वैश्विक जनसंख्या की वृद्धि, जो 2050 तक 10 अरब तक पहुँचने की पूर्वानुमानित है, कृषि क्षेत्र पर बड़ी दबाव डाल रही है ताकि फसल उत्पादन बढ़ाया जा सके और उपजों को अधिकतम किया जा सके। आधुनिक खाद्य कमी को संज्ञान में लेते हुए, दो संभावित दृष्टिकोण सामने आए हैं: भूमि उपयोग बढ़ाना और बड़ी पैम्पर्स खेती को अपनाना, या नवाचारी अभिगमों को अपनाना और प्रौद्योगिकी की पूर्वाधिकारिता का उपयोग करके मौजूदा खेती भूमि पर उत्पादकता को बढ़ाना। कृषक और वैश्विक कृषि व्यापार अक्सर इसे नई दिशाएँ देने वाली कृषि में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अवसरों से वंचित रहते हैं।
कृषि ने दसों हजारों वर्षों से मानव सभ्यता का आधार बनाया है, पोषण प्रदान करने के साथ-साथ आर्थिक विकास में योगदान देता है, जबकि सबसे प्रारंभिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तो कुछ दशक पहले ही सामने आई थी। फिर भी, हर उद्योग में नवाचारी विचार प्रस्तुत हो रहे हैं, और कृषि इससे अपशब्द नहीं है। हाल के वर्षों में, दुनिया ने कृषि प्रौद्योगिकी में तेजी से बढ़त की है, जो खेती के अभ्यासों को क्रांति कर रही है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को प्रस्तुत करना बहुत सारी चुनौतियों का समाधान करता है और पारंपरिक खेती के कई नकारात्मक पहलुओं को कम करने में मदद करता है।
आधारित निर्णय : ए.आई.-संचालित पूर्वानुमान विश्लेषण पहले से ही कृषि व्यापारों में मार्ग बना रहा है। किसान ए.आई. के साथ और अधिक डेटा को कम समय में जमा कर सकते हैं और इसे प्रोसेस कर सकते हैं। इसके अलावा, ए.आई. बाजार की मांग का विश्लेषण कर सकता है, मूल्य की पूर्वानुमान कर सकता है, साथ ही बोने जाने और काटी जाने के लिए सबसे उपयुक्त समय की निर्धारण कर सकता है।
लागत की बचत : कृषि में ए.आई. का अनुप्रयोग किसानों को वास्तविक समय में फसल के बारे में जानकारी प्रदान करता है, जिससे वे पहचान सकते हैं कि कौन-कौन से क्षेत्रों को सिंचाई, उर्वरक, या कीटनाशक की आवश्यकता है।
कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग : ए.आई. बड़े डेटा को संग्रहित और प्रस्सेस कर सकती है, जबकि सबसे अच्छा कदम निर्धारित और आरंभ करने की क्षमता होती है। स्वच्छंद सिंचाई प्रणालियों को अनुकूलित करना :
ए.आई. एल्गोरिदम्स स्वतंत्र पैदा उपबन मैनेजमेंट को संभाल सकते हैं। जब आईओटी (इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स) सेंसर्स को समृद्धि मृदा नमी स्तर और मौसम की स्थिति का मॉनिटर करने के साथ मिला जुला जाता है, एल्गोरिदम्स किसान को आवश्यकतानुसार पूरब करने का निर्णय कर सकते हैं।
सिंचाई प्रणालियों में छिद्र या क्षति की पहचान : ए.आई. ने सिंचाई प्रणालियों में छिद्र की पहचान में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। डेटा का विश्लेषण करके, एल्गोरिदम्स वह पैटर्न और विसंगतियाँ पहचान सकते हैं जो संकेत करती हैं कि संभावित छिद्र हो सकता है। ए.आई. यह भी मौसम डेटा को पूरकर किसानों को सहारा देती है, जो फसल की जल आवश्यकताओं के साथ क्षेत्रों की पहचान करने के लिए।
फसल और मृदा मॉनिटरिंग : मृदा में पोषण सामग्री का गलत संयोजन किसानों की फसल की स्वास्थ्य और विकास को गंभीरता से प्रभावित कर सकता है। इस सामग्री की पहचान और उसके प्रभावों को ए.आई. के साथ निर्धारित करके किसानों को आवश्यक समायोजन करने में सुविधा होती है।
रोग और कीट पता लगाना : ए.आई. का उपयोग करके सेब के काले सिरे की पहचान पर 90% से अधिक सटीकता के साथ किया गया है। इससे उच्च स्तर की सटीकता के साथ मक्खी, मधुमक्खी, टिड्डे, आदि को पहचाना जा सकता है। हालांकि, शोधकर्ताओं को सबसे पहले इन कीटों की छवियाँ एकत्र करनी पड़ी थीं ताकि उन्हें एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा सेट का आवश्यक आकार हो सके।
पशु स्वास्थ्य का मॉनिटरिंग : फसलों में स्वास्थ्य समस्याएँ पता लगाना फसलों में पशुओं की तुलना में सरल लग सकता है, यह वास्तव में कठिन है। ड्रोन, कैमरे साथ ही कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके पशु स्वास्थ्य को दूरस्थ से मॉनिटर करता है।
बुद्धिमान कीटनाशक लागू : किसानों को यह अच्छी तरह पता है कि कीटनाशकों का अनुप्रयोग अनुकूलित करने का समय आ गया है। दुर्भाग्यवश, दोनों हस्तक्षेप और स्वचालित लागू करने की प्रक्रियाओं में प्रमुख सीमाएँ हैं। स्वचालित कीटनाशक स्प्रेयिंग तेज़ और श्रम कमी में है, लेकिन अक्सर सृजन की कमी के कारण सटीकता में कमी होती है जिससे पर्यावरण का प्रदूषण हो सकता है।
यील्ड मैपिंग और पूर्वानुमान विश्लेषण : यील्ड मैपिंग एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करके बड़े डेटासेट का वास्तविक समय में विश्लेषण करने के लिए होता है। इससे किसानों को उनकी फसलों के पैटर्न और विशेषताओं को समझने में मदद मिलती है, जिससे बेहतर योजना बना सकते हैं। 3डी मैपिंग, सेंसर्स और ड्रोन से आयतित तकनीकों को मिलाकर, किसान विशिष्ट फसलों के लिए मिट्टी की उत्पन्नता को पूर्वानुमान कर सकता है। एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा को एकत्र करने के लिए कई ड्रोन फ्लाइट्स पर जाने से, लगातार बढ़ती सुधार होती है।
स्वचालित उगाई और कटाई : कंप्यूटर विज़न कैसे कीट और बीमारियों का पता लगा सकता है, इसे घास और आक्रमक पौध प्रजातियों का पता लगाने के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है। जब मशीन लर्निंग के साथ मिलाया जाता है, कंप्यूटर विज़न पत्तियों के आकार, रूप और रंग का विश्लेषण करके फसलों को खाद्य से भिन्न करने में सहायक हो सकता है।
ए.आई. कृषि में भविष्य क्या है ?
आगामी वर्षों में ए.आई. खेती और खाद्य सुरक्षा में बड़ी भूमिका निभाएगा यह निश्चित है। प्रारंभ से ही प्रौद्योगिकी ने हमेशा से ही कृषि के मुख्य भूमिकाधारी बनाया है, प्राकृतिक औजारों से लेकर सिंचाई से लेकर ट्रैक्टर्स और ए.आई. तक। प्रत्येक विकास ने कृषि के चुनौतियों को कम करते हुए क्षमता में वृद्धि की है।
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