سمارٹ زراعت (جسے درستگی کی کاشتکاری بھی کہا جاتا ہے) سینسرز، ڈرونز، اور مصنوعی ذہانت (AI) کا استعمال کرتی ہے تاکہ کاشتکاری کو زیادہ مؤثر اور پائیدار بنایا جا سکے۔ ایک سمارٹ فارم میں، مٹی کی نمی کے پروبز، موسمی اسٹیشنز، اور سیٹلائٹ یا ڈرون کی تصاویر سے حاصل شدہ ڈیٹا کو AI الگورتھمز میں داخل کیا جاتا ہے۔

یہ ماڈلز ضروریات کی پیش گوئی کرنا سیکھتے ہیں اور اقدامات تجویز کرتے ہیں – مثلاً کب اور کتنا پانی دینا، کھاد ڈالنی ہے یا فصل کی کٹائی کرنی ہے – تاکہ ضیاع کم سے کم ہو اور فصل کی صحت زیادہ سے زیادہ ہو۔

ایک جائزے کے مطابق، زرعی شعبے میں AI کا انضمام "درستگی اور کارکردگی کا نیا دور" ہے، جو خودکار بیماری کی شناخت اور پیداوار کی پیش گوئی جیسے کاموں کو ممکن بناتا ہے جو پہلے ممکن نہیں تھے۔ فارم کے پیچیدہ ڈیٹا کے نمونوں کا تجزیہ کر کے، AI فیصلہ سازی کی رفتار اور درستگی کو بہتر بنا سکتا ہے، جس سے زیادہ پیداوار اور کم وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔

زرعی شعبے میں AI کی اہم درخواستیں

AI پہلے ہی زرعی شعبے کے کئی شعبوں میں استعمال ہو رہا ہے۔ کسان اور زرعی ٹیکنالوجی کمپنیاں مشین لرننگ اور کمپیوٹر وژن کو درج ذیل اہم درخواستوں میں لاگو کر رہی ہیں:

• درست آبپاشی اور پانی کا انتظام: AI پر مبنی نظام مٹی کی نمی کے سینسر ڈیٹا کو موسمی پیش گوئیوں کے ساتھ ملا کر فصلوں کو صرف ضرورت کے مطابق پانی دیتے ہیں۔ مثال کے طور پر، سمارٹ ڈرپ-آبپاشی کنٹرولرز حقیقی وقت کی تجزیات استعمال کرتے ہوئے پانی کی تقسیم کو بہتر بناتے ہیں، جو پانی کے ضیاع کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے اور خشک سالی والے علاقوں میں فصل کی برداشت کو بڑھاتا ہے۔
• فصل کی صحت کی نگرانی اور بیماری کی شناخت: کمپیوٹر وژن ماڈلز (اکثر Convolutional Neural Networks پر مبنی) ڈرونز یا کیمروں سے تصاویر کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ کیڑوں، فنگس کی بیماریوں، یا غذائی کمیوں کی جلد شناخت کی جا سکے۔ یہ AI آلات باریک علامات کو بھی پہچان سکتے ہیں جو انسانی آنکھ سے پوشیدہ ہوتی ہیں، جس سے کسان مسائل کو پھیلنے سے پہلے علاج کر سکتے ہیں۔
  FAO کے ماہرین کے مطابق، "AI کی اصل طاقت ان نمونوں کو دیکھنے کی صلاحیت میں ہے جو ہم عام طور پر نہیں دیکھ پاتے – ... نتائج کی پیش گوئی اور بیماریوں کے پھیلاؤ کو روکنا"۔
• کیڑوں کا کنٹرول اور جڑی بوٹیوں کا انتظام: روبوٹکس اور AI سے چلنے والے نظام کیڑوں اور جڑی بوٹیوں کو درست طریقے سے نشانہ بنا سکتے ہیں۔ مثلاً، خود مختار ڈرونز یا روبوٹس صرف ضرورت کے مطابق کیڑے مار ادویات لگا سکتے ہیں یا جڑی بوٹیاں ہٹا سکتے ہیں، جو مشین وژن کی مدد سے جڑی بوٹیوں کے دھبوں کی شناخت کرتے ہیں۔ اس طرح کیمیکلز کا درست استعمال لاگت اور ماحولیاتی اثرات کو کم کرتا ہے۔
• پیداوار اور نمو کی پیش گوئی: مشین لرننگ ماڈلز (جیسے LSTM نیٹ ورکس) تاریخی پیداوار کے ڈیٹا، موسمی رجحانات، اور موجودہ نمو کی حالتوں کا تجزیہ کر کے فصل کی پیداوار کی پیش گوئی کرتے ہیں۔ یہ پیش گوئیاں کسانوں کو ذخیرہ اندوزی اور فروخت کی منصوبہ بندی میں مدد دیتی ہیں۔
  پودوں کی نمو کو ٹریک کرنے والے IoT سینسرز کو AI کے ساتھ ملا کر بہترین کٹائی کے اوقات اور متوقع پیداوار کی پیش گوئی کی جاتی ہے، جس سے وسائل کی بہتر تقسیم ممکن ہوتی ہے۔
• مٹی اور غذائی اجزاء کا انتظام: مٹی کے سینسرز پورے کھیت میں نمی، پی ایچ، اور غذائی اجزاء کی سطح ناپتے ہیں۔ AI نظام اس ڈیٹا کی تشریح کر کے درست کھاد کی اقسام اور مقدار کی سفارش کرتے ہیں۔ سمارٹ کھاد ڈالنے والے، AI کی رہنمائی میں، غذائی اجزاء کی مقدار کو حقیقی وقت میں ایڈجسٹ کرتے ہیں تاکہ زیادہ کھاد ڈالنے اور رن آف کو روکا جا سکے۔
• مویشیوں کی نگرانی: چراگاہ یا دودھ دینے والے فارموں میں، AI پہننے والے سینسرز یا جانوروں پر لگے کیمروں سے حاصل شدہ ڈیٹا کا تجزیہ کرتا ہے تاکہ صحت، رویے، اور چرنے کے انداز کو ٹریک کیا جا سکے۔ AI ماڈلز سے آنے والی الرٹس کسانوں کو بیمار یا دباؤ میں مبتلا جانوروں کی جلد اطلاع دیتی ہیں، جس سے جانوروں کی فلاح و بہبود اور پیداواریت بہتر ہوتی ہے۔
• سپلائی چین اور ٹریس ایبلٹی: AI اور بلاک چین سپلائی چین میں بھی داخل ہو رہے ہیں۔ ذہین نظام کھانے کو فارم سے میز تک ٹریس کر سکتے ہیں، اصل اور معیار کی تصدیق کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، بلاک چین ریکارڈز اور AI پر مبنی تجزیات نامیاتی مصنوعات کی تصدیق کر سکتے ہیں یا خوراک کی حفاظت کے مسائل کو جلدی شناخت کر کے شفافیت اور صارفین کا اعتماد بڑھاتے ہیں۔

ان درخواستوں کو ممکن بنا کر، AI روایتی کھیتوں کو ڈیٹا پر مبنی آپریشنز میں بدل دیتا ہے۔ یہ انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) ڈیوائسز (جیسے سینسرز اور ڈرونز) کو کلاؤڈ بیسڈ تجزیات اور فارم پر کمپیوٹنگ کے ساتھ ملا کر ایک سمارٹ فارمنگ ماحولیاتی نظام تخلیق کرتا ہے۔

فارم پر AI کیسے کام کرتا ہے

سمارٹ زراعت کئی ٹیکنالوجیز پر انحصار کرتی ہے۔ اہم اجزاء میں شامل ہیں:

• IoT سینسرز اور ڈیٹا جمع کرنا: کھیتوں میں مٹی کی نمی کے سینسرز، موسمی اسٹیشنز، کیمرے، سیٹلائٹ لنکس، اور دیگر آلات نصب کیے جاتے ہیں۔ یہ آلات مسلسل کھیت کا ڈیٹا جمع کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، مٹی اور پانی کے سینسرز "IoT سے چلنے والی سمارٹ زراعت کی ریڑھ کی ہڈی" ہیں، جو نمی، درجہ حرارت، پی ایچ، اور غذائی اجزاء کی اہم معلومات فراہم کرتے ہیں۔
• ڈرونز اور ریموٹ سینسنگ: فضائی ڈرونز اور سیٹلائٹس، کیمروں اور ملٹی اسپیکٹرل امیجرز سے لیس، فصلوں کی اعلیٰ معیار کی تصاویر جمع کرتے ہیں۔ AI سافٹ ویئر ان تصاویر کو جوڑ کر وسیع علاقوں میں فصل کی صحت کی نگرانی کرتا ہے۔ یہ امیجنگ جلدی سے متاثرہ پودوں یا کیڑوں کے پھیلاؤ کی نشاندہی کر سکتی ہے۔
• مشین لرننگ الگورتھمز: فارم کا ڈیٹا سرورز یا ایج ڈیوائسز پر ML ماڈلز میں داخل کیا جاتا ہے۔ نگرانی شدہ لرننگ ماڈلز جیسے نیورل نیٹ ورکس اور رینڈم فارسٹ پیٹرنز کا تجزیہ کر کے پیداوار کی پیش گوئی یا بیماری کی تشخیص کرتے ہیں۔ غیر نگرانی شدہ لرننگ (مثلاً کلسٹرنگ) فصل کے ڈیٹا میں غیر معمولی چیزیں تلاش کرتی ہے۔
  ری انفورسمنٹ لرننگ کا استعمال بڑھتا جائے گا تاکہ فارم روبوٹس وقت کے ساتھ بہترین اقدامات سیکھ سکیں۔
• فیصلہ سازی کے معاون نظام (DSS): آسان استعمال کے پلیٹ فارمز اور ایپس AI کی بصیرت کو یکجا کرتے ہیں۔ ایک DSS سینسر ڈیٹا، موسمی پیش گوئیاں، اور پیش گوئیاں جمع کر کے کسان کو عملی مشورے دیتا ہے۔ یہ کلاؤڈ یا موبائل ڈیش بورڈز صارف کو الرٹ کر سکتے ہیں: "اب فیلڈ B کو پانی دیں" یا "کارن پلاٹ 3 پر علاج کریں" AI تجزیات کی بنیاد پر۔
• ایج AI اور فارم پر کمپیوٹنگ: نئے نظام فارم پر ہی ڈیٹا کو پروسیس کرتے ہیں ("ایج AI") بجائے اس کے کہ سب کچھ کلاؤڈ پر بھیجا جائے۔ ڈیوائس پر AI حقیقی وقت میں تصاویر یا سینسر ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے، جو ان کھیتوں کے لیے اہم ہے جہاں انٹرنیٹ محدود ہو۔
  ایک جائزے کے مطابق، "ایج AI سے چلنے والے IoT سینسرز اور ڈرونز حقیقی وقت میں فصل کی تصاویر کا تجزیہ کر سکتے ہیں، کیڑوں کی شناخت کر سکتے ہیں، اور آبپاشی کے شیڈول کو بہتر بنا سکتے ہیں بغیر بیرونی ڈیٹا پروسیسنگ کے"۔ اس سے دیہی علاقوں میں تاخیر کم ہوتی ہے اور اعتماد بڑھتا ہے۔
• بلاک چین اور ڈیٹا پلیٹ فارمز: کچھ منصوبے بلاک چین کا استعمال کرتے ہوئے فارم کا ڈیٹا اور AI کے نتائج کو محفوظ طریقے سے ریکارڈ کرتے ہیں۔ اس ماڈل میں، کسان اپنے ڈیٹا کے مالک ہوتے ہیں جو چھیڑ چھاڑ سے محفوظ ہوتا ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ AI کی سفارشات شفاف ہوں اور مصنوعات (جیسے نامیاتی لیبلز) کی تصدیق قابل اعتماد ہو۔

یہ ٹیکنالوجیز مل کر کام کرتی ہیں: IoT ڈیوائسز خام ڈیٹا جمع کرتے ہیں، AI اس کا تجزیہ کرتا ہے، اور DSS ٹولز نتائج کسانوں تک پہنچاتے ہیں۔ عملی طور پر، سیٹلائٹ مانیٹرنگ، زمینی سینسرز، اور فارم پر روبوٹس کا مجموعہ ایک مربوط "سمارٹ فارم" نیٹ ورک بناتا ہے۔

زرعی شعبے میں AI کے فوائد

زرعی شعبے میں AI کے شامل ہونے سے کئی فوائد حاصل ہوتے ہیں:

• زیادہ پیداوار، کم لاگت: ان پٹ کو بہتر بنا کر، AI پودوں کو بالکل وہی فراہم کرتا ہے جس کی انہیں ضرورت ہوتی ہے۔ کسان اکثر زیادہ پیداوار دیکھتے ہیں کیونکہ پانی، کھاد، اور محنت زیادہ مؤثر طریقے سے استعمال ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، سمارٹ آبپاشی اور کھاد ڈالنے سے فصل کی پیداوار بڑھتی ہے جبکہ وسائل کی کھپت کم ہوتی ہے۔
  بہتر کیڑوں کا انتظام بھی فصل کے زیادہ حصے کو محفوظ رکھتا ہے۔ یہ سب آپریشنل لاگت کو نمایاں طور پر کم کر سکتا ہے۔
• ماحولیاتی پائیداری: پانی اور کیمیکلز کا درست استعمال رن آف اور آلودگی کو کم کرتا ہے۔ AI کھاد کے استعمال کو کم کر سکتا ہے اور غذائی اجزاء کے پانی میں شامل ہونے کو روک سکتا ہے۔ ہدف شدہ کیڑوں کا کنٹرول کیڑے مار ادویات کی مقدار کو کم کرتا ہے۔
  OECD کے مطابق، درستگی کی کاشتکاری "ماحولیاتی اثرات کو کم کرتی ہے" کیونکہ پانی، کھاد، اور کیڑے مار ادویات صرف ضرورت کے مطابق لگائی جاتی ہیں۔ مجموعی طور پر، سمارٹ زراعت ضیاع اور زمین کے زیادہ استعمال کو کم کر کے تحفظ کے اہداف کے مطابق ہے۔
• موسمی اور مارکیٹ کے جھٹکوں کے خلاف مزاحمت: AI سے چلنے والی نگرانی ابتدائی وارننگ فراہم کرتی ہے۔ کسان خشک سالی کے دباؤ یا بیماریوں کے پھیلاؤ کو تباہی سے پہلے شناخت کر سکتے ہیں۔ غیر متوقع موسم کے پیش نظر، AI ماڈلز پودے لگانے کے شیڈول اور فصلوں کے انتخاب میں مدد دیتے ہیں۔
  مثال کے طور پر، سیٹلائٹ اور AI نظام (جیسے FAO کا Agricultural Stress Index) خشک سالی کی نگرانی کرتے ہیں اور بچاؤ کے مشورے دیتے ہیں۔ یہ خوراک کے نظام کو موسمی تبدیلیوں کے خلاف زیادہ قابل اعتماد بناتا ہے۔
• ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی: چھوٹے اور بڑے کسان دونوں ایسے بصیرت سے فائدہ اٹھاتے ہیں جو دستی طور پر ممکن نہیں۔ FAO بتاتا ہے کہ AI کی طاقت پوشیدہ نمونوں کو تلاش کرنا، "تیز فیصلے کرنے" اور زیادہ مؤثر آپریشنز کو ممکن بنانا ہے۔
  پیچیدہ کام جیسے زیادہ مضبوط فصلوں کی افزائش یا کثیر فارم لاجسٹکس کی منصوبہ بندی بھی ڈیٹا اینالٹکس سے رہنمائی حاصل کر سکتے ہیں۔
• معاشی پیمانے اور رسائی: وقت کے ساتھ، AI کے آلات سستے اور زیادہ عام ہوتے جا رہے ہیں۔ مثال کے طور پر، FAO کے Digital Green پروجیکٹ جیسے شراکت داریاں دکھاتی ہیں کہ AI سے چلنے والی مشاورتی ایپس توسیعی خدمات کی لاگت کو نمایاں طور پر کم کر سکتی ہیں (تقریباً $30 سے $3 فی کسان، ممکنہ طور پر AI کے ساتھ $0.30 تک)۔
  یہ لاگت میں کمی جدید کاشتکاری کو چھوٹے کسانوں کے لیے بھی قابل رسائی بناتی ہے، خاص طور پر ترقی پذیر ممالک میں۔

مجموعی طور پر، AI معلومات پر مبنی کاشتکاری کے طریقے کو فروغ دیتا ہے۔ فصلوں کو صحیح وقت پر صحیح دیکھ بھال ملتی ہے، اور کسان اندازوں کی بجائے حقیقی وقت کے جوابات حاصل کرتے ہیں۔ یہ دنیا بھر میں خوراک کی پیداوار کی کارکردگی اور معیار کو بہتر بناتا ہے۔

عالمی رجحانات اور اقدامات

AI سے چلنے والی زراعت دنیا بھر میں تیزی سے بڑھ رہی ہے۔ معروف تنظیمیں اور حکومتیں بھاری سرمایہ کاری کر رہی ہیں:

• اقوام متحدہ / FAO: اقوام متحدہ کی خوراک اور زراعت کی تنظیم (FAO) نے AI کو ڈیجیٹل زراعت کی مرکزی حکمت عملی بنایا ہے۔ FAO ایک عالمی زرعی زبان کا ماڈل تیار کر رہا ہے اور ایتھوپیا اور موزمبیق میں AI مشاورتی خدمات فراہم کرنے کے لیے شراکت داری کر رہا ہے۔ ان کا مقصد کسانوں اور پالیسی سازوں کے لیے عالمی معلوماتی AI ہے۔
  FAO بتاتا ہے کہ ڈیجیٹل آلات (سینسرز + IoT) پہلے ہی زیادہ درست کاشتکاری کو ممکن بنا رہے ہیں، اور AI "ان نظاموں کو بلند کرے گا" پوشیدہ نمونوں کی شناخت اور بحرانوں کی پیش گوئی کر کے۔
• امریکہ / NASA: NASA کا Harvest کنسورشیم سیٹلائٹ ڈیٹا کو AI کے ساتھ ملا کر عالمی سطح پر زراعت کی حمایت کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، NASA Harvest AI سے چلنے والی فصل کی پیداوار کی پیش گوئیاں، خشک سالی کی ابتدائی وارننگز، اور کھاد کے انتظام کے آلات فراہم کرتا ہے جو پودوں کے اسپیکٹرم سگنیچرز کا تجزیہ کر کے نائٹروجن کے استعمال کو بہتر بناتے ہیں۔
  یہ کوششیں دکھاتی ہیں کہ خلائی دور کا ڈیٹا اور AI زمینی کسانوں کو بہتر فیصلے کرنے میں کیسے مدد دے سکتے ہیں۔
• چین: چین تیزی سے AI اور بڑے ڈیٹا کو کاشتکاری میں لاگو کر رہا ہے۔ اس کا "سمارٹ ایگریکلچر ایکشن پلان (2024–2028)" دیہی علاقوں میں ڈرونز اور AI سینسرز کو فروغ دیتا ہے۔ عملی طور پر، کئی چینی کھیت اب ڈرونز کے بیڑے استعمال کرتے ہیں تاکہ فصلوں کا جائزہ لیا جا سکے اور خودکار آبپاشی اسٹیشنز چلائے جا سکیں۔
  عظیم کمپنیاں جیسے علی بابا اور JD.com AI کو ٹریس ایبلٹی کے لیے استعمال کر رہی ہیں، جیسے بلاک چین پر مبنی آم کی ٹریکنگ جس نے ٹریس کا وقت 6 دن سے 2 سیکنڈ تک کم کر دیا۔ چین کی اوپر سے نیچے کی حمایت اسے بڑے پیمانے پر سمارٹ فارمنگ کا رہنما بناتی ہے۔
• یورپ اور OECD اقدامات: OECD AI کو "ڈیٹا پر مبنی جدتوں کے ذریعے خوراک کے نظاموں کی تبدیلی" کا حصہ قرار دیتا ہے۔ یہ پائیداری کے لیے درستگی کی کاشتکاری کی حمایت کرتا ہے۔ EU کے تحقیقی پروگرام اور اسٹارٹ اپ ہبز (مثلاً نیدرلینڈز اور جرمنی میں) سمارٹ فارمنگ کے آلات کو فروغ دے رہے ہیں، جیسے خود مختار ٹریکٹرز اور AI پر مبنی فصل کی بیماریوں کی ایپس۔
  OECD کا AI فار ایگریکلچر ورکنگ گروپ حکمرانی اور ڈیٹا شیئرنگ کے معیارات پر بھی زور دیتا ہے۔
• بین الاقوامی AI فار گڈ: ایسے پروگرامز جیسے ITU AI for Good سمٹ (اقوام متحدہ کے فوڈ پروگرام اور FAO کے ساتھ) سمارٹ فارمنگ کے معیارات، AI کی انٹرآپریبلٹی، اور چھوٹے کسانوں کے لیے اسکیلنگ پر فعال گفتگو کر رہے ہیں۔ یہ عالمی مکالمہ زرعی شعبے میں AI کے اخلاقی، سماجی، اور تکنیکی خلا کو دور کرنے کی کوشش کرتا ہے۔

یہ مثالیں ایک عالمی رجحان کو ظاہر کرتی ہیں: حکومتیں اور زرعی ٹیکنالوجی کمپنیاں تسلیم کر رہی ہیں کہ AI خوراک کی سلامتی اور پائیداری کو بڑھا سکتا ہے۔ 2025 اور اس کے بعد، زرعی شعبے میں AI کی ترقی تیز ہونے کی توقع ہے (صنعتی پیش گوئیاں کہتی ہیں کہ عالمی "سمارٹ ایگریکلچر" کی سرمایہ کاری 2025 تک تین گنا ہو جائے گی)۔

چیلنجز اور غور و فکر

اگرچہ AI بہت کچھ وعدہ کرتا ہے، سمارٹ فارمنگ کو کئی رکاوٹوں کا سامنا ہے:

• ڈیٹا تک رسائی اور معیار: AI کو بہت زیادہ معیاری ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ کھیت میں درست سینسر ڈیٹا جمع کرنا مشکل ہے – آلات خراب ہو سکتے ہیں یا شدید موسم میں شور پیدا کر سکتے ہیں۔ کئی دیہی کھیتوں میں IoT آلات کے لیے قابل اعتماد انٹرنیٹ یا بجلی نہیں ہوتی۔
  مقامی معیاری ڈیٹا کے بغیر، AI ماڈلز کم مؤثر ہو سکتے ہیں۔ FAO کہتا ہے کہ "معیاری، مقامی ڈیٹا" کی فراہمی حقیقی دنیا کے حل کے لیے ایک بڑا چیلنج ہے۔
• لاگت اور بنیادی ڈھانچہ: اعلیٰ ٹیک سینسرز، ڈرونز، اور AI پلیٹ فارمز مہنگے ہو سکتے ہیں۔ ترقی پذیر علاقوں کے چھوٹے کسان انہیں برداشت نہیں کر سکتے۔ ایک جائزہ "اعلیٰ بنیادی ڈھانچے کی لاگت" اور "معاشی عدم رسائی" کو رکاوٹیں قرار دیتا ہے۔
  اسے دور کرنے کے لیے سبسڈیز، کسان کوآپریٹو، یا کم لاگت کے اوپن سورس متبادل کی ضرورت ہے۔
• تکنیکی مہارت: AI آلات کو چلانا اور ان کی مشوروں کی تشریح کرنا کچھ تربیت کا متقاضی ہے۔ کسانوں میں ڈیجیٹل مہارت یا مشینوں پر اعتماد کی کمی ہو سکتی ہے۔ OECD خبردار کرتا ہے کہ تعصب والے الگورتھمز (جو بڑے کھیتوں کے ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہوں) چھوٹے کسانوں کو نظر انداز کر سکتے ہیں۔
  سماجی اور تعلیمی پروگراموں کی ضرورت ہے تاکہ کسانوں کو سمارٹ زرعی ٹیکنالوجیز کو ذمہ داری سے استعمال اور برقرار رکھنے کی تربیت دی جا سکے۔
• انٹرآپریبلٹی اور معیارات: فی الحال، کئی سمارٹ فارم ڈیوائسز ملکیتی پلیٹ فارمز استعمال کرتے ہیں۔ یہ نظاموں کو الگ تھلگ رکھتا ہے اور کھیتوں کو مختلف آلات کو ملانے سے روکتا ہے۔ ماہرین کھلے معیارات اور وینڈر نیوٹرل نظاموں کی حمایت کرتے ہیں تاکہ لاک ان سے بچا جا سکے۔
  مثال کے طور پر، AI اور IoT معیارات کے گروپس (جیسے ITU/FAO فوکس گروپ برائے ڈیجیٹل زراعت کے لیے AI) ایسے رہنما اصول تیار کر رہے ہیں تاکہ مختلف سازندوں کے سینسرز اور ڈیٹا ایک ساتھ کام کر سکیں۔
• اخلاقی اور سیکیورٹی خدشات: فارم کے ڈیٹا کا مرکزیت سے جمع کرنا پرائیویسی کے مسائل پیدا کرتا ہے۔ بڑی زرعی کمپنیاں AI خدمات پر قابو پا سکتی ہیں اور کسانوں کے ڈیٹا کا استحصال کر سکتی ہیں۔ ادب میں بتایا گیا ہے کہ اکثر کسان اپنے ڈیٹا کے مالک نہیں ہوتے، جس سے استحصال یا غیر منصفانہ قیمتوں کا خطرہ ہوتا ہے۔
  سائبر سیکیورٹی بھی اہم ہے – ایک ہیک شدہ فارم روبوٹ یا غلط پیداوار کی پیش گوئی بڑے نقصانات کا باعث بن سکتی ہے۔ شفافیت (قابل وضاحت AI) اور مضبوط ڈیٹا گورننس ضروری ہے۔
• AI کا ماحولیاتی اثر: دلچسپ بات یہ ہے کہ AI خود بھی توانائی کا استعمال کرتا ہے۔ FAO خبردار کرتا ہے کہ ایک AI سوال عام انٹرنیٹ سرچ سے کہیں زیادہ توانائی خرچ کر سکتا ہے۔ پائیدار AI نظام (توانائی کی بچت والے ماڈلز، گرین ڈیٹا سینٹرز) کی ضرورت ہے، ورنہ زرعی شعبے میں ماحولیاتی فوائد توانائی کے اضافی استعمال سے ختم ہو سکتے ہیں۔

ان چیلنجز پر قابو پانے کے لیے حکومتوں، محققین، زرعی کاروباروں، اور کسانوں کو مل کر کام کرنا ہوگا۔ اگر حکمرانی وقت کے ساتھ چلتی رہی، تو AI سب کے فائدے کے لیے رہنمائی حاصل کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، OECD شامل پالیسی سازی کی تجویز دیتا ہے تاکہ چھوٹے کسان پیچھے نہ رہ جائیں۔

مستقبل کا منظرنامہ

ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز سمارٹ زراعت کو مزید آگے لے جانے کا وعدہ کرتی ہیں:

• ایج AI اور IoT کا امتزاج: ڈیوائس پر AI پروسیسر سستے ہوں گے، جس سے سینسرز اور روبوٹس موقع پر ہی فوری فیصلے کر سکیں گے۔ کھیتوں میں ڈرونز اور ٹریکٹروں میں چھوٹے AI چپس استعمال ہوں گے تاکہ حقیقی وقت میں ردعمل دیا جا سکے۔
• AI سے چلنے والی روبوٹکس: ہم خود مختار فارم مشینوں کو دیکھ رہے ہیں۔ پہلے ہی روبوٹک ہارویسٹرز، پلانٹرز، اور ویڈرز آزمائش میں ہیں۔ مستقبل میں، AI سے مربوط روبوٹوں کے جھرمٹ پورے کھیتوں کی دیکھ بھال کر سکتے ہیں، ماحول سے مسلسل سیکھتے ہوئے۔
  ری انفورسمنٹ لرننگ (AI کی آزمائش اور غلطی) انہیں پکنے والے پھل کی شناخت یا پودے لگانے کے نمونوں کو بہتر بنانے جیسے کاموں میں زیادہ ذہین بنائے گی۔
• جنریٹو AI اور زراعتی سائنس: زرعی شعبے کے لیے مخصوص بڑے زبان کے ماڈلز (جیسے FAO کا آنے والا agrifood ماڈل) کسانوں کو کئی زبانوں میں مشورے دے سکتے ہیں، بہترین طریقوں پر سوالات کے جواب دے سکتے ہیں، اور کمپیوٹیشنل بریڈنگ کے ذریعے نئی بیج کی اقسام بھی ڈیزائن کر سکتے ہیں۔
  AI متبادل پروٹینز (لیبارٹری میں تیار شدہ گوشت وغیرہ) کی ترقی میں بھی استعمال ہو رہا ہے، جو اس ٹیکنالوجی کی فصل سے باہر پہنچ کو ظاہر کرتا ہے۔
• موسمیاتی ذہین کاشتکاری: AI موسمی مزاحمت پر زیادہ توجہ دے گا۔ جدید پیش گوئی ماڈلز درجنوں موسمی منظرنامے تخلیق کر کے فصلوں کے انتخاب یا پودے لگانے کی تاریخوں کی سفارش کر سکتے ہیں۔ AI کو بلاک چین کے ساتھ ملا کر کاربن کریڈٹ کی ٹریکنگ بھی ممکن ہو سکتی ہے۔
• عالمی تعاون: بین الاقوامی کوششیں بڑھیں گی۔ مثال کے طور پر، FAO کا منصوبہ بند "Agrifood Systems Technology and Innovation Outlook" (2025) زرعی ٹیکنالوجی کا ایک عوامی ڈیٹا بیس ہوگا، جو ممالک کو دانشمندانہ سرمایہ کاری میں مدد دے گا۔ اقوام متحدہ کے پروگرام اور نجی اتحاد (جیسے AI4GOVERN) بھی AI کے ذریعے پائیدار خوراک کے نظاموں کو نشانہ بنا رہے ہیں۔

اگر یہ جدتیں شمولیتی انداز میں نافذ کی جائیں، تو وہ ایک ایسے مستقبل کی طرف لے جا سکتی ہیں جہاں کاشتکاری نہ صرف زیادہ پیداوار بخش ہو بلکہ ماحولیاتی طور پر بھی پائیدار ہو۔ مثالی طور پر، ایک سمارٹ زراعتی ماحولیاتی نظام یقینی بنائے گا کہ ہر کوئی، چھوٹے کھیتوں سے لے کر بڑے فارموں تک، غذائیت سے بھرپور خوراک تک رسائی حاصل کرے۔

>>> مزید جاننے کے لیے کلک کریں:

مینوفیکچرنگ اور صنعت میں مصنوعی ذہانت

طب اور صحت کی دیکھ بھال میں مصنوعی ذہانت

AI زرعی شعبے میں انقلاب لا رہا ہے اور کھیتوں کو جدید ٹیکنالوجی کے آپریشنز میں بدل رہا ہے۔ جدید سمارٹ سینسرز اور AI ماڈلز اب کھیتوں کی حقیقی وقت میں نگرانی، فصل کی نمو کی پیش گوئی، اور اہم کاموں میں خودکار فیصلہ سازی کو ممکن بناتے ہیں۔ کسان درست طریقے سے آبپاشی کر سکتے ہیں، بیماریوں کی جلد شناخت کر سکتے ہیں، اور کھاد ڈالنے کو بہتر بنا سکتے ہیں، جس کے نتیجے میں بہتر پیداوار اور کم وسائل کی کھپت ہوتی ہے۔

مثال کے طور پر، ایک جائزہ نتیجہ نکالتا ہے کہ AI سے چلنے والے نظام اب معمول کے مطابق "درست آبپاشی، بیماری کی ابتدائی شناخت، اور بہتر کھاد ڈالنے" میں مدد فراہم کرتے ہیں۔

تاہم، یہ ٹیکنالوجی کوئی جادوئی حل نہیں ہے۔ کنیکٹیویٹی، لاگت، ڈیٹا کی پرائیویسی، اور کسانوں کی تربیت جیسے مسائل اب بھی حقیقی رکاوٹیں ہیں۔ ان مسائل کو حل کرنے کے لیے سوچ سمجھ کر پالیسیاں اور تعاون درکار ہوگا۔
صحیح حکمرانی (جیسے واضح ڈیٹا قوانین اور کھلے معیارات) کے ساتھ، AI واقعی سب کے لیے فائدہ مند ہو سکتا ہے – صرف بڑے کھیتوں کے لیے نہیں۔

آخر میں، سمارٹ زراعت میں AI کا کردار انسانی فیصلہ سازی کو بڑھانا ہے، جس سے کاشتکاری زیادہ پیداواری اور پائیدار بنتی ہے۔ جدید تجزیات کو کھیت تک لے کر، AI ایک ایسے مستقبل کا وعدہ کرتا ہے جہاں عالمی خوراک کی پیداوار کم ضیاع کے ساتھ طلب کو پورا کرے، کسانوں کی روزی روٹی اور زمین دونوں کی حفاظت کرے۔

جیسا کہ FAO اور OECD کی رپورٹس زور دیتی ہیں، کامیابی شامل، اخلاقی جدت پر منحصر ہے – اس بات کو یقینی بنانا کہ سمارٹ فارمنگ کے آلات توانائی کی بچت والے، قابل وضاحت، اور تمام کسانوں کے لیے قابل برداشت ہوں۔ اگر ہم یہ درست کریں، تو AI زرعی شعبے کو 21ویں صدی کے چیلنجز کے لیے ایک جدید صنعت میں تبدیل کرنے میں مدد دے گا۔