कोलकाताः सेंटर फॉर डेवलपमेंट ऑफ एडवांस्ड कंप्यूटिंग (सीडीएसी) मुफ्त उपग्रह इमेजरी और मौसम डेटा पर आधारित एआई-संचालित सटीक कृषि मॉडल का उपयोग करके सलाह के माध्यम से सूक्ष्म और छोटे किसानों का समर्थन करने के लिए झारखंड में एक परियोजना का पायलट करेगा, एक वरिष्ठ वैज्ञानिक ने शुक्रवार को यहां कहा।
सीडीएसी के वैज्ञानिक आलोकेश घोष ने ‘कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता “से इतर पीटीआई-भाषा से कहा कि पायलट परियोजना, जिसे विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभाग से प्रारंभिक मंजूरी मिल गई है, का उद्देश्य किसानों को महंगे भौतिक सेंसर में निवेश करने की आवश्यकता के बिना पानी की कमी, मिट्टी के क्षरण और कृषि आदानों के अक्षम उपयोग जैसी प्रमुख चुनौतियों का समाधान करना है।
इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय के अनुसार, यह फरवरी में होने वाले इंडिया एआई इम्पैक्ट समिट 2026 से पहले एक शिखर सम्मेलन था, जिसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर पहले ग्लोबल साउथ शिखर सम्मेलन के रूप में रखा जा रहा है और इसमें लगभग 100 देशों की भागीदारी देखने की उम्मीद है।
घोष ने कहा कि प्रस्तावित प्रणाली एक कम लागत वाला, क्लाउड-आधारित निर्णय समर्थन मंच है जो उपग्रह इमेजरी, भारत मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी) मिट्टी स्वास्थ्य जानकारी से मौसम इनपुट और स्थान-विशिष्ट सलाह उत्पन्न करने के लिए क्षेत्र-स्तरीय डेटा को एकीकृत करता है।
“भारतीय किसानों के लिए सबसे बड़ी बाधाओं में से एक सेंसर की उच्च लागत है। झारखंड पायलट में, हमने फसल के पानी और पोषक तत्वों की आवश्यकताओं का अनुमान लगाने के लिए उपग्रह और मौसम डेटा का उपयोग करके फील्ड हार्डवेयर की आवश्यकता को समाप्त कर दिया है।
झारखंड परियोजना की एक प्रमुख विशेषता पंचायत स्तर पर सूक्ष्म-स्तरीय मौसम पूर्वानुमान है, जिसमें 4×4 या 5×5 वर्ग किलोमीटर के ग्रिड रिज़ॉल्यूशन के साथ अत्यधिक स्थानीयकृत, फसल-विशिष्ट सलाह दी जाती है।
घोष ने कहा, “जानकारी अब पूरे भारत में सूक्ष्म स्तर पर उपलब्ध है, लेकिन झारखंड के लिए, हमने विशेष रूप से पायलट के लिए यह ग्रिड प्रणाली बनाई है”, घोष ने कहा कि एक ही पंचायत क्षेत्र में विभिन्न फसलें उगाने वाले किसानों को उनके मोबाइल फोन पर अलग-अलग सलाह मिलती है।
इस प्रणाली में किसानों को अपने भूखंड की सीमाओं को जियो-टैग करने और फसल के प्रकार और बुवाई की तारीखों जैसे बुनियादी विवरण प्रदान करने की आवश्यकता होती है। एआई और मशीन लर्निंग मॉडल तब डिजिटल प्लेटफॉर्म और एसएमएस के माध्यम से सिंचाई, उर्वरक और पोषक तत्व प्रबंधन पर अल्पकालिक, मध्यम और दीर्घकालिक मौसम से जुड़ी सलाह तैयार करते हैं।
कलकत्ता विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी के प्रोफेसर अमलान चक्रवर्ती ने कहा कि यह परियोजना कृषि में पानी की बर्बादी को कम करने का भी प्रयास करती है, जो भारत में कुल पानी के उपयोग का लगभग 90 प्रतिशत है, जिसका अधिकांश हिस्सा अक्षम सिंचाई प्रथाओं के कारण खो जाता है।
सिस्टर निवेदिता विश्वविद्यालय के वरिष्ठ प्रोफेसर और पूर्व निदेशक प्रोफेसर देबाशीष मजूमदार ने कहा कि सटीक सिंचाई और पोषक तत्वों की सिफारिशें प्रदान करके, मॉडल का उद्देश्य पानी और उर्वरक के उपयोग की दक्षता में सुधार करना है, जबकि अत्यधिक इनपुट अनुप्रयोग के कारण मिट्टी के तनाव को रोकना है।
वर्तमान में झारखंड तक सीमित होने के बावजूद, घोष ने कहा कि पायलट देश भर में व्यापक तैनाती के लिए एक स्केलेबल और किफायती सटीक कृषि ढांचे के रूप में काम कर सकता है, विशेष रूप से हाइब्रिड फसलों के प्रबंधन के लिए जिन्हें लक्षित इनपुट की आवश्यकता होती है।
उन्होंने कहा, “इसका उद्देश्य जल संसाधनों का संरक्षण करते हुए सीमित कृषि योग्य भूमि से अधिकतम उपज प्राप्त करना है।” पीटीआई बीएसएम एनएन
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