ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਦੁਨੀਆ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਕੋਵਿਡ -19 ਲੌਕਡਾਊਨ ਤੋਂ ਮੁੜ ਖੁੱਲ੍ਹ ਗਈ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ।ਇੱਕ ਚੀਜ਼, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਬਦਲ ਗਈ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਉਦਯੋਗ ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਨਵੀਂ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਹੈ।
ਕੋਵਿਡ-19 ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਏਆਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ
ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਰੁਝਾਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵੱਧ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਕੋਵਿਡ -19 ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਨੇ ਸਿਰਫ ਇਸ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ।ਡਰੋਨਾਂ ਨੂੰ ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੇ ਹੋਏ, 2018 ਤੋਂ 2019 ਤੱਕ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਡਰੋਨਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਰਟੀਕਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ 32% ਦਾ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। 2020 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਗੜਬੜ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਰ ਮਾਰਚ ਦੇ ਅੱਧ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਡਰੋਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ 33% ਵਾਧਾ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਇਕੱਲੇ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿਚ।
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੇ ਜਲਦੀ ਹੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਡਰੋਨ ਡੇਟਾ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਅਜੇ ਵੀ ਕੀਮਤੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੀਲਡ ਸਰਵੇਖਣ ਅਤੇ ਦੂਰੀ ਤੋਂ ਬੀਜਣ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ।ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਾਧਾ ਕੋਵਿਡ-19 ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੇਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਏਗਾ।
ਸਮਾਰਟ ਪਲਾਂਟਿੰਗ, ਡਰੋਨ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਖੇਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਡਰੋਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਜ਼ਮੀਨ ਤੋਂ ਉੱਭਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਪੌਦੇ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, DroneDeploy ਦਾ AI ਕਾਉਂਟਿੰਗ ਟੂਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਫਲਾਂ ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਬੀਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਮਿੱਟੀ, ਸਥਾਨ, ਜਲਵਾਯੂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡਰੋਨ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ ਘੱਟ ਫਸਲ ਘਣਤਾ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਬਲਕਿ ਦੁਬਾਰਾ ਪੌਦੇ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਪਲਾਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵੀ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।ਇਹ AI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇਹ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਬੀਜ ਅਤੇ ਫ਼ਸਲਾਂ ਬੀਜਣੀਆਂ ਹਨ।
ਪਿਛਲੇ 10-20 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਗੀਆਂ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫਾਰਮਰਜ਼ ਬਿਜ਼ਨਸ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਮਾਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਕੋਲ ਵਧੇਰੇ ਸਮਝਦਾਰੀ ਅਤੇ ਸਟੀਕਤਾ ਨਾਲ ਖੇਤੀ ਸੰਬੰਧੀ ਸਲਾਹ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
ਫਸਲੀ ਮੌਸਮਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ
ਦੂਜਾ, ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਸਲੀ ਸੀਜ਼ਨ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ।ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, AI ਟੂਲਜ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਐਗਰੋਮੈਟਿਓਰੋਲੋਜੀਕਲ ਸਟੇਸ਼ਨ, ਸਰਵੇਖਣ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਈਟ੍ਰੋਜਨ ਦੇ ਪੱਧਰ, ਨਮੀ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਨਦੀਨਾਂ, ਅਤੇ ਖਾਸ ਕੀੜਿਆਂ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਬਲੂ ਰਿਵਰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ ਲਓ, ਜੋ ਨਦੀਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਕੀਟਨਾਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਪਰੇਅਰ 'ਤੇ AI ਅਤੇ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਬਲੂ ਰਿਵਰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ ਲਓ, ਜੋ ਨਦੀਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਕੀਟਨਾਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਪਰੇਅਰ 'ਤੇ AI ਅਤੇ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਡਰੋਨ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡਰੋਨ ਮੈਪਿੰਗ ਨਾਈਟ੍ਰੋਜਨ ਦੀ ਕਮੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਫਰਟੀਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੋਨੀਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸੂਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ;ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਡਰੋਨ ਪਾਣੀ ਦੀ ਕਮੀ ਜਾਂ ਨਦੀਨਾਂ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਵੀ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਨਕਸ਼ੇ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਸਿਰਫ ਖਾਸ ਖੇਤਾਂ ਦੀ ਸਿੰਚਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਦੀਨਾਂ 'ਤੇ ਸਿਰਫ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਜੜੀ-ਬੂਟੀਆਂ ਦੀ ਸਪਰੇਅ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਖੇਤ ਦੀ ਵਾਢੀ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਵਾਢੀ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਬਣਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਖੇਤਾਂ ਦੀ ਕਟਾਈ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਫਸਲ ਪੱਕਣ ਅਤੇ ਸੁੱਕਣ ਲਈ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੱਕੀ ਦੀ ਕਟਾਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 24-33% ਦੇ ਨਮੀ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 40% ਦੇ ਨਾਲ।ਜਿਹੜੇ ਪੀਲੇ ਜਾਂ ਭੂਰੇ ਨਹੀਂ ਹੋਏ ਹਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਾਢੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਸ਼ੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁੱਕਣਾ ਪਵੇਗਾ।ਡਰੋਨ ਫਿਰ ਉਤਪਾਦਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਾਂ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੱਕੀ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁੱਕਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿੱਥੇ ਵਾਢੀ ਕਰਨੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਏਆਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ, ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਬੀਜ ਜੈਨੇਟਿਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਇਹ ਵੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਬੀਜਾਂ ਦੀ ਕਟਾਈ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਜੋ ਬੀਜਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਕਟਾਈ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਪੋਸਟ-ਕੋਰੋਨਾਵਾਇਰਸ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਕੋਵਿਡ-19 ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਨੇ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਿਆਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਕਈ ਮੌਕੇ ਵੀ ਲੈ ਕੇ ਆਈ ਹੈ।
ਬਿਲ ਗੇਟਸ ਨੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਕਿਹਾ ਸੀ, "ਅਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਗਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਦਸ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ।"ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਜੋ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ, ਅਗਲੇ ਦਰਜਨ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਹਨ।ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਡਰੋਨ ਅਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖੇਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਅਸੀਂ ਕਲਪਨਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
2021 ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।AI ਇੱਕ ਪੋਸਟ-COVID ਖੇਤੀ ਸੰਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ, ਘੱਟ ਫਾਲਤੂ ਅਤੇ ਚੁਸਤ ਹੈ।
