीवरी सुनिश्चित करने के लिए एआई का उपयोग करता है।

 

Waycool: ये कृषि व्यवसाय के लिए तकनीकी-सक्षम आपूर्ति श्रृंखला प्रदान करता है। वेकूल फूड्स खाद्य विकास और वितरण पर ध्यान केंद्रित करते हुए, कंपनी मिट्टी से बिक्री तक एक जटिल आपूर्ति श्रृंखला को बढ़ाने और संचालित करने के लिए नवीन प्रौद्योगिकी का लाभ उठाती है।

 

Arya: यह मंच कृषि उत्पादों के खरीदारों और विक्रेताओं को जोड़ता है। यह किसान-उत्पादक संगठनों, प्रोसेसर्स, वित्तीय संस्थानों, कृषि-निगमों और अंतर्राष्ट्रीय खरीदारों के लिए समाधान प्रदान करता है। इसके समाधानों में भंडारण, गोदाम प्रबंधन, वित्त और उपयोगकर्ताओं को वस्तुओं और बाज़ार डेटा पर नियमित अपडेट मिलते हैं। यह किसानों को कृषि वस्तुएं खरीदने और बेचने के लिए एक ई-मंडी मंच भी प्रदान करता है।

 

ये उन कई एग्रीटेक स्टार्टअप्स में से कुछ हैं जो भारत में कृषि एवं किसानो को बेहतर बनाने के लिए कृषि में AI का उपयोग कर रहे हैं। एआई में कृषि में क्रांति लाने की क्षमता है और ये स्टार्टअप इसका नेतृत्व कर रहे हैं।

 

यहां एआई-संचालित कृषि समाधानों के कुछ और विशिष्ट उदाहरण दिए गए हैं जिनका उपयोग भारत में पहले से ही किया जा रहा है:

 

• प्लांटिक्स: यह किसानों के लिए फ्री मोबाइल एप्प है जो फसल की समस्याओं का निदान और उपचार करने, उत्पादकता में सुधार करने और खेती सम्बंधित महत्वपूर्ण ज्ञान और जानकारियां प्रदान करने में मदद करता है। 

 

• VAIMANIKA: वैमानिका एयरोस्पेस कृषि ड्रोन स्टार्टअप है जो फसलों पर कीटनाशकों और उर्वरकों का छिड़काव करने के लिए ड्रोन का उपयोग करती है। यह तकनीक श्रम लागत को कम करने और फसल सुरक्षा की सटीकता में सुधार करने में मदद करती है।

 

कृषि में AI का भविष्य क्या है?

 

आने वाले वर्षों में एआई निश्चित रूप से कृषि और खाद्य स्थिरता में बड़ी भूमिका निभाएगा। कृषि में प्रौद्योगिकी हमेशा सबसे आगे रही है, पुराने उपकरणों से लेकर सिंचाई तक, ट्रैक्टर से लेकर एआई तक। हर बदलाव ने खेती की चुनौतियों को कम करते हुए दक्षता में वृद्धि की है।

 

इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि कृषि में एआई के लाभ निर्विवाद हैं। स्मार्ट खेती के उपकरण, बुद्धिमान स्वचालन और एआई-संचालित उत्पाद बार-बार समय लेने वाले कार्य आसानी से करते हैं ताकि श्रमिक अपने समय का उपयोग अधिक रणनीतिक कार्यों के लिए कर सकें जिनके लिए मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है। कृषि रोबोटिक्स के साथ-साथ बढ़ती किफायती कंप्यूटर दृष्टि कृषि में AI प्रगति को गति देने की क्षमता रखती है।

 

हालाँकि, आप केवल AI खरीदकर उसका उपयोग शुरू नहीं कर सकते। एआई कोई ठोस चीज़ नहीं है – यह प्रौद्योगिकियों का एक समूह है जो प्रोग्रामिंग के माध्यम से स्वचालित होता है। संक्षेप में, एक एआई एल्गोरिदम लोगों के सोचने के तरीके की नकल करता है – यह पहले सीखता है, फिर डेटा के आधार पर समस्याओं का समाधान करता है। कृषि के एआई-संचालित परिवर्तन के लिए उद्योग में बदलाव की आवश्यकता होगी। किसानों को एआई-संचालित समाधानों का उपयोग करने के बारे में शिक्षित और प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है।

कृषि में AI के उपयोग पर भारतीय कृषि पेशेवर क्या कहते हैं?

 

अग्रणी भारतीय कृषि पेशेवर भी भारत में कृषि उद्योग में क्रांति लाने के लिए एआई की क्षमता को लेकर बहुत उत्साहित हैं। उनका मानना ​​है कि एआई में भारत में कृषि के सामने आने वाली कुछ सबसे बड़ी चुनौतियों का समाधान करने की शक्ति है, जैसे:

 

कम उत्पादकता: भारतीय कृषि दुनिया में सबसे अकुशल कृषि में से एक है। एआई किसानों को फसल रोपण, सिंचाई और कीट नियंत्रण के बारे में बेहतर निर्णय लेकर उनकी उत्पादकता में सुधार करने में मदद कर सकता है।

 

जलवायु परिवर्तन: भारत जलवायु परिवर्तन के प्रति सबसे संवेदनशील देशों में से एक है। एआई नई फसल किस्मों और कृषि पद्धतियों को विकसित करके किसानों को जलवायु परिवर्तन के अनुकूल होने में मदद कर सकता है।

 

पानी की कमी:भारत में अक्सर गंभीर जल संकट देखा जाता है. एआई सटीक सिंचाई प्रणाली और सूखा प्रतिरोधी फसल किस्मों को विकसित करके किसानों को पानी का अधिक कुशलता से उपयोग करने में मदद कर सकता है।

श्रम की कमी: भारत कृषि क्षेत्र में श्रमिकों की कमी का सामना कर रहा है। एआई किसानों को कुछ ऐसे कार्यों को स्वचालित करने में मदद कर सकता है जो वर्तमान में मनुष्यों द्वारा किए जाते हैं, जैसे निराई और कटाई।

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“एआई में भारतीय कृषि को बदलने और 21वीं सदी की चुनौतियों से निपटने में हमारी मदद करने की क्षमता है।”

रमेश चंद, अध्यक्ष, कृषि लागत और मूल्य आयोग

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“एआई भारत में कृषि का भविष्य है। इसमें हमारी कृषि को अधिक कुशल, टिकाऊ और लाभदायक बनाने की क्षमता है।”

एस. अय्यप्पन, महानिदेशक, भारतीय कृषि अनुसंधान परिषद

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“एआई भारतीय किसानों को उनकी उत्पादकता में सुधार करने, जलवायु परिवर्तन के अनुकूल होने और पानी का अधिक कुशलता से उपयोग करने में मदद कर सकता है।”

के. राधाकृष्णन, पूर्व अध्यक्ष, इंडियन सोसाइटी ऑफ एग्रीकल्चरल इकोनॉमिक्स

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“21वीं सदी में भारतीय कृषि के लिए एआई सबसे महत्वपूर्ण तकनीक है। इसमें हमारे खेती करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाने की क्षमता है।”

क्रॉपइन टेक्नोलॉजीज के सीईओ, संजीव रंजन

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“एआई भारत में कृषि का चेहरा बदलने जा रहा है। यह हमें कम संसाधनों का उपयोग करते हुए बढ़ती आबादी को भोजन मुहैया करवाने में मदद करेगा।”

अरविंद वर्मा, प्रिसिजनहॉक इंडिया के सीईओ

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ये कई प्रमुख भारतीय कृषि पेशेवरों में से कुछ उदाहरण मात्र हैं जो एआई की क्षमता के बारे में उत्साहित हैं।

 

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कृषि में AI के फायदे और नुकसान

 

AI भारत के कृषि क्षेत्र में क्रांति ला सकता है, पर इसमें कुछ संभावित चुनौतियां भी हैं जिनका हमें समाधान ढूंढने  की आवश्यकता है।

 

कृषि में AI के फायदे:

 

बढ़ती हुई उत्पादक्ता: एआई किसानों को फसल रोपण, सिंचाई और कीट नियंत्रण के बारे में बेहतर निर्णय लेकर उनकी उत्पादकता में सुधार करने में मदद कर सकता है। इससे पैदावार अधिक हो सकती है और मुनाफा भी बढ़ सकता है।

 

कम लागत: एआई संसाधनों का अधिक कुशलता से उपयोग करके किसानों को उनकी लागत कम करने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, एआई-संचालित सिंचाई प्रणालियाँ फसल तक अधिक सटीक रूप से पानी पहुंचा सकती हैं, जिससे बर्बाद होने वाले पानी की मात्रा कम हो सकती है और उसका बेहतर उपयोग किया जा सकता है ।

 

बेहतर स्थिरता: एआई किसानों को अधिक टिकाऊ कृषि पद्धतियां अपनाने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, एआई का उपयोग सूखा प्रतिरोधी फसलें विकसित करने और फसल रोगों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है, जो कीटनाशकों और शाकनाशियों के उपयोग को कम करने में मदद कर सकता है।

 

बेहतर खाद्य सुरक्षा: कृषि में AI किसानों को कम संसाधनों के साथ अधिक भोजन पैदा करने में मदद करके भारत में खाद्य सुरक्षा सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि 2030 तक भारत की जनसंख्या 1.5 बिलियन से अधिक होने की उम्मीद है।

 

नई नौकरियों का सृजन: कृषि में AI के विकास और उपयोग से कृषि क्षेत्र में डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और तकनीशियनों जैसी नई नौकरियां पैदा होंगी। इससे अर्थव्यवस्था को बढ़ावा देने और ग्रामीण क्षेत्रों में युवाओं के लिए रोजगार के अवसर पैदा करने में मदद मिलेगी।

 

कृषि में AI के नुकसान:

 

उच्च लागत:किसानों के लिए एआई तकनीक अपनाने की शुरुआती लागत अधिक हो सकती है। हालांकि, AI के दीर्घकालिक लाभ, जैसे बढ़ती हुई उत्पादकता और कम लागत, प्रारंभिक निवेश से अधिक हो सकते हैं।

 

बुनियादी ढांचे की कमी: भारत के ग्रामीण क्षेत्रों में अक्सर एआई प्रौद्योगिकी को अपनाने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे की कमी देखी गई है। इसमें इंटरनेट कनेक्टिविटी, पावर और स्टोरेज जैसी चीजें शामिल हैं। हालांकि, सरकार ग्रामीण क्षेत्रों में बुनियादी ढांचे में सुधार के लिए काम कर रही है, जिससे किसानों के लिए एआई तकनीक को अपनाना आसान हो जाएगा।

 

कौशल अंतर: जब एआई की बात आती है तो भारत में कौशल की कमी है। कृषि में एआई तकनीक विकसित करने और उसका उपयोग करने के लिए आवश्यक कौशल वाले पर्याप्त लोग नहीं हैं। सरकार एआई में अधिक लोगों को प्रशिक्षित करके इस कौशल अंतर को दूर करने के लिए काम कर रही है।

 

परिवर्तन का विरोध: कुछ किसान परिवर्तन विरोधी हैं और एआई तकनीक अपनाने के इच्छुक नहीं हैं। ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि शायद वे एआई व् इसके सकारात्मक प्रभावों से अपरिचित हों या वे इसे अपनाने की लागत के बारे में चिंतित हो सकते हैं। सरकार और अन्य हितधारकों को किसानों को एआई के लाभों के बारे में शिक्षित करने और उनके लिए एआई तकनीक को अपनाना आसान बनाने के लिए काम करने की जरूरत है।

 

कुल मिलाकर, भारत में कृषि में AI के संभावित लाभ संभावित चुनौतियों से कहीं अधिक हैं। हालांकि, यह सुनिश्चित करने के लिए चुनौतियों का समाधान करना महत्वपूर्ण है कि एआई का उपयोग भारतीय कृषि में उसकी पूरी क्षमता से किया जा सके।