प्रौद्योगिकी दुनिया को फिर से आकार दे रही है और कृषि क्षेत्र कोई अपवाद नहीं है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और पूर्वानुमान विश्लेषण इस परिवर्तन के अग्रभाग में हैं, प्रदान कर रहे हैंअवबोधनमूल्यवान जो अधिक प्रभावी और स्थायी प्रबंधन को प्रोत्साहित करते हैं। अब ई-कॉमर्स ब्राजील के कृषि का एक और महत्वपूर्ण घटक बन रहा है। यह श्रृंखला के प्रतिभागियों के बीच एक अतिरिक्त बिक्री और संबंध का चैनल सक्षम करता है। एक ही समय में, ई-कॉमर्स डेटा संग्रह और विश्लेषण को आसान बनाता है, जो मांग की भविष्यवाणी की सटीकता को बेहतर बना सकता है।
ब्राज़ील अनुसंधान और विकास प्रौद्योगिकियों में अग्रणी है। हम कृषि 4.0 के संक्रमण से गुजर रहे हैं, जो मशीनों और तकनीकी समाधानों पर केंद्रित है, से कृषि 5.0 में। यह नया चरण रोबोटिक्स को शामिल करता है,मशीन लर्निंगऔर कृषि उत्पादन प्रणालियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता, उत्पादन क्षमता और स्थिरता पर ध्यान केंद्रित करते हुए।
पूर्वानुमान विश्लेषण
एआई, अपनी डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण की क्षमता के साथ, उन पैटर्न और संबंधों की पहचान करने के लिए उपयोग किया जा रहा है जो पहले कठिन थे। यह विशेष रूप से कृषि में उपयोगी है, जहां मौसम, मिट्टी और खेती के अभ्यास जैसे कारक उत्पादन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं। एआई के एक उपक्षेत्र के रूप में, पूर्वानुमान विश्लेषण ऐतिहासिक डेटा और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिससे भविष्य की मांग का अनुमान लगाना और उत्पादन और वितरण को अनुकूलित करना संभव होता है।
एगटेक्स
ब्राज़ील की Embrapa (ब्राज़ीलियाई कृषि अनुसंधान कंपनी) के अनुसार, 2,000 से अधिक ब्राज़ीलियाई एजटेक्स (कृषि व्यवसाय से संबंधित स्टार्टअप्स) इस क्षेत्र को IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) और AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के उपकरणों के साथ प्रेरित कर रहे हैं। इसके अलावा, स्टैटिस्टा के अनुसार, वैश्विक कृषि बाजार में एआई में निवेश का मूल्य 2028 तक लगभग 4.7 अरब अमेरिकी डॉलर तक बढ़ने की उम्मीद है। यह क्षेत्र के लिए एक आशाजनक परिवर्तन है।
चुनौतियाँ
कृषि व्यवसाय में प्रौद्योगिकियों की सफल कार्यान्वयन में कुछ चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिनमें बड़े डेटा संग्रह और विश्लेषण से संबंधित हैं, साथ ही उपयुक्त मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करने और डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने की आवश्यकताएं भी शामिल हैं।
फिर भी, उन्हें कृषि व्यवसाय के विकास को आकार देना चाहिए, न केवल मांग की पूर्वानुमान में कंपनियों की मदद करना, बल्कि आपूर्ति श्रृंखला के अनुकूलन और परिचालन दक्षता में सुधार करना। इसके अलावा, वे स्थिरता को बढ़ावा देने में मदद कर सकते हैं, कचरे को कम कर सकते हैं और भोजन की सुरक्षा और गुणवत्ता में सुधार कर सकते हैं।
