क्या एआई भारतीय किसानों को बदलते जलवायु परिवर्तन के लिए तैयार होने में मदद कर सकता है?

महाराष्ट्र, पंजाब, आंध्र प्रदेश समेत भारत के लगभग हर कृषि प्रधान राज्य के खेतों में हर मौसम में एक जैसी बातचीत सुनने को मिलती है। किसान आसमान की ओर देखता है, फिर कैलेंडर पर नजर डालता है और दोनों के बीच तालमेल बिठाने की कोशिश करता है। मानसून तीन सप्ताह की देरी से आया। फसल में फूल आने के दौरान तापमान सामान्य से पांच डिग्री अधिक रहा। अक्टूबर में दिखाई देने वाला कीट अगस्त में ही नजर आने लगा। कैलेंडर कुछ और कहता है, जबकि खेत की स्थिति कुछ और कहानी बयां करती है।

यह महज एक खराब कृषि वर्ष की बात नहीं है। बल्कि अब यही खेती की नई वास्तविकता बन चुकी है। पीढ़ियों से किसान जिन मौसमी पैटर्न के आधार पर फैसले लेते आए हैं - कब बुवाई करनी है, कब सिंचाई करनी है, कब कीटनाशकों का छिड़काव करना है और कब फसल काटनी है - वे अब भरोसेमंद नहीं रह गए हैं। जलवायु में बढ़ती अनिश्चितता ने पारंपरिक कृषि ज्ञान को अपने आप में अपर्याप्त बना दिया है। ऐसा इसलिए नहीं कि यह ज्ञान गलत है, बल्कि इसलिए कि जिन परिस्थितियों के आधार पर यह विकसित हुआ था, वे अब बदल चुकी हैं।

सवाल यह है कि इसकी जगह क्या ले सकता है? और इसका ईमानदार जवाब है कि पूरी तरह इसकी जगह कोई नहीं ले सकता। लेकिन एआई आधारित कृषि इंटेलिजेंस उन कमियों को दूर करने में मदद कर सकती है, जो जलवायु परिवर्तन के कारण पैदा हुई हैं। ऐसा उन तरीकों से संभव है, जिनकी कल्पना पांच साल पहले नहीं की जा सकती थी।

पहले से मौजूद आंकड़े

भारतीय कृषि क्षेत्र में आंकड़ों की कमी नहीं है। मौसम केंद्रों, सैटेलाइट सेंसर, मिट्टी की नमी मापने वाले आईओटी (IoT) उपकरणों, फसल की पैदावार के ऐतिहासिक रिकॉर्ड और कृषि विशेषज्ञों के खेतों से जुटाए गए अवलोकनों के जरिए हर सीजन में बड़ी मात्रा में सूचनाएं उपलब्ध होती हैं।

समस्या यह है कि ये आंकड़े अलग-अलग जगहों पर बिखरे हुए हैं। सैटेलाइट से मिली तस्वीर एक सिस्टम में है, मौसम संबंधी जानकारी दूसरे सिस्टम में और कृषि विशेषज्ञों के फील्ड नोट्स किसी डायरी में या अधिक से अधिक किसी स्प्रेडशीट अथवा मोबाइल ऐप में दर्ज हैं। ये सभी सूचनाएं एक-दूसरे से जुड़ी नहीं हैं और न ही किसान तक उस समय पहुंच पाती हैं, जब उसे किसी फैसले के लिए इनकी जरूरत होती है।

एआई की भूमिका नए आंकड़े जुटाना नहीं, बल्कि पहले से उपलब्ध आंकड़ों को आपस में जोड़ना और उन्हें ऐसी सलाह में बदलना है, जो किसी खास किसान और उसकी परिस्थितियों के अनुरूप हो, सही समय पर मिले और जिस पर अमल किया जा सके। यह उस समस्या से बिल्कुल अलग है, जिसे हल करने की कोशिश अब तक कृषि सलाह प्रणालियां करती रही हैं।

एआई आधारित कृषि सलाह वास्तव में कैसी होती है?

खेत स्तर पर एआई तीन महत्वपूर्ण बदलाव लाता है। पहला, यह समस्याओं के सामने आने के बाद प्रतिक्रिया देने के बजाय पहले ही चेतावनी देने में मदद करता है। तापमान, आर्द्रता और फसल की विकास अवस्था को एकीकृत करने वाला रोग पूर्वानुमान मॉडल खेत में बीमारी के लक्षण दिखाई देने से सात से दस दिन पहले ही कृषि विशेषज्ञ को सतर्क कर सकता है। बचाव के लिए समय रहते किए गए उपाय और नुकसान होने के बाद उसे नियंत्रित करने की कोशिश के बीच यही अंतर है। यही सिद्धांत कीटों के प्रकोप पर भी लागू होता है। यदि कीटों के प्रकोप के लिए अनुकूल परिस्थितियों की पहले से जानकारी हो, तो प्रकोप होने के बाद कार्रवाई करने के बजाय उससे पहले ही रोकथाम के उपाय किए जा सकते हैं।

दूसरा, एआई सिंचाई के फैसलों को पहले से तय समय के बजाय वास्तविक आंकड़ों पर आधारित बनाता है। भारत में अधिकांश छोटे किसानों की सिंचाई व्यवस्था एक तय समय पर चलती है। मसलन, मिट्टी में नमी की वास्तविक स्थिति जाने बिना सोमवार और गुरुवार को पानी देना। इसके बजाय जब वास्तविक वाष्पोत्सर्जन (Evapotranspiration) के आंकड़ों के आधार पर सिंचाई की मात्रा और समय तय किए जाते हैं तथा तापमान, आर्द्रता और फसल की पानी की जरूरत को ध्यान में रखा जाता है, तो पानी की खपत घटती है। साथ ही, कम या जरूरत से ज्यादा सिंचाई के कारण फसल पर पड़ने वाला प्रभाव भी कम होता है। ऐसे समय में, जब मानसून के आगमन और उसकी तीव्रता का अनुमान लगाना लगातार मुश्किल होता जा रहा है, सिंचाई में यह सटीकता बेहद महत्वपूर्ण हो जाती है।
तीसरा, एआई फसल की गुणवत्ता को होने वाले संभावित नुकसान को ध्यान में रखते हुए हार्वेस्टिंग का सही समय तय करने में मदद करता है। अनाज भरने की अवस्था (Grain Filling) के दौरान तापमान में बदलाव या कटाई के समय अचानक हुई बारिश, पूरी फसल अवधि में स्वस्थ दिखने वाली उपज की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकती है। वास्तविक समय के मौसम पूर्वानुमान और फसल की विकास अवस्था (Crop Phenology) को एकीकृत करने वाली AI आधारित सलाह इन जोखिमों की पहले ही पहचान कर सकती है, ताकि नुकसान होने से पहले जरूरी कदम उठाए जा सकें।

कृषि व्यवसाय क्षेत्र में एआई

किसानों के स्तर पर एआई का उपयोग महत्वपूर्ण है, लेकिन इसका व्यापक प्रभाव कृषि व्यवसाय के क्षेत्र में दिखाई देता है। जब किसी बड़ी कंपनी, खाद्य प्रसंस्करण इकाई, कमोडिटी ट्रेडर या कृषि उपज के खरीदार को अपने साथ जुड़े किसानों के नेटवर्क में फसलों की स्थिति की रियल टाइम जानकारी मिलने लगती है, तो इससे काम करने के तरीके बदल जाते हैं। आपूर्ति में संभावित बाधाओं का पहले ही अनुमान लगाया जा सकता है, बजाय इसके कि समस्या सामने आने के बाद उसका पता चले। ट्रक के खरीद केंद्र या फैक्टरी गेट पर पहुंचने से पहले ही उपज की गुणवत्ता में कमी का पता लगाया जा सकता है। इससे खरीद संबंधी फैसले मौसमी अनुमानों के बजाय फसल से जुड़े वास्तविक आंकड़ों के आधार पर लिए जा सकते हैं।

खेतों से व्यवस्थित जानकारी जुटाकर उसे पूरी कृषि मूल्य शृंखला के विभिन्न हितधारकों के लिए उपलब्ध कराने से कृषि प्रबंधन, खरीद, सप्लाई चेन की ट्रेसबिलिटी (आपूर्ति शृंखला में उत्पाद की पूरी जानकारी और उसके स्रोत का पता लगाने की क्षमता) तथा सतत विकास संबंधी रिपोर्टिंग में पारदर्शिता और निगरानी बेहतर हो सकती है। इससे किसानों को सलाह देने वाले कृषि विशेषज्ञों और उपज की खरीद तथा आपूर्ति का प्रबंधन करने वाली टीमों के बीच बेहतर तालमेल भी संभव होता है।

कृषि व्यवसाय का यह पहलू किसानों से जुड़े सवालों से अलग नहीं है। जब कृषि व्यवसाय से जुड़ी कंपनियों को खेतों से बेहतर और सटीक आंकड़े उपलब्ध होते हैं, तो वे बेहतर निर्णय ले सकती हैं कि किन किसानों को सहयोग देना है, कब हस्तक्षेप करना है और उपज की गुणवत्ता के आधार पर कीमत कैसे तय करनी है। इससे एक ऐसा फीडबैक सिस्टम विकसित होता है, जिसमें बेहतर डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर न केवल कंपनियों की योजना बनाने और रेगुलेटरी अनुपालन की प्रक्रिया को मजबूत करता है, बल्कि आपूर्ति शृंखला के दूसरे छोर पर मौजूद किसानों के लिए भी बेहतर परिणाम सुनिश्चित करने में योगदान दे सकता है।

क्या कमी रह गई है?

एआई कोई शॉर्टकट नहीं है। यह तकनीक तभी कारगर हो सकती है, जब इसके पीछे एक व्यवस्थित डेटा प्रणाली हो, जिसमें इस बात का लगातार और विश्वसनीय रिकॉर्ड रखा जाए कि कौन सी फसल बोई गई, कब बोई गई, किन परिस्थितियों में उसकी खेती हुई और आगे क्या परिणाम रहे। ऐसी डेटा प्रणाली तैयार करना कोई आसान काम नहीं है। यह एक धीमी और लगातार प्रयास वाली प्रक्रिया है। इसके लिए खेतों से आंकड़े जुटाने के तरीकों में बदलाव करना होगा, कृषि विशेषज्ञों और उनकी टीमों को नियमित एवं एकसमान तरीके से जानकारी दर्ज करने का प्रशिक्षण देना होगा। साथ ही, खेतों के स्तर पर काम करने वाली डिजिटल प्रणालियों को कंपनियों के एंटरप्राइज प्लेटफॉर्म से जोड़ना होगा।

भारत में 14.6 करोड़ कृषि जोत हैं। अभी बहुत कम जोतों का प्रबंधन व्यवस्थित डिजिटल प्रणालियों के माध्यम से हो रहा है। एक ओर उपलब्ध तकनीक और दूसरी ओर उसे सभी किसानों तक पहुंचाने के लिए जरूरी बुनियादी ढांचे के बीच बड़ा अंतर है। यह अंतर वास्तविक है और इसे जल्द पाट पाना संभव नहीं होगा।

हालांकि आगे की दिशा स्पष्ट है। जलवायु परिवर्तन ने खेती के पुराने तौर-तरीकों और स्थापित पैटर्न को गैर-भरोसेमंद बना दिया है। एआई आधारित कृषि सूचना प्रणाली निर्णय के ऐसे नए ढांचे विकसित करने का अवसर देती है, जो पुरानी परिस्थितियों के बजाय मौजूदा परिस्थितियों के अनुरूप हों। जो किसान और कृषि व्यवसाय अभी से यह क्षमता विकसित करेंगे, वे आने वाले समय में बढ़ती अनिश्चितताओं और उतार-चढ़ाव का बेहतर ढंग से सामना कर सकेंगे। वहीं, जो इस दिशा में कदम उठाने में देरी करेंगे, उन्हें घटनाएं घट जाने के बाद ही उनके कारणों और प्रभावों का पता चलेगा।

(लेखक खेतीबडी के संस्थापक एवं सीईओ हैं)