वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम ने बताया, कैसे खेती में गेम-चेंजर बन सकता है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

‘भारत में भविष्य की खेतीः कृषि में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बढ़ाने के लिए प्लेबुक’ नामक इस रिपोर्ट में कृषि में AI का इस्तेमाल करने के लिए एक रोडमैप बताया गया है। इसमें तीन पिलर फ्रेमवर्क - इनेबल, क्रिएट और डिलीवर - के जरिए किसान केंद्रित इनोवेशन पर जोर दिया गया है। तेलंगाना के सागु बागू प्रोजेक्ट जैसे सफल पायलट प्रोजेक्ट का उदाहरण देते हुए इसमें बताया गया है कि AI कैसे पैदावार बढ़ा सकता है, इनपुट लागत कम कर सकता है और छोटे किसानों को मजबूत बना सकता है। भारत के 15 करोड़ किसान खेती में डिजिटल क्रांति का फायदा उठा सकें, इसके लिए सरकारों, स्टार्टअप और अकादमिक जगत से मिलकर काम करने की अपील की गई है।

खेतों में AI के सफल प्रयोग

पायलट प्रोजेक्ट में खेती में एआई के अच्छे फायदे दिखे हैं। तेलंगाना के सागु बागू प्रोजेक्ट में 7,000 छोटे मिर्च किसानों के लिए AI-इनेबल्ड एप्लीकेशन से पैदावार में 21 प्रतिशत की बढ़ोतरी हुई, उन्हें दाम भी 11 प्रतिशत ज्यादा मिले और उर्वरकों तथा कीटनाशकों के इस्तेमाल में 9 प्रतिशत की कमी आई। इससे हर सीजन में प्रति एकड़ औसत आय 800 डॉलर बढ़ गई। इसी तरह आंध्र प्रदेश में AI-आधारित बुवाई की सलाह से पैदावार में 30 प्रतिशत का सुधार हुआ, जबकि पेस्ट-प्रेडिक्शन मॉडल ने 3,000 किसानों को कीटों से बचाव में मदद की।

सफलता की ये कहानियां दिखाती हैं कि AI की ताकत रेजिलिएंस, संसाधनों की दक्षता और मार्केट तक पहुंच बढ़ाने में है। प्रिसीजन खेती, अनुमान योग्य (प्रेडिक्टिव) एनालिटिक्स और मार्केट-इंटेलिजेंस टूल किसानों को बेहतर फैसले लेने, इनपुट लागत कम करने और बदलते मौसम के हिसाब से ढलने में मदद कर सकते हैं। बड़े स्तर पर देखा जाए तो AI संसाधनों का बेहतर इस्तेमाल करके और खेती से होने वाले उत्सर्जन को कम करके भारत के नेट-जीरो लक्ष्यों को भी पूरा कर सकता है।

हालांकि इसे अपनाया जाना अभी सीमित है। 20 प्रतिशत से भी कम भारतीय किसान किसी डिजिटल टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करते हैं। इसका मुख्य कारण कम आय, छोटी और बिखरी हुई जमीनें, फाइनेंसिंग की कमी और अपर्याप्त डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर है। रिपोर्ट में तर्क दिया गया है कि AI को बढ़ाने के लिए सिस्टम में बदलाव की जरूरत है। इसके लिए अलग-अलग टूल नहीं, बल्कि एक समग्र इकोसिस्टम बनाना होगा।

AI को अपनाने में रुकावटों की पहचान

WEF के प्लेबुक में कई ढांचागत रुकावटों की पहचान की गई है जो AI को अपनाने में रुकावट डालती हैं। इनमें बिखरा हुआ इंफ्रास्ट्रक्चर, खराब डेटा क्वालिटी, अफोर्डेबिलिटी की कमी और संस्थागत स्तर पर सीमित शामिल हैं। ये वजहें खासकर छोटे किसानों के बीच टेक्नोलॉजी के प्रसार को धीमा करती हैं। भारत के 15 करोड़ किसानों में से 85 प्रतिशत छोटे और सीमांत ही हैं। रिपोर्ट में एक IMPACT AI फ्रेमवर्क बताया गया है, जो AI के लिए अच्छा माहौल बनाने में नीति निर्माताओं और इनोवेटर्स का मार्गदर्शन करेगा।

इंडियाAI मिशन (IndiaAI Mission), एग्री स्टैक (Agri Stack) और विस्तार (Vistaar) जैसे राष्ट्रीय कार्यक्रमों के साथ-साथ तेलंगाना और कर्नाटक में राज्य स्तरीय AI प्रोग्राम के साथ मिलकर, यह फ्रेमवर्क टेक्नोलॉजी को जिम्मेदारी के साथ बढ़ाने के लिए गाइडेंस देता है। इसमें सबको साथ लेकर चलने पर जोर दिया गया है। इसमें इस बात पर भी फोकस है कि प्लेबुक के सबक सिर्फ भारत तक सीमित नहीं हैं; वे खेती से जुड़ी ऐसी ही चुनौतियों का सामना कर रहे दूसरे विकासशील देशों के लिए मॉडल बन सकते हैं।

क्या है स्टेकहोल्डर्स की राय

पांच स्टेकहोल्डर समूह - स्टार्टअप, एग्रीबिजनेस, किसान, नीति निर्माता और अकादमिक जगत के साथ बातचीत के आधार पर इस रिपोर्ट की सिफारिशें तैयार की गई हैं। ज्यादातर किसान टेक्स्ट के बजाय YouTube जैसे ऑडियो-विजुअल फॉर्मैट पसंद करते हैं, इसलिए स्टार्टअप्स ने विज़ुअल इंटरफेस की अहमियत पर जोर दिया। वे नई टेक्नोलॉजी के प्रति झिझक दूर करने के लिए लंबी अवधि वाली पूंजी और स्थानीय स्तर पर डेमोंस्ट्रेशन की जरूरत पर भी जोर देते हैं।

एग्रीबिजनेस की राय में क्वालिटी डेटा तक सीमित पहुंच किसानों को ग्लोबल मार्केट स्टैंडर्ड को पूरा करने से रोकती है। AI स्थानीय उत्पादकों को अंतरराष्ट्रीय खरीदारों से जोड़कर और रियल-टाइम प्राइसिंग की जानकारी देकर इस कमी को पूरा कर सकता है। इससे किसानों को बेहतर डील करने में मदद मिल सकती है।

चर्चा के दौरान किसान कोऑपरेटिव्स ने बताया कि किसान उत्पादक संगठन (FPO) के कर्ताधर्ता अक्सर इस बात को लेकर स्पष्ट नहीं होते कि डेटा या AI कैसे एफिशिएंसी और मोलभाव करने की क्षमता बढ़ा सकते हैं। वे आम ऑनलाइन सलाह के बजाय खास और भरोसेमंद जानकारी चाहते हैं।

सरकारी अधिकारियों ने बताया कि किसान अक्सर प्रतिक्रिया में फैसले लेते हैं, और अनुमान के बजाय पिछले ट्रेंड के आधार पर फसल उगाते हैं। AI आगे की सोच वाली, डेटा आधारित प्लानिंग को मुमकिन बना सकता है और गांव से शहर की ओर बढ़ते माइग्रेशन के बीच किसानों को श्रमिकों की समस्या से भी निजात दिला सकता है।

अकादमिक जगत के विशेषज्ञों ने अलग-अलग फॉर्मेट में बड़े पुराने डेटासेट को डिजिटाइज करने का सुझाव दिया। तस्वीर को पहचानने वाले (इमेज रिकग्निशन) और जेनरेटिव मॉडल जैसे AI टूल डेटा सोर्स को बेहतर बना सकते हैं और लैब से खेतों तक रिसर्च के ट्रांसफर को तेज कर सकते हैं। इससे यह पक्का होगा कि किसानों को समय पर और व्यावहारिक इनोवेशन मिलें।

सबसे काम के चार AI एप्लीकेशन

दुनिया भर में इस्तेमाल के लगभग 30 मामलों को देखने के बाद इस प्लेबुक में भारत के लिए सबसे सही चार AI एप्लीकेशन पर फोकस किया गया है: AI आधारित फसल प्लानिंग, मिट्टी की सेहत का तेजी से विश्लेषण, कीटों का अंदाजा और उन पर नियंत्रण तथा स्मार्ट मार्केटप्लेस।

AI वाली फसल की प्लानिंग किसानों की लंबे समय से चली आ रही समस्या का समाधान कर सकती है। किसान पिछले सीजन की कीमतों के आधार पर फसल लगाने का फैसला करते हैं, जिससे अक्सर ज्यादा सप्लाई होती है और कीमतें गिर जाती हैं। मिट्टी की सेहत, मौसम का डेटा, पुरानी कीमतें और ट्रेड ट्रेंड को मिलाकर AI आधारित फसल प्लानिंग इलाके के हिसाब से सुझाव दे सकती है। इसमें सप्लाई और डिमांड के बीच संतुलन भी देखा जाता है।

उदाहरण के लिए हाल के वर्षों में टमाटर और प्याज की कीमतों में बहुत ज्यादा उतार-चढ़ाव देखा गया है। प्रतिक्रियात्मक उत्पादन पैटर्न के कारण 300 प्रतिशत से ज्यादा का उतार-चढ़ाव हुआ है। प्लेबुक में एक AI-सपोर्टेड सिस्टम की कल्पना की गई है जहां पॉलिसी बनाने वाले जिले के हिसाब से फसल प्लान जारी करेंगे। इससे बैंकों को किसानों को लोन देने में अधिक भरोसा मिलेगा। रिटर्न का भी बेहतर अनुमान लगाया जा सकेगा।

मिट्टी की सेहत के तेज विश्लेषण में स्पेक्ट्रोस्कोपी और AI का इस्तेमाल करके मिट्टी की बनावट, पोषण संतुलन और नमी के स्तर का रियल टाइम में पता लगाया जाता है। भारत में लगभग 30 प्रतिशत कृषि क्षेत्र में मिट्टी का क्षरण हो चुका है और सिर्फ 8,000 टेस्टिंग लैब 15 करोड़ किसानों को सर्विस देती हैं। ऐसे में AI-बेस्ड पोर्टेबल सॉइल टेस्टिंग किट बहुत बड़ा बदलाव ला सकती हैं।

यह किसानों को फर्टिलाइजर के इस्तेमाल और फसल रोटेशन के बारे में तुरंत, डेटा-आधारित फैसले लेने में मदद करती हैं, जिससे रीजेनरेटिव खेती को बढ़ावा मिलता है। रिपोर्ट में एक सेंट्रलाइज्ड सॉइल-हेल्थ डेटाबेस, क्षेत्रीय डैशबोर्ड और सॉइल-हेल्थ क्रेडिट जैसे इंसेंटिव सिस्टम बनाने का प्रस्ताव है, जिसके तहत जमीन को उपजाऊ बनाए रखने के लिए किसानों को इनाम दिया जाएगा।

कीटों का अनुमान और उन पर नियंत्रण भी उतना ही जरूरी हैं। भारत को हर साल कीटों के हमलों से लगभग 36 अरब डॉलर का नुकसान होता है। मौसम की वजह से होने वाले बदलावों से स्थिति और खराब हो जाती है। इस दिशा में 2024 में नेशनल पेस्ट सर्विलांस सिस्टम का लॉन्च, जो कीटों का जल्दी पता लगाने के लिए एक AI-पावर्ड प्लेटफॉर्म है, मील का पत्थर साबित हुआ।

किसानों को प्रभावित फसलों की तस्वीरें अपलोड करने पर तुरंत पेस्ट-मैनेजमेंट सलाह की सुविधा मिले तो कीटनाशकों का गलत इस्तेमाल कम करने में मदद मिलेगी और एक्सपोर्ट क्वालिटी मानकों के पालन में भी सहूलियत होगी। पुराने पेस्ट डेटा, मौसम के पैटर्न और बायोलॉजिकल व्यवहार पर बने AI मॉडल शुरुआती चेतावनी दे सकते हैं, जिससे समय पर दखल देकर पैदावार और किसानों की कमाई को बचाया जा सकता है।

AI आधारित स्मार्ट मार्केटप्लेस उत्पादन और ट्रेड के बीच के लूप को पूरा करते हैं। ये डिजिटल प्लेटफॉर्म किसानों को सीधे खरीदारों से जोड़ने के लिए मशीन लर्निंग और IoT-आधारित क्वालिटी सेंसर का इस्तेमाल करते हैं। इससे ट्रांसपेरेंट प्राइसिंग और क्वालिटी असेसमेंट में मदद मिलती है। रिपोर्ट में एग्नेक्स्ट (Agnext) का उदाहरण दिया गया है, जिसके AI-आधारित टूल्स ने किसानों को बेहतर कीमतें दिलाने में मदद की है। प्लेबुक में भारत के मौजूदा e-NAM प्लेटफॉर्म के साथ AI को जोड़ने और नेशनल ट्रेसेबिलिटी सिस्टम बनाने का भी जिक्र है। इससे पारदर्शिता और निर्यात प्रतिस्पर्धा क्षमता दोनों बढ़ाने में मदद मिलेगी।

उदाहरणों से मिले सबक

रिपोर्ट के अनुसार इन उदाहरणों से तीन बड़ी सीख मिलती हैं। पहली, इंटीग्रेशन बहुत जरूरी है। अलग-अलग एप्लिकेशन का असर कम होता है, लेकिन आपस में जुड़े सिस्टम - जैसे मिट्टी की सेहत को फसल की प्लानिंग, पेस्ट कंट्रोल और मार्केट इंटेलिजेंस से जोड़ना बहुत फायदेमंद हो सकते हैं। दूसरी, डेटा एक्सचेंज, टेस्टिंग के लिए सैंडबॉक्स, फाइनेंसिंग के तरीके और लास्ट-माइल डिलीवरी नेटवर्क जैसी बुनियादी चीजें बहुत जरूरी हैं। तीसरी सीख है कि सफलता सरकारों, इंडस्ट्री, एकेडेमिया और किसान संगठनों के बीच मिलकर काम करने पर निर्भर करती है। मल्टी-स्टेकहोल्डर तरीका ही सबको साथ लेकर चलने, स्केल हासिल करने और दीर्घकालिक सस्टेनेबिलिटी को पक्का कर सकता है।

IMPACT AI फ्रेमवर्क के तीन स्तंभ

इन कोशिशों के बीच समन्वय स्थापित करने के मकसद से वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम ने ‘AI टेक्नोलॉजी के एक्सेलरेटेड कन्वर्जेंस के लिए इनक्लूसिव मल्टीस्टेकहोल्डर पाथवे’ (IMPACT AI) फ्रेमवर्क पेश किया है। यह तीन स्तंभों पर आधारित है - इनेबल, क्रिएट और डिलीवर।

इनेबल पिलर (स्तंभ) में सरकारों को AI इंटीग्रेशन के केंद्र में रखा गया है। उन्हें राष्ट्रीय और राज्य स्तर की AI रणनीति, जिम्मेदार रेगुलेशन और डेटा-शेयरिंग फ्रेमवर्क बनाने चाहिए और इनोवेशन को बढ़ावा देना चाहिए। डेटा इकट्ठा करने और स्टैंडर्डाइज करने के लिए एग्री स्टैक और तेलंगाना के एग्रीकल्चरल डेटा एक्सचेंज जैसा मजबूत डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर जरूरी है।

e-RUPI के जरिए डिजिटल वाउचर समेत फाइनेंशियल इंसेंटिव छोटे किसानों को इसे अपनाने में मदद कर सकते हैं। सरकारों को AI सॉल्यूशंस को लागू करने से पहले उन्हें वैलिडेट करने के लिए सैंडबॉक्स बनाना चाहिए, जिससे भरोसा और जवाबदेही पक्की हो सके।

क्रिएट पिलर में स्टार्टअप, रिसर्चर और प्राइवेट सेक्टर से होने वाले इनोवेशन पर फोकस किया गया है। भारत में ICAR के 97 इंस्टीट्यूट और 53 कृषि विश्वविद्यालय उभरते AI एंटरप्राइज के साथ सहयोग की अच्छी जमीन उपलब्ध कराते हैं। AgHub तेलंगाना, UK की एग्री-टेक कैटलिस्ट और नीदरलैंड की वैगनिंगन यूनिवर्सिटी जैसी पहल दिखाती हैं कि कैसे एकेडेमिया और इंडस्ट्री के बीच पार्टनरशिप इनोवेशन को तेज कर सकती है।

सागु बागू प्रोग्राम और महिंद्रा एग्री के 6,000 टेस्ट फार्म का नेटवर्क जैसे डेमोंस्ट्रेशन फार्म वास्तविक परिस्थितियों में सॉल्यूशन को वैलिडेट करने में मदद करते हैं। T-Hub और K-Tech जैसे कोलेबोरेशन प्लेटफॉर्म मेंटरशिप और फंडिंग के साथ स्टार्टअप को बढ़ावा देते हैं, जबकि IndiaAI मिशन का 10,000-GPU कंप्यूटिंग इकोसिस्टम AI को सर्विस के तौर पर सही टेक्नोलॉजिकल इंफ्रास्ट्रक्चर पक्का कर सकता है।

डिलीवर पिलर यह सुनिश्चित करता है कि AI के फायदे हर किसान तक पहुंचें। भारत के सात लाख गांवों में दो लाख एग्रीकल्चरल एक्सटेंशन ऑफिसर इसके केंद्र में रखे गए हैं। उन्हें AI टूल्स और ट्रेनिंग देने से एडवाइजरी सिस्टम ज्यादा पर्सनलाइज्ड बनेंगे। किसान कॉल सेंटर और VISTAAR पोर्टल के साथ AI को इंटीग्रेट करने से खेती की सलाह समय पर और सही मिल सकती है।

प्लेबुक में AI मार्केटप्लेस गेटवे बनाने के लिए ONDC जैसे डिजिटल कॉमर्स प्लेटफॉर्म के साथ एग्री स्टैक जैसे डेटा सिस्टम को जोड़ने का भी प्रस्ताव है। इससे किसानों को भरोसेमंद AI सर्विस, फिनटेक प्रोडक्ट और प्रेडिक्टिव टूल्स तक आसानी से पहुंच मिलेगी। जियोटैग वाली इमेज सहित रियल-वर्ल्ड डेटा पर आधारित फीडबैक लूप AI मॉडल को लगातार बेहतर बनाने में मदद करेंगे। जागरूकता कार्यक्रम और AI-आधारित एग्री-क्लिनिक जमीनी स्तर पर डिजिटाइजेशन अपनाने को बढ़ावा देंगे।

फ्रेमवर्क से एक्शन तक

प्लेबुक में सरकारों, इंडस्ट्री और अकादमिक जगत के बीच मिलकर काम करने की अपील की गई है। इसमें कहा गया है कि सरकारों को एक्सपर्ट काउंसिल के साथ पॉलिसी फ्रेमवर्क बनाने चाहिए और एथिकल गवर्नेंस पक्का करना चाहिए। प्राइवेट सेक्टर को स्केलेबल तथा सस्ते AI सॉल्यूशन बनाने पर फोकस करना चाहिए। उन्हें मार्केटप्लेस के साथ जोड़ने से पहले सैंडबॉक्स के जरिए वैलिडेट करना चाहिए। अकादमिक जगत को एप्लाइड स्टडीज और मेंटरिंग के जरिए रिसर्च और प्रैक्टिस को जोड़ना चाहिए, ताकि जिम्मेदार और सबूतों पर आधारित इनोवेशन हो सके।

रिपोर्ट में एक ऐसे इकोसिस्टम की कल्पना की गई है जहां सभी स्टेकहोल्डर मिलकर काम करें ताकि AI का फायदा हर किसान तक पहुंचे। नेशनल पॉलिसी, मार्केट सिस्टम और रिसर्च कैपेसिटी को एक साथ लाकर भारत AI आधारित खेती में खुद को ग्लोबल लीडर बना सकता है।