एआई एल्गोरिदम पेड़ फार्मिंग, प्लांटिंग और मैपिंग ऑपरेशन्स को विश्वभर में समर्थन देते हैं

एक कृषि प्रौद्योगिकी स्टार्टअप SeeTree ने हाल ही में ओर्बिया वेंचर्स से 3 मिलियन डॉलर का निवेश प्राप्त किया है, जो स्टार्टअप को पेड़ फार्मिंग को डिजिटाइज करने के अपने मिशन को पूरा करने में मदद कर रहा है। कंपनी एआई एल्गोरिदम का उपयोग करके विश्वभर में पेड़ फार्मिंग को समर्थन देने की बढ़ती प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करती है।

वार्षिक कृषि के सबसे बड़े और सबसे सफल खंड पेड़ फसलें हैं। उदाहरण के लिए, पेकान पेड़ लगभग 150 वर्षों तक उपज दे सकते हैं, जबकि एक सेब का बाग लगभग 50 वर्षों तक फसल दे सकता है। हालांकि, ये उपज वर्षा में उतार-चढ़ाव, मिट्टी के क्षरण, तापमान और सामान्य पर्यावरण से प्रभावित होती हैं। जब पेड़ पर्यावरण में परिवर्तन के प्रति प्रतिक्रिया करने में असमर्थ होते हैं, तो वे मर जाते हैं।

पेड़ फसलों के स्वास्थ्य को सुनिश्चित करने के लिए, पेड़ किसानों को व्यक्तिगत पेड़ों के स्वास्थ्य की निगरानी करनी चाहिए और यह अनुमान लगाना चाहिए कि वे पर्यावरण में परिवर्तन के प्रति कैसे प्रतिक्रिया करेंगे। पेड़ स्वास्थ्य की निगरानी करना बहुत मुश्किल हो सकता है, क्योंकि किसानों को कई переменों जैसे कि रोग और जलवायु परिवर्तन को ध्यान में रखना होता है, जिनके प्रभाव अक्सर लंबे समय तक और मापने में मुश्किल होते हैं। इन चुनौतियों का जवाब देने के लिए, पेड़ किसान तकनीकी समाधानों का उपयोग कर रहे हैं जो उन्हें पेड़ फसलों के स्वास्थ्य का विश्लेषण करने और उत्पादन को अनुकूलित करने में सक्षम बनाते हैं, जिससे कम श्रम-सघन और अधिक लागत-प्रभावी समाधान संभव होते हैं।

फोर्ब्स की रिपोर्ट के अनुसार, सीट्री ड्रोन, ग्राउंड सेंसर, डेटा वैज्ञानिकों और कृषि विशेषज्ञों द्वारा समर्थित एआई एल्गोरिदम का उपयोग करके पेड़ के स्वास्थ्य का एक अधिक पूर्ण प्रोफाइल बनाने के लिए। स्टार्टअप वर्तमान में नारंगी, हेज़लनट, बादाम, अवोकाडो और जैतून के पेड़ के किसानों को डिजिटाइजिंग और निगरानी सेवाएं प्रदान करता है। स्टार्टअप पिस्ता , ताड़ और यूकलिप्टस के पेड़ के किसानों को अपनी सेवाओं का विस्तार करने का लक्ष्य रखता है।

सीट्री के सह-संस्थापक इज़राइल ताल्पाज़ के अनुसार, उनके डेटा विज्ञान उपकरणों और एआई मॉडलों द्वारा एकत्रित और संसाधित डेटा ने कम प्रदर्शन करने वाले पेड़ों की संख्या में काफी कमी ला दी है, जो 50 से 85 प्रतिशत तक कम हो गई है। यह निर्धारित करने की क्षमता कि कौन से पेड़ तनावग्रस्त हैं और समर्थन की आवश्यकता है, जैसे कि सिंचाई, आगामी वर्षों में जलवायु परिवर्तन के प्रभावों के कारण अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगी। जैसा कि ताल्पाज़ ने फोर्ब्स के माध्यम से समझाया:

“जलवायु परिवर्तन पेड़ों पर कई पहलुओं में अपना प्रभाव डाल रहा है; अधिक गर्म और चरम मौसम के कारण सिंचाई प्रोटोकॉल और बुनियादी ढांचे में परिवर्तन की आवश्यकता होती है, साथ ही प्रत्येक बाग और खेत में अधिक अनुकूलन की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, हम उन क्षेत्रों को देख रहे हैं जो पारंपरिक रूप से बिना सिंचाई के हैं, जो उच्च स्तर के तनाव का सामना कर रहे हैं क्योंकि पेड़ विशिष्ट सिंचाई के बिना सामना नहीं कर सकते हैं।”

सीट्री द्वारा विकसित एआई एल्गोरिदम पेड़ फार्मिंग, प्लांटिंग और मैपिंग ऑपरेशन्स को समर्थन देने के लिए एआई का उपयोग करने का एक उदाहरण है। नासा और गूगल ने हाल ही में एआई मॉडल विकसित किए हैं जो विश्वभर में पेड़ की छतरी कवरेज को मापने के लिए हवाई इमेजरी का उपयोग करते हैं।

गूगल ने ट्री कैनोपी लैब नामक एक पहल शुरू की है। यह प्लेटफ़ॉर्म शहरी योजनाकारों के लिए है, जो उन्हें यह निर्धारित करने में मदद करता है कि शहर के कौन से क्षेत्र अधिक पेड़ कवरेज की आवश्यकता है। कई शहरों के पास यह आकलन करने के लिए आवश्यक बजट नहीं है कि पेड़ कहाँ सबसे ज्यादा जरूरत है, लेकिन ट्री कैनोपी लैब शहरी योजनाकारों को जनसंख्या घनत्व, मौजूदा पेड़ कवरेज और चरम गर्मी के खतरे जैसे कारकों का उपयोग करके पेड़ लगाने के लिए बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है। ट्री कैनोपी लैब वर्तमान में लॉस एंजिल्स में उपलब्ध है, और गूगल के अनुसार, इस टूल ने पाया है कि लॉस एंजिल्स के अधिकांश निवासी 10% से कम पेड़ कवरेज वाले क्षेत्रों में रहते हैं, और लगभग 44% निवासी चरम गर्मी जोखिम वाले क्षेत्रों में रहते हैं। गूगल अगले वर्ष के दौरान सैकड़ों और शहरों में इस टूल को लाने की योजना बना रहा है।

नासा अब उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली हवाई इमेजरी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके पृथ्वी के पेड़ों के बहुत ही सटीक नक्शे बना रहा है, जो विश्वभर में शुष्क और अर्ध-शुष्क जैवमंडल में पहले अनमैप्ड पेड़ों को सफलतापूर्वक कैटलॉग करने के लिए एक नई विधि का पioneering कर रहा है।

मैरीलैंड में नासा के गोडार्ड स्पेस फ्लाइट सेंटर के शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली हवाई इमेजरी का उपयोग करके पेड़ के ताज के व्यास को मैप करने में सक्षम एल्गोरिदम बनाने के लिए। एल्गोरिदम का उपयोग 1,300,000 वर्ग किलोमीटर/500,000 वर्ग मील में फैले 1.8 बिलियन पेड़ों को मैप करने के लिए किया गया था। शोध टीम द्वारा उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम ने देश के सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटरों में से एक, इलिनोइस विश्वविद्यालय में ब्लू वाटर्स पर कॉनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया।

अध्ययन के प्रमुख लेखक और कोपेनहेगन विश्वविद्यालय के सहायक प्रोफेसर मार्टिन ब्रांड्ट के अनुसार, प्रशिक्षण डेटा को लेबल करने की प्रक्रिया में एक वर्ष से अधिक का समय लगा। प्रशिक्षण डेटा को लेबल करने में शामिल प्रयास के बावजूद, यह पारंपरिक मैपिंग विधियों की तुलना में बहुत तेज़ प्रक्रिया थी। एक बार डेटा लेबल हो जाने के बाद, अध्ययन को पूरा करने में केवल कुछ हफ्ते लगे, जो पारंपरिक विश्लेषणात्मक विधियों का उपयोग करके वर्षों में हो सकता था।

पारिस्थितिक शोधकर्ताओं, संरक्षणवादियों और नीति निर्माताओं को रुचि के क्षेत्रों में पेड़ों की सटीक गणना की आवश्यकता है। नासा मॉडल द्वारा प्रदान किए गए डेटा से यह निर्धारित करने में मदद मिलेगी कि जलवायु परिवर्तन पेड़ों और वन क्षेत्रों पर कैसे प्रभाव डालता है। इसके अलावा, यह निर्धारित करना कि पेड़ों की घनत्व और आकार औसत वर्षा में परिवर्तन के साथ कैसे भिन्न होते हैं, संरक्षण प्रयासों के लिए महत्वपूर्ण मैदानी डेटा प्रदान करेगा।