डेटा बोएं, खेत में बेहतर रिटर्न पाएं

एस चंद्रमोहनभारत के किसान दुनिया के सबसे मेहनती उद्यमियों में से हैं। फिर भी वे कम से कम जानकारी के साथ कुछ सबसे परिणामी व्यावसायिक निर्णय लेते हैं। निर्माता अपनी सूची, मांग पूर्वानुमान, वित्तपोषण विकल्प और ग्राहक पाइपलाइन जानते हैं। खुदरा विक्रेता वास्तविक समय में बिक्री को ट्रैक करते हैं। एक एयरलाइन प्रत्येक सीट की कीमत निर्धारित करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग करती है। इसके विपरीत, किसान अक्सर खंडित सलाह, विलंबित बाजार संकेतों और अंतर्ज्ञान का उपयोग करके निर्णय लेते हैं कि क्या बोना है, कब सिंचाई करनी है और कहाँ बेचना है। यह खेती की विफलता नहीं है. यह खुफिया ढांचे की विफलता है.

अगली कृषि क्रांति को प्रत्येक किसान को बेहतर निर्णय लेने के लिए समय पर, विश्वसनीय बुद्धिमत्ता प्रदान करके संचालित करने की आवश्यकता है।किसानों का एक बड़ा हिस्सा अभी भी स्थानीय इनपुट डीलरों, पड़ोसी किसानों और पारंपरिक प्रथाओं पर निर्भर है।सरकारी विस्तार अधिकारियों का उद्देश्य इस अंतर को पाटना है, लेकिन कई क्षेत्रों में क्षेत्र-स्तरीय, फसल-विशिष्ट मार्गदर्शन प्रदान करने की उनकी क्षमता सीमित है।इसका परिणाम अत्यधिक उर्वरक उपयोग, गलत कीटनाशक अनुप्रयोग, खराब सिंचाई कार्यक्रम, कम पैदावार और उच्च उत्पादन लागत है। ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि किसान सीखने को तैयार नहीं हैं। कई लोग व्यावहारिक, समय पर सलाह चाहते हैं।फसल नियोजन का अभाव शायद सबसे बड़ी संरचनात्मक कमजोरी है। मान लीजिए कि इस वर्ष हल्दी की कीमतें असाधारण रूप से ऊंची हैं। अगले सीज़न में, हजारों किसान हल्दी की ओर रुख करते हैं। दो साल बाद, उत्पादन में वृद्धि हुई, कीमतें गिर गईं। यही चक्र कई फसलों के साथ भी हुआ है।हम किसानों को यह सलाह नहीं देते हैं कि उनके जिले में बहुत अधिक मिर्च है, या अगले वर्ष तिल या दालें बोने से अधिक लाभदायक होने की संभावना है।कल्पना करें कि अगर किसानों को अपेक्षित रकबा, वर्षा पूर्वानुमान, निर्यात मांग, घरेलू खपत और वैश्विक कीमतों के आधार पर जिले-वार, डेटा-संचालित सलाह मिलती है; यह परिवर्तनकारी होगा.अनुमत सीमा से अधिक कीटनाशक अवशेषों, गलत रासायनिक उपयोग, खराब ट्रेसबिलिटी, संदूषण और अनुचित ग्रेडिंग के कारण कई निर्यात खेपों को अस्वीकार कर दिया जाता है। समस्या शायद ही कभी अकेले किसान की हो। कभी-कभी एग्रीगेटर कई खेतों की उपज को मिला देते हैं। रिकॉर्ड्स का रख-रखाव ख़राब तरीके से किया जाता है, या निर्यातक स्वयं गलत प्रथाएँ अपनाते हैं, जिससे संदूषण के स्रोत की पहचान करना असंभव हो जाता है। एक किसान की गलती पूरे शिपमेंट को प्रभावित कर सकती है। एक शिपमेंट निर्यात बाजार में भारत की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचा सकता है। यह मूलतः गुणवत्तापूर्ण शासन का मुद्दा है।उदाहरण के लिए, यदि निर्यात करने का इरादा है तो यूरोपीय संघ की अवशेष सीमा के लिए 21 दिनों के फसल-पूर्व अंतराल की आवश्यकता होती है।एक और वास्तविक समस्या विखंडन है. वैज्ञानिक एक बात जानता है. कृषि विश्वविद्यालय दूसरे को जानता है। विस्तार पदाधिकारी को कुछ और ही पता है. मौसम विभाग की अलग-अलग जानकारी है. निर्यातक वैश्विक मांग को समझते हैं। बैंक क्रेडिट इतिहास जानते हैं। प्रोसेसर भविष्य की आवश्यकताओं को जानते हैं। खुदरा विक्रेता उपभोक्ता रुझान जानते हैं। इनमें से कोई भी ज्ञान किसान तक एकीकृत रूप से नहीं पहुँच पाता।भारत में राष्ट्रीय कृषि खुफिया नेटवर्क का अभाव है।उस प्रभाव की कल्पना करें जहां प्रत्येक किसान को एक मंच पर मिट्टी के स्वास्थ्य, मौसम पूर्वानुमान, उपग्रह इमेजरी, कीट निगरानी, ​​स्थानीय जल उपलब्धता, बाजार की मांग, निर्यात के अवसर, गोदाम क्षमता, रसद उपलब्धता, अपेक्षित कीमतें, सरकारी योजनाएं, फसल बीमा, कार्बन क्रेडिट और पुनर्योजी खेती प्रोत्साहन के आधार पर व्यक्तिगत, लगातार अद्यतन सलाह मिलती है।“कीटनाशक लगाओ” कहने के बजाय, सिस्टम उन्हें बताता है कि उनके गांव की फसल में पांच दिनों में फंगल संक्रमण की 72% संभावना है और एक निश्चित खुराक पर एक विशेष कवकनाशी लगाना केवल तभी आवश्यक है जब लक्षण दिखाई दें। यहीं पर एआई महत्वपूर्ण हो जाता है। हर सुबह, किसानों को इस बात की जानकारी मिलनी चाहिए कि क्या 48 घंटों में बारिश होने की उम्मीद है, क्या सिंचाई को 48 घंटों तक स्थगित करने की आवश्यकता होगी, क्या पास की कपड़ा मिल लंबे समय तक उगने वाले कपास के लिए प्रीमियम की पेशकश कर रही है, इत्यादि। क्या हम यूपीआई के दर्शन के समान कृषि के लिए एकीकृत डिजिटल सार्वजनिक बुनियादी ढांचे का प्रयास कर सकते हैं?इसमें किसानों की डिजिटल पहचान शामिल हो सकती है, जिसमें नाम और पता, खेत का स्थान, सर्वेक्षण संख्या, भूमि का आकार, सिंचाई स्रोत, उगाई गई फसलें, स्वामित्व वाली मशीनरी, पशुधन और एफपीओ सदस्यता और फ़ील्ड इंटेलिजेंस शामिल होंगे, जहां प्लेटफ़ॉर्म लगातार उपग्रह इमेजरी, वर्षा, मिट्टी की नमी, तापमान, आर्द्रता, एनडीवीआई वनस्पति सूचकांक, कीट निगरानी, ​​रोग का प्रकोप और भूजल स्तर एकत्र करता है, इसलिए किसान को इसे मैन्युअल रूप से एकत्र नहीं करना होगा।इसमें एक और गायब परत शामिल हो सकती है, वह है खेतों पर विशिष्ट सलाह के साथ कृषि संबंधी बुद्धिमत्ता। बाजार और वित्तीय खुफिया जानकारी मंडियों, गोदामों, प्रोसेसर, निर्यातकों, खुदरा विक्रेताओं और रसद प्रदाताओं को जोड़ने में मदद करेगी, जिससे मांग बढ़ने की उम्मीद है, और फसल ऋण देय तिथियां, सब्सिडी पात्रता, क्रेडिट रेटिंग और सरकारी योजनाओं जैसी जानकारी मिलेगी। किसान आवेदन करने के बजाय सिस्टम अनुशंसा कर देता है.ज्ञान बुद्धि शायद सबसे बड़ी क्रांति है, जहां किसान को एक व्यक्तिगत एआई कृषिविज्ञानी मिलता है जो सभी भाषाएं बोलता है।लेकिन इसे कौन बनाता है? अकेले सरकार नहीं. इसे UPI की तरह समझें. सरकार मानक बनाती है. विश्वविद्यालय ज्ञान का योगदान करते हैं। आईसीएआर कृषि संबंधी प्रोटोकॉल विकसित करता है, राज्य कृषि विभाग विस्तार सामग्री प्रदान करते हैं, स्टार्ट-अप एप्लिकेशन बनाते हैं, बैंक वित्त को एकीकृत करते हैं, बीमा कंपनियां दावों को एकीकृत करती हैं, निर्यातक मांग पूर्वानुमान प्रदान करते हैं और प्रोसेसर खरीद योजनाएं प्रकाशित करते हैं। निजी कंपनियों के पास कृषि संबंधी प्रथाओं के बारे में प्रचुर जानकारी है और वे भी योगदान दे सकती हैं। हर कोई एपीआई के माध्यम से जुड़ता है। AI एक विशेषज्ञ को 10 लाख किसानों को मार्गदर्शन करने की अनुमति देता है। अधिकारी शिक्षक, प्रशिक्षक और पर्यवेक्षक बन जाता है।मंच को सवालों का इंतजार नहीं करना चाहिए. इसे समस्याओं का पूर्वानुमान लगाना चाहिए. यह निवारक कृषि है।यह इसे सबसे अधिक रिटर्न वाले सार्वजनिक डिजिटल निवेशों में से एक बनाता है जो भारत उन किसानों के लाभ के लिए कर सकता है जो अपने लिए सबसे कम रिटर्न के साथ हर दिन हमारे लिए कड़ी मेहनत करते हैं।(लेखक TAFE लिमिटेड के निदेशक और समूह अध्यक्ष – कॉर्पोरेट मामले हैं)