Source.ag, एक एम्स्टर्डम-आधारित कंपनी है जो ग्रीनहाउस फार्म मालिकों की सहायता के लिए AI विकसित करती है, को श्रृंखला A फंडिंग में $23 मिलियन प्राप्त हुए हैं, जिससे इसका जीवनकाल कुल $35 मिलियन हो गया है। Source.ag की AI तकनीक प्रति एकड़ पैदावार बढ़ाने और पानी की आपूर्ति का प्रभावी ढंग से उपयोग सुनिश्चित करने के लिए ग्रीनहाउस वृक्षारोपण की भूमि की कमी के भीतर खेती का अनुकरण करने में सक्षम है। इसका पहला उत्पाद, सोर्स ट्रैक, पिछले साल लॉन्च किया गया था, और दो और उत्पाद, सोर्स कल्टीवेट और सोर्स कंट्रोल, इस साल लॉन्च होने वाले हैं। कंपनी मिर्च और टमाटर सहित चुनिंदा सब्जियों की फसलों पर ध्यान केंद्रित करती है, लेकिन उम्मीद है कि जल्द ही और अधिक वेरिएंट और खेती के तरीके जोड़े जाएंगे।
ग्रीनहाउस खाद्य आपूर्ति श्रृंखलाओं के लिए एक स्थायी विकल्प प्रदान करते हैं, यह देखते हुए कि ताजे पानी की निकासी का लगभग 70% भोजन उत्पादन में जाता है, जबकि ग्रीनहाउस उसी पानी की आपूर्ति का केवल 5% खर्च करते हैं। इसके अतिरिक्त, फसलों को उगाने के लिए ग्रीनहाउस का उपयोग करना फायदेमंद होता है क्योंकि सूरज की किरणें शीशे के अंदरूनी हिस्से में सिमट जाती हैं, जिससे प्रकाश संश्लेषण तेज हो जाता है। इससे फसल की पैदावार बढ़ती है और यह सुनिश्चित होता है कि पानी की आपूर्ति का प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाता है।
सीरीज ए फंडिंग का नेतृत्व एग्रीफूड निवेशक एस्टेनोर वेंचर्स द्वारा किया गया था जिसमें एकर वेंचर पार्टनर्स और कई डच ग्रीनहाउस ऑपरेटरों से अतिरिक्त निवेश शामिल थे। अर्नोर डिजखुइज़ेन, अस्तानोर इन्वेस्टमेंट प्रिंसिपल, ने कहा: "वास्तव में जहां तकनीक प्रकृति से मिलती है, उस पर ध्यान केंद्रित करना, सोर्स.एजी सफल रहा है जहां कई लोगों ने कहा है कि यह असंभव था: एआई मॉडल के साथ मानकीकरण, डेटा एकत्र करना और प्लांट फेनोटाइपिंग करना जो पौधे जीव विज्ञान का अनुकरण कर सकता है और मदद कर सकता है प्रकाश संश्लेषण का अनुकूलन करें।
कृषि में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के उपयोग में फसल की पैदावार बढ़ाने, कचरे को कम करने और संसाधन दक्षता में सुधार करके इस चुनौती का समाधान करने की क्षमता है। Source.ag की एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार, कृषि में AI के अनुप्रयोग से 70 तक वैश्विक फसल की पैदावार 2050% तक बढ़ने की क्षमता है।
कृषि में एआई के मुख्य लाभों में से एक डेटा विश्लेषण के आधार पर अधिक सटीक भविष्यवाणी और निर्णय लेने की क्षमता है। एआई की मदद से, किसान वास्तविक समय में फसल की वृद्धि और स्वास्थ्य की निगरानी कर सकते हैं, संभावित मुद्दों की जल्द पहचान कर सकते हैं और सिंचाई, उर्वरीकरण और कीट नियंत्रण के बारे में डेटा-संचालित निर्णय ले सकते हैं। इससे फसल की पैदावार अधिक होती है, गुणवत्ता में सुधार होता है और संसाधनों की बर्बादी कम होती है।
कृषि में एआई का एक अन्य लाभ सटीक खेती की क्षमता है। सेंसर और ड्रोन का उपयोग करके किसान मिट्टी की स्थिति, तापमान, आर्द्रता और अन्य पर्यावरणीय कारकों के बारे में डेटा एकत्र कर सकते हैं। इस डेटा का उपयोग खेत के अत्यधिक विस्तृत मानचित्र बनाने के लिए किया जा सकता है, जिसका उपयोग रोपण, उर्वरक और सिंचाई के बारे में अधिक सटीक निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है। इससे संसाधनों का अधिक कुशल उपयोग होता है और कचरे में कमी आती है।
हालाँकि, कृषि में AI को अपनाना चुनौतियों के बिना नहीं है। मुख्य बाधाओं में से एक कार्यान्वयन की लागत है। कई छोटे किसानों के पास प्रौद्योगिकी में निवेश करने के लिए वित्तीय संसाधन नहीं हो सकते हैं, और कुछ क्षेत्रों में एआई के उपयोग का समर्थन करने के लिए बुनियादी ढांचे की कमी हो सकती है।