AI खेती का भविष्य होने वाला है क्यू की अनुमान है कि 2050 तक पृथ्वी पर 10 बिलियन लोग होंगे, जिससे कृषि उद्योग पर फसल की पैदावार और उत्पादकता बढ़ाने का बहुत दबाव पड़ेगा। आसन्न खाद्यान्न कमी को दूर करने के लिए दो संभावित रणनीतियाँ सामने आई हैं: भूमि उपयोग और खेती को बड़े पैमाने पर बढ़ाना, या मौजूदा कृषि भूमि पर उत्पादन बढ़ाने के लिए रचनात्मक तरीके अपनाना और तकनीकी सफलताओं का उपयोग करना।
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लक्षित कृषि उत्पादन तक पहुँचने में अनेक बाधाओं के बावजूद – सीमित भूमि जोत, श्रम की कमी, जलवायु परिवर्तन, पर्यावरणीय मुद्दे और घटती मिट्टी की उर्वरता, कुछ नाम हैं – आधुनिक कृषि परिदृश्य विकसित हो रहा है, विभिन्न आविष्कारशील तरीकों से आगे बढ़ रहा है। हाथ से हल चलाने और घोड़े से खींची जाने वाली मशीनों के दिनों से खेती में बहुत प्रगति हुई है। हर मौसम में दक्षता और फसल लाभ बढ़ाने के उद्देश्य से नई तकनीक आती है। हालाँकि, व्यक्तिगत किसान और बड़े कृषि व्यवसाय अक्सर उन लाभों को अनदेखा कर देते हैं जो कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता उनके खेती के तरीकों में ला सकती है।
इंटेलियास ने कृषि क्षेत्र के साथ 20 से अधिक वर्षों तक काम किया है, और वास्तविक दुनिया के तकनीकी समाधानों को प्रभावी ढंग से लागू किया है। हमारा प्राथमिक ध्यान अभिनव गुणवत्ता नियंत्रण, ट्रेसिबिलिटी और अनुपालन प्रौद्योगिकियों को विकसित करने पर रहा है। अब, हम गहराई से चर्चा करेंगे कि आधुनिक तकनीकें आपके कृषि व्यवसाय को बढ़ाने में कैसे मदद कर सकती हैं।
Benefits of AI in agriculture
हाल ही तक, AI और कृषि शब्दों को एक ही वाक्यांश में इस्तेमाल करना अजीब लग सकता था। आखिरकार, कृषि सहस्राब्दियों से मानव सभ्यता की रीढ़ रही है, जिसने पोषण की आपूर्ति के साथ-साथ आर्थिक प्रगति में भी योगदान दिया है, जबकि सबसे आदिम AI भी कुछ दशक पहले ही पैदा हुआ था।
फिर भी, कृषि सहित सभी उद्योगों में रचनात्मक अवधारणाएँ पेश की जा रही हैं। हाल के वर्षों में, दुनिया ने कृषि प्रौद्योगिकी में जबरदस्त प्रगति देखी है, जिसने खेती की तकनीकों को बदल दिया है। जलवायु परिवर्तन, जनसंख्या वृद्धि और संसाधनों की कमी सभी हमारे खाद्य प्रणाली की स्थिरता के लिए खतरा पैदा करते हैं, जिससे ये प्रगति तेजी से महत्वपूर्ण हो जाती है। AI को पेश करने से कई मुद्दे हल होते हैं और पारंपरिक खेती के कई नुकसानों को कम करने में मदद मिलती है।
Data-based decisions
आधुनिक दुनिया डेटा के इर्द-गिर्द घूमती है। कृषि क्षेत्र में संगठन खेती की प्रक्रिया के हर पहलू में विस्तृत जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं, जिसमें खेत के प्रत्येक एकड़ को समझना, संपूर्ण खाद्य आपूर्ति श्रृंखला की निगरानी करना और उत्पादन प्रक्रियाओं में गहन जानकारी प्राप्त करना शामिल है। AI-संचालित पूर्वानुमान विश्लेषण पहले से ही कृषि व्यवसायों में अपना रास्ता बना रहा है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस किसानों को कम समय में अधिक डेटा एकत्र करने और संसाधित करने की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, AI बाजार की मांग का विश्लेषण कर सकता है, मूल्य निर्धारण की भविष्यवाणी कर सकता है और बुवाई और कटाई के लिए सर्वोत्तम अवधि की गणना कर सकता है।
कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता मिट्टी के स्वास्थ्य का विश्लेषण कर सकती है, मौसम की निगरानी कर सकती है, और उर्वरक और कीटनाशक के उपयोग की सलाह दे सकती है। कृषि प्रबंधन सॉफ्टवेयर उत्पादन और लाभप्रदता को बढ़ाता है, जिससे किसान फसल उगाने की प्रक्रिया के हर चरण में बेहतर निर्णय ले पाते हैं।
Cost savings
किसान अपनी कृषि उपज को बेहतर बनाने के लिए लगातार प्रयास कर रहे हैं। सटीक कृषि, जब AI के साथ संयुक्त होती है, तो किसानों को कम संसाधनों का उपयोग करते हुए अधिक फसल उगाने में मदद कर सकती है। कृषि में AI सर्वोत्तम मृदा प्रबंधन प्रथाओं, परिवर्तनीय दर प्रौद्योगिकियों और लागत को कम करते हुए उपज को अधिकतम करने के लिए सबसे प्रभावी डेटा प्रबंधन प्रथाओं को जोड़ती है।
कृषि में AI किसानों को वास्तविक समय की फसल अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिससे उन्हें यह निर्धारित करने की अनुमति मिलती है कि किन खेतों को सिंचाई, निषेचन या कीटनाशक उपचार की आवश्यकता है। ऊर्ध्वाधर कृषि, एक अभिनव कृषि दृष्टिकोण, संसाधनों का संरक्षण करते हुए खाद्य उत्पादन को बढ़ा सकता है। परिणामस्वरूप, शाकनाशी का उपयोग कम हो जाता है, फसल की गुणवत्ता में सुधार होता है, आय में वृद्धि होती है और लागत में काफी कमी आती है।
Automation impact
कृषि में श्रमिकों की कमी असामान्य नहीं है। सौभाग्य से, स्वचालन एक ऐसा समाधान प्रदान करता है जो अधिक श्रमिकों को काम पर रखने की आवश्यकता को समाप्त करता है। जबकि मशीनीकरण ने कृषि संबंधी उन कामों को कम कर दिया है जिनमें अतिमानवीय पसीने और पशु श्रम की आवश्यकता होती है, ऐसे कामों में जो केवल कुछ घंटों में पूरे हो जाते हैं, डिजिटल स्वचालन की एक नई लहर फिर से उद्योग में क्रांति ला रही है।
स्वचालित कृषि मशीनरी के उदाहरणों में चालक रहित ट्रैक्टर, स्मार्ट सिंचाई और निषेचन प्रणाली, IoT-संचालित कृषि ड्रोन, स्मार्ट छिड़काव, वर्टिकल फ़ार्मिंग सॉफ़्टवेयर और कटाई के लिए AI-आधारित ग्रीनहाउस रोबोट शामिल हैं। AI-संचालित उपकरण दक्षता और सटीकता के मामले में मानव कृषि श्रमिकों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
Applications of artificial intelligence in agriculture
मार्केट्सएंडमार्केट्स का अनुमान है कि कृषि बाजार में एआई 2023 में 1.7 बिलियन रुपये से बढ़कर 2028 तक 4.7 बिलियन रुपये हो जाएगा।
पारंपरिक खेती में कई मैनुअल प्रक्रियाएँ शामिल हैं। एआई मॉडल को लागू करने से इस संबंध में कई लाभ मिल सकते हैं। एक बुद्धिमान कृषि प्रणाली मौजूदा तकनीकों को पूरक बनाकर कई तरह के कार्यों को सुविधाजनक बना सकती है। एआई बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है और कार्रवाई का सबसे अच्छा तरीका चुन सकता है। कृषि में एआई के कुछ सामान्य अनुप्रयोग मामले इस प्रकार हैं:
Optimizing automated irrigation systems
AI एल्गोरिदम स्वायत्त फसल प्रबंधन प्रदान करते हैं। जब मिट्टी की नमी के स्तर और मौसम संबंधी स्थितियों की निगरानी करने वाले IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) सेंसर के साथ संयुक्त किया जाता है, तो एल्गोरिदम वास्तविक समय में निर्णय ले सकते हैं कि फसलों को कितना पानी देना है। एक स्वायत्त कृषि सिंचाई प्रणाली का उद्देश्य टिकाऊ कृषि और खेती के तरीकों को प्रोत्साहित करते हुए पानी की बचत करना है। स्मार्ट ग्रीनहाउस में AI वास्तविक समय के डेटा के आधार पर तापमान, आर्द्रता और प्रकाश के स्तर को स्वचालित रूप से बदलकर पौधों की वृद्धि में सुधार करता है।
Detecting leaks or damage to irrigation systems
सिंचाई रिसाव का पता लगाने में एआई की अहम भूमिका है। एल्गोरिदम डेटा का विश्लेषण करके और रुझानों और असामान्यताओं की पहचान करके संभावित उल्लंघनों का पता लगा सकते हैं। मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल को विशिष्ट संकेतों, जैसे कि पानी के प्रवाह या दबाव में परिवर्तन का उपयोग करके रिसाव का पता लगाना सिखाया जा सकता है। वास्तविक समय की निगरानी और विश्लेषण से जल्दी पता लगाना संभव हो जाता है, जिससे पानी की बर्बादी और फसल की क्षति कम होती है।
AI मौसम संबंधी डेटा और फसल की पानी की ज़रूरतों का उपयोग करके उच्च जल मांग वाले स्थानों की पहचान भी करता है। AI तकनीक रिसाव का पता लगाने और सूचनाओं को स्वचालित करके जल दक्षता में सुधार करती है, जिससे किसानों को संसाधनों को संरक्षित करने में मदद मिलती है।
Crop and soil monitoring
मिट्टी में पोषक तत्वों का अनुचित संयोजन फसल के स्वास्थ्य और विकास पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है। इन पोषक तत्वों की पहचान करने और फसल उत्पादकता पर उनके प्रभावों को निर्धारित करने के लिए AI का उपयोग करने से किसान आवश्यक संशोधन करने में सक्षम होते हैं।
जबकि मानवीय अवलोकन में सटीकता के मामले में सीमाएँ हैं, कंप्यूटर विज़न मॉडल मिट्टी की स्थितियों की निगरानी कर सकते हैं और फसल रोगों से लड़ने के लिए आवश्यक विश्वसनीय डेटा एकत्र कर सकते हैं। इस पादप विज्ञान डेटा का उपयोग फसल के स्वास्थ्य का आकलन करने, पैदावार का अनुमान लगाने और किसी भी विशिष्ट असामान्यता की पहचान करने के लिए किया जाता है।
पौधे सेंसर के माध्यम से एआई सिस्टम को सक्रिय करते हैं जो उनकी वृद्धि की स्थितियों का पता लगाते हैं, जिससे आसपास के वातावरण में स्वचालित परिवर्तन होते हैं। व्यवहार में, कृषि और खेती में एआई गेहूं के विकास चरणों और टमाटर की परिपक्वता को किसी भी मानव की तुलना में अधिक गति और सटीकता के साथ ट्रैक कर सकता है।
Detecting disease and pests
मिट्टी की गुणवत्ता और फसल की वृद्धि की निगरानी के अलावा, कंप्यूटर विज़न कीटों और बीमारियों का पता लगा सकता है। यह कृषि परियोजनाओं में फफूंद, सड़न, कीटों और अन्य फसल स्वास्थ्य समस्याओं के लिए फ़ोटो स्कैन करने के लिए AI का उपयोग करके काम करता है। अलर्ट सिस्टम के साथ संयुक्त होने पर, किसान कीटों को मारने या बीमारी के संचरण को रोकने के लिए फसलों को अलग करने के लिए तेज़ी से प्रतिक्रिया कर सकते हैं।
कृषि में एआई तकनीक का उपयोग सेब के काले सड़न की पहचान करने के लिए 90% से अधिक सटीकता के साथ किया गया है। यह मक्खियों, मधुमक्खियों और पतंगों जैसे कीटों की भी उसी स्तर की सटीकता के साथ पहचान कर सकता है। हालाँकि, शोधकर्ताओं को पहले इन कीटों की तस्वीरें एकत्र करने की आवश्यकता थी ताकि एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त बड़ा प्रशिक्षण डेटा सेट हो सके।
Monitoring livestock health
हालांकि ऐसा लगता है कि मवेशियों में स्वास्थ्य समस्याओं का पता लगाना फसलों की तुलना में आसान है, लेकिन वास्तव में यह अधिक कठिन है। सौभाग्य से, खेती के लिए AI मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, CattleEye ने ड्रोन, कैमरे और कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके गाय के स्वास्थ्य की दूर से निगरानी करने का एक तरीका विकसित किया है। यह असामान्य मवेशी व्यवहार का पता लगाता है और प्रसव जैसी गतिविधियों को पहचानता है।
कैटल आई पशुओं पर पोषण और पर्यावरण की स्थिति के प्रभाव का आकलन करने के लिए एआई और एमएल विधियों का उपयोग करता है, जिससे उपयोगी जानकारी मिलती है। यह ज्ञान किसानों को दूध उत्पादन बढ़ाने के लिए अपने मवेशियों के स्वास्थ्य को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।
Intelligent pesticide application
किसान अच्छी तरह जानते हैं कि कीटनाशक का उपयोग अनुकूलित किया जा सकता है। दुर्भाग्य से, मैनुअल और स्वचालित अनुप्रयोग विधियों में महत्वपूर्ण सीमाएँ हैं। मैनुअल कीटनाशक अनुप्रयोग विशिष्ट क्षेत्रों को लक्षित करने में अधिक सटीकता प्रदान करता है, लेकिन यह समय लेने वाला और जटिल हो सकता है। स्वचालित कीटनाशक छिड़काव तेज़ और कम श्रम-गहन है, लेकिन यह अक्सर गलत होता है, जिससे पर्यावरण दूषित होता है।
एआई-संचालित ड्रोन प्रत्येक तकनीक के सर्वोत्तम पहलुओं को जोड़ते हैं, जबकि उनके नुकसानों को कम करते हैं। ड्रोन प्रत्येक क्षेत्र में छिड़काव करने के लिए कीटनाशक की मात्रा निर्धारित करने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करते हैं। अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में होने के बावजूद, यह तकनीक तेजी से सटीक होती जा रही है।
Yield mapping and predictive analytics
यील्ड मैपिंग वास्तविक समय में बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करती है। इससे किसानों को अपनी फसलों के रुझान और विशेषताओं को समझने में मदद मिलती है, जिससे अधिक प्रभावी योजना बनती है। किसान सेंसर और ड्रोन डेटा के साथ 3डी मैपिंग जैसी तकनीकों को एकीकृत करके विशिष्ट फसलों के लिए मिट्टी की पैदावार का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। डेटा को कई ड्रोन उड़ानों से प्राप्त किया जाता है, जिससे एल्गोरिदम का उपयोग करके अधिक सटीक विश्लेषण किया जा सकता है।
इन विधियों से कुछ फसलों के लिए भविष्य की पैदावार का सटीक अनुमान लगाया जा सकता है, तथा किसानों को यह निर्धारित करने में सहायता मिलती है कि बीज कहां और कब बोना है, तथा सर्वोत्तम ROI के लिए संसाधनों का आवंटन कैसे करना है।
Automatic weeding and harvesting
कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके खरपतवारों और आक्रामक पौधों की प्रजातियों का पता लगाया जा सकता है, ठीक वैसे ही जैसे कीटों और बीमारियों का पता लगाया जा सकता है। जब मशीन लर्निंग के साथ जोड़ा जाता है, तो कंप्यूटर विज़न पत्तियों के आकार, आकार और रंग के आधार पर खरपतवारों और फसलों के बीच पहचान कर सकता है। इन विधियों का उपयोग रोबोट को प्रोग्राम करने के लिए किया जा सकता है जो स्वायत्त निराई जैसी रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (RPA) गतिविधियाँ करते हैं। इस तरह के रोबोट पहले भी सफलतापूर्वक इस्तेमाल किए जा चुके हैं। जैसे-जैसे ये तकनीकें अधिक उपलब्ध होती जाएँगी, स्मार्ट बॉट निराई से लेकर फसलों की कटाई तक सब कुछ कर सकेंगे।
Sorting harvested produce
एआई न केवल संभावित कृषि समस्याओं की पहचान करने के लिए उपयोगी है, बल्कि फसल कटने के बाद भी यह उपयोगी है। अधिकांश छंटाई प्रक्रियाएँ आमतौर पर मैन्युअल रूप से की जाती हैं, लेकिन एआई उत्पादों को अधिक सटीक रूप से छाँट सकता है।
कंप्यूटर विज़न कटी हुई फसलों में कीटों और बीमारियों का पता लगा सकता है। इसके अलावा, यह आकार, आकृति और रंग के अनुसार उपज को वर्गीकृत कर सकता है। इससे किसान वस्तुओं को जल्दी से वर्गीकृत कर सकते हैं और उन्हें अलग-अलग उपभोक्ताओं को अलग-अलग कीमतों पर बेच सकते हैं। इसके विपरीत, पारंपरिक मैनुअल सॉर्टिंग प्रक्रियाएँ अत्यधिक श्रम-गहन हो सकती हैं।
Surveillance
सुरक्षा खेत प्रबंधन का एक महत्वपूर्ण पहलू है। खेत अक्सर चोरों के निशाने पर होते हैं क्योंकि किसानों के लिए चौबीसों घंटे अपनी फसलों की निगरानी करना मुश्किल होता है। जानवर एक और चिंता का विषय हैं, चाहे वह लोमड़ी हो जो मुर्गीघर चुरा रही हो या किसान के पशुधन फसल या उपकरण नष्ट कर रहे हों। जब वीडियो निगरानी प्रणाली के साथ एकीकृत किया जाता है, तो कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग सुरक्षा उल्लंघनों का तेजी से पता लगा सकते हैं। कुछ सिस्टम इतने उन्नत हैं कि वे श्रमिकों और अनधिकृत आगंतुकों के बीच अंतर कर सकते हैं।
Role of AI in the agriculture information management cycle
एआई का उपयोग करके कृषि डेटा का प्रबंधन कई तरीकों से फायदेमंद हो सकता है:
जोखिम प्रबंधन : पूर्वानुमानित विश्लेषण किसानों को उनकी प्रक्रियाओं में त्रुटियों को कम करने में मदद करता है।
पादप प्रजनन : AI ने प्रतिकूल मौसम, बीमारी और कीटों के प्रति अधिक प्रतिरोधी फसलों पर आगे की सिफारिशें प्रदान करने के लिए पौधों की वृद्धि के आंकड़ों का उपयोग किया।
मिट्टी और फसल स्वास्थ्य विश्लेषण : AI एल्गोरिदम मिट्टी के नमूनों की रासायनिक संरचना की जांच कर सकते हैं ताकि यह पता लगाया जा सके कि किन पोषक तत्वों की कमी हो सकती है। AI फसल रोगों की खोज और भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है।
फसल को खाद देना : सिंचाई में एआई आदर्श पैटर्न और उर्वरक वितरण समय का पता लगाने में मदद कर सकता है, साथ ही कृषि इनपुट के इष्टतम संयोजन का अनुमान लगा सकता है।
कटाई : AI कृषि उत्पादकता में सुधार कर सकता है और यह भी अनुमान लगा सकता है कि फसलों की कटाई कब करनी है।
Optimizing AI for agriculture and agricultural processes
कृषि में एआई के लाभ स्पष्ट हैं, लेकिन यह अन्य डिजिटल तकनीकों जैसे कि बड़े डेटा, सेंसर और सॉफ़्टवेयर के बिना काम नहीं कर सकता। इसी तरह, कुछ तकनीकों को अच्छी तरह से काम करने के लिए एआई की आवश्यकता होती है। बड़ा डेटा अपने आप में विशेष रूप से मूल्यवान नहीं है। महत्वपूर्ण बात यह है कि इसे कैसे संभाला और लागू किया जाता है।
सूचित निर्णय लेने के लिए बड़ा डेटा : AI को बड़े डेटा एनालिटिक्स के साथ संयोजित करने से किसानों को विश्वसनीय, वास्तविक समय की जानकारी के आधार पर सिफारिशें प्राप्त करने, उत्पादकता बढ़ाने और लागत कम करने में मदद मिलती है।
डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने के लिए IoT डिवाइस : IoT सेंसर और सहायक तकनीकें, जैसे कि AI ड्रोन, GIS और अन्य उपकरण, कई चर पर प्रशिक्षण डेटा की वास्तविक समय की निगरानी, माप और भंडारण प्रदान करते हैं। इन गैजेट्स को AI और खेती के साथ मिलाकर, किसान तुरंत सटीक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
बुद्धिमान स्वचालन और रोबोटिक्स मैनुअल प्रयास को कम करने के लिए : स्व-चालित ट्रैक्टर और IoT के साथ AI की जोड़ी श्रम की कमी की प्रचलित समस्या को दूर करने में मदद करती है। रोबोटिक्स भी महत्वपूर्ण है; कृषि रोबोट वर्तमान में उत्पादन चुनने जैसे मैनुअल काम करने के लिए उपयोग किए जा रहे हैं। रोबोट कृषि कार्य के लिए अधिक उपयुक्त हैं क्योंकि वे लंबे समय तक काम कर सकते हैं, उच्च परिशुद्धता रखते हैं, और त्रुटियों की संभावना कम होती है।
Challenges of AI in agriculture
बहुत से लोग मानते हैं कि AI केवल डिजिटल क्षेत्र से संबंधित है और इसका वास्तविक कृषि कार्यों से कोई संबंध नहीं है। यह धारणा आम तौर पर AI उपकरणों की गलतफहमी पर आधारित है। अधिकांश लोग, विशेष रूप से गैर-तकनीकी उद्योगों में, पूरी तरह से समझ नहीं पाते हैं कि कृषि जैव प्रौद्योगिकी में AI कैसे काम करता है, जिसके परिणामस्वरूप पूरे कृषि उद्योग में AI को अपनाने में देरी होती है। भले ही कृषि ने वर्षों में कई प्रगति देखी है, फिर भी कई किसान अभी भी पारंपरिक तरीकों का उपयोग करते हैं। अधिकांश किसानों ने AI तकनीक से जुड़ी परियोजनाओं में भाग लेने की संभावना नहीं है।
इसके अलावा, कृषि प्रौद्योगिकी प्रदाता अक्सर नई तकनीक के लाभों और इसे अपनाने के तरीके के बारे में बताने में विफल रहते हैं। प्रौद्योगिकी आपूर्तिकर्ताओं को लोगों को यह समझने में मदद करने के लिए अधिक प्रयास करना चाहिए कि कृषि में एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है। टिकाऊ खेती के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लाभों को देखते हुए, इस तकनीक का उपयोग करना किसी भी किसान के लिए एक स्पष्ट कदम लग सकता है। अभी भी कुछ बाधाओं को दूर करना बाकी है।
Large upfront costs
जबकि मध्यम से लंबी अवधि में एआई समाधान लागत-प्रभावी हो सकते हैं, इस बात से इनकार नहीं किया जा सकता है कि शुरुआती खर्च निषेधात्मक रूप से महंगा हो सकता है। कई खेतों और कृषि व्यवसायों के वित्तीय रूप से संघर्ष करने के साथ, एआई को लागू करना फिलहाल मुश्किल हो सकता है, खासकर छोटे पैमाने के किसानों और विकासशील देशों में। हालाँकि, प्रौद्योगिकी के विकास के साथ एआई फार्म स्थापित करने की लागत कम हो सकती है। व्यवसाय सरकारी सब्सिडी या निजी निवेश जैसे वित्तपोषण विकल्पों की भी जांच कर सकते हैं।
Reluctance to embrace new technologies and processes
अपरिचितता लोगों को नई तकनीक अपनाने के बारे में सतर्क बनाती है, जिससे किसानों के लिए AI को पूरी तरह से अपनाना मुश्किल हो जाता है, भले ही लाभ स्पष्ट हों। नवाचार के प्रति प्रतिरोध, साथ ही नई तकनीकों को आजमाने की अनिच्छा, खेती के तरीकों के विकास और क्षेत्र की समग्र लाभप्रदता को बाधित करती है। किसानों को यह पहचानना चाहिए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) फ़ील्ड डेटा प्रोसेसिंग के लिए बुनियादी तकनीकों का अधिक उन्नत संस्करण है। कृषि श्रमिकों को AI अपनाने के लिए राजी करने के लिए, सार्वजनिक और निजी क्षेत्रों को प्रोत्साहन, संसाधन और प्रशिक्षण प्रदान करना चाहिए। सरकारों को श्रमिकों को आश्वस्त करने के लिए आवश्यक नियम भी बनाने चाहिए कि तकनीक कोई खतरा नहीं है।
Lack of practical experience with new technologies
कृषि उद्योग में तकनीकी प्रगति दुनिया भर में अलग-अलग है। कुछ स्थानों पर AI का पूरा लाभ उठाया जा सकता है, लेकिन उन देशों में कुछ चुनौतियाँ हैं जहाँ अगली पीढ़ी के कृषि उपकरण दुर्लभ हैं। उभरती कृषि अर्थव्यवस्थाओं में व्यवसाय करने की इच्छा रखने वाले प्रौद्योगिकी व्यवसायों को अधिक सक्रिय होने की आवश्यकता हो सकती है। अपने उत्पादों के अलावा, उन्हें उन किसानों और कृषि व्यवसाय मालिकों को प्रशिक्षण और निरंतर सहायता प्रदान करनी चाहिए जो अभिनव समाधान लागू करने के लिए उत्सुक हैं।
A lengthy technology adoption process
ज्ञान और अनुभव की कमी के अलावा, कृषि क्षेत्र में AI के काम करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे की कमी है। यहां तक कि कुछ तकनीक वाले खेतों को भी आगे बढ़ने में संघर्ष करना पड़ सकता है। एगटेक आपूर्तिकर्ताओं और सॉफ्टवेयर उद्यमों को बुनियादी ढांचे के मामले में समान चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।
इसका मुकाबला करने के सबसे प्रभावी तरीकों में से एक है किसानों से धीरे-धीरे संपर्क करना, उदाहरण के लिए, पहले कृषि व्यापार मंच जैसी सरल तकनीक का उपयोग करके। एक बार जब किसान कम परिष्कृत समाधान के आदी हो जाते हैं, तो प्रदाता अतिरिक्त उपकरण और क्षमताएँ जोड़ सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप पूरी तरह से AI-संचालित खेत बनते हैं।
Technological limitations
चूंकि AI अभी भी उभर रहा है, इसलिए इस तकनीक की सीमाएँ होंगी। सटीक मॉडल के लिए व्यापक, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है, जो कृषि में दुर्लभ हो सकता है। सेंसर से लैस रोबोट में सीमाएँ बदलती कृषि स्थितियों के साथ तालमेल बिठाना मुश्किल बना सकती हैं। इन बाधाओं को दूर करने के लिए निरंतर अध्ययन और डेटा विश्लेषण की आवश्यकता है। किसानों को भी पूरी तरह से नियंत्रण AI को सौंपने के बजाय निर्णय लेने में सक्रिय होना चाहिए। अपनाने के शुरुआती चरणों में AI निर्णयों की मैन्युअल निगरानी करना फायदेमंद होने की संभावना है।
Privacy and security issues
वर्तमान में व्यवसायों में AI के उपयोग को नियंत्रित करने वाले कानून का अभाव है। विशेष रूप से, सटीक कृषि और स्मार्ट खेती में AI का उपयोग कई कानूनी चिंताओं को जन्म देता है। साइबर हमले और डेटा लीक जैसी सुरक्षा चिंताएँ किसानों के लिए बड़ी समस्याएँ पैदा कर सकती हैं। हैकर्स संभावित रूप से खाद्य आपूर्ति को बाधित करने के लिए AI-आधारित कृषि प्रणालियों को लक्षित कर सकते हैं।
Why partner with an AI software development company?
कृषि में एआई को अपनाने से पूरे उद्योग के साथ-साथ व्यक्तिगत किसानों के लिए भी कई वित्तीय संभावनाएं बनती हैं। हालाँकि, इस तकनीक के लिए गहन समझ के साथ-साथ सावधानीपूर्वक योजनाबद्ध दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। परिवर्तन के मार्ग पर अकेले रहने का कोई कारण नहीं है। इंटेलियास कृषि फर्मों और एगटेक स्टार्टअप्स को उनके कृषि व्यवसाय के इर्द-गिर्द पूर्ण तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र विकसित करने में सहायता करता है। हम अपने विविध उद्योग अनुभव का उपयोग अपनी कृषि प्रौद्योगिकी सलाह और सॉफ्टवेयर विकास सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए करते हैं, जिससे हम अपने ग्राहकों के साथ मिलकर स्केलेबल, ग्राहक-उन्मुख डिजिटल उत्पाद तैयार कर पाते हैं।
इंटेलियास नवाचार को ठोस बनाता है, विचार सत्यापन से लेकर अवधारणा के प्रमाण और बाजार प्रतिक्रिया तक। डेटा एनालिटिक्स, क्लाउड सेवाओं, एआई ऑटोमेशन तकनीकों और लोकेशन इंटेलिजेंस का लाभ उठाकर, हम सुनिश्चित करते हैं कि एगटेक उत्पाद न केवल ROI को बढ़ाते हैं बल्कि कृषि प्रथाओं और किसानों के जीवन को भी बेहतर बनाते हैं।
हमारा व्यापक ज्ञान हमें आपके विशिष्ट आवश्यकताओं से मेल खाने वाले अनुरूप समाधान बनाने और आपके संगठन को अगले स्तर पर ले जाने की अनुमति देता है। इंटेलियास तकनीक और डोमेन विशेषज्ञता आपको अद्वितीय फार्म प्रबंधन प्रणाली, इनडोर वर्टिकल फ़ार्मिंग समाधान और सटीक कृषि एरियल ड्रोन एनालिटिक्स सिस्टम विकसित करने में मदद करेगी। हम मवेशी उत्पादन के लिए डिजिटल समाधान बनाते हैं, जिसमें प्रबंधन, व्यवहार निगरानी और स्वास्थ्य ट्रैकिंग शामिल है।
Crop management software for sustainable farming
हमने यूक्रेन में एक डिजिटल इनोवेशन लैब बनाने के लिए एक बहुराष्ट्रीय कृषि फर्म के साथ सहयोग किया। इस सहयोग का एक प्राथमिक लक्ष्य एक फसल प्रबंधन सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म बनाना था जो उत्पादकों को यूरोपीय संघ की पर्यावरणीय आवश्यकताओं का अनुपालन करने में सहायता करेगा। हमारे इंजीनियरों ने परियोजना के हर चरण में योगदान दिया, बाजार अनुसंधान से लेकर उत्पाद विकास तक।
अंतिम समाधान में जोखिम मूल्यांकन और विश्लेषण के लिए एक मृदा स्वास्थ्य प्रबंधन उपकरण शामिल है, जिससे किसान खेत की स्थितियों की जांच कर सकते हैं और खतरों को कम कर सकते हैं। यह कृषि रसायन निर्माताओं को उनके संचालन के प्रभाव का आकलन और प्रबंधन करने में भी सहायता करता है।
A unified farm management system
एक अन्य AI प्रोजेक्ट के लिए, हमने एक शीर्ष फ़ार्म प्रबंधन सॉफ़्टवेयर विक्रेता के साथ मिलकर उनके रिकॉर्ड-कीपिंग सॉफ़्टवेयर को बेहतर बनाया। हमारे इंजीनियरों ने नई सुविधाएँ और सेवाएँ जोड़ने से पहले पुराने प्रोग्राम में समस्याओं को ठीक किया। हमने व्यापक फ़ार्म प्रबंधन सॉफ़्टवेयर बनाने में भी मदद की।
इस प्लेटफ़ॉर्म में फ़सल रोटेशन, मौसम विश्लेषण, रोग प्रबंधन, उपग्रह इमेजरी विश्लेषण, ड्रिल/मिट्टी मैपिंग और संचालन योजना के लिए उपकरण शामिल थे, जिसके परिणामस्वरूप एक ऐसा समाधान सामने आया जो किसानों को अपने संचालन की निगरानी और अनुकूलन करने, पैदावार बढ़ाने और टिकाऊ खेती के लिए सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। हालाँकि AI को एकीकृत करने की लागत परियोजना की जटिलता के आधार पर बहुत भिन्न होती है, लेकिन यह एक सफल निवेश होने की उम्मीद है।
What is the future of AI in agriculture?
कृषि और खाद्य स्थिरता में एआई की भूमिका भविष्य के वर्षों में और भी महत्वपूर्ण होने वाली है। कृषि हमेशा से ही बुनियादी उपकरणों से लेकर सिंचाई, ट्रैक्टर और कृत्रिम बुद्धिमत्ता तक तकनीक पर बहुत अधिक निर्भर रही है। प्रत्येक उन्नति ने खेती की परेशानियों को कम करते हुए दक्षता में वृद्धि की है।
इसके अलावा, कृषि में एआई के लाभ स्पष्ट हैं। स्मार्ट कृषि तकनीक, बुद्धिमान स्वचालन और एआई-संचालित सामान दोहरावदार समय लेने वाली प्रक्रियाओं को स्वचालित करते हैं, जिससे कर्मचारियों को अधिक रणनीतिक संचालन पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त किया जाता है, जिसके लिए मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है। कृषि रोबोटिक्स के साथ मिलकर तेजी से किफायती कंप्यूटर विज़न, खेती में एआई की प्रगति को आगे बढ़ाने की क्षमता रखता है।
जलवायु परिवर्तन, पर्यावरण संबंधी मुद्दे और खाद्य पदार्थों की बढ़ती खपत सभी ऐसी चुनौतियाँ हैं, जिनका समाधान AI कर सकता है। यह दक्षता, स्थिरता, संसाधन आवंटन और वास्तविक समय की निगरानी को बढ़ाकर वर्तमान कृषि को बदल देगा, जिसके परिणामस्वरूप स्वस्थ और उच्च गुणवत्ता वाले उत्पाद प्राप्त होंगे।
हालाँकि, आप केवल AI खरीदकर उसका उपयोग शुरू नहीं कर सकते। AI कोई मूर्त वस्तु नहीं है; बल्कि, यह प्रौद्योगिकियों का एक संग्रह है जिसे प्रोग्रामिंग के माध्यम से यंत्रीकृत किया गया है। संक्षेप में, एक AI सिस्टम उसी तरह सोचता है जैसे लोग सोचते हैं: यह पहले सीखता है और फिर डेटा का उपयोग करके समस्याओं को हल करता है। कृषि के AI-संचालित परिवर्तन को समायोजित करने के लिए उद्योग को बदलने की आवश्यकता होगी। किसानों को AI-संचालित समाधानों को कैसे नियोजित किया जाए, इस बारे में शिक्षित और प्रशिक्षित किया जाना चाहिए।
यह कृषि श्रमिकों को कैसे प्रभावित करता है? एआई से किसानों की भूमिका को शारीरिक श्रमिकों से बदलकर स्मार्ट कृषि प्रणालियों के योजनाकार और पर्यवेक्षक के रूप में बदलने का अनुमान है। आईटी समाधान और कृषि व्यवसाय की समझ पारंपरिक उपकरणों का उपयोग करने या शारीरिक श्रम करने की क्षमता से अधिक मूल्यवान हो सकती है।
इस तथ्य के बावजूद कि एआई और मशीन लर्निंग, एमएलओपीएस सेवाओं के साथ, खेती में महत्वपूर्ण क्रांति लाने की क्षमता रखते हैं, उन्हें एक साथ काम करने के लिए अन्य तकनीकों की आवश्यकता होती है। एआई के पूर्ण लाभ प्राप्त करने के लिए, किसानों को पहले एक तकनीकी बुनियादी ढाँचा स्थापित करना होगा। उस बुनियादी ढाँचे को बनाने में वर्षों लग सकते हैं, लेकिन इसका परिणाम एक मजबूत, भविष्य-प्रूफ़ तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र हो सकता है।
यह समझना कि एआई कैसे काम करता है और वास्तविक दुनिया के संचालन में तकनीकी ज्ञान को सर्वोत्तम तरीके से कैसे शामिल किया जाए, इसके लाभों को अधिकतम करने के लिए महत्वपूर्ण है। यही कारण है कि एक कुशल सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट टीम के साथ सहयोग करना एक बढ़िया शुरुआती कदम है।
एग्रीटेक समाधान प्रदाता महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। उपकरणों में सुधार, कठिनाइयों का समाधान, और एआई और मशीन लर्निंग के मापनीय लाभों का संचार करना सभी के लिए महत्वपूर्ण विचार हैं। यदि यह पूरा हो जाता है, तो कृषि में एआई का भविष्य निश्चित रूप से फलदायी होगा।
मानव समाज की सफलता मुख्यतः उसकी कृषि प्रणालियों के अनुकूलन पर आधारित है। पारंपरिक कृषि पद्धतियाँ पुरानी होती जा रही हैं, जिसके लिए आधुनिक तकनीकी विकल्पों की आवश्यकता है। स्वचालन का दुनिया भर के क्षेत्रों पर लंबे समय से महत्वपूर्ण प्रभाव रहा है। डिजिटल तकनीक वर्तमान में कृषि परिवर्तन में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का दूरगामी प्रभाव होगा।
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