‘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।