आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक कंप्यूटिंग सिस्टम है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आसानी से उन कार्यों को करने के लिए अपनाया जा सकता है, जो मानव द्वारा कंप्यूटर के माध्यम से किये जाते हैं। यह मानव की तुलना में उन्नत प्रदर्शन करता है। एआई, कृषि में स्वचालन और रोबोटिक्स को अपनाकर विश्लेषणात्मक एवं ज्ञान दृष्टिकोण द्वारा शारीरिक श्रम को कम कर सकता है। कृषि में अधिक ऊर्जा के साथ लंबी अवधि तक कई कृषि कार्यों को करना पड़ता है। उदाहरण के लिये ट्रैक्टर चलाना, कटाई, रसायनों का अनुप्रयोग, सिंचाई आदि का संयोजन करना आदि। इन कार्यों को निष्पादित करने के लिए फसल, मृदा, वातावरण और अन्य कारकों की स्थिति का विश्लेषण करना आवश्यक हो जाता है। जलवायु परिवर्तन, जनसंख्या वृद्धि और खाद्य सुरक्षा जैसे कारकों ने फसलों की उपज की सुरक्षा एवं सुधार के लिए, वैज्ञानिकों को नवीन दृष्टिकोणों की खोज करने के लिए प्रेरित किया है। परिणामस्वरूप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यानी एआई तकनीकी कृषि विकास में प्रयोग में आ रही है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द का उपयोग कंप्यूटर और प्रौद्योगिकी को परिभाषित करने के लिए किया जाता है। जॉन मैकार्थी ने वर्ष 1956 में इस शब्द को कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा के रूप में गढ़ा, जो कंप्यूटर को इंसानों की तरह कार्य करने से संबंधित है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, कंप्यूटर विज्ञान से अलग है। यह समझने, तर्क और कार्य निर्देशन में बहुत परिपक्व है। यह कृषि को और अधिक लाभदायक बनाता है। यह कृत्रिाम न्यूरॉन्स और वैज्ञानिक प्रमेयों की मदद से काम करता है। कंप्यूटर, मनुष्य की बुद्धि क्रिया का अनुकरण करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, कंप्यूटेशनल मॉडल के माध्यम से मानसिक संकाओं का अध्ययन है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, तर्क, नए कौशल सीखने और नई स्थितियों और समस्याओं को अपनाने जैसे बुद्धिमत्ता कार्यों को समझने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है। इसमें लागू विभिन्न विशिष्ट विधियां हैं जैसे-न्यूरल नेटवर्क, फजीलॉजिक, इवोल्यूशनरी कंप्यूटिंग और हाइब्रिड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इत्यादि। कृषि में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोग पूर्व सूचना मौसम बदलाव, खेत की फसल का आकलन, पैदावार, बाजार की मांग और आपूर्ति जैसे फसल के कारोबार पर प्रभाव डालने वाले विभिन्न कारकों का अनुमान लगाने में एआई के इस्तेमाल से किसान लाभान्वित हो सकते हैं। अन्वेषण सेंसर द्वारा फसल और मृदा की स्वास्थ्य स्थिति, पर्यावरण मापदंडों का निरीक्षण, आंकड़ों को इकट्ठा कर संसाधित करने के लिए विभिन्न तरीकों को लागू किया जाता है। इनका उपयोग संसाधनों के मूल्यांकन के लिए किया जाता है। खेत में संसाधनों की पूर्ति पोषक तत्वों और रासायनिक अनुप्रयोगों को उचित मात्रा की आवश्यकता होती है। कृषि कार्यों में एआई आधारित स्वचालन का उपयोग करके कृषि में सटीक संचालन में उच्चतम स्तर को लाने में मदद मिलती है। एआई आधारित मशीनरी और रोबोटिक्स का उपयोग आवश्यक कृषि कार्यों के लिए किया जाता है। ये मानव और सामान्य मशीनरी की तुलना में तेज तथा अधिक कुशलता का प्रदर्शन करते हैं। कृषि में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की संरचना प्रिसिजन एग्रीकल्चर के लिए फार्म प्रबधंन में सचूना प्राद्योगिकी, रिमोर्ट सेंसिंग आरै डेटा एकत्र करना बहुत महत्वपूर्ण है। इससे कितना, कहां, क्या, कब और कैसे सवालों के जवाब मिल जाते हैं। ये प्रौद्योगिकियां मुनाफे का अनुकूलन करती हैं और विपरीत पर्यावरणीय प्रभावों को कम करती हैं। सेंसर, वास्तविक समय पर डेटा प्राप्त करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं जैसे-मृदा और परिवेश का तापमान, नमी, सिंचाई जल, मृदा की चालकता और पी-एच मान, मृदा पोषक तत्व, सिंचाई पानी के गुण इत्यादि। इन आंकड़ों को संचार माध्यमों द्वारा ताररहित माध्यम (वाइपफाई, ब्लूटुथ और इंटरनेट) द्वारा प्रेषित किया जा सकता है। विभिन्न सॉफ्टवेयर का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण किया जाता है। कृषि कार्यों के प्रबंधन के लिए उनके विश्लेषण परिणाम का उपयोग किया जाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कृषि संचालन के प्रबंधन में एक नई दिशा दे रहा है। खेत की तैयारी प्रत्येक फसल के अंत में अगली फसल की बुआई और रोपण के लिए खेत की तैयारी आवश्यक है। भारत जैसे अधिकांश विकासशील देशों में ट्रैक्टर या पॉवर टिलर का प्रयोग करके खेत को तैयार किया जाता है। कुछ स्थानों पर बैलचालित हल का उपयोग किया जाता है। खेत की तैयारी में सबसे ज्यादा लागत आती है। इसलिए एआई तकनीक का उपयोग करके लागत में कटौती करने की एक बड़ी गुंजाइश है। इसमें मृदा के प्रकार, मृदा के घनत्व और संचालन की आवश्यक गहराई का विश्लेषण करने की क्षमता है। स्वचालित गहराई और ड्रॉफ्ट नियंत्रण तंत्रों को अपनाकर एआई तकनीक द्वारा जुताई और संचालन की गहराई को नियंत्रित किया जा सकता है। इसके अलावा, वर्तमान समय में कई वाहनों में ऑटोमेशन और रोबोटिक्स एप्लीकेशन को देखा गया है। यह ट्रैक्टर या कृषि वाहनों में आसानी से अपनाया जा सकता है और आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस तकनीक द्वारा नियंत्रित किया जाता है। इसके द्वारा स्वचालित प्रत्यारोपण उपकरणों का उपयोग जैसे-धान, सब्जियों फसल के बीज के लिए किया जा सकता है। मृदा पोषक तत्व विश्लेषण और प्रबंधन मृदा में पोषक तत्वों का अनुप्रयोग लागत प्रभावी और श्रम साध्य है। इष्टतम मात्रा को देने के लिए विश्लेषणात्मक अध्ययन एवं जानकारी की आवश्यकता पड़ती है। मृदा में पोषक तत्वों की खेत में आवश्यकता भिन्न हो सकती है। इसके लिए पोषक तत्वों का समान दर पर वितरण उचित नहीं है। इसके परिणामस्वरूप निवेश की उच्च लागत और पयार्वरण पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ता है। रसायनों के विवेकपूर्ण अनुप्रयोग के लिए, खरपतवारों और कीटों या रोगों से संक्रमित लक्ष्य स्थान की पहचान के लिए, एक मानचित्र प्रणाली की आवश्यकता होती है। मृदा में नमी माप मृदा की नमी की मात्रा समय के साथ और वाष्पीकरण के साथ बदल जाती है। इसलिए पानी के प्रति संवेदनशील फसलों के लिए मृदा नमी की निरंतर निगरानी महत्वपूर्ण है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक से क्षेत्र में सिंचाई प्रणाली में स्वचालन संभव है। एआई इलेक्ट्रिक पंप के साथ एकीकृत, नमी सेंसर से क्षेत्र के पानी की मात्रा का विश्लेषण होता है, और वास्तविक समय के डेटा के आधार पर, एआई पंप को नियंत्रित करने के लिए, स्वचालन प्रणाली में पंप को इस प्रणाली के साथ जोड़ा जाता है। इससे बहुत अच्छे परिणाम प्राप्त होते हैं। रसायनों के समान वितरण के कारण, निक्षेप, अधिक मात्राा में या कम मात्रा में होता है। जब एक बड़े क्षेत्र को छोटी इकाई में विभाजित करके, उपलब्ध पोषक तत्वों के स्तर पर पोषक तत्व की उपलब्धता का नक्शा बनाकर प्रसंस्करण या कंप्यूटिंग इकाई में दिया जाता है, तब एआई तकनीक के साथ पोषक तत्व नक्शा आधारित रासायनिक और उर्वरक वितरण अधिक प्रभावी है। इसी तरह इमेज प्रोसेसिंग तकनीक का उपयोग करके कीट या रोग के संक्रमण का स्तर एवं स्थान का पता लगाया जाता है। इसके अतिरिक्त स्थान को अक्षांश और देशांतर स्थिति के अनुसार चिन्हित और पहचाना जाता है। इन आंकड़ों का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली द्वारा रोबोट या स्वचालित एप्लीकेटर द्वारा सटीक प्रबंधन को निष्पादित करने के लिए किया जाता है। इसके बाद, क्षेत्र में रसायनों और उर्वरकों का प्रयोग स्वचालन प्रणाली और रोबोटिक्स एप्लीकेशन द्वारा खेत या ग्रीनहाउस में इष्टतम दर से किया जाता है। रोग विश्लेषण रोगों आरै कीटों के प्रकोप के कारण फसल क्षतिग्रस्त हो जाती है। एआई फसल रोग और कीट उपस्थिति का पता लगाने में महत्वपूर्ण जानकारी मिलती है, जो प्रबंधन के लिए प्रमुख कारक हैं। इसलिए सेंसर आधारित वास्तविक समय डेटा संग्रह और इसका कुशलतापूर्वक विश्लेषण एआई द्वारा निरंतर करते हुए निगरानी संभव है। छवि प्रसंस्करण एक उन्नत तकनीक है, जिसका उपयोग फसल में रोग आरै कीट का पता लगाने के लिए किया जाता है, ताकि कीटनाशक के अनुकूलतम प्रयोग के साथ संक्रमण को नियंत्रित किया जा सके। समस्या से निपटने के लिए उपयुक्त मॉडल के साथ आंकड़ा सेट के विश्लेषण और प्रशिक्षण के लिए गणितीय दृष्टिकोण और तार्किक तरीकों का उपयोग किया जाता है। निराई-गुड़ाई कार्य ए.आई. आधारित तकनीक खरपतवार का पता लगाने और यांत्रिक या रसायन स्वचालन प्रणाली द्वारा निराई के लिये बहुत उपयोगी है क्षेत्र के हरे रंग का विश्लषेण किया जाता है और तदन्सुार, खरपतवारनाशी का छिड़काव किया जाता है। इसके अलावा फसल की रूपरेखा/रूपात्मक विशेषता का पता लगाने वाली तकनीक द्वारा खरपतवारों की पहचान करने और मुख्यफसल को खरपतवारों से अलग करने के लिए उपयोग किया जाता है। फसलों और खरपतवारनाशी के मापदडों का विश्लषेण किया जाता है और विभिन्न विशिष्ट विशषेताओं और परिकल्पना के अनुसार क्लस्टर में विभाजित किया जाता है। इससे खरपतवार और फसल की विशषेता को विकसित किया जाता है। इसका उपयोग खरपतवार सक्रंमण को नियंत्रित करने के लिए किया जाता है। मौसम का पूर्वानुमान मौसम एक बहुत ही गतिशील प्रक्रिया है, जिसका खेती पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ता है। फसल की उच्चतम पैदावार मौसम पर निर्भर करती है, इसलिए उचित वर्षा, गर्मी का दुष्प्रभाव, प्रतिदिन धूप की अवधि, आर्द्रता, प्राकृतिक आपदा के पूर्वानुमान जानना आवश्यक है। मौसम की निगरानी, पूर्वानुमान और रिपोर्टिंग में एआई की महत्वपूर्ण भूमिका है। वर्षा, तापमान, हवा की गति, आर्द्रता, गर्मी आदि जैसे मौसम मापदंडों के आकड़े (डेटा) एकत्रित करने के लिए विभिन्न सेंसर का इस्तेमाल कर लंबी अवधि में डेटा संग्रहित करना संभव हो सकता है। दैनिक डेटा का भंडारण, विश्लेषण और रिपोर्टिंग स्वचालित रूप से एआई तकनीक द्वारा किया जाता है, जबकि एआई पुराने डेटा रुझान से मौसम की पूर्वानुमान कर सकता है। पूर्वानुमानों का उपयोग तद्नुसार समय पर कर उचित कार्रवाई से फसल उत्पादन के नुकसान को कम किया जा सकता है। परिपक्वता स्तर का विश्लेषण और कटाई कटाई के लिए फसल की परिपक्वता का सही स्तर महत्वपूर्ण है। नमी की अधिक मात्रा के कारण फसल की अपरिपक्व कटाई से नुकसान होता है, जिससे किसान को हानि होती है। इसलिए उपयुक्त कटाई का समय बहुत महत्वपूर्ण है और यह विभिन्न आदानों जैसे कि भौतिक गुणों रंग, गंध, घनत्व, नमी आदि जैसे विभिन्न मापदंडों का विश्लेषण करके किया जाता है। एआई में फसल मापदंडों की परिपक्वता संबंधित मानक हस्ताक्षर से तुलना करने की क्षमता होती है। छवि प्रसंस्करण और ई-नाक सेंसर फसल की परिपक्वता का आकलन करने में प्रभावी पाए जाते हैं। इनके उपयोग से फसल के नुकसान को बचाया जा सकता है तथा किसान के लाभ को बढ़ाया जा सकता है। किसानों के लिए लाभकारी एआई का उपयोग छोटे भूमिधारकों के लिए बहुत उपयुक्त है। भारत में ऐसे छोटे किसानों की एक बड़ी संखया है। इससे रोपण की बारीकियों (बीज की गहराई, स्थान, दर, आवश्यकताओं के अनुसार उर्वरक), रोगों की जानकारी, सिंचाई समय सारणी फसल की परिपक्वता स्तर आदि पर जानकारी मिलती है। विभिन्न मानकों पर विवरण एकत्र करने के लिए कृषि कार्यों में उपयोग किए जाने वाले सेंसर, इंटरनेट ऑपफ थिंग्स भी वास्तविक समय में सूचना देने और समाधान के लिए खेतों में एक महत्वपूर्ण कारक हैं। खेती में किसान एआई द्वारा प्राप्त सूचनाओं का प्रयोग कर सकते हैं, जो सेंसर के माध्यम से वास्तविक काल में उपयुक्त कदम उठाने में मदद करता है और समाधान देता है। एंड्रॉइड आधारित स्मार्टफोन अधिकतर किसानों के पास उपलब्ध एक सामान्य उपकरण है। इसका उपयोग दूरस्थ स्थानों से फसलों और उपकरणों के प्रबंधन और निगरानी के लिए किया जा सकता है। स्त्राेत : खेती पत्रिका, भारतीय कृषि अनुसंधान परिषद, उत्पल एक्का वैज्ञानिक, एच.एल. कुशवाहा वरिष्ठ वैज्ञानिक, आदर्श कुमार प्रधान वैज्ञानिक, तपन खुरा और रणबीर सिंह वरिष्ठ तकनीकी अधिकारी, फोसू कृषि अभियांत्रिकी विभाग, भाकृअनपु-भारतीय कृषि अनुसंधान संस्थान, नई दिल्ली-110012।