कई छोटे किसान अपनी प्रक्रियाओं में एल्गोरिदम को एकीकृत करने का जोखिम नहीं उठा सकते - या नहीं जानते कि कैसे। अमेरिका में, खर्च से पहले 350,000 डॉलर से कम राजस्व वाले छोटे पारिवारिक खेत सभी खेतों का 88.1% हिस्सा बनाते हैं। कहने की जरूरत नहीं है कि उनके पास एआई का उपयोग करने के लिए साधन नहीं हैं।
अधिकांश छोटे और मध्यम आकार के किसानों को मध्यम आकार के AI की आवश्यकता होगी क्योंकि फसल, पशुधन और उपकरण प्रबंधन के लिए जटिल विश्लेषण की आवश्यकता होती है। उन्हें इसे प्रशिक्षित करने, परीक्षण करने और एकीकृत करने के लिए $100,000 से $9 मिलियन के बीच खर्च करने की उम्मीद करनी चाहिए। अकेले AI इंजीनियरों की लागत प्रति वर्ष सैकड़ों हज़ार डॉलर हो सकती है।
चूँकि अधिकांश पारिवारिक खेत एआई का खर्च नहीं उठा सकते, इसलिए कई लोग इसे अधिक सुलभ बनाने के लिए ड्रोन की ओर रुख कर रहे हैं। मध्यम आकार के ट्रैक्टर के समान क्षमताओं वाले ड्रोन की शुरुआती लागत लगभग $150 है,000 - अन्य मॉडल की लागत इससे भी कम हो सकती है। ये मानव रहित हवाई वाहन किसानों को इस सदी के सबसे आशाजनक तकनीकी विकासों में से एक का लाभ उठाने में मदद कर सकते हैं।
यहां पांच तरीके दिए गए हैं जिनसे ड्रोन छोटे और मध्यम स्तर के किसानों के लिए एआई को अधिक सुलभ बनाते हैं:
1. वास्तविक समय डेटा संग्रह
सेंसर, हाई-रिज़ॉल्यूशन कैमरे और इमेजिंग तकनीक से लैस होने पर, ड्रोन एल्गोरिदम को वास्तविक समय में विश्लेषण करने के लिए निरंतर डेटा फ़ीड प्रदान करते हैं। इस तकनीक के बिना, किसानों को जानकारी स्थानांतरित करने का दूसरा - संभवतः अधिक जटिल - तरीका खोजना होगा।
चूंकि परिणामी विश्लेषण वास्तविक समय में होता है, इसलिए डेटा संग्रह और जानकारी निर्माण के बीच वस्तुतः कोई देरी नहीं होती है। उदाहरण के लिए, जहाँ मैन्युअल सर्वेक्षण में 48 घंटे तक लग सकते हैं, वहीं ड्रोन मात्र कुछ मिनटों में पूरा कर सकता है। यह गति रोपण और कटाई के मौसम के दौरान महत्वपूर्ण है।
2. उपयोग में आसानी
मॉडल विकसित करना और उसे बनाए रखना जटिल हो सकता है। आम तौर पर, AI इंजीनियर के बिना, ज़्यादातर छोटे व्यवसायों के पास उन कामों को खुद करने की विशेषज्ञता नहीं होती। हालाँकि, एकीकरण से चीज़ें सरल हो जाती हैं - बिल्ट-इन AI वाला ड्रोन इस्तेमाल में आसानी के हिसाब से डिज़ाइन किया गया है, इसलिए किसानों को तकनीकी पक्ष के बारे में ज़्यादा चिंता करने की ज़रूरत नहीं है।
3. अंतर्निर्मित सहायक उपकरण
ड्रोन में दूर से तस्वीरें खींचने के लिए कैमरे, निगरानी के लिए सेंसर और उर्वरक या कीटनाशकों के छिड़काव के लिए नोजल सिस्टम होते हैं। किसान अतिरिक्त सहायक उपकरण जोड़ सकते हैं। उदाहरण के लिए, वे मिट्टी की नमी के तनाव को मापने या आस-पास के शिकारियों का पता लगाने के लिए थर्मल इमेजिंग का उपयोग कर सकते हैं।
ये सहायक उपकरण एआई को अधिक सुलभ बनाते हैं क्योंकि वे विश्लेषण के लिए अधिक डेटा प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, चूँकि तनावग्रस्त पौधे क्लोरोफिल वर्णक के नुकसान के कारण नीली और लाल रोशनी को अवशोषित नहीं कर सकते हैं, इसलिए निकट-अवरक्त प्रकाश कैमरे एल्गोरिदम को फसल रोगों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं।
4. डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि
ड्रोन एआई विश्लेषण की सटीकता को बढ़ाते हैं। चूंकि फसलों और पशुधन के लिए अधिकांश खतरे दिखाई देते हैं, इसलिए एक बुनियादी मॉडल डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि को बेहतर बनाने के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान कर सकता है। चाहे किसानों को बीज बोने, सिंचाई करने या मवेशियों की गिनती करने के लिए अपने एल्गोरिदम की मदद की आवश्यकता हो, उन्हें केवल एक ड्रोन की आवश्यकता होगी।
5. लागत प्रभावी अपनाना
किसान एआई विकास की तुलना में एल्गोरिदम-संचालित ड्रोन पर कम खर्च करेंगे। उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले कैमरों और सेंसर के लाभों के कारण उन्हें अतिरिक्त बचत भी मिलेगी। वास्तव में, अकेले ड्रोन के उपयोग से फसल के आधार पर प्रति एकड़ $2-$12 का निवेश प्राप्त होता है।
जब किसान अपने AI को सशक्त बनाने के लिए ड्रोन का उपयोग करते हैं, तो उन्हें अक्सर निवेश लागत के बराबर महत्वपूर्ण लाभ मिलता है। यह तकनीक उनकी पैदावार बढ़ा सकती है और समय बचा सकती है, जबकि मैनुअल श्रम और उपकरण रखरखाव की आवश्यकता को कम कर सकती है।
