स्काईमैप्स ने ‘ज़ोनआई’ नामक एआई मॉडल लॉन्च किया
खरपतवारों का आसानी से पता लगाता है
04 सितम्बर 2025, ब्रनो, चेक गणराज्य: स्काईमैप्स ने ‘ज़ोनआई’ नामक एआई मॉडल लॉन्च किया – चेक स्टार्टअप स्काईमैप्स ने ज़ोनआई (Zoneye) लॉन्च किया है, जो एक एआई मॉडल है जो किसानों को अपने क्षेत्र के विशिष्ट खरपतवारों को पहचानने के लिए सिस्टम को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। 37 सामान्य खरपतवार प्रजातियों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित, ज़ोनआई ड्रोन चित्रों का उपयोग करके खेत में उनके सटीक स्थान का पता लगाता है। कंपनी के कल्टीवाइज़ प्रिस्क्रिप्शन-मैप प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत, यह टूल किसानों को इनपुट लागत में 50 प्रतिशत तक की कमी करने और उपज में 20 प्रतिशत तक की वृद्धि करने में सक्षम बनाता है।
फसलों और खरपतवारों की ड्रोन से ली गई लाखों तस्वीरों से प्रशिक्षित, ज़ोनआई मिनटों में मक्का, शीतकालीन गेहूं, सोयाबीन, चुकंदर, सूरजमुखी, रेपसीड, आलू और प्याज जैसी प्रमुख फसलों में थिसल, मेवीड और रैगवीड जैसे सभी सामान्य खरपतवारों की पहचान कर सकता है। किसान अपनी ड्रोन तस्वीरें क्लाउड-आधारित सॉफ़्टवेयर पर अपलोड करते हैं, जो मिनटों में परिणाम देता है। ज़ोनआई दुनिया भर में कल्टीवाइज़ ग्राहकों के लिए उपलब्ध है और इसकी कीमत 5-20 यूरो प्रति हेक्टेयर है। वैकल्पिक कल्टीवाइज़ ड्रोन की कीमत 4,200 यूरो से शुरू होती है।
स्काईमैप्स के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी कोर्नेल सिजिरिया ने कहा, “किसानों ने बार-बार इस बात पर जोर दिया है कि पौधों के स्तर पर खरपतवार कहां हैं, यह ठीक से जानना महत्वपूर्ण है, ताकि वे कम लागत का उपयोग करते हुए और पर्यावरणीय प्रभाव को कम करते हुए इन कष्टप्रद क्षेत्र आक्रमणकारियों से अधिक प्रभावी ढंग से निपट सकें।” ज़िरिया कहते हैं, “500,000 से ज़्यादा मानव-घंटों के विकास और परीक्षण के बाद, हम ज़ोन आई को उनके खेतों में ला रहे हैं। सेंटीमीटर स्तर की यह सटीकता हासिल करना बेहद संतोषजनक है।”
ज़ोनआई व्यवहार में कैसे काम करता है? – किसान आरजीबी कैमरों वाले ड्रोन का उपयोग करके खेतों की तस्वीरें लेते हैं—खरपतवार के आकार के आधार पर 40 से 120 मीटर की ऊँचाई पर उड़ते हुए—और उन्हें कल्टीवाइज़ प्लेटफ़ॉर्म पर अपलोड करते हैं। यह सिस्टम लाखों ड्रोन तस्वीरों पर प्रशिक्षित एक मालिकाना एआई मॉडल के माध्यम से तस्वीरों को प्रोसेस करता है। कुछ ही मिनटों में, कल्टीवाइज़ खरपतवारों के स्थान, घनत्व और प्रजातियों का विवरण देने वाले सटीक मानचित्र तैयार करता है, जिससे किसान प्रत्येक क्षेत्र के लिए आवश्यक शाकनाशी की सटीक मात्रा तय कर सकता है। ये मानचित्र सीधे मशीनरी टर्मिनलों को भेजे जाते हैं, जिससे स्प्रेयरों को केवल खरपतवार प्रभावित क्षेत्रों में ही शाकनाशी छिड़कने का निर्देश मिलता है। ज़िरिया कहते हैं, “असामान्य परिस्थितियों वाले क्षेत्रों में, जैसे ऑस्ट्रेलिया की लाल मिट्टी, किसान वास्तविक समय में समस्याग्रस्त क्षेत्रों की ड्रोन से ली गई तस्वीरें कल्टीवाइज़ पर अपलोड कर सकते हैं। यह प्रणाली स्थानीय परिस्थितियों के अनुसार तेज़ी से ढल जाती है, जिससे हम ‘क्षेत्र-विशिष्ट समायोजन’ की अनुमति देते हैं।” “स्थानीय परिस्थितियाँ अलग-अलग होती हैं, हर किसान का खेत अलग होता है। अब हमने किसानों के हाथों में शक्ति दे दी है ताकि वे अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार सिस्टम को प्रशिक्षित कर सकें।”
मानचित्रों को कार्यों में बदलना – स्पॉट-स्प्रेइंग और वेरिएबल रेट एप्लिकेशन के नाम से जानी जाने वाली यह सटीक फसल सुरक्षा विधि, खरपतवार नाशकों के सटीक वितरण के लिए प्रिस्क्रिप्शन मैप्स पर निर्भर करती है। एग्रीफैक, अमेज़न, हॉर्श और जॉन डीयर जैसी कंपनियों के उपकरण फसलों को प्रभावी ढंग से लक्षित करने के लिए इन मैप्स का उपयोग करते हैं। कई किसानों के पास पहले से ही स्पॉट स्प्रेयर हैं, लेकिन अक्सर उनके पास खरपतवारों का पता लगाने और प्रिस्क्रिप्शन मानचित्र बनाने के लिए उपकरण और विशेषज्ञता का अभाव होता है। ये नक्शे किसानों को अपेक्षित मात्रा में बचत की जानकारी देते हैं। ज़िरिया कहते हैं, “ज़ोनआई 50 प्रतिशत तक कम खरपतवारनाशक प्रदान करता है, क्योंकि किसान केवल ज़रूरत के अनुसार और केवल व्यक्तिगत खरपतवार पौधों पर ही प्रयोग करते हैं। इससे फसल पर तनाव कम होने के कारण उपज में 20 प्रतिशत तक की वृद्धि हो सकती है।”
पारंपरिक ‘हरे-पर-भूरे ‘ प्रणालियों के विपरीत, जो केवल नंगे मिट्टी पर खरपतवारों का पता लगाते हैं, ज़ोनआई “हरे-पर-हरे” स्थितियों में भी फसलों और खरपतवारों के बीच अंतर करता है, जहां दोनों आंखों और कैमरों के लिए समान दिखाई देते हैं। ज़ोनआई इतनी सटीक है कि यह पौधे के स्तर तक देख सकती है और खेत में लगी हर फसल की गिनती कर सकती है। यह खास तौर पर तब उपयोगी होता है जब किसानों को यह तय करना होता है कि फसल जारी रखनी है या गायब पौधों को फिर से बोना है।
ज़िरिया बताते हैं, “एक खेत को प्रति हेक्टेयर 1,00,000 चुकंदर के बीजों के अंकुरित होने की उम्मीद थी, लेकिन सर्दियों में उनमें से कई मर गए।” ज़ोनआई ने उन क्षेत्रों को दिखाया जहाँ प्रति हेक्टेयर 65,000 से ज़्यादा पौधे बच गए थे—आर्थिक सीमा से ऊपर—इसलिए किसान केवल सीमा से नीचे वाले क्षेत्रों में ही दोबारा बीज बो पाया। इसी प्रिस्क्रिप्शन-मैप तकनीक का उपयोग करके, ज़ोनआई बीज बोने का मार्गदर्शन भी कर सकता है। खेत में पौधों के घनत्व और अंतराल का विश्लेषण करके, यह प्रणाली उन क्षेत्रों के लिए बीज बोने की दर को समायोजित करने की सलाह दे सकती है जहाँ अंकुरण कम है। इससे फसल की एकसमान स्थापना सुनिश्चित होती है, इनपुट का इष्टतम उपयोग होता है, और किसानों को खेत में उत्पादकता बढ़ाने में मदद मिलती है। इसके अतिरिक्त, ज़ोनआई फसल की प्रारंभिक अनुमान उपलब्ध कराता है, जिससे किसानों को संसाधनों की योजना बनाने, अनाज भंडारण का प्रबंधन करने और बिक्री का समय निर्धारित करने में लाभ मिलता है।
“हम ज़ोनआई के प्रदर्शन से खुश हैं। ड्रोन से ली गई तस्वीरों से यह पहचानना सॉफ्टवेयर के लिए एक बड़ी तकनीकी चुनौती थी कि कौन सी फसल है और कौन सी खरपतवार, क्योंकि हम हरे रंग के कई रंगों से निपट रहे हैं और उस जंगल में, सॉफ्टवेयर को किसी खास खरपतवार के आकार की पहचान करनी होगी।” ज़ोनआई को जर्मनी में 9-15 नवंबर को एग्रीटेक्निका 2025 में हॉल 9 में कल्टी वाइज़ स्टैंड एच35 पर प्रस्तुत किया जाएगा।
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