ಜಗತ್ತಿನ ಬಹುಪಾಲು ರಾಷ್ಟ್ರಗಳು AIಯನ್ನು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ, ಸೇನಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಲಾಭದ ಸಾಧನವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತಿರುವ ಹೊತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಭಾರತ ಅದನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದಲೂ ಅರ್ಥೈಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದೆ. ಇದೇ ಕಾರಣಕ್ಕೆ 2025ರಲ್ಲಿ ಭಾರತದ AI ನೀತಿ ಜಾಗತಿಕ ಚರ್ಚೆಯಲ್ಲೂ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನೂ AI ಸೆಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ.
ಕೆಲವೇ ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ ಭವಿಷ್ಯದ ದೊಡ್ಡ ಕನಸಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತಿದ್ದ AI, 2025ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನೇ ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಉಳಿಯದೆ, ಕೃಷಿ, ಕೈಗಾರಿಕೆ, ಆರೋಗ್ಯ, ಶಿಕ್ಷಣ, ಆಡಳಿತ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸೇವೆ, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಉದ್ಯೋಗ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಗವೇ ಆಗಿದೆ. ಈ ಹಿಂದೆ ಇದ್ದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಂತವನ್ನು ದಾಟಿ ಬಹುತೇಕ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತ ತಲುಪಿದೆ.
ಜಗತ್ತಿನ ಬಹುಪಾಲು ರಾಷ್ಟ್ರಗಳು AIಯನ್ನು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ, ಸೇನಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಲಾಭದ ಸಾಧನವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತಿರುವ ಹೊತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಭಾರತ ಅದನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದಲೂ ಅರ್ಥೈಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದೆ. ಇದೇ ಕಾರಣಕ್ಕೆ 2025ರಲ್ಲಿ ಭಾರತದ AI ನೀತಿ ಜಾಗತಿಕ ಚರ್ಚೆಯಲ್ಲೂ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನೂ AI ಸೆಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಹಾಗೂ ಕೃಷಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅದರ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಹಾಗೂ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದಾದರೆ…
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ AI ವಿಸ್ತರಣೆ
ಭಾರತದಲ್ಲಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೇಲೆ ಕಣ್ಣಿಡಲು ದೃಢವಾದ AI ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಶುರುವಾದದ್ದು IndiaAI Mission. 2024ರಲ್ಲಿ ಅಧಿಕೃತ ಅನುಮೋದನೆ ಪಡೆದ ಈ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷಿ ಯೋಜನೆ 2025ರಲ್ಲಿ ಜಾರಿಗೆ ಬಂತು. ಸರ್ಕಾರ ಈ ಮಿಷನ್ಗೆ ಸುಮಾರು ₹10,300 ಕೋಟಿ ಅನುದಾನವನ್ನು ಮೀಸಲಿಟ್ಟಿದ್ದು, ಇದು ದೇಶದ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲೇ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಹೂಡಿಕೆ ಎನಿಸಿದೆ. ಈ ಹೂಡಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಷ್ಟೇ ಸೀಮಿತವಾಗದೆ, ಕೌಶಲ್ಯ, ಸಂಶೋಧನೆ, ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ಎಲ್ಲಾ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಈಗಾಗಲೇ ಕ್ರೂಢೀಕರಿಸಿರುವ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ಉನ್ನತ ಪ್ರತಿಭೆಗಳನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸುವುದು, ಇತರೆ ಕ್ಷೇತ್ರಳೊಂದಿಗೆ ಉದ್ಯಮ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಬೆಳೆಸುವುದು, AI ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ AI ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಈ ಮಿಷನ್ ಗಮನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಕೃಷಿ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದಂತಹ ಆದ್ಯತೆಯ ವಲಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಭಾರತೀಯ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ, ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ 100 ಶತಕೋಟಿಗೂ ಹೆಚ್ಚು ನಿಯತಾಂಕ (parameter)ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ 10,000ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು GPU (ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯೂನಿಟ್) ಗಳ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು 2024ರಮಾರ್ಚ್ನಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರ ಸಚಿವ ಸಂಪುಟವು IndiaAI Missionಗೆ ಅನುಮೋದನೆ ನೀಡಿತು.
GPUಗಳೊಂದಿಗೆ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ AI ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರಚನೆ ಜೊತೆಗೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗಾಗಿ AI ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು, ವಿವಿಧ ವಲಯಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಮಲ್ಟಿ ಮಾಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳು(LMM) ಮತ್ತು ಬೇಸಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ನವೋದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವೈಯಕ್ತಿಕವಲ್ಲದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ತಡೆರಹಿತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವೇದಿಕೆ ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು, ವಿವಿಧ ಸರ್ಕಾರಿ ವಲಯಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡು, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಾಮಾಜಿಕ-ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಚಾರಕ್ಕೆ ತರುವುದು, ಪದವಿಪೂರ್ವ, ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಮತ್ತು ಪಿಎಚ್ಡಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಮೂಲಕ AI ಶಿಕ್ಷಣದ ವಿಸ್ತರಣೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಸಣ್ಣ ನಗರಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು AI ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು, ನವೀನ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಡೀಪ್-ಟೆಕ್ AI ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗಳಿಗೆ ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಹಣಕಾಸು ಒದಗಿಸುವುದು, ಯೋಜನಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಕರಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪಡಿಸುವುದು ಈ ಯೋಜನೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಉದ್ದೇಶ.
AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ ಸಂಪನ್ಮೂಲ. ಭಾರತ ಈ ವಿಚಾರದಲ್ಲಿ ಅಪಾರ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಗಂಭೀರ ಸವಾಲುಗಳನ್ನೂ ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ. 2025ರ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 75 ಕೋಟಿ ಜನ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಬಳಕೆದಾರರಿದ್ದಾರೆ. ಆಧಾರ್, ಯುಪಿಐ, ಡಿಜಿಲಾಕರ್, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಕಲ್ಯಾಣ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಪ್ರತಿದಿನ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು AI ತರಬೇತಿಗೆ ಬಳಸುವುದು ಒಂದು ಕಡೆ ಅವಕಾಶವಾದರೆ, ಇನ್ನೊಂದು ಕಡೆ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ ತಜ್ಞರು.
ಈ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲೇ IndiaAI Dataset Platform ರೂಪುಗೊಂಡಿದೆ. ಗುರುತು ತೆಗೆಯಲಾದ/ಅಳಿಸಲಾದ ಸರ್ಕಾರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ನವೀನತೆಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗಿಸುವುದು/ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದೇ ಇದರ ಉದ್ದೇಶ. 2025ರ ಅಂತ್ಯಕ್ಕೆ ಈ ವೇದಿಕೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಹಂತ ದಾಟಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಬೆಂಬಲವಾಗಿ Digital Personal Data Protection Act ಜಾರಿಯಲ್ಲಿದ್ದರೂ, AIಗೆ ವಿಶೇಷವಾದ ಕಾನೂನು ಇನ್ನೂ ರೂಪುಗೊಳ್ಳಬೇಕಿದೆ.
Amazon.com, Inc., Google LLC, Apple Inc., Facebook, International Business Machines Corporation ಮತ್ತು Microsoft ನಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ದೈತ್ಯರು AI ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಮಾಣ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದ್ದು, ಇದರಿಂದ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ AI ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮೌಲ್ಯ ಗಣನೀಯ ಏರಿಕೆ ಕಂಡಿದೆ. 2023ರಲ್ಲಿ 196 ಬಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್ ಇದ್ದ ಈ ಮೌಲ್ಯ 2030ರ ವೇಳೆಗೆ 1.8 ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್ಗೆ ಏರಲಿದೆ. ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್ ವ್ಯೂ ರಿಸರ್ಚ್ ವರದಿಯ ಪ್ರಕಾರ, 2025ರಲ್ಲಿ ಜಾಗತಿಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಗಾತ್ರವು 390.91 ಶತಕೋಟಿ USD ಮೌಲ್ಯದ್ದಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು 2033ರ ವೇಳೆಗೆ 3,497.26 ಶತಕೋಟಿ USD ತಲುಪುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. 2026 ರಿಂದ 2033 ರವರೆಗೆ 30.6% CAGR (Compound annual growth rate) ನಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಶ್ಚಾತ್ಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಶೇ.30-40 ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯಗಳು ಈಗಾಗಲೇ AI ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ. ಪರಿಣಾಮ 2024-25ರಲ್ಲಿ ಹಲವು ಕಂಪನಿಗಳು ಉದ್ಯೋಗ ಪುನರ್ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಡಿತಕ್ಕೆ ಮುಂದಾಗಿವೆ. ಆದರೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ AI ಸಂಬಂಧಿತ ಹೊಸ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗುತ್ತಿದ್ದು, 2030ರ ವೇಳೆಗೆ ಪಾಶ್ಚಾತ್ಯ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 20 ಮಿಲಿಯನ್ ಹೊಸ AI-ಆಧಾರಿತ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ರೂಪುಗೊಳ್ಳಲಿವೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಆದರೆ, ಭಾರತದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಬೇರೆ. ಭಾರತೀಯ ಐಟಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ AIಯನ್ನು ಮಾನವ ಶ್ರಮಕ್ಕೆ ಬದಲಿ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ನ್ಯಾಸ್ಕಾಂ (National Association of Software and Service Companies) ವರದಿ ಪ್ರಕಾರ, 2025ರ ವೇಳೆಗೆ ಭಾರತದ ಐಟಿ ಮತ್ತು ಐಟಿಇಎಸ್ ವಲಯದಲ್ಲಿ AI, ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಸರಾಸರಿ 20–30 ಶೇಕಡಾವರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ. ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸೇವೆ ನೀಡುತ್ತಿವೆ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಭಾರತದಲ್ಲಿ AI ಸಂಪೂರ್ಣ ಉದ್ಯೋಗ ಕಸಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಅದರ ಬಳಕೆಗೆ ಬೇಕಾದ ಕೌಶಲ್ಯದ ಸ್ವರೂಪ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಭಾರತೀಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು ಶೇ.50 ರಷ್ಟು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ರೀಸ್ಕಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬ ಅಂದಾಜಿದೆ.
ಕೃಷಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ AI ಕ್ರಾಂತಿ
ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆ, ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಉತ್ಪಾದನಾ ವೆಚ್ಚ, ಕಾರ್ಮಿಕ ಕೊರತೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ಥಿರ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ನಡುವೆ ರೈತರಿಗೆ ನೆರವಾಗುವ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನವಾಗಿ AI, ಕೃಷಿ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಕಾಲಿಟ್ಟಾಗಿದೆ. ಬೆಳೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕೊಯ್ಲಿನ ನಂತರದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳವರೆಗೆ ಕೃಷಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತಿದೆ.
ಭಾರತದಲ್ಲಿ 2025ರ ವೇಳೆಗೆ AI ಆಧಾರಿತ ಕೃಷಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ‘ಪ್ರಿಸಿಷನ್ ಫಾರ್ಮಿಂಗ್’ (ನಿಖರ ಕೃಷಿ) ಎಂಬ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತಂದಿದೆ. ಮಣ್ಣಿನ ಆರೋಗ್ಯ, ತೇವಾಂಶ, ಪೋಷಕಾಂಶಗಳ ಸ್ಥಿತಿ, ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಬೆಳೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸೆನ್ಸರ್ಗಳು, ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರೋನ್ಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುವ ಡೇಟಾವನ್ನು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಯಾವ ಬೆಳೆ ಬಿತ್ತಬೇಕು, ಯಾವ ದಿನ ಬಿತ್ತನೆ ಸೂಕ್ತ, ಎಷ್ಟು ನೀರು ಅಥವಾ ರಸಗೊಬ್ಬರ ಬೇಕು ಎಂಬ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಈಗ ರೈತರು ವಿಜ್ಞಾನಾಧಾರಿತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತಾಗಿದೆ. ಇದರಿಂದ ಅನಗತ್ಯ ವೆಚ್ಚ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದ್ದು, ಬೆಳೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ 20 ರಿಂದ 25 ಶೇಕಡಾವರೆಗೆ ಏರಿಕೆ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ ಎಂಬುದು 2025ರ ಕೃಷಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವರದಿಗಳ ಮುಖ್ಯಾಂಶ.
2025ರಲ್ಲಿ AI ಚಾಲಿತ ಮೊಬೈಲ್ ಆ್ಯಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರೋನ್ಗಳು ರೋಗದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಎಲೆಗಳ ಬಣ್ಣ, ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಯಾವ ರೋಗ ಬರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿಯೇ ಸೂಚಿಸುತ್ತಿದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬೆಳೆ ನಷ್ಟ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೀಟನಾಶಕಗಳ ಅತಿಯಾದ ಬಳಕೆ ತಗ್ಗಿದೆ. ಇದು ಪರಿಸರ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದಲೂ ಮಹತ್ವದ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಿದೆ.
ನಿನ್ನೆ (ಡಿ.28) ಇಂಡಿಯನ್ ಫಾರ್ಮರ್ಸ್ ಫರ್ಟಿಲೈಸರ್ ಕೋಆಪರೇಟಿವ್ ಲಿಮಿಟೆಡ್ (IFFCO) ಕರ್ನಾಟಕದ ಬೆಂಗಳೂರು ಸಮೀಪದ ದೇವನಹಳ್ಳಿಯಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ನ್ಯಾನೋ ಗೊಬ್ಬರ ಕಾರ್ಖಾನೆಯನ್ನು ಉದ್ಘಾಟಿಸಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಖಾನೆ ಪ್ರತಿದಿನ 2 ಲಕ್ಷ ನ್ಯಾನೋ ಯೂರಿಯಾ ಹಾಗೂ ಬಾಟಲಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿದೆ. ದಕ್ಷಿಣ ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಯೂರಿಯಾದ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಇದು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಿದ್ದು, ಆಮದು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಇಳಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ನಿಖರ ಕೃಷಿಯನ್ನು (ಪ್ರಿಸಿಷನ್ ಫಾರ್ಮಿಂಗ್) ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಎನ್ಸಿಯುಐ ಅಧ್ಯಕ್ಷ ದಿಲೀಪ್ ಸಂಘಾಣಿ ವಿಶ್ವಾಸ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಮಹಾರಾಷ್ಟ್ರದ ಬಾರಾಮತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಫಾರ್ಮ್ ವೈಬ್ಸ್ (PFV) ಮೂಲಕ ಕೃಷಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI)ಯ ಪರಿವರ್ತನಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅದೇ ವೇಳೆ ಬೆಳೆ ಇಳುವರಿಯನ್ನು 40% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ.
ಮಣ್ಣಿನ ತೇವಾಂಶ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮೂಲಕ ಸರಿಯಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀರಾವರಿ ಮಾಡಲು AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ‘ಪರ್ ಡ್ರಾಪ್ ಮೋರ್ ಕ್ರಾಪ್’ ಯೋಜನೆಯಡಿ AI ಸಂಯೋಜಿತ ಡ್ರಿಪ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ರಿಂಕ್ಲರ್ ನೀರಾವರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನೀರಿನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸಿವೆ. ICAR (Indian Council of Agricultural Research) ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ IoT (Internet of Things) ಆಧಾರಿತ ನೀರಾವರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೊಲದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನೀರು ಸರಬರಾಜು ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಇದರಿಂದ ನೀರು ವ್ಯರ್ಥವಾಗುವುದು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.
AI ಆಧಾರಿತ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಕೀಟ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೀಟಗಳ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ರೈತರಿಗೆ ತಕ್ಷಣ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುತ್ತಿದೆ. AI ಚಾಲಿತ ದೃಶ್ಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹಾಗೂ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಬೆಳೆದ ಬೆಳೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಔಷಧಿ ಸಿಂಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ರಾಸಾಯನಿಕ ಬಳಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃಷಿಯಲ್ಲಿ 2023ರಲ್ಲಿ 1.7 ಬಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್ ಇದ್ದ AI ಮಾರುಕಟ್ಟೆ, 2028ರ ವೇಳೆಗೆ 4.7 ಬಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್ಗೆ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ.
ಪಾಶ್ಚಾತ್ಯ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಮೆರಿಕ ಮತ್ತು ಯೂರೋಪ್ನಂತಹ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವಾಣಿಜ್ಯ ಕೃಷಿಯ ಭಾಗವಾಗಿ AIನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಮುಂದುವರೆದ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕೃಷಿ ಈಗಾಗಲೇ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತವಾಗಿದ್ದು, AI ಅದರ ಮುಂದುವರಿದ ಹಂತವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ. ದಶಕದಿಂದಲೇ ಚಾಲ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟರ್ಗಳು, ರೋಬೋಟಿಕ್ ಕೊಯ್ಲು ಯಂತ್ರಗಳು, ಡ್ರೋನ್ ಆಧಾರಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಆಧಾರಿತ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಅಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ ಮಾನವ ಕಾರ್ಮಿಕರ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿರುವುದು ಗ್ರಾಮೀಣ ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತಿದೆ ಎಂಬ ಆತಂಕವೂ ವ್ಯಕ್ತವಾಗುತ್ತಿದೆ.
AI ಆಧಾರಿತ ಕೃಷಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ರೈತರ ಭೂಮಿ, ಬೆಳೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದು, ಈ ಡೇಟಾ ಬಹುತೇಕ ದೊಡ್ಡ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಂಪನಿಗಳ ವಶದಲ್ಲಿದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ರೈತರ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮಾಲಿಕತ್ವದ ಕುರಿತು ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಶ್ನೆ ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿವೆ. ಈ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಯೂರೋಪ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ರಾಷ್ಟ್ರಗಳಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು ಕೃಷಿ ಡೇಟಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿಯಂತ್ರಣ ನೀತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚೆಗಳು ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ.
ಭಾರತದ ಮಟ್ಟಿಗೆ AI, ಕೃಷಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಿರುವುದು ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಭಿನ್ನ ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ. ಇಲ್ಲಿ ಕೃಷಿ ಎಂದರೆ ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಅತಿಸಣ್ಣ ರೈತರ ಬದುಕಿನ ಪ್ರಶ್ನೆ. ಹವಾಮಾನ ಅಸ್ಥಿರತೆ, ನೀರಿನ ಕೊರತೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, AI ಉತ್ಪಾದನೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಯಂತ್ರಕ್ಕಿಂತಲೂ, ಅಪಾಯ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸಾಧನವಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಯಾವ ಬೆಳೆಯನ್ನು ಯಾವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಿತ್ತಬೇಕು, ಎಷ್ಟು ನೀರು ಮತ್ತು ರಸಗೊಬ್ಬರ ಬೇಕು ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ರೈತರು ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ AIನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: AI ಕ್ರಾಂತಿಯಿಂದ ಜಾಗತಿಕ RAM ಕೊರತೆ: ದುಬಾರಿಯಾಗಲಿವೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್!
ಇದರ ಜತೆಗೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕ, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಅರಿವು ಇಲ್ಲದ ರೈತರು AI ಆಧಾರಿತ ಸೇವೆಗಳಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ. ಇದರಿಂದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಹೊಂದಿರುವ ರೈತರು ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದ ರೈತರ ನಡುವಿನ ಅಂತರ ಹೆಚ್ಚಾಗುವ ಅಪಾಯವಿದೆ. ಪಾಶ್ಚಾತ್ಯ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳಲ್ಲಿ AI ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತಿರುವಾಗ, ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಅದು ನೀರು ಸಂರಕ್ಷಣೆ, ರಸಗೊಬ್ಬರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಕೀಟನಾಶಕ ಬಳಕೆ ಕಡಿತಕ್ಕೆ ಸಹಾಯಕವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆದರೆ ಎರಡೂ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲೂ ಸರಿಯಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, AI ಪರಿಸರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ತಳ್ಳಿ ಹಾಕುವಂತಿಲ್ಲ.
ಒಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, AI ಕೃಷಿ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತಂದಿರುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ನೇರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತಿವೆ. ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ AI ಕೃಷಿಯ ಯಶಸ್ಸು, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಎಷ್ಟು ಮುಂದುವರಿದಿದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕಿಂತ, ಅದು ಯಾರಿಗೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಲಾಭವಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರಲಿದೆ.
