कृषि
एआई और आनुवंशिक इंजीनियरिंग के साथ कृषि को आगे बढ़ाना – खेती का भविष्य
Securities.io को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें
नई खाद्य फसलों का विकास
कृषि की शुरुआत से मनुष्य जंगली पौधों का चयन करके उन्हें खेती योग्य फसलों में बदलता आया है। इस प्रक्रिया में स्वाद, पोषण, बीज के आकार और कटाई की सुविधा जैसे गुणों को बेहतर बनाने का प्रयास हुआ।
हालांकि, आधुनिक खाद्य फसल प्रजनन ने उर्वरक, कीटनाशक और सिंचाई के प्रति अधिक प्रतिक्रिया जैसे लक्षणों के चयन को जन्म दिया है, जिससे अधिक नाजुक किस्में उत्पन्न हुई हैं जो उच्च-इनपुट कृषि प्रणालियों पर निर्भर करती हैं।
जलवायु परिवर्तन, मिट्टी का क्षरण, आक्रमणकारी प्रजातियाँ और खरपतवार ने इन अत्यधिक चयनित फसलों पर भारी दबाव डाला है।
फसलों को खेती के अनुकूल बनाने की यह प्रक्रिया धीमी थी। किसानों और प्रजनकों ने कई पीढ़ियों तक दिखाई देने वाले उपयोगी गुणों का चयन किया, जबकि उन गुणों के आनुवंशिक आधार की जानकारी सीमित थी।
विश्व की अधिकांश फसलें कुछ क्षेत्रों में हुई कुछ “पालतूकरण घटनाओं” से आती हैं, जिससे अभी भी कई संभावित पालतूकरण कार्य शेष हैं।
वर्तमान में, कृषि कंपनियों द्वारा फसलों की नई चयन और प्रजनन प्रक्रियाएँ आधुनिक फसलों में जल-तनाव प्रतिरोध या कीट और रोग प्रतिरोध जैसी विशेषताएँ जोड़ने पर केंद्रित रही हैं, जिसके परिणाम मिश्रित रहे हैं।
एक चुनौती यह है कि सूखा या रोग प्रतिरोध जैसे अनेक गुण बहुजनी होते हैं, यानी उनमें कई जीन योगदान देते हैं। इससे उन्हें दूसरी फसल में स्थानांतरित करना कठिन हो सकता है, लेकिन आनुवंशिक सुधार असंभव नहीं हो जाता।
एक अन्य विकल्प “डी नोवो डोमेस्टिकेशन” है, अर्थात जंगली पौधों को नए सिरे से खेती योग्य बनाना। इसमें पहले से कठिन परिस्थितियाँ सहने वाले पौधों में उपज, कटाई और खाद्य उपयोग से जुड़े गुण सुधारने का प्रयास किया जाता है।
नई फसलें और नई समस्याएँ
नए खाद्य स्रोतों का निर्माण
खेती के लिए उपयोगी कुछ गुण, जैसे बीजों का बिखरना कम करना या फल का आकार बदलना, एक या कुछ जीनों से प्रभावित हो सकते हैं। इनका आनुवंशिक आधार कई मामलों में ज्ञात है, हालांकि उपज और पोषण जैसे सभी गुण सरल नहीं होते।
इसलिए, डि नोवो पालतूकरण दृष्टिकोण नई प्रकार की फसलों को उत्पन्न करने की क्षमता रखता है, जो पर्यावरणीय बदलावों के प्रति प्रतिरोधी हों और पर्याप्त उपज तथा खाद्य गुण प्रदान करें।
CRISPR जैसे उपकरण लक्षित जीन संपादन में मदद करते हैं। अलग-अलग प्रणालियाँ जीन को निष्क्रिय कर सकती हैं, विशिष्ट DNA अक्षरों को बदल सकती हैं या अन्य लक्षित बदलाव कर सकती हैं। चिकित्सा में किसी CRISPR उपचार की मंजूरी से फसल संपादन की कानूनी स्वीकृति स्वतः नहीं मिलती; कृषि संबंधी नियम देश और संशोधन के प्रकार के अनुसार अलग हैं।
इस दृष्टिकोण के तकनीकी विवरण वैज्ञानिक प्रकाशनों में मिलते हैं, जैसे “भविष्य की कृषि की तैयारी: टिकाऊ और सहनशील फसलों के लिए डी नोवो डोमेस्टिकेशन”.
खरपतवारों की पहचान की चुनौती
खरपतवारों को खाद्य फसलों में बदलने से एक समस्या उत्पन्न होती है कि, स्पष्ट रूप से, नई फसलें खरपतवारों के बहुत समान होंगी। लेख “डि नोवो पालतूकरण: खरपतवारों के बारे में क्या?” में कोपेनहेगन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने इस प्रश्न की जांच की।
शोधकर्ताओं ने खरपतवार नियंत्रण की चुनौती पर चर्चा की और फसल पहचान को बेहतर बनाने का प्रस्ताव रखा। केवल शाकनाशी-प्रतिरोधी फसलों पर निर्भर रहने से प्रतिरोधी खरपतवार विकसित हो सकते हैं और रसायनों के उपयोग से पर्यावरणीय समस्याएँ हो सकती हैं।
इसके बजाय, उन्होंने प्रस्ताव रखा कि रोबोटिक खरपतवार हटाने की तकनीक को आनुवंशिक इंजीनियरिंग के साथ बढ़ाया जा सकता है, जिससे एक अधिक पर्यावरण‑मित्र खरपतवार प्रबंधन प्रणाली बन सके।
जब उन्नत रोबोटिक्स और जीन संपादन मिलते हैं
खेतों में खरपतवार हटाने वाले रोबोट
डी नोवो फसलों और संभवतः मौजूदा फसल किस्मों में भी ऐसे गुण जोड़े जा सकते हैं, जिनसे खरपतवार हटाने वाले रोबोट उन्हें आसानी से पहचान सकें।
यह कृषि रोबोटों के लिए उपयोगी हो सकता है। हमने इस विषय पर लेख “निवेशकों को ध्यान देना चाहिए: रोबोटिक्स खेती पर हावी हो रहा है” में विभिन्न तकनीकों पर चर्चा की है:
- Ecorobotix की ARA प्रणाली मशीन विज़न और सटीक छिड़काव को जोड़ती है। कंपनी के अनुसार, उपयुक्त परिस्थितियों में इससे छिड़काव की मात्रा में बहुत बड़ी कमी संभव है; परिणाम फसल और उपयोग की स्थिति पर निर्भर करते हैं।
- Naio Technologies यांत्रिक निराई के लिए स्वायत्त कृषि रोबोट विकसित करती है। वे नेविगेशन और सुरक्षा प्रणालियों के साथ ब्लेड या अन्य उपकरणों से खरपतवार हटाते हैं। सभी मॉडलों का वजन, सेंसर और संचालन की आवश्यकताएँ समान नहीं हैं।
- Blue River Technology का अधिग्रहण John Deere ने 2017 में किया था। कंपनी पौधों की पहचान और लक्षित उपचार के लिए मशीन लर्निंग तथा मशीन विज़न का उपयोग करती है। इसके शुरुआती लेट्यूस संबंधी काम में पौधों की छँटाई भी शामिल थी, जबकि See & Spray जैसी प्रणालियाँ लक्षित छिड़काव पर केंद्रित हैं।
मशीन विज़न
कृषि रोबोट बनाने वाली कई अन्य कंपनियाँ भी पौधों की पहचान के लिए मशीन विज़न अपनाती हैं, जैसे Vision Robotics, Ekobot, Carbon Robotics और Aigro.
समग्र रूप से, वे AI में हुई प्रगति का उपयोग करते हैं, जो स्वचालित कारों, डिलीवरी रोबोट आदि में भी लागू होती है।
समस्या यह है कि यहाँ तक कि मनुष्यों को भी कुछ खरपतवारों को फसलों से अलग करने में कठिनाई हो सकती है। इसलिए, सबसे उन्नत मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क के साथ भी, साधारण दृश्य पहचान लक्ष्य को सही ढंग से पहचानने में संघर्ष कर सकती है।
डि नोवो पालतूकरण रणनीतियों के लिए यह समस्या और अधिक गंभीर होगी, जहाँ संशोधित खरपतवार मूल जंगली खरपतवारों के बहुत समान दिखेंगे, यहाँ तक कि पारंपरिक फसलों से भी अधिक।
सिद्धांत रूप में, इन समस्याओं को अधिक कुशल या शक्तिशाली एल्गोरिदम विकसित करके हल किया जा सकता है। हालांकि, अभी तक कोई नहीं जानता कि यह वास्तव में संभव है या नहीं। आनुवंशिक संशोधन मददगार हो सकते हैं।
डि नोवो फसलों की टैगिंग
मानव आँख के विपरीत, उपयुक्त सेंसर दृश्य प्रकाश से बाहर की तरंगदैर्घ्य भी माप सकते हैं। दृश्य प्रकाश लगभग 380–780 नैनोमीटर में आता है; निकट, मध्य और दूर अवरक्त क्षेत्रों के लिए अलग-अलग सेंसर तकनीकें आवश्यक होती हैं। हर मशीन विज़न कैमरा इन सभी क्षेत्रों को नहीं देख सकता।
हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग में कई संकीर्ण, लगातार वर्णक्रमीय बैंड मापे जाते हैं। इसके लिए पूरे दृश्य और अवरक्त स्पेक्ट्रम को एक साथ कवर करना जरूरी नहीं है। ड्रोन और उपग्रहों से प्राप्त ऐसी छवियाँ पानी की कमी, रोग या मिट्टी की स्थितियों के विश्लेषण में मदद कर सकती हैं।
स्रोत: Imechyperspectral
नई फसलें और आनुवंशिक रूप से संपादित पौधों को उनके जंगली समकक्षों से अलग हाइपरस्पेक्ट्रल प्रोफ़ाइल देने के लिए इंजीनियर किया जा सकता है। यह अंतर फिर रोबोटों द्वारा तुरंत यह तय करने में उपयोग किया जा सकता है कि कौन सा खरपतवार है और कौन सी वांछित फसल।
आनुवंशिक इंजीनियरिंग का उपयोग पत्तियों के आकार को बदलने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे डि नोवो पालतूकरण वाली फसलें पहचानने में और भी आसान हो जाएँगी।
स्रोत: Cell
इस प्रस्ताव का उद्देश्य ऐसे पहचान-गुण चुनना है जो फसल की वृद्धि और पर्यावरणीय अनुकूलन को कम से कम प्रभावित करें। हालांकि यह मान लेना सही नहीं होगा कि वर्णक्रमीय प्रोफ़ाइल में हर आनुवंशिक बदलाव जैविक रूप से निष्प्रभावी होगा। इसका परीक्षण जरूरी है।
कुछ वर्णक्रमीय या दृश्य गुण एक जीन में बदलाव से प्रभावित हो सकते हैं। शोधकर्ताओं ने ऐसे संभावित संशोधनों के उदाहरणों की चर्चा की है। प्रयोगशाला में किसी गुण का बदलना खेत में विश्वसनीय पहचान और कृषि उपयोगिता सिद्ध होने के बराबर नहीं है।
सबसे अच्छा दृष्टिकोण?
फसलों की जैव-अभियांत्रिकी लंबे समय से बहस का विषय है। शाकनाशी-प्रतिरोधी किस्मों के व्यापक उपयोग से रसायनों पर निर्भरता और प्रतिरोधी खरपतवारों की समस्या पर चिंता उठी है। अलग-अलग तकनीकों के पर्यावरणीय प्रभाव का मूल्यांकन उनके वास्तविक उपयोग के आधार पर होना चाहिए।
खेती वाली फसलें लंबे चयन और प्रजनन के कारण अपने जंगली पूर्वजों से आनुवंशिक रूप से भिन्न हैं। पारंपरिक प्रजनन में प्राकृतिक विविधता और संकरण का चयन होता है; लक्षित जीन संपादन DNA के निर्धारित हिस्सों में बदलाव करने का अलग तरीका है।
हर्बिसाइड‑प्रतिरोधी जीएमओ में देखी गई समस्या हर्बिसाइड‑प्रतिरोधी खरपतवारों का प्रसार है। हाइपरस्पेक्ट्रल प्रोफ़ाइल के लिए संशोधित फसलों में भी समान समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं।
फिर भी, यह डि नोवो पालतूकरण के वादे से ध्यान नहीं हटाना चाहिए।
यह दृष्टिकोण नई खाद्य फसलें बना सकता है जो सूखा, लवणीयता, गर्मी की लहरें, रोग और कीटों के प्रति अधिक प्रतिरोधी हों।
यह हमें नई मुख्य फसलें (जैसे गेहूँ और चावल) बनाने की भी अनुमति दे सकता है जो वार्षिक नहीं बल्कि बहुवर्षीय हों, हर साल पुनः उगें, कार्बन को पकड़ें, और मिट्टी के क्षरण को सीमित करें, जैसे उदाहरण के तौर पर अफ़्रीकी जंगली चावल या इंटरमीडिएट व्हीटग्रास से विकसित बहुवर्षीय अनाज Kernza®।
स्रोत: Frontiers
नवोन्मेषी कृषि कंपनियाँ
1. Deere & Company
DE मूल्य चार्ट
यह सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध कंपनी अपनी पारंपरिक कृषि मशीनरी के लिए जानी जाती है। यह सबसे उन्नत कृषि उपकरणों में भी अग्रणी है, जो AI, IoT, रोबोट, मशीन लर्निंग, बिग डेटा आदि जैसी तकनीकों को लागू करके डेटा‑आधारित निर्णय लेती है।
स्रोत: Deere
जैसा कि ऊपर बताया गया है, Deere ने Blue River Technology का 2017 में अधिग्रहण किया था। यह कंपनी खेत में पौधों की पहचान के लिए मशीन विज़न तकनीक विकसित करती है।
इसलिए, यह संभावना है कि स्वायत्त ट्रैक्टर/रोबोट और मशीन विज़न, संभवतः डि नोवो पालतूकरण वाली फसलों पर लागू होते हुए, John Deere का भविष्य होंगे, जो इन तकनीकों को उपग्रह इमेजरी और अन्य AI‑आधारित समाधानों में सहजता से एकीकृत करेंगे।
2. Bayer Crop Science (BAYRY)
Bayer Crop Science, Bayer समूह का कृषि व्यवसाय है। यह बीज, फसल के आनुवंशिक गुण और फसल संरक्षण से जुड़े उत्पादों पर काम करता है। समूह का औषधि व्यवसाय भी है।
Bayer के नवाचारों ने उसके बायोटेक्नोलॉजी वैज्ञानिकों को पौधे के DNA में लक्षित सुधार करने में मदद की है।
Bayer ने 2018 में Monsanto का अधिग्रहण किया। इससे बीज और फसल संरक्षण कारोबार का विस्तार हुआ, लेकिन Roundup संबंधी मुकदमों ने कंपनी पर बड़ा वित्तीय दबाव भी डाला।
Bayer आनुवंशिक रूप से संशोधित बीजों का एक प्रमुख आपूर्तिकर्ता है और मक्का तथा सोयाबीन जैसी फसलों में अगली पीढ़ी के गुण विकसित करने के लिए जीन संपादन पर भी काम करता है।
Bayer के अनुसार, फसल संरक्षण के लाभ अत्यधिक हैं। फसल संरक्षण तंत्र विश्व स्तर पर लगभग 30 प्रतिशत कृषि उपज की सुरक्षा करता है, जो 550 मिलियन टन भोजन के बराबर है, जो 2 अरब से अधिक लोगों को खिलाने में सक्षम है।
स्रोत: Bayer
Bayer Ginkgo Bioworks (DNA ) के साथ सहयोग भी करता है। यह साझेदारी कृषि सूक्ष्मजीवों पर केंद्रित है, जिनसे उर्वरक और फसल संरक्षण के कुछ जैविक विकल्प विकसित किए जा सकते हैं।
यह बीज विविधता और पौधों में जीन संपादन में अग्रणी है, जिसके पाइपलाइन में 500 से अधिक नई फसल किस्में हैं (और 2022 में 250 नई फसल पंजीकरण)।
कंपनी कृषि में तकनीक के एकीकरण में भी अग्रणी है। उदाहरण के लिए, Bayer ने Microsoft के साथ साझेदारी की (MSFT )। इसमें Microsoft Azure की डेटा सेवाओं को Bayer की कृषि संबंधी विशेषज्ञता के साथ जोड़ा जाता है, ताकि उपग्रहों, सेंसरों और कृषि उपकरणों से आने वाले डेटा का उपयोग किया जा सके।
स्रोत: Bayer
बीज विकास, जीन संपादन और कृषि डेटा में Bayer का काम उसे इन क्षेत्रों में अनुसंधान का संभावित सहभागी बनाता है। हालांकि इससे यह सिद्ध नहीं होता कि कंपनी ने डी नोवो फसलों के लिए हाइपरस्पेक्ट्रल रोबोट पहचान प्रणाली विकसित या व्यावसायिक रूप से लागू कर दी है।
