एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) कृषि में क्रांति ला रहा है, जिससे किसानों को फसलों के खतरों को पहचानने और पूर्वानुमान लगाने के उन्नत उपकरण मिल रहे हैं। पौधों के कीट और रोग भारी नुकसान पहुंचाते हैं – वैश्विक फसल उत्पादन का 15 से 40% तक – इसलिए समय पर चेतावनी बेहद महत्वपूर्ण है।

आधुनिक एआई सिस्टम (मशीन लर्निंग और गहरे न्यूरल नेटवर्क) विशाल डेटा (छवियां, मौसम, सेंसर डेटा आदि) का विश्लेषण कर रोग के सूक्ष्म संकेतों का पता लगा सकते हैं या प्रकोप की भविष्यवाणी कर सकते हैं। अंतरराष्ट्रीय विशेषज्ञ बताते हैं कि एआई "गतिशील कीट व्यवहार की निगरानी" में उत्कृष्ट है और वास्तविक समय के डेटा का उपयोग करके हस्तक्षेप को सही जगह केंद्रित करता है।

संक्षेप में, स्मार्ट खेती अब एआई का उपयोग करके फसल की समस्याओं का पता लगाने और पूर्वानुमान करने में सक्षम है, जिससे किसान सही समय पर सही समाधान लागू कर सकें।

छवि-आधारित कीट और रोग पहचान

केन्या के एक किसान ने मकई के पत्ते पर कीट पहचानने के लिए एआई-संचालित स्मार्टफोन ऐप (PlantVillage) का उपयोग किया। एआई-आधारित छवि पहचान से कोई भी फोटो के माध्यम से पौधों की समस्याओं का निदान कर सकता है।

उदाहरण के लिए, मुफ्त PlantVillage ऐप को हजारों स्वस्थ और संक्रमित फसलों की छवियों पर प्रशिक्षित किया गया था, जिससे यह मकई पर आम कीट जैसे फॉल आर्मीवर्म को पहचान सकता है। किसान बस फोन कैमरा को क्षतिग्रस्त पत्ते की ओर करता है, और ऐप दोषी की पहचान (वॉयस असिस्टेंट के माध्यम से) करता है और नियंत्रण उपाय भी सुझाता है।

ऐसे ही कई एआई ऐप और प्लेटफॉर्म (अक्सर कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हुए) अब विश्वभर में उपलब्ध हैं: ये टमाटर, मिर्च, अनाज और अन्य कई फसलों पर पत्ती के धब्बे, ब्लाइट या कीट क्षति को पहचान सकते हैं।

दृश्य निदान को स्वचालित करके, ये उपकरण छोटे किसानों को "अनुमान लगाने" से मुक्त करते हैं और केवल वास्तविक समस्याओं का उपचार करने में मदद करते हैं।

सेंसर नेटवर्क और पूर्वानुमान विश्लेषण

केन्या में एक ग्रीनहाउस जिसमें तापमान, आर्द्रता और मिट्टी की नमी की निगरानी के लिए एआई सेंसर (FarmShield) लगे हैं। छवियों के अलावा, एआई वास्तविक समय के सेंसर डेटा का उपयोग करके कीट जोखिम की भविष्यवाणी करता है। खेतों और ग्रीनहाउस में तापमान, आर्द्रता, CO₂, मिट्टी की नमी आदि मापने वाले IoT सेंसर लगाए जाते हैं।

विशेषीकृत सिस्टम (जैसे FarmShield) इन परिस्थितियों को लगातार रिकॉर्ड करते हैं और मशीन लर्निंग मॉडल के माध्यम से उनका विश्लेषण करते हैं। उदाहरण के लिए, केन्या में एक किसान "FarmShield" का उपयोग ग्रीनहाउस के जलवायु की निगरानी के लिए करता है; एआई सटीक रूप से बताता है कि खीरे को कब पानी देना है ताकि तनाव और रोग से बचा जा सके।

बड़े खेतों में, मौसम स्टेशन (हवा, बारिश, मिट्टी के पोषक तत्व) एआई मॉडल को डेटा देते हैं जो उपग्रह और ड्रोन डेटा के साथ एकीकृत होते हैं। भारत के गन्ना खेतों में, उदाहरण के लिए, एक एआई प्लेटफॉर्म स्थानीय मौसम और छवियों को मिलाकर दैनिक अलर्ट भेजता है – जैसे "अधिक पानी दें। उर्वरक छिड़काव करें। कीटों के लिए निरीक्षण करें।" – साथ ही उपग्रह मानचित्र यह बताते हैं कि कहां कार्रवाई करनी है।

ये पूर्वानुमान विश्लेषण प्रणाली समय-श्रृंखला डेटा से पैटर्न सीखती हैं ताकि जब कीट प्रकोप के अनुकूल परिस्थितियां हों (जैसे उच्च आर्द्रता, गर्म रातें), तो किसानों को समय पर चेतावनी मिल सके।

मुख्य एआई इनपुट और विधियाँ शामिल हैं:

• मौसम और जलवायु डेटा: मशीन लर्निंग मॉडल तापमान, आर्द्रता, वर्षा और हवा के इतिहास का उपयोग करके कीट प्रकोप की भविष्यवाणी करते हैं। एक अध्ययन ने कपास के कीट (जैसे जासिड और थ्रिप्स) को इन मौसम चर के आधार पर बहुत उच्च सटीकता (AUC ~0.985) के साथ पूर्वानुमानित किया। Explainable-AI विश्लेषण ने दिखाया कि आर्द्रता और मौसमी समय सबसे मजबूत भविष्यवक्ता हैं।

• मिट्टी और विकास सेंसर: निरंतर रीडिंग (जैसे मिट्टी की नमी, पत्ती की नमी, CO₂) एआई को रोग के लिए अनुकूल परिस्थितियों का पता लगाने में मदद करती हैं। 2023 में एक गहरे-लर्निंग मॉडल ने केवल ग्रीनहाउस पर्यावरण डेटा से स्ट्रॉबेरी, मिर्च और टमाटर रोगों के जोखिम स्कोर की भविष्यवाणी की।
  यह डेटा-संचालित तरीका औसतन 0.92 AUROC तक पहुंचा, जिसका अर्थ है कि यह विश्वसनीय रूप से जोखिम सीमा पार होने का पता लगाता है।

• रिमोट सेंसिंग (उपग्रह, ड्रोन): खेतों की उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियां एआई को मानव आंखों से पहले तनावग्रस्त पौधों को पहचानने देती हैं। उदाहरण के लिए, उपग्रह मानचित्र कम हरे रंग वाले पौधों के पैच दिखा सकते हैं (जो तनाव का संकेत है); एक एआई ऐप (Agripilot.ai) ऐसे मानचित्रों का उपयोग करता है ताकि किसान "केवल विशिष्ट क्षेत्रों में सिंचाई, उर्वरक या कीटनाशक छिड़काव कर सकें।"
  कैमरों से लैस ड्रोन बागानों या बागानों को स्कैन कर सकते हैं, और एआई एल्गोरिदम उन हवाई फोटो का विश्लेषण कर रोगग्रस्त पौधों को खोजते हैं (जैसे केले और सोयाबीन के खेतों में दिखाया गया)।

• ऐतिहासिक प्रकोप रिकॉर्ड: कीट घटनाओं, फसल उपज और हस्तक्षेपों का पिछला डेटा भविष्यवाणी मॉडल को प्रशिक्षित और मान्य करने के लिए उपयोग किया जाता है। पिछले मौसमों (और साझा प्लेटफॉर्म के माध्यम से पड़ोसी खेतों) से सीखकर, एआई समय के साथ अपनी चेतावनियों में सुधार कर सकता है।

ये सभी डेटा स्रोत मिलकर पूर्वानुमान विश्लेषण प्लेटफॉर्म और निर्णय-सहायक उपकरणों को पोषण देते हैं। व्यवहार में, किसान सरल अलर्ट या मानचित्र (मोबाइल ऐप या डैशबोर्ड के माध्यम से) प्राप्त करते हैं जो उन्हें कहां और कब कार्रवाई करनी है बताते हैं – उदाहरण के लिए, "अगले सप्ताह फफूंदनाशक लगाएं" या "क्षेत्र A में टिड्डी के अंडों की जांच करें।" कीट नियंत्रण के समय निर्धारण में अनुमान को खत्म करके, एआई-संचालित अंतर्दृष्टि अनावश्यक छिड़काव को कम करने और उपज बढ़ाने में मदद करती हैं।

वास्तविक दुनिया के उदाहरण और उपकरण

विश्वभर के किसान पहले से ही कीट और रोगों से लड़ने के लिए एआई समाधान का उपयोग कर रहे हैं। अफ्रीका में, छोटे किसान स्मार्टफोन को फसल के पत्तों की ओर करके निदान पर भरोसा करते हैं।

केन्या के मचाकोस में, एक मकई किसान ने PlantVillage के साथ अपने पौधे को स्कैन किया और ऐप ने तुरंत पत्ते पर फॉल आर्मीवर्म को चिन्हित किया। इसी समय, एक निकटवर्ती परियोजना (Virtual Agronomist) महाद्वीप भर के मिट्टी और उपग्रह डेटा का उपयोग उर्वरक और कीट प्रबंधन पर सलाह देने के लिए करता है; दोनों उपकरणों को विशाल छवि और क्षेत्र मापन डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया गया था।

भारत में, Agripilot.ai सिस्टम (माइक्रोसॉफ्ट समर्थित प्लेटफॉर्म) किसानों को खेत-विशिष्ट सिफारिशें प्रदान करता है – जैसे "खेत के उत्तर-पश्चिम कोने में कीटों के लिए निरीक्षण करें" – जो सेंसर और उपग्रह डेटा पर आधारित होती हैं।

यहां तक कि व्यावसायिक जाल भी अब एआई का उपयोग करते हैं: स्वचालित फेरोमोन जाल (जैसे Trapview) कीटों को पकड़ते हैं और ऑनबोर्ड कैमरों के साथ मशीन लर्निंग का उपयोग करके कीट प्रजातियों की गिनती और पहचान करते हैं। ये बुद्धिमान जाल वास्तविक समय में बढ़ते कीट संख्या का पता लगाकर प्रकोप की भविष्यवाणी कर सकते हैं, जिससे प्रकोप फैलने से पहले लक्षित हस्तक्षेप संभव होता है।

इन उदाहरणों में, एआई दुर्लभ कृषि विशेषज्ञों और विस्तार सेवाओं की पहुंच को प्रभावी ढंग से बढ़ाता है। उद्योग रिपोर्टों के अनुसार, अफ्रीका के कुछ हिस्सों में अधिकांश एआई अनुप्रयोग कृषि और खाद्य सुरक्षा में रहे हैं।

डेटा को क्रियान्वयन योग्य सलाह में बदलकर – चाहे ऐप्स, स्मार्ट जाल या सेंसर नेटवर्क के माध्यम से – एआई किसानों को "सही समय पर सही निर्णय" लेने में मदद कर रहा है।

चुनौतियां और भविष्य की दिशा

अपनी संभावनाओं के बावजूद, एआई-आधारित कीट भविष्यवाणी को चुनौतियों का सामना भी करना पड़ता है। उच्च गुणवत्ता वाला स्थानीय डेटा आवश्यक है: जैसा कि FAO बताता है, किसानों को इन उपकरणों के काम करने के लिए अच्छे सेंसर नेटवर्क, कनेक्टिविटी और प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।

कई क्षेत्रों में, सीमित स्मार्टफोन पहुंच, अस्थिर इंटरनेट और ऐतिहासिक रिकॉर्ड की कमी बाधाएं बनी हुई हैं। इसके अलावा, विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि एआई मॉडल स्थानीय संदर्भ को छोड़ सकते हैं – उदाहरण के लिए, एक अफ्रीकी शोधकर्ता ने कहा कि अधिकांश एआई प्रशिक्षण सेट स्वदेशी कृषि ज्ञान को शामिल नहीं करते, इसलिए केवल एआई-आधारित सलाह अच्छी तरह से परखे गए स्थानीय अभ्यासों को नजरअंदाज कर सकती है।

जिम्मेदार उपयोग का मतलब है कि एआई सिफारिशों को किसान की विशेषज्ञता के साथ मिलाकर उपयोग करना, न कि केवल एल्गोरिदम का अंधाधुंध पालन करना।

आगे देखते हुए, निरंतर प्रगति कीट भविष्यवाणी को और अधिक सटीक और पारदर्शी बनाएगी। नए गहरे-लर्निंग मॉडल और Explainable-AI तकनीकें पूर्वानुमान को बेहतर बनाएंगी।

FAO बड़े कृषि एआई मॉडल (जैसे खेती के लिए GPT) पर भी काम कर रहा है जो वैश्विक डेटा को एकीकृत करके स्थानीय मुद्दों पर वास्तविक समय में सलाह देगा। इसी बीच, अंतरराष्ट्रीय पौधा सुरक्षा समुदाय एआई और ड्रोन का उपयोग घातक रोगों (जैसे केले का फ्यूजेरियम) की निगरानी के लिए कर्मियों को प्रशिक्षित कर रहा है।

संक्षेप में, एआई के साथ पौधों के कीट और रोगों की भविष्यवाणी में कई तकनीकों का संयोजन शामिल है: लक्षणों की पहचान के लिए कंप्यूटर विज़न, बढ़ती परिस्थितियों को ट्रैक करने के लिए IoT सेंसर, और प्रकोप की भविष्यवाणी के लिए ऐतिहासिक/पर्यावरणीय डेटा पर मशीन लर्निंग।

ये विधियां मिलकर किसानों को शक्तिशाली प्रारंभिक चेतावनी और निदान उपकरण प्रदान करती हैं। कृषि में एआई को शामिल करके, उत्पादक फसल हानि कम कर सकते हैं, कीटनाशक उपयोग घटा सकते हैं और खेती को अधिक लचीला बना सकते हैं।

जैसा कि एक IPPC विशेषज्ञ कहते हैं, एआई "संसाधनों की बर्बादी को कम करता है, केवल महत्वपूर्ण क्षेत्रों में कार्रवाई को प्राथमिकता देकर प्रबंधन दक्षता बढ़ाता है" – जो उत्पादकता और स्थिरता दोनों के लिए लाभकारी है।