कैसे कंप्यूटर दृष्टि
तेजी से रीढ़ की हड्डी बन रही है
अगली पीढ़ी के कृषि विज्ञान के

संपादक का ध्यान दें: विजन सम्मेलन 2022 इसमें विस्तारित अन्वेषण की सुविधा होगी जहां नवाचार तेजी से बदलाव ला रहा है, जिसमें उच्च मूल्य वाली विशेष फसलों, स्थिरता और कार्बन अनुक्रम कार्यक्रमों और उच्च तकनीक नियंत्रित पर्यावरण उत्पादन प्रणालियों में रुझान शामिल हैं। पर एक उभरता हुआ विषय कार्यसूची दृश्य डेटा है। नीचे एक आंतरिक नज़र है कि कैसे पूरे उद्योग को बढ़ती वैश्विक आबादी की खाद्य मांगों को पूरा करने में मदद करने के लिए दृश्य सेंसर और कंप्यूटर दृष्टि महत्वपूर्ण होगी।

कंप्यूटर विज़न ने एक वास्तविक उछाल का अनुभव किया है। ड्रोन, उपग्रहों और विमानों के डेटा के माध्यम से एकत्र की गई अंतर्दृष्टि आकाश से डेटा एकत्र करती है। उपकरण पर लगे सेंसर ऑप्टिकल परावर्तन संवेदन के साथ पौधों की विशेषताओं या मिट्टी के मापदंडों में बदलाव को मापने में सक्षम हैं। LiDAR सेंसर अब 3D में पौधों की संरचना को मापने में सक्षम हैं।

डेटा के साथ कृषिविदों की मदद करने के अलावा, कंप्यूटर विज़न भी क्षेत्र में स्वायत्त मशीनों को सक्षम करने के मूल में है, जिससे मशीनरी को क्षेत्र की स्थितियों पर प्रतिक्रिया करने या बाधाओं का पता लगाने में मदद मिलती है। प्रौद्योगिकी हमें अति-सटीक स्थान पर प्रतिक्रिया करने में भी सक्षम बनाती है उपग्रह इमेजरी से डेटा, जो सेंटीमीटर-स्तर की डिटेल लाने में सक्षम है। हमारे पास इस सारी तकनीक के साथ, क्या मानव नेत्रगोलक की भी आवश्यकता है?

एक बार जब ये कैमरे, सेंसर और उपग्रह खेतों और ग्रीनहाउस में बड़े पैमाने पर तैनात हो जाते हैं, तो वे चौबीसों घंटे निगरानी कवरेज प्रदान करेंगे। जब ऐसा होता है, दूरस्थ कृषि विज्ञान और काफी हद तक दूरस्थ कृषि एक वास्तविकता बन सकती है। जैसे-जैसे स्वायत्त मशीनें और रोबोट बढ़ती संख्या में भूमिकाएँ निभाते हैं, एक बड़े कार्यबल की आवश्यकता की अब आवश्यकता नहीं रह सकती है। जबकि आज अधिकांश फलों और सब्जियों को हाथ से उठाया और पैक किया जाता है, एसएंडपी ग्लोबल की एक रिपोर्ट में अनुमान लगाया गया है कि 100 तक, धारणा प्रणाली और पिकिंग एल्गोरिदम नियंत्रित पर्यावरण कृषि (सीईए) में स्वायत्त कटाई के पहलुओं को सक्षम करेंगे।

कंप्यूटर विज़न में यह उछाल केवल कृषि में ही प्रासंगिक नहीं है। वास्तव में, आधुनिक एआई में सबसे परिपक्व क्षेत्र के रूप में, यह अर्थव्यवस्था के हर क्षेत्र में प्रवेश कर रहा है। दृश्य क्षमताओं को स्वचालित करने वाले अवसर हर क्षेत्र में अंतहीन बाजार के अवसर लाते हैं। मनुष्य के रूप में, दृष्टि हमारी सबसे विकसित भावना है - जिसका हम अपने आसपास की दुनिया को देखने के लिए सबसे अधिक उपयोग करते हैं। मेडिकल ऑप्टिक्स के प्रोफेसर डेविड विलियम्स बताते हैं कि "50 प्रतिशत से अधिक प्रांतस्था, मस्तिष्क की सतह, दृश्य जानकारी को संसाधित करने के लिए समर्पित है।"

यह कोई संयोग नहीं है कि दृश्य जानकारी के विश्लेषण के लिए जिम्मेदार मानव मस्तिष्क का हिस्सा अन्य इंद्रियों से सबसे बड़ा है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मशीन सीखने का एक अनिवार्य हिस्सा हैं और आधुनिक दृश्य प्रौद्योगिकियों की रीढ़ हैं। प्रोफेसर विलियम्स के शब्दों में, "यह समझना कि दृष्टि कैसे काम करती है, यह समझने की कुंजी हो सकती है कि मस्तिष्क कैसे काम करता है।"

दृश्य प्रौद्योगिकियां पहले से ही खाद्य और कृषि में विकास को शक्ति प्रदान कर रही हैं जो दुनिया के विकास, निर्माण, परिवहन और उपभोग के तरीके को बदल देगी। जब एआई की बात आती है तो कंप्यूटर विज़न यकीनन सबसे तकनीकी रूप से उन्नत क्षेत्र है। दृश्य डेटा के इस अभूतपूर्व धन को मशीन लर्निंग के माध्यम से दोहन और संसाधित किया जा सकता है और फिर खाद्य उत्पादकों या स्वायत्त मशीनों जैसे सिंचाई पिवोट्स को वापस खिलाया जा सकता है। कटाई के बाद भी, कंप्यूटर दृष्टि प्रौद्योगिकी प्रदान करती है जिसका उपयोग पहले से ही महत्वपूर्ण महत्वपूर्ण कार्यों जैसे कि की प्रक्रिया के लिए किया जा रहा है फलों और सब्जियों की छँटाई और ग्रेडिंग, एक कार्य जो जब मनुष्य द्वारा किया जाता है वह असंगत, समय लेने वाला, परिवर्तनशील और महंगा होता है।

इस तकनीक का प्रभाव बहुत बड़ा है। पूरे उद्योग को बढ़ती वैश्विक आबादी की खाद्य मांगों को पूरा करने में मदद करने के लिए दृश्य सेंसर और कंप्यूटर दृष्टि महत्वपूर्ण होगी। विश्व बैंक के आंकड़ों से पता चलता है कि 2025 तक, अधिकांश खाद्य और कृषि क्षेत्र दृश्य प्रौद्योगिकियों को अपनाने से गहराई से प्रभावित होंगे, जैसे कि छवि पहचान, कैमरा, रोबोटिक्स, और बहुत कुछ। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि कंप्यूटर विज़न और एआई प्रौद्योगिकियां एक नए के केंद्र में हैं होनहार टेक स्टार्टअप की लहर खुदरा, निर्माण, बीमा, सुरक्षा और कृषि सहित कई कार्यक्षेत्रों में।

एक क्रांति शुरू करने के लिए एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में मौजूदा प्रक्रियाओं में सुधार करना

खाद्य उत्पादकों के लिए दृश्य प्रौद्योगिकियों की अधिकता उपलब्ध है। इसमें कोई भी उपकरण या उपकरण शामिल है जो दृश्य डेटा को कैप्चर, विश्लेषण, फ़िल्टर, प्रदर्शित या वितरित करता है। इन प्रणालियों को कंप्यूटर विज़न, मशीन लर्निंग, या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि सभी विज़ुअल डेटा को समझ सकें, और या तो कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकें या उन पर स्वायत्त रूप से कार्य कर सकें।

हाल ही में एक एलडीवी कैपिटल की रिपोर्ट विजुअल टेक्नोलॉजीज पर भविष्य के कुछ प्रमुख रुझानों पर प्रकाश डाला गया है जो अगले पांच वर्षों में खाद्य उत्पादकों के बीच दृश्य प्रौद्योगिकियों को अपनाने से उत्पन्न होंगे। इनके बारे में सबसे दिलचस्प बात यह है कि ये ज्यादातर मौजूदा तकनीकों के सुधार और अपनाने पर जोर देते हैं। यह एक क्रांति नहीं बल्कि एक प्रगतिशील विकास होगा क्योंकि दृश्य प्रौद्योगिकियां मुख्यधारा बन जाती हैं। उदाहरण के लिए, रिपोर्ट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की ओर इशारा करती है जो ड्रोन, प्लेन, और बढ़े हुए रिज़ॉल्यूशन और अधिक स्पेक्ट्रल रेंज की उपग्रह छवियों को अंतर्ग्रहण करती है, जिससे दूरस्थ कृषि विज्ञान को और अधिक सक्षम बनाया जाता है। साथ ही, जैसे-जैसे प्रसंस्करण गति बढ़ती है, उपकरण-संवेदी संवेदन पौधे-स्तर के निर्णयों जैसे सटीक खरपतवार छिड़काव और बीज लगाने में सक्षम होगा।

क्या हर मौजूदा प्रक्रिया को दूर से स्वचालित और प्रबंधित किया जा सकता है?

इतने सारे "आंखों" के साथ 24/7 पौधों की निगरानी और आकलन, और दृश्य प्रौद्योगिकियों जो बड़े पैमाने पर पूरे खेतों या ग्रीनहाउस को कवर करती हैं, क्या निकट भविष्य में खेती और कृषि विज्ञान को दूर से प्रबंधित किया जा सकता है? अपने ग्राहकों के साथ अनुभव से, मुझे पता है कि बहुत से खाद्य उत्पादकों को पहले से ही बहुत कम यात्राएं करनी पड़ती हैं, मशीनों द्वारा ली गई अंतर्दृष्टि या इमेजरी के लिए धन्यवाद और उन्हें वितरित किया जाता है। साथ ही, कीटों जैसी समस्याओं से निपटने की उनकी क्षमता अधिक लक्षित और सटीक होती है। नियमित स्पॉट-चेक करने के बजाय, ये उपकरण अपनी 100% फसलों की निगरानी करने में सक्षम हैं, 100% समय।

जबकि कंप्यूटर विज़न एक बड़ी सफलता है जो भोजन को उगाने और संसाधित करने के तरीके को फिर से परिभाषित करेगा, यह सब कुछ अंत नहीं है। हमें पत्ती के नीचे और मिट्टी के नीचे देखने में सक्षम बनाने के लिए अन्य पूरक तकनीकों की आवश्यकता है, जो पूरी तस्वीर प्राप्त करने के लिए उतनी ही महत्वपूर्ण हैं। उदाहरण के लिए, समर्पित सेंसर के माध्यम से माइक्रोबायोम की निगरानी और विश्लेषण करना, जो ऊपर और नीचे के पौधों के अंगों में सूक्ष्मजीवों की बहुतायत, विविधता और उपनिवेशीकरण को मापते हैं।

इस सभी डेटा को एकत्र करना, एकीकृत करना और समझना, बढ़ती प्रौद्योगिकी स्टैक की शक्ति का दोहन करने के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती होगी, जिस पर खाद्य उत्पादक भरोसा करेंगे। खाद्य उत्पादकों ने हमेशा क्षेत्र से सैकड़ों संकेतों पर भरोसा किया है, लेकिन इन उभरते उपकरणों और प्लेटफार्मों का मतलब है कि उन्हें स्रोतों की बढ़ती संख्या से अंतर्दृष्टि को व्यवस्थित करने की आवश्यकता होगी। अंतिम लक्ष्य एक एकीकृत प्रणाली बनाना है जो बेहतर उच्च स्तरीय कृषि संबंधी निर्णयों को सक्षम करने के लिए आवश्यक पूर्ण, स्पष्ट तस्वीर लाता है।

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