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बाजार अवलोकन
कृषि बाजार में जेनेरिक एआई की मात्रा 1,083.9 तक लगभग $2032 मिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है, जबकि 125 में यह $2022 मिलियन थी, जो 24.8 से 2022 तक पूर्वानुमानित अवधि के दौरान 2032% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (सीएजीआर) से बढ़ रही है।
कृषि के क्षेत्र में जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को तेजी से अपनाया जा रहा है। जेनरेटिव एआई मौजूदा इनपुट डेटा के आधार पर नई सामग्री बनाने के लिए एल्गोरिदम और मॉडल के उपयोग को संदर्भित करता है; जब इसे कृषि में लागू किया जाता है, तो इसमें फसल अनुकूलन से लेकर पशुधन तक विभिन्न पहलुओं को बदलने की क्षमता होती है प्रबंध.
उन प्रमुख क्षेत्रों में से एक जहां जनरेटिव एआई कृषि में महत्वपूर्ण योगदान देता है, फसल प्रबंधन है। मिट्टी की स्थिति, मौसम के पैटर्न और पिछली फसल की पैदावार जैसे विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके, जेनरेटिव एआई मॉडल किसानों को जानकारी और सिफारिशें प्रदान करते हैं जो रोपण कार्यक्रम, उर्वरक आवेदन दर और सिंचाई कार्यक्रम के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप फसल की पैदावार में वृद्धि होती है। संसाधन दक्षता का अनुकूलन करते समय।
जनरेटिव एआई से पशुधन प्रबंधन को भी फायदा हो सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, किसान जानवरों के व्यवहार, स्वास्थ्य और कल्याण की अधिक प्रभावी ढंग से निगरानी कर सकते हैं। जेनरेटिव एआई मॉडल पैटर्न या विसंगतियों की पहचान करने, बीमारियों का शीघ्र पता लगाने, भोजन रणनीतियों को अनुकूलित करने और समग्र रूप से पशु कल्याण में सुधार करने के लिए एक्सेलेरोमीटर या तापमान सेंसर जैसे जानवरों पर पहनने योग्य उपकरणों के माध्यम से एकत्र किए गए सेंसर डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।
सटीक कृषि, जिसमें विशिष्ट प्लॉट स्थितियों के आधार पर संसाधनों को लागू करना शामिल है, को जेनेरिक एआई मॉडल के उपयोग के माध्यम से महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सकता है। उपग्रहों, ड्रोन और ग्राउंड सेंसर से जानकारी इकट्ठा करके, ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल मिट्टी की संरचना, नमी के स्तर और में परिवर्तन के साथ विस्तृत क्षेत्र मानचित्र बनाते हैं। फ़सल स्थितियाँ। इस ज्ञान के साथ, किसान उर्वरकों, कीटनाशकों और पानी को कुशलतापूर्वक वितरित कर सकते हैं, साथ ही अपशिष्ट को कम कर सकते हैं और पर्यावरणीय प्रभाव को कम कर सकते हैं।
जनरेटिव एआई कृषि में फसल प्रजनन और आनुवंशिक सुधार के लिए महत्वपूर्ण संभावनाएं खोलता है। जीनोमिक डेटा के बड़े सेट का विश्लेषण करके, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल रोग प्रतिरोधक क्षमता, उपज क्षमता, पोषण मूल्य और बहुत कुछ जैसे वांछनीय लक्षणों से जुड़े आनुवंशिक मार्करों की पहचान कर सकते हैं। यह प्रजनकों को क्रॉसब्रीडिंग के लिए मूल पौधों का चयन करते समय अधिक सूचित निर्णय लेने और उन्नत फसल किस्मों के विकास में तेजी लाने में सक्षम बनाता है।
जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनेक लाभ प्रदान करती है, चुनौतियाँ अभी भी बनी हुई हैं। इनमें प्रमुख हैं डेटा उपलब्धता और गुणवत्ता। सटीक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के प्रशिक्षण के लिए विविध जानकारी वाले बड़े डेटासेट की आवश्यकता होती है, जिसे सीमित कनेक्टिविटी या डेटा बुनियादी ढांचे वाले विकासशील क्षेत्रों में प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। डेटा गोपनीयता/स्वामित्व के साथ-साथ एआई-संचालित कृषि विधियों के उपयोग के नैतिक परिणामों से संबंधित मुद्दे भी उत्पन्न हो सकते हैं।
कृषि बाजार जेनेरिक एआई अपनाने में महत्वपूर्ण वृद्धि देखने के लिए तैयार है। फसल प्रबंधन, पशुधन निगरानी, सटीक कृषि और आनुवंशिक सुधार को अनुकूलित करने की अपनी क्षमता के साथ, जनरेटिव एआई कृषि क्षेत्र में उत्पादकता, दक्षता और स्थिरता बढ़ाने का वादा करता है। हालाँकि, कृषि में जेनेरिक एआई की पूरी क्षमता को साकार करने के लिए डेटा और नैतिकता से संबंधित चुनौतियों का समाधान करना महत्वपूर्ण होगा।
