नयाँ दिल्ली— कृषि सधैं भारतको अर्थतन्त्रको मेरुदण्ड रहेको छ, जसले ५० प्रतिशतभन्दा बढी जनशक्ति रोजगारी दिन्छ र देशको जीडीपीमा महत्त्वपूर्ण योगदान पुर्याउँछ।
यद्यपि, यस क्षेत्रले जलवायु परिवर्तनका कारण अप्रत्याशित मौसमी ढाँचाहरू, घट्दो माटोको उर्वरता, कीराको प्रकोप, र स्रोतहरूको अकुशल प्रयोग सहित धेरै चुनौतीहरूको सामना गर्दछ।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को एकीकरणले यी चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्न, भारतीय कृषिमा उत्पादकता, दिगोपन र लचिलोपन बढाउन परिवर्तनकारी समाधानहरू प्रदान गर्दछ।
भारतको कृषि उत्पादन मनसुनमा धेरै निर्भर छ, जसले देशको वार्षिक वर्षाको लगभग ७० प्रतिशत ओगटेको छ।
जलवायु परिवर्तनले बढाएको अनियमित मौसम ढाँचाहरूले प्रायः किसानहरूमा बाली नोक्सान र आर्थिक संकट निम्त्याउँछ।
एआई जडित भविष्यवाणी मौसम विश्लेषणले सही र समयमै पूर्वानुमान प्रदान गर्दछ, जसले किसानहरूलाई रोपाइँ, सिँचाइ र कटनीको बारेमा सूचित निर्णयहरू गर्न सक्षम बनाउँछ।
एआईले ऐतिहासिक मौसम डेटा र वर्तमान ढाँचाहरूको विश्लेषण गरेर जलवायु जोखिमहरू पहिचान गर्न सक्छ।
उदाहरणका लागि, एआई उपकरणहरूले ढिलो मनसुन वा लामो खडेरीको बाली उत्पादनमा प्रभावको अनुकरण गर्न सक्छ, नीति निर्माताहरू र किसानहरूलाई न्यूनीकरण रणनीतिहरू योजना बनाउन मद्दत गर्दछ।
उपग्रह—आधारित रिमोट सेन्सिङ जस्ता प्रविधिहरू, एअमईसँग मिलेर, वास्तविक—समय जलवायु अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ, विपद् तयारी र प्रतिक्रियामा सहयोग गर्दछ।
भारतीय कृषिमा पानीको अभाव एक महत्वपूर्ण समस्या हो, अकुशल सिँचाइ अभ्यासहरूले स्रोतको बर्बादीमा योगदान पुर्याउँछन्।
एआई जडित स्मार्ट सिँचाइ प्रणालीहरूले माटोको आर्द्रता स्तर र मौसम अवस्था अनुगमन गरेर पानीको प्रयोगलाई अनुकूलन गर्छन्।
मल र कीटनाशकहरूको अत्यधिक प्रयोगले भारतमा माटोको क्षय र वातावरणीय प्रदूषण निम्त्याएको छ। एआईले माटो स्वास्थ्य डेटा विश्लेषण गर्न सक्छन् र विशेष बालीको लागि आवश्यक पर्ने मलहरूको सही प्रकार र मात्रा सिफारिस गर्न सक्छन्, अत्यधिक प्रयोगलाई रोक्छन्।
त्यस्तै गरी, एआइई जडित कीट पत्ता लगाउने प्रणालीहरूले कीटको प्रकोपलाई चाँडै पहिचान गर्न चित्रको पहिचान र भविष्यवाणी विश्लेषण प्रयोग गर्छन् ।
स्याटेलाइट इमेजरीसँग मिलाएर, एआईले बाली स्वास्थ्यको ठूलो मात्रामा अनुगमन गर्न सक्षम बनाउँछ।
गुगल अर्थ इन्जिन र माइक्रोसफ्टको एआई फर अर्थ इनिसिएटिभ जस्ता प्लेटफर्महरूले वनस्पति सूचकांकहरूको विश्लेषण गर्न, कीरा, रोग वा पानीको अभावका कारण हुने बाली तनावका संकेतहरू पहिचान गर्न मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्छन्।
यी अन्तर्दृष्टिहरूले किसानहरूलाई समयमै सुधारात्मक कार्यहरू गर्न, नोक्सान कम गर्न सशक्त बनाउँछन्।
यसको सम्भावनाको बावजुद, भारतीय कृषिमा एआई अपनाउने चुनौतीहरूको सामना गर्दछ, जसमा शहरी र ग्रामीण क्षेत्रहरू बीचको डिजिटल विभाजन समावेश छ। धेरै किसानहरूमा स्मार्टफोन, उच्च—गति इन्टरनेट र प्राविधिक साक्षरतामा पहुँचको अभाव छ, जसले एआईसंचालित उपकरणहरू प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्ने क्षमतालाई सीमित गर्दछ। एआई प्रणालीहरूलाई सही भविष्यवाणीहरूको लागि ठूलो मात्रामा डेटा चाहिन्छ, डेटा गोपनीयता र स्वामित्वको बारेमा चिन्ताहरू उठाउँछ।
प्रतिक्रिया