सम्पादकको नोट: द भिजन सम्मेलन २०२२ उच्च-मूल्य विशेष बाली, दिगोपन र कार्बन सिक्वेस्टेशन कार्यक्रमहरू, र उच्च-प्रविधि नियन्त्रित वातावरण उत्पादन प्रणालीहरूमा प्रवृति सहित नवीनताले द्रुत गतिमा परिवर्तन ल्याउने ठाउँको विस्तारित अन्वेषण फिचर गर्नेछ। मा एक उदीयमान विषय एजेन्डा दृश्य डाटा छ। सम्पूर्ण उद्योगलाई बढ्दो विश्वव्यापी जनसंख्याको खाद्य मागहरू पूरा गर्न मद्दत गर्न कसरी भिजुअल सेन्सरहरू र कम्प्युटर दृष्टि महत्त्वपूर्ण हुनेछ भनेर तलको भित्री नजर छ।
कम्प्युटर दृष्टिले वास्तविक बूम अनुभव गरेको छ। ड्रोन, स्याटेलाइट र प्लेनहरूबाट डेटा मार्फत सङ्कलन गरिएका अन्तर्दृष्टिहरूले आकाशबाट डेटा सङ्कलन गर्छन्। उपकरण-माउन्ट सेन्सरहरू अप्टिकल रिफ्लेकन्स सेन्सिङको साथ बिरुवाको विशेषताहरू वा माटो प्यारामिटरहरूमा परिवर्तनहरू मापन गर्न सक्षम छन्। LiDAR सेन्सरहरू अब 3D मा बिरुवाहरूको संरचना मापन गर्न सक्षम छन्।
डाटाको साथ कृषिविद्हरूलाई मद्दत गर्नुभन्दा बाहिर, कम्प्युटर दृष्टि पनि क्षेत्रमा स्वायत्त मेसिनहरू सक्षम पार्ने मुख्य कुरा हो, मेसिनरीहरूलाई फिल्डमा परिस्थितिहरूमा प्रतिक्रिया दिन वा अवरोधहरू पत्ता लगाउन मद्दत गर्दछ। प्रविधिले हामीलाई हाइपर-सटीक स्थानमा प्रतिक्रिया दिन सक्षम बनाउँछ स्याटेलाइट इमेजरीबाट डाटा, जसले सेन्टिमिटर-स्तर विवरण ल्याउन सक्षम छ। यी सबै प्रविधिको साथमा, के मानव आँखाको बल पनि आवश्यक छ?
यी क्यामेराहरू, सेन्सरहरू, र उपग्रहहरू फिल्ड र ग्रीनहाउसहरूमा स्केलमा तैनाथ गरिसकेपछि, तिनीहरूले चौबीसै घण्टा निगरानी कभरेज प्रदान गर्नेछन्। जब यो हुन्छ, टाढाको कृषि विज्ञान र धेरै हदसम्म दुर्गम कृषि एक वास्तविकता बन्न सक्छ। स्वायत्त मेशिन र रोबोटहरूले बढ्दो संख्यामा भूमिकाहरू लिन थालेपछि, ठूलो कार्यबलको आवश्यकता अब आवश्यक नहुन सक्छ। आज धेरै जसो फलफूल र तरकारी हातले उठाइन्छ र प्याक गरिन्छ, S&P ग्लोबलको एक रिपोर्टले 100 सम्ममा, धारणा प्रणाली र पिकिङ एल्गोरिदमले नियन्त्रित वातावरण कृषि (CEA) मा स्वायत्त फसलको पक्षलाई सक्षम पार्नेछ।
कम्प्यूटर भिजनमा यो बूम कृषिमा मात्र सान्दर्भिक छैन। वास्तवमा, आधुनिक AI मा सबैभन्दा परिपक्व क्षेत्रको रूपमा, यसले अर्थतन्त्रको हरेक क्षेत्रमा फैलिरहेको छ। दृश्य क्षमताहरू स्वचालित गर्ने अवसरहरूले हरेक क्षेत्रमा अनन्त बजार अवसरहरू ल्याउँछ। मानिसको रूपमा, दृष्टि हाम्रो सबैभन्दा विकसित ज्ञान हो - जुन हामीले हाम्रो वरपरको संसारलाई बुझ्नको लागि प्रयोग गर्छौं। मेडिकल अप्टिक्सका प्रोफेसर डेभिड विलियम्स यसो कि "कर्टेक्सको 50 प्रतिशत भन्दा बढी, मस्तिष्कको सतह, दृश्य जानकारी प्रशोधन गर्न समर्पित छ।"
भिजुअल जानकारीको विश्लेषणको लागि जिम्मेवार मानव मस्तिष्कको भाग अन्य इन्द्रियहरूको भन्दा ठूलो छ भन्ने संयोग होइन। आर्टिफिसियल न्यूरल नेटवर्कहरू मेसिन लर्निङको अत्यावश्यक अंग र आधुनिक भिजुअल टेक्नोलोजीहरूको मेरुदण्ड हो। प्रोफेसर विलियम्सका शब्दहरूमा, "दृष्टिले कसरी काम गर्छ भन्ने बुझ्नु मस्तिष्कले समग्र रूपमा कसरी काम गर्दछ भनेर बुझ्नको लागि महत्वपूर्ण हुन सक्छ।"
भिजुअल टेक्नोलोजीहरूले पहिले नै खाद्य र कृषिमा विकासलाई शक्ति दिइरहेका छन् जसले विश्वको बढ्दो, उत्पादन, ढुवानी र खाना उपभोग गर्ने तरिकालाई परिवर्तन गर्नेछ। कम्प्यूटर भिजन तर्कसंगत रूपमा सबैभन्दा प्राविधिक रूपमा उन्नत क्षेत्र हो जब यो AI को लागी आउँछ। भिजुअल डेटाको यो अभूतपूर्व धनलाई मेसिन लर्निङ मार्फत प्रयोग र प्रशोधन गर्न सकिन्छ र त्यसपछि खाद्य उत्पादकहरू वा सिँचाइ पिभोटहरू जस्ता स्वायत्त मेसिनहरूलाई फिर्ता खुवाउन सकिन्छ। फसल काटिसकेपछि पनि, कम्प्युटर भिजनले टेक्नोलोजी प्रदान गर्दछ जुन पहिले नै मुख्य महत्त्वपूर्ण कार्यहरू जस्तै प्रक्रियाको लागि प्रयोग भइरहेको छ। फलफूल र तरकारीहरू क्रमबद्ध र ग्रेडिङ, एक कार्य जुन मानव द्वारा गरिन्छ जब असंगत, समय खपत, परिवर्तनीय, र महँगो छ।
यो प्रविधिको प्रभाव ठूलो छ। भिजुअल सेन्सरहरू र कम्प्युटर दृष्टिले सम्पूर्ण उद्योगलाई बढ्दो विश्वव्यापी जनसंख्याको खाद्य मागहरू पूरा गर्न मद्दत गर्न महत्त्वपूर्ण हुनेछ। विश्व बैंकको तथ्याङ्कले सन् २०२५ सम्ममा अधिकांश खाद्यान्न र कृषि क्षेत्रहरू छवि पहिचान, क्यामेरा, रोबोटिक्स र अन्य धेरैजस्ता भिजुअल प्रविधिहरू अपनाएर गहिरो प्रभाव पर्नेछ भनी सुझाव दिन्छ। यो कुनै आश्चर्यको कुरा होइन कि कम्प्युटर भिजन र एआई टेक्नोलोजीहरू नयाँको मुटुमा छन् आशाजनक टेक स्टार्टअपहरूको लहर खुद्रा, निर्माण, बीमा, सुरक्षा, र कृषि लगायत धेरै ठाडो क्षेत्रहरूमा।
क्रान्ति सुरु गर्न प्रारम्भिक बिन्दुको रूपमा अवस्थित प्रक्रियाहरूलाई सुधार गर्दै
खाद्य उत्पादकहरूको लागि उपलब्ध भिजुअल टेक्नोलोजीहरूको प्रशस्तता छ। यसमा भिजुअल डेटा खिच्ने, विश्लेषण गर्ने, फिल्टर गर्ने, प्रदर्शन गर्ने वा वितरण गर्ने कुनै पनि उपकरण वा उपकरण समावेश छ। यी प्रणालीहरू कम्प्युटर दृष्टि, मेसिन लर्निङ, वा आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सलाई सबै भिजुअल डेटाको अर्थ बनाउन, र कि त कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिहरू प्रदान गर्न वा तिनीहरूमा स्वायत्त रूपमा कार्य गर्न डिजाइन गरिएको हो।
भर्खरै LDV क्यापिटलबाट रिपोर्ट भिजुअल टेक्नोलोजीहरूमा आगामी पाँच वर्षहरूमा खाद्य उत्पादकहरूका बीचमा भिजुअल प्रविधिहरू अपनाउनेबाट उत्पन्न हुने केही मुख्य भविष्यमा सामना गर्ने प्रवृत्तिहरू हाइलाइट गर्दछ। यिनीहरूको बारेमा सबैभन्दा चाखलाग्दो कुरा के हो भने, तिनीहरू प्रायः विद्यमान प्रविधिहरूको सुधार र अपनाउने कुरामा जोड दिन्छन्। यो एक क्रान्ति होइन तर एक प्रगतिशील विकास हुनेछ किनकि दृश्य प्रविधिहरू मुख्यधारा बन्छन्। उदाहरणका लागि, रिपोर्टले ड्रोन, प्लेन, र स्याटेलाइट छविहरू इन्जेस्ट गर्ने मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमलाई औंल्याउँछ र रिमोट एग्रोनोमीलाई थप सक्षम पार्दै, बढ्दो रिजोलुसन र ठूलो स्पेक्ट्रल दायरा। साथै, प्रशोधन गति बढ्दै जाँदा, उपकरण-माउन्ट सेन्सिङले बिरुवा-स्तर निर्णयहरू जस्तै सटीक झार छर्ने र बीउ स्थानान्तरण सक्षम गर्दछ।
के प्रत्येक अवस्थित प्रक्रिया स्वचालित र टाढाबाट व्यवस्थित गर्न सकिन्छ?
यति धेरै "आँखा" बिरुवाहरू 24/7 निगरानी र मूल्याङ्कन, र दृश्य प्रविधिहरू जसले सम्पूर्ण क्षेत्रहरू वा हरितगृहहरूलाई व्यापक रूपमा कभर गर्दछ, के निकट भविष्यमा खेती र कृषि विज्ञानलाई टाढाबाट व्यवस्थित गर्न सकिन्छ? हाम्रा ग्राहकहरूसँगको अनुभवबाट, मलाई थाहा छ कि धेरै खाद्य उत्पादकहरूले पहिले नै फिल्डमा धेरै कम यात्राहरू गर्नु आवश्यक छ, अन्तरदृष्टि वा मेशिनहरूद्वारा लिइएको इमेजरी र उनीहरूलाई डेलिभर गर्नका लागि। अझ के हो भने, तिनीहरूको समस्याहरू जस्तै कीटहरू सामना गर्ने क्षमता बढी लक्षित र सटीक छ। नियमित स्पट-जाँच गर्नुको सट्टा, यी यन्त्रहरूले उनीहरूको बालीको 100%, समयको 100% निगरानी गर्न सक्षम छन्।
जबकि कम्प्यूटर दृष्टि एक प्रमुख सफलता हो जसले खाना हुर्काउने र प्रशोधन गर्ने तरिकालाई पुन: परिभाषित गर्नेछ, यो सबैको अन्त्य होइन। हामीलाई पात मुनि र माटो मुनि हेर्न सक्षम बनाउन अन्य पूरक प्रविधिहरू आवश्यक छ, जुन पूर्ण तस्विर प्राप्त गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ। उदाहरणका लागि, माथि र तल-भूमि बोट अंगहरूमा सूक्ष्मजीवहरूको प्रशस्तता, विविधता, र उपनिवेश मापन गर्ने समर्पित सेन्सरहरू मार्फत माइक्रोबायोमको निगरानी र विश्लेषण।
यी सबै तथ्याङ्कहरू सङ्कलन गर्ने, एकीकृत गर्ने र बुझ्नु भनेको बढ्दो टेक्नोलोजी स्ट्याकको शक्ति प्रयोग गर्न प्रमुख चुनौती हुनेछ जसमा खाद्य उत्पादकहरू भर पर्छन्। खाद्य उत्पादकहरूले सधैं क्षेत्रबाट सयौं सङ्केतहरूमा भर परेका छन्, तर यी उदीयमान उपकरणहरू र प्लेटफर्महरूको अर्थ उनीहरूले स्रोतहरूको बढ्दो संख्याबाट अन्तर्दृष्टि अर्केस्ट्रेट गर्न आवश्यक हुनेछ। अन्तिम लक्ष्य भनेको एक एकीकृत प्रणाली सिर्जना गर्नु हो जसले राम्रो उच्च-स्तरीय कृषि निर्णयहरू सक्षम गर्न आवश्यक पूर्ण, स्पष्ट चित्र ल्याउँछ।