पिछली शताब्दी में कृषि ने एक लंबा सफर तय किया है। हम पहले से कहीं अधिक भोजन का उत्पादन करते हैं - लेकिन हमारा वर्तमान मॉडल टिकाऊ नहीं है, और दुनिया की आबादी तेजी से बढ़ रही है यदि वे 8 बिलियन के आंकड़े तक पहुंचते हैं, तो आधुनिक खाद्य उत्पादन विधियों को बनाए रखने के लिए आमूल-चूल परिवर्तन की आवश्यकता होगी ऊपर। लेकिन सौभाग्य से, कई नई प्रौद्योगिकियाँ हैं जो इसे संभव बना सकती हैं। में यह शृंखला, हम कुछ ऐसे नवीन समाधानों का पता लगाएंगे जिन पर किसान, वैज्ञानिक और उद्यमी काम कर रहे हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि हमारी बढ़ती भीड़ भरी दुनिया में कोई भी भूखा न रहे।
जब से अमेरिकी नागरिकों का औद्योगिक युग में देश से शहर की ओर प्रवास हुआ है, तब से शहरी क्षेत्रों को अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियों से जोड़ा गया है।
खैर, उस सहसंबंध को खरोंचें - क्योंकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में, कार्नेगी मेलॉन द्वारा एक नई शोध परियोजना विश्वविद्यालय का रोबोटिक्स संस्थान यह साबित करने की कोशिश कर रहा है कि देश तकनीकी रूप से हर तरह से उन्नत हो सकता है समझदार शहर।
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फार्मव्यू कहा जाता है (भ्रमित न हों)। फार्म विल, समय बर्बाद करने वाला खेल जो खत्म हो गया है फेसबुक पिछले दशक के अधिकांश समय के लिए फ़ीड), इस परियोजना में मशीन लर्निंग, ड्रोन, स्वायत्त रोबोट इत्यादि का उपयोग किया जाता है वस्तुतः बड़े बजट के तकनीकी अनुसंधान के हर दूसरे क्षेत्र में किसानों को बेहतर और बेहतर तरीके से अधिक भोजन उगाने में मदद मिलेगी।
"हम लगभग 15 वर्षों से कृषि के लिए रोबोटिक्स पर शोध कर रहे हैं," जॉर्ज कांटोर, कार्नेगी मेलॉन के वरिष्ठ सिस्टम वैज्ञानिक ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। "इसने कई अलग-अलग रूप लिए हैं, और यह उन सभी को एक समेकित परियोजना में एक साथ खींचने का एक प्रयास था।"
"2050 तक दुनिया की आबादी 9.6 अरब हो जाएगी।"
लेकिन फार्मव्यू ऊपर से नीचे तक संगठनात्मक फेरबदल से कहीं अधिक है, जैसे कि वित्त प्रशासन टीम को देय खातों के बजाय प्राप्य खातों के लिए जिम्मेदार बनाना। वास्तव में, यह इस विषय के इर्द-गिर्द तात्कालिकता की एक नई भावना को प्रदर्शित करता है, एक आंकड़े के लिए धन्यवाद जिसने इसमें शामिल शोधकर्ताओं के लिए इसके महत्व को बताया।
वह स्टेट? वर्तमान भविष्यवाणियों के अनुसार, 2050 तक विश्व की जनसंख्या 9.6 बिलियन हो जाएगी। इसका मतलब यह है कि यदि भूमि, जल और ऊर्जा सहित हमारे सीमित कृषि संसाधनों का उपयोग करने के बेहतर तरीके नहीं खोजे गए तो वैश्विक खाद्य संकट उत्पन्न हो सकता है।
"यह एक आँकड़ा है जो वास्तव में हमें समाधान खोजने के लिए मजबूर करता है," कांटोर ने आगे कहा। “प्रौद्योगिकी अकेले इस संभावित संकट का समाधान नहीं करेगी; इसमें सामाजिक और राजनीतिक मुद्दे भी शामिल हैं। हालाँकि, यह कुछ ऐसा है जिसके बारे में हमें लगता है कि हम मदद कर सकते हैं। यह सिर्फ इस बारे में नहीं है कि वहां कितना भोजन है। जिस तरह से हम अभी भोजन का उत्पादन करते हैं वह बहुत संसाधन गहन है, और जो संसाधन उपलब्ध हैं उनका उपयोग किया जा रहा है। हमें अपने द्वारा उत्पादित भोजन की मात्रा के साथ-साथ गुणवत्ता भी बढ़ानी होगी, लेकिन ऐसा इस तरह से करें कि यह न लगे कि हमारे पास असीमित संसाधन हैं।''
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परियोजना के हिस्से के रूप में, टीम ने एक स्वायत्त ग्राउंड रोबोट विकसित किया है जो अलग-अलग समय पर फसल क्षेत्रों का दृश्य सर्वेक्षण करने में सक्षम है सीज़न - एक कैमरे के सौजन्य से, पौधे की ज्यामिति को मापने के लिए एक लेजर स्कैनर, और एक मल्टीस्पेक्ट्रल कैमरा जो अदृश्य विकिरण को देखता है बैंड. कंप्यूटर विज़न और मशीन-लर्निंग तकनीक का उपयोग करके यह बाद में सीज़न में अपेक्षित फल उपज की भविष्यवाणी कर सकता है।
हालाँकि, इस जानकारी को किसान तक निष्क्रिय रूप से पहुँचाने के बजाय, यह सक्रिय रूप से रोबोट को ट्रिगर कर सकता है पत्तियों की छंटाई या फलों को इस तरह से पतला करना कि पत्ती क्षेत्र और फल के बीच इष्टतम पारिस्थितिक संतुलन बना रहे भार।
सीएमयू शोधकर्ता पौधों की वृद्धि का व्यापक माप लेने के लिए ड्रोन और स्थिर सेंसर नेटवर्क के संयोजन का भी उपयोग करते हैं।
"अब हमारा लक्ष्य बड़े पैमाने पर समस्याओं को हल करने के लिए इन उपकरणों का उपयोग शुरू करना है।"
हालांकि ये निश्चित रूप से प्रौद्योगिकी के स्मार्ट उदाहरण हैं, लेकिन वास्तव में लंबे समय तक चलने वाला प्रभाव इस बात से आने वाला है कि फसलों को बेहतर बनाने में मदद के लिए पत्ती काटने वाले रोबोट और ड्रोन जैसी प्रौद्योगिकियों का उपयोग कैसे किया जा सकता है।
इस क्षमता में, कांटोर ने फसल ज्वार की ओर इशारा किया, एक मोटा, सूखा घास का दाना जो हजारों साल पहले मिस्र में उत्पन्न हुआ था। अनाज का ज्वार व्यापक रूप से खाया जाता है, और इसे दुनिया में उगाई जाने वाली पांचवीं सबसे महत्वपूर्ण अनाज फसल माना जाता है। क्योंकि इसमें बहुत सारी अलग-अलग किस्में हैं (लगभग 42,000!), इसमें नई उच्च-प्रोटीन किस्में बनाने की जबरदस्त आनुवंशिक क्षमता भी है जो इसे और भी महत्वपूर्ण बना सकती है।
आख़िर, केवल होने से कौन संतुष्ट है पांचवां-सबसे महत्वपूर्ण अनाज की फसल?
यहीं पर AI आता है। यदि ज्वार के मापदंडों को मापने के लिए मशीन-लर्निंग तकनीक का उपयोग इस तरह से संभव है कि प्रजनक और आनुवंशिकीविद् कर सकें बेहतर उपज के लिए सबसे आवश्यक गुणों के साथ-साथ रोग और सूखे के प्रति सबसे अधिक प्रतिरोधी गुणों का चयन करें, इससे बड़े पैमाने पर सकारात्मक परिणाम हो सकते हैं प्रभाव। केवल उपज में सुधार, मान लीजिए, 50 प्रतिशत वास्तविक दुनिया के प्रभाव का प्रतिनिधित्व करेगा जिसका श्रेय बहुत कम कंप्यूटर वैज्ञानिकों को दिया जा सकता है।
तो क्या इन सबका मतलब यह है कि भविष्य का खेत, भविष्य की फ़ैक्टरी की तरह होगा काफी हद तक मनुष्यों से मुक्त - चमचमाते टर्मिनेटर-शैली के रोबोटों की पंक्ति दर पंक्ति सभी कार्य कर रही है काम? काफी नहीं।
कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय | फार्मव्यू | वह काम जो मायने रखता है
“हम लोगों को बदलने के लिए ऐसा नहीं कर रहे हैं। हम जो कर रहे हैं वह नई प्रौद्योगिकियों को पेश करना है जो किसानों को उनके काम में अधिक कुशल बना सकें, और उन्हें ऐसा करने के लिए कम संसाधनों का उपयोग करने की अनुमति दें, ”कांतोर ने कहा। “जिस परिदृश्य की हम कल्पना करते हैं उसमें कम लोगों का उपयोग शामिल नहीं है; इसमें उन कार्यों को करने के लिए रोबोटिक्स और अन्य तकनीकों का उपयोग करना शामिल है जो मनुष्य वर्तमान में नहीं कर रहे हैं।''
वर्तमान में, कई प्रौद्योगिकियां अभी भी "अवधारणा के प्रमाण" चरण में हैं, लेकिन कांटोर ने कहा कि उन्होंने कृषि को शुरुआती तौर पर अपनाने वालों के साथ कुछ दिलचस्प चर्चाएं की हैं। अब यह परियोजना - जिसमें टेक्सास ए एंड एम, पेन स्टेट, कोलोराडो स्टेट, वाशिंगटन स्टेट के लोग भी शामिल हैं मैरीलैंड विश्वविद्यालय, जॉर्जिया विश्वविद्यालय, और दक्षिण कैरोलिना का क्लेम्सन विश्वविद्यालय - बड़ी उपलब्धि हासिल करने की तैयारी कर रहा है समय।
"बहुत से लोग यह नहीं सोचते कि यह इस प्रकार का अनुसंधान और विकास करने वाला पहला स्थान है, लेकिन यह एक है वह क्षेत्र - और मुझे इस वाक्य का उपयोग करने के लिए खेद है, लेकिन यह वास्तव में अपरिहार्य है - वास्तव में प्रगति के लिए परिपक्व है,' कांटोर निष्कर्ष निकाला। "अब हमारा लक्ष्य बड़े पैमाने पर समस्याओं को हल करने के लिए इन उपकरणों का उपयोग शुरू करना है।"
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