स्पेन की एक परियोजना अंगूर के बागों में चार पैरों वाले रोबोट का परीक्षण कर रही है

स्पेन की एक कृषि-प्रौद्योगिकी परियोजना सेंसर और कृत्रिम बुद्धिमत्ता से लैस चार पैरों वाले रोबोट का परीक्षण कर रही है। इसका उद्देश्य अंगूर के बागों और फल वाली फसलों की निगरानी करना और खेतों में श्रमसाध्य निरीक्षणों को ऐसे मानकीकृत डेटा में बदलना है, जिसका उपयोग उत्पादक तेजी से निर्णय लेने के लिए कर सकें।

AGRHOUND नाम की इस परियोजना में बदाजोज़ स्थित Extremadura का National Agri-Food Technology Center, यानी CTAEX, शामिल है। CTAEX के अनुसार, इसका लक्ष्य उच्च-मूल्य वाली फसलों के लिए चार पैरों वाली रोबोटिक प्रणाली विकसित करना और उसका सत्यापन करना है। यह उस अवधारणा का हिस्सा है जिसे समूह Agriculture 5.0 कहता है—इसमें स्वायत्त निर्णय लेने में मदद के लिए खेतों में लगे सेंसर और बुद्धिमान डेटा प्रसंस्करण को जोड़ा जाता है।

इस मशीन को उन परिस्थितियों में चलने के लिए बनाया गया है जहां पहियों वाले उपकरणों को कठिनाई हो सकती है, जैसे ऊबड़-खाबड़ कतारें, हल्की ढलान और घनी वनस्पति। रोबोट फसल के बीच से गुजरते हुए उस पर लगे कैमरों और अन्य सेंसरों से नज़दीकी जानकारी जुटाता है। इसके बाद AI मॉडल उस जानकारी का विश्लेषण करते हैं। इन मॉडलों को पौधों की वृद्धि, जोश और शारीरिक दशा से जुड़े पैटर्न पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है।

उपज का अनुमान लगाना इसके प्रमुख लक्ष्यों में से एक है। अंगूर के बागों और फलोद्यानों में ऐसा पूर्वानुमान उत्पादकों को तुड़ाई शुरू होने से पहले श्रम, कटाई के समय और फसल की बिक्री की योजना बनाने में मदद कर सकता है। परियोजना में शामिल लोगों का कहना है कि रोबोट का मकसद किसानों या कृषि-विज्ञानियों की जगह लेना नहीं है। इसका उद्देश्य अधिक बार और अधिक एकरूपता से निरीक्षण करना है, ताकि खेतों की टीमें उन हिस्सों की पहचान कर सकें जिनकी बारीकी से जांच ज़रूरी है और सीमित नमूनों के आधार पर पूरे भूखंड के लिए फैसले लेने से बच सकें।

व्यावसायिक खेती की परिस्थितियों में शुरुआती परीक्षण और सत्यापन शुरू हो चुका है। परियोजना के विवरण के मुताबिक, एक परीक्षण स्थल Ribera del Duero वाइन क्षेत्र का अंगूर का बाग है, जबकि दूसरा Huelva का ब्लैकबेरी फार्म है, जहां मैक्रोटनल के तहत खेती होती है। यह संरक्षित खेती का ऐसा ढांचा है जिसमें कर्मचारी सीधे खड़े होकर चल सकते हैं। दो बहुत अलग फसलों का इस्तेमाल यह परखने के लिए किया जा रहा है कि क्या प्रणाली अलग-अलग रोपण व्यवस्थाओं, मिट्टी की स्थितियों और फसल प्रबंधन प्रणालियों के अनुरूप ढल सकती है।

इन स्थलों से जुटाए गए खेत के डेटा का इस्तेमाल AI को प्रशिक्षित करने में किया जा रहा है, ताकि वह बदलती रोशनी, अलग-अलग किस्मों और पकने के विभिन्न चरणों में पत्तियों, फलों और शाखाओं के बीच बेहतर फर्क कर सके। परियोजना नेविगेशन और मार्गदर्शन प्रणालियों पर भी काम कर रही है, जिससे रोबोट अधिक स्वायत्त हो सके। इससे वह अपने आप रुचि वाले क्षेत्रों की पहचान कर पाएगा, पौधों के पास जा सकेगा और दृश्य निरीक्षण या नमूने जुटाने जैसे काम कर सकेगा।

उत्पादकों के लिए ऐसी प्रणाली का सबसे बड़ा लाभ बार-बार एक ही तरीके से काम कर पाना है। रोबोट हर बार एक ही रास्ते पर चलकर समान मानदंडों के अनुसार माप दर्ज कर सकता है, जिससे यह तुलना करना आसान हो सकता है कि सप्ताह-दर-सप्ताह किसी भूखंड में क्या बदलाव आया। इससे बड़े रोपण क्षेत्रों में बेलों या फलों का हाथ से निरीक्षण करने के लिए कतार-दर-कतार चलने में लगने वाला समय और शारीरिक मेहनत भी कुछ कम हो सकती है।

यह काम यूरोप और स्पेन में कृषि के क्षेत्र में रोबोटिक्स, कंप्यूटर विज़न और सेंसर प्रणालियों को शामिल करने की व्यापक कोशिश का हिस्सा है। जैतून के बागों और अंगूर के बागों में इसी तरह के अन्य प्रयास भी किए गए हैं। इनमें भूभाग मापने, अंगूर के उत्पादन का अनुमान लगाने या बेलों की जल-स्थिति पर नज़र रखने के लिए LiDAR, उपग्रह चित्रों और गैर-आक्रामक सेंसरों का इस्तेमाल करने वाली परियोजनाएं शामिल हैं। सटीक खरपतवार नियंत्रण के लिए भी स्वायत्त प्लेटफॉर्म बनाए गए हैं, जिनमें शाकनाशी का उपयोग घटाने के उद्देश्य से लेज़र-आधारित प्रणालियां शामिल हैं।

पेय उद्योग के लिए अंगूर के बागों में इस तकनीक के व्यावहारिक उपयोग की संभावना खास तौर पर स्पष्ट है। अंगूर उत्पादक और वाइनरी विश्वसनीय फसल पूर्वानुमानों और समय पर खेत की जानकारी पर निर्भर करते हैं। यदि AGRHOUND जैसी प्रणालियां सटीक और किफायती साबित होती हैं, तो वे बेलों की सेहत पर नज़र रखने, उपज का पहले अनुमान लगाने और सिंचाई या अन्य उपायों को अधिक सटीक रूप से लक्षित करने में उत्पादकों की मदद करके सटीक अंगूर-बाग प्रबंधन को मजबूत कर सकती हैं। इससे अंगूर के बाग में श्रम की ज़रूरतों से लेकर वाइनरी में आने वाले फलों के बारे में फैसलों तक, पूरी वाइन आपूर्ति शृंखला की योजना बनाने में मदद मिल सकती है।

फिलहाल AGRHOUND सत्यापन के चरण में है। इसके विकासकर्ताओं को अभी यह साबित करना है कि रोबोट नियंत्रित प्रदर्शनों के बाहर और खेतों में रोज़मर्रा के काम के दबावों के बीच भरोसेमंद ढंग से काम कर सकता है। बैटरी की अवधि, खेत में रखरखाव, ग्रामीण क्षेत्रों में कनेक्टिविटी और कीचड़, ढलान या घनी वनस्पति में प्रदर्शन ऐसे मुद्दे हैं जो तय करेंगे कि उत्पादक इस तकनीक को नियमित उपयोग में अपनाते हैं या नहीं। परीक्षण आगे बढ़ने के साथ परियोजना वास्तविक परिस्थितियों में अंगूर के बागों और फल वाली फसलों से जुटाए गए डेटा का इस्तेमाल कर अपने एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना जारी रखे हुए है।