AI की मदद से बीज का चुनाव: भारतीय किसानों के लिए एक गेम-चेंजर

कृषि भारत की अर्थव्यवस्था की रीढ़ है, जो लगभग 60% आबादी को रोजगार देती है। हालाँकि, भारतीय किसान, विशेष रूप से छोटे जोत वाले, कई चुनौतियों का सामना करते हैं। अनियमित मौसम, मिट्टी की उर्वरता में गिरावट, पानी की कमी और गुणवत्ता वाले बीजों तक पहुँच। कृषि में नवीनतम तकनीकी प्रगति, विशेष रूप से एआई-निर्देशित बीज का चुनाव, इनमें से कई समस्याओं का समाधान दे सकते हैं, जो भारत के किसानों, विशेष रूप से गरीब किसानों के लिए आशा की किरण बन सकते हैं। 

AI-निर्देशित बीज चयन क्या है? 

AI-निर्देशित बीज चयन (Seed selection with the help of AI) मिट्टी के स्वास्थ्य, जलवायु पैटर्न, पानी की उपलब्धता और फसल आनुवंशिकी से संबंधित बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करने की प्रक्रिया है। एआई एल्गोरिदम स्थानीय पर्यावरणीय परिस्थितियों के आधार पर विशिष्ट क्षेत्रों के लिए सर्वोत्तम बीजों की सिफारिश कर सकते हैं। यह किसानों को सही बीज चुनने में मदद करता है जो अधिक उपज देगा, कम संसाधनों की आवश्यकता होगी, और कीटों और बीमारियों का बचने में मदद करेगा। 

एआई-निर्देशित बीज चयन (Seed selection with the help of AI) भारत के लिए क्यों महत्वपूर्ण है? 

भारत में, 85% किसान छोटे और सीमांत हैं, जिनके पास 2 हेक्टेयर से कम ज़मीन है। ये किसान अक्सर गुणवत्तापूर्ण बीजों तक सीमित पहुँच के कारण संघर्ष करते हैं, जो उनकी उत्पादकता को काफ़ी हद तक प्रभावित करता है। बीजों के चयन के पारंपरिक तरीके स्थानीय ज्ञान और प्रथाओं पर आधारित हैं, लेकिन बदलती जलवायु परिस्थितियों और बढ़ती कीट समस्याओं के सामने ये तरीके काफ़ी नहीं हो सकते हैं। 

एआई-निर्देशित बीज चयन के साथ, दूरदराज के गाँव में रहने वाला एक छोटा किसान भी अपनी ज़मीन, मौसम और ज़रूरतों के हिसाब से सबसे बेहतर प्रदर्शन करने वाले बीजों के लिए सटीक सिफ़ारिशें पा सकता है। इसका मतलब है कम लागत में बेहतर फ़सल, जिससे सीधे तौर पर गरीब किसानों की आय और आजीविका में सुधार होगा। 

AI-निर्देशित बीज चयन कैसे काम करता है ? 

Microsoft के एआई सोइंग ऐप और Corteva के ग्रैन्युलर इनसाइट्स जैसे एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म पहले से ही भारतीय खेती में एआई की क्षमता को प्रदर्शित करते हैं। यहाँ बताया गया है कि यह प्रक्रिया आम तौर पर कैसे काम करती है:

1. डेटा संग्रह: एआई खेत के पर्यावरण पर व्यापक डेटा एकत्र करने के लिए सेंसर से उपग्रह डेटा, मौसम के पैटर्न और मिट्टी की स्वास्थ्य जानकारी का उपयोग करता है।

2. विश्लेषण: एआई एल्गोरिदम इस डेटा का विश्लेषण करके किसान के विशिष्ट स्थान के लिए सबसे उपयुक्त फसलों और बीजों की किस्मों का अनुमान लगाते हैं।

3. अनुशंसाएं: किसानों को मोबाइल ऐप या SMS के ज़रिए व्यक्तिगत अनुशंसाएँ मिलती हैं कि उन्हें कौन से बीज बोने चाहिए, उन्हें कब बोना चाहिए और बढ़ते मौसम के दौरान अपनी फसलों का प्रबंधन कैसे करना चाहिए।

वास्तविक जीवन का उदाहरण: AI बुवाई ऐप 

2017 में, Microsoft ने एआई बुवाई ऐप लॉन्च करने के लिए अर्ध-शुष्क उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों के लिए अंतर्राष्ट्रीय फसल अनुसंधान संस्थान (ICRISAT) के साथ भागीदारी की। यह ऐप स्थानीय जलवायु डेटा के एआई विश्लेषण के आधार पर तेलंगाना के छोटे किसानों को उनकी फसल बोने के सर्वोत्तम समय के बारे में SMS अलर्ट भेजता है। पायलट चरण के दौरान, 3,000 किसान, कब बोना चाहिए और कौन से बीज इस्तेमाल करने चाहिए, इस बारे में एआई द्वारा जनित सलाह का पालन करके 30% अधिक उपज प्राप्त करने में सक्षम थे।

गरीब किसानों के लिए लाभ

1. बढ़ी हुई उपज: एआई बदलती जलवायु के लिए अधिक अनुकूल बीजों की सिफारिश करके उपज को बढ़ा सकता है। रिपोर्ट के अनुसार, एआई-आधारित बीज चयन से उपज में 10-30% की वृद्धि हो सकती है, जो छोटे और सीमांत किसानों के लिए महत्वपूर्ण है जो हर फसल चक्र पर निर्भर हैं।

2. लागत बचत: ऐसे बीजों का चयन करके जिनमें कम उर्वरक, कीटनाशक और पानी की आवश्यकता होती है, किसान अपनी इनपुट लागत में उल्लेखनीय कमी कर सकते हैं। सूखाग्रस्त क्षेत्रों में, एआई सूखा-प्रतिरोधी बीजों की सिफारिश कर सकता है, जिससे किसानों को सिंचाई लागत बचाने में मदद मिलती है।

3. सूचना तक पहुंच: भारत में कई गरीब किसान आधुनिक कृषि अनुसंधान और उच्च गुणवत्ता वाले बीजों से कटे हुए हैं। एआई सरल मोबाइल ऐप के माध्यम से अत्याधुनिक कृषि सलाह को सुलभ बनाकर इस अंतर को पाट सकता है, यहाँ तक कि ग्रामीण क्षेत्रों में भी जहाँ स्मार्टफोन की पहुँच 35% से अधिक है और बढ़ रही है।

4. जलवायु अनुकूलन: एआई-संचालित बीज चयन किसानों को बाढ़ या सूखे जैसे चरम मौसम पैटर्न का सामना करने वाले बीजों का सुझाव देकर जलवायु परिवर्तन से निपटने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, एआई बिहार और असम के कुछ हिस्सों में बाढ़-प्रतिरोधी चावल की किस्मों की सिफारिश कर सकता है। 

कुछ उदाहरण 

1. आंध्र प्रदेश में एआई: आंध्र प्रदेश सरकार द्वारा स्थापित रायथु भरोसा केंद्र (RBK) ने किसानों को व्यक्तिगत बीज चयन अनुशंसाएँ प्रदान करने के लिए एआई-संचालित टूल को शामिल करना शुरू कर दिया है। ये केंद्र मृदा स्वास्थ्य डेटा एकत्र करते हैं और विशिष्ट क्षेत्रों के लिए सर्वोत्तम बीजों का सुझाव देने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। यह उत्पादकता बढ़ाने और छोटे किसानों के लिए जोखिम कम करने के लिए परिशुद्धता कृषि का उपयोग करने के सरकार के प्रयास का हिस्सा है।

2. IIT मद्रास की पहल: IIT मद्रास के शोधकर्ताओं ने एआई-संचालित मॉडल विकसित किए हैं जो फसल की पैदावार की भविष्यवाणी करने और विशिष्ट जलवायु स्थितियों और मृदा स्वास्थ्य के आधार पर उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम बीजों की सिफारिश करने में मदद करते हैं। इस पहल का परीक्षण तमिलनाडु में किया गया, जहाँ किसानों ने एआई-निर्देशित अनुशंसाओं का उपयोग करने के बाद कम संसाधनों में बेहतर पैदावार देखी। 

3. गेहूँ और चावल की खेती में AI:  भारत दुनिया में गेहूँ और चावल का दूसरा सबसे बड़ा उत्पादक है, और ए.आई. पंजाब और हरियाणा जैसे राज्यों में किसानों को बीज चयन को अनुकूलित करने में मदद कर रहा है। उदाहरण के लिए, ए.आई. मौसम के मिजाज का विश्लेषण कर सकता है, जिसमें मानसून की शुरुआती भविष्यवाणी भी शामिल है, ताकि चावल की ऐसी किस्मों की सिफारिश की जा सके जो बाढ़ और सूखे दोनों के लिए प्रतिरोधी हों। घटते जल स्तर वाले क्षेत्रों में, ए.आई. ऐसी गेहूँ की किस्मों का सुझाव दे रहा है जिन्हें कम पानी की आवश्यकता होती है। 

4. पीएम-किसान मोबाइल ऐप: प्रधानमंत्री किसान सम्मान निधि (पीएम-किसान) योजना के तहत, भारत सरकार ने एक मोबाइल ऐप विकसित किया है जिसमें छोटे किसानों को बीज चयन सहित अनुकूलित सलाह प्रदान करने के लिए ए.आई. और मशीन लर्निंग को शामिल किया गया है। यह ऐप निःशुल्क जानकारी प्रदान करता है, जिससे यह सीमित वित्तीय संसाधनों वाले दूरदराज के क्षेत्रों में रहने वाले लोगों के लिए भी सुलभ हो जाता है। 

5. कर्नाटक के किसान: कर्नाटक में, सरकार और निजी संगठनों द्वारा एक ए.आई. पहल किसानों को ऐसे बीज चुनने में मदद करने करती है जो अप्रत्याशित मानसून की बारिश का सामना कर सकें। वर्षा आधारित कृषि पर अत्यधिक निर्भर राज्य के रूप में, ये एआई उपकरण सूखे के प्रति प्रतिरोधी बीज किस्मों का सुझाव देने में महत्वपूर्ण रहे हैं, फिर भी सूखे की आशंका वाले क्षेत्रों में उच्च उत्पादन देते हैं, जिससे 50,000 से अधिक छोटे किसान लाभान्वित हुए हैं। 

भारतीय फसल की किस्में और AI

एआई प्लेटफ़ॉर्म तेजी से पारंपरिक भारतीय फसलों जैसे बाजरा पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, जो शुष्क क्षेत्रों और कम पानी की उपलब्धता वाले क्षेत्रों के लिए उपयुक्त हैं। 2023 को अंतर्राष्ट्रीय बाजरा वर्ष घोषित किए जाने के साथ, एआई-संचालित बीज चयन ने राजस्थान और महाराष्ट्र जैसे क्षेत्रों के लिए किसानों को बाजरा की लचीली किस्मों को चुनने में मदद करने के लिए ध्यान आकर्षित किया है। इन क्षेत्रों में एआई अनुशंसाओं की बदौलत पैदावार में 20% से अधिक की वृद्धि देखी गई है।

कृषि में एआई के लिए सरकारी समर्थन

नीति आयोग द्वारा पेश की गई भारत की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर राष्ट्रीय रणनीति में कृषि पर विशेष ध्यान दिया गया है, जिसका लक्ष्य फसल प्रबंधन और बीज चयन के लिए एआई समाधान तैनात करना है। एग्रीस्टैक जैसी पहलों के लिए सरकार का समर्थन, जो खेती के सभी पहलुओं को डिजिटल करेगा, भारत के सबसे गरीब किसानों के लिए भी एआई-निर्देशित बीज चयन को सुलभ बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।

भारत सरकार ने कृषि में एआई की क्षमता को पहचाना है। अपने 2023-24 के केंद्रीय बजट में, सरकार ने कृषि अनुसंधान के लिए ₹1,118 करोड़ आवंटित किए, जिसमें सटीक खेती के लिए एआई अनुप्रयोग शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज (TCS) और IBM जैसी निजी कंपनियाँ भारतीय कृषि के लिए एआई-आधारित प्लेटफ़ॉर्म पर काम कर रही हैं।

ये उदाहरण और भी प्रासंगिकता प्रदान करते हैं और इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि कैसे एआई को भारत के कृषि परिदृश्य में एकीकृत किया जा रहा है ताकि विभिन्न क्षेत्रों और फसलों में गरीब और छोटे किसानों को लाभ मिल सके।

भविष्य में आने वाली चुनौतियां

हालाँकि एआई की मदद से बीज का चुनाव करने में अपार संभावनाएँ हैं, लेकिन इसकी सफलता कई चुनौतियों को काबू करने पर निर्भर करती है: 

1. डिजिटल साक्षरता: कई गरीब किसान स्मार्टफोन या डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करना नहीं जानते हैं। इसलिए, एआई-आधारित उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के तरीके के बारे में जागरूकता कार्यक्रमों और प्रशिक्षण की आवश्यकता है।

2. डेटा उपलब्धता: AI को प्रभावी ढंग से काम करने के लिए बड़े डेटासेट की आवश्यकता होती है। भारत के दूरदराज के इलाकों में, जहाँ डेटा संग्रह अभी भी अपने शुरुआती दौर में है, एआई की प्रभावशीलता तब तक सीमित हो सकती है जब तक कि अधिक विश्वसनीय डेटासेट विकसित नहीं हो जाते।

3. प्रौद्योगिकी की लागत: जबकि एआई-संचालित सिफारिशें लंबी अवधि में लागत-बचत कर सकती हैं, एआई बुनियादी ढांचे (सेंसर, ऐप, आदि) में शुरुआती निवेश सरकारी या निजी क्षेत्र के समर्थन के बिना कई गरीब किसानों की पहुँच से बाहर हो सकता है। 

AI में है भारतीय कृषि को बदलने की क्षमता

एआई-निर्देशित बीज चयन एक क्रांतिकारी तकनीक है जिसमें भारतीय कृषि को बदलने की क्षमता है, खासकर छोटे और सीमांत किसानों के लिए। किसानों को सही बीज चुनने में सक्षम बनाकर, एआई पैदावार बढ़ा सकता है, लागत कम कर सकता है और जलवायु परिवर्तन के प्रति लचीलापन बढ़ा सकता है। हालाँकि, इस तकनीक से गरीब किसानों को वास्तव में लाभ हो, इसके लिए डिजिटल साक्षरता, डेटा उपलब्धता और सस्ती तकनीक तक पहुँच में सुधार करने के प्रयास किए जाने चाहिए।

योजना या विचार को सही तरीके से लागू करने के साथ, एआई-निर्देशित बीज चयन भारत के किसानों को सशक्त बनाने का एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, जिससे उन्हें तेजी से बदलती दुनिया के सामने खाद्य सुरक्षा और बेहतर आजीविका हासिल करने में मदद मिल सकती है।