आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से खाद्य गुणवत्ता का डिजिटलीकरण

मिलावट, पोषण की मात्रा में अंतर और यहां तक ​​कि रंग भी गेहूं की बोरी की कृषि जिंस बाजार में मूल्य को बदल सकता है। लेकिन खाद्य परीक्षण की पारंपरिक विधियां प्रयोगशालाओं की स्थापना और व्यक्तिपरक होने के कारण काफी धीमी हैं और इसलिए किसानों व कारोबार के लिए कारगर नहीं हैं क्योंकि इन्हें विक्रय मूल्य के निर्धारण के लिए सही माप और नियंत्रण की जरूरत होती है।  भारतीय स्टार्टअप AgNext अपनी कंप्यूटर दृष्टि, स्पेक्ट्रोस्कोपी और वस्तुओं में इंटरनेट (IoT) की मदद से यह सब बदलना चाहता है।

कृषि और संबद्ध क्षेत्र भारत में आजीविका का सबसे बड़ा स्रोत हैं। लगभग 70% परिवारों पर इसका सीधा प्रभाव पड़ता है। संयुक्त राष्ट्र के खाद्य और कृषि संगठन के अनुमान के अनुसार, 2017-18 में देश का कुल खाद्यान्न उत्पादन लगभग 27.5 करोड़ टन था। भारत खाद्यान्न का सबसे बड़ा उत्पादक (वैश्विक उत्पादन का 25%), सबसे बड़ा उपभोक्ता (विश्व उपभोग का 27%) और दुनिया में दालों का सबसे बड़ा आयातक (14%) है। इस अवधि में देश का वार्षिक दूध उत्पादन 165 मीट्रिक टन था और विश्व में दूसरी सबसे बड़ी मवेशी आबादी 19 करोड़ (2012 तक) के साथ भारत दूध, जूट और दालों का सबसे बड़ा उत्पादक बन गया था। भारत चावल, गेहूं, गन्ना, कपास और मूंगफली का दूसरा सबसे बड़ा उत्पादक होने के साथ-साथ विश्व के फल व सब्जी उत्पादन में क्रमशः 10.9% और 8.6% की हिस्सेदारी रखते हुए फल और सब्जियों का भी दूसरा सबसे बड़ा उत्पादक है। निर्यात और आयात में अवसरों से भरपूर बाजार उपलब्ध है। लेकिन खाद्य गुणवत्ता से जुड़ी चुनौतियों का एक इतिहास रहा है। खराब खाद्य गुणवत्ता और मिलावट की तमाम खबरें रोजाना आती रहती हैं। AgNext की टीम का मानना है कि भारत में खाद्य गुणवत्ता के क्षेत्र में तकनीक अहम भूमिका निभा सकती है।

किसी वस्तु का मूल्यवर्धन उसकी गुणवत्ता से परिभाषित होता है क्योंकि यह आपूर्ति श्रृंखला में अगले नोड में जाता है। उत्पादन से उपभोग तक का अधिकार, एक खरीदार गुणवत्ता के आधार पर मूल्य प्रदान करता है। व्यापार, भंडारण, खरीद, उत्पादन की खराब गुणवत्ता और मिलावट की गुणवत्ता और पोषण, और परिणामस्वरूप बाजार में ब्रांड मूल्य को नुकसान जैसे कई कारक। हम कृषि के मध्य में प्रौद्योगिकी पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जहां खरीदार और विक्रेता की बातचीत डेटा और एनालिटिक्स का उपयोग करके होती है।

AgNext के सीईओ तरनजीत सिंह भामरा ने सप्लाई चेन और फूड बिजनेस में डेटा साइंस पर लगभग नौ वर्षों तक विदेश में काम करने के बाद 2016 में इस कंपनी की स्थापना की थी। वह डेटा और तकनीक का इस्तेमाल कर कृषि और खाद्य उद्योगों की समस्याओं को हल करना चाहते थे। कृषि व्यवसायों के साथ काम करके हुए और कृषि गुणवत्ता बनाए रखने की चुनौती को समझते हुए हमने एक ऐसा प्लेटफार्म बनाया है जो खाद्य गुणवत्ता का ठीक वैसे ही मूल्यांकन कर सकता है, जिस तरह से हम प्रयोगशालाओं में करते हैं। लेकिन मौके पर और सिर्फ 30 सेकंड में पूरे सिस्टम से व्यक्तिनिष्ठता समाप्त हो जाती है।

वर्तमान में, AgNext अपने आप में एक नवप्रवर्तक है, जो खरीद, व्यापार, उत्पादन, भंडारण और खाद्य व कृषि वैल्यू चेन के दौरान वस्तुओं के मूल्यांकन के लिए Qualix नामक तकनीकी प्लेटफार्म प्रदान करता है। Qualix AI इंजन स्पेक्ट्रोमेट्री, कंप्यूटर विज़न और IoT सेंसिंग सॉल्यूशंस का उपयोग करता है, जो सटीक और त्वरित गुणवत्ता विश्लेषण के लिए एक एकीकृत हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस के माध्यम से काम करता है। Qualix के जरिये कई जिंसों की गुणवत्ता का आकलन सिर्फ 30 सेकंड (हमारे बेंचमार्क) में किया जा सकता है, जो कृषि व्यवसायों को ट्रेसबिलिटी और ब्लॉकचेन के द्वारा उनकी खरीद व संचालन प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने और लागत घटाने में मददगार होता है। सबसे महत्वपूर्ण बात है कि उच्चतम गुणवत्ता के उत्कृष्ट उत्पादों के उत्पादन में सहायक है।

हमने अपनी तकनीक को निम्नलिखित तीन भागों में वर्गीकृत किया है:

खाने के अंदर क्या है? रासायनिक विश्लेषण जो आणविक और वर्णक्रमीय विज्ञान की उन्नत समझ का उपयोग करके क्षेत्र पर किया जा सकता है।

खाने पर क्या है? भौतिक विश्लेषण जो फिलहाल फील्ड पर मौजूद लोगों द्वारा किया जाता है। इसमें कंप्यूटर विजन का उपयोग किया जा सकता है।

खाने के आसपास क्या है? परिवेशीय गुणवत्ता विश्लेषण जैसे कि भोजन की शेल्फ लाइफ के बाद क्या उसका मूल्यांकन IoT आधारित फूड सेंसर के जरिये किया जा सकता है।

AI- आधारित वर्णक्रमीय विश्लेषण - AgNext अपने प्लेटफॉर्म से जुड़ी पोर्टेबल ऑन फील्ड डिवाइसेस में नवाचार और एकीकरण करने वाली एकमात्र कंपनियों में से एक है, जो तरल पदार्थ, ठोस पदार्थ, पाउडर, अनाज या पत्तियों के रूप में कृषि वस्तुओं के त्वरित वर्णक्रमीय विश्लेषण में मदद करता है। उदाहरण के लिए, हमारी रासायनिक मूल्यांकन तकनीक प्रोटीन, ग्लूटेन, स्टार्च, ऐश, गेहूँ, मक्का, जौ आदि जैसे विभिन्न अनाजों में नमी और काली मिर्च जैसे करक्यूमिन या काली मिर्च जैसे प्रमुख घटकों का विश्लेषण कर सकती है। हमने एआई को और अधिक मजबूत किया है ताकि न केवल वसा, एसएनएफ और प्रोटीन जैसे रचना अणुओं का विश्लेषण किया जा सके, बल्कि दूध में पाम ऑयल, डिटर्जेंट और यूरिया जैसे प्रदूषण भी हो सकते हैं।

AI- आधारित सेंसर एनालिटिक्स - AgNext ने भारत में LoRA WAN आधारित IOT अनुप्रयोगों के लिए पहले अनुप्रयोगों का बीड़ा उठाया, जो स्थानिक व्यवस्था में कई कृषि प्रक्रियाओं में गुणवत्ता के अनुमान प्रदान करते हैं, जैसे इलाज, खाद्य भंडारण, भंडारण और रसद। AgNext ने समाधान, अनाज सिलोस, गोदामों, खाद्य प्रोसेसर और भंडारण सेवाओं जैसे विभिन्न कृषि उद्योगों के लिए तापमान, आर्द्रता, गैसीय उत्सर्जन और अन्य मापदंडों के लिए STQC कैलिब्रेटेड सेंसर का निर्माण किया है। ये खाद्य गुणवत्ता के बेहतर प्रबंधन के लिए अनुसंधान संस्थानों द्वारा तैयार किए जाने वाले कार्यों के लिए नियंत्रण मापदंडों और डेटा एनालिटिक्स पर रीयल-टाइम अलर्ट प्रदान करते हैं।

Qualix सॉल्यूशंस का सुइट कृषि गुणवत्ताधारकों के लिए कृषि हितधारकों जैसे क्वालिटी प्रोडक्शन, लॉट्स के लिए आपूर्तिकर्ताओं का प्रबंधन और गुणवत्ता मानचित्रों के माध्यम से व्यावसायिक बुद्धिमत्ता का निर्माण करने के लिए ट्रैसेबिलिटी और अन्य SAAS आधारित समाधानों के साथ तीव्र गुणवत्ता समाधान प्रदान करता है।

यह प्लेटफार्म सभी प्रकार की खाद्य गुणवत्ता के एकीकृत विश्लेषण के साथ, यह कृषि हितधारकों को मौसम के दौरान उनकी खरीद, संचालन, निर्माण और उत्पादन की गुणवत्ता की योजना के लिए अत्यधिक महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

 AgNext वर्तमान में पेय (चाय, दूध, कॉफी, कोको), अनाज (चावल, गेहूं, मक्का, जौ), तिलहन (सोयाबीन, सरसों), मसालों (हल्दी, मिर्च, काली मिर्च, अदरक, मेन्थॉल) और पशु आहार जैसे ऊर्ध्वाधर पर केंद्रित है , और भारत में कई भौगोलिक क्षेत्रों के ग्राहकों के साथ काम करता है। यह तकनीक सभी खाद्य संग्रह केंद्रों, खाद्य कारखानों, गोदामों, व्यापारियों आदि में उपयोगी है, जहां मूल रूप से एक क्रेता विक्रेता कृषि आपूर्ति श्रृंखला में मिलते हैं।

“निजी खिलाड़ियों, संस्थाओं और सरकारों को प्रत्यक्ष लाभ के रूप में जो कुछ भी हम देखते हैं, उसके अलावा, भूगोल की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए अपने विस्तार बजटों को बढ़ाने और बाजार में जुड़ाव को बढ़ाने के लिए गुणवत्ता का मानचित्रण कर सकते हैं। आउटपुट की गुणवत्ता पर डेटा के बिना, इनपुट की योजना बनाना बहुत चुनौतीपूर्ण हो जाता है, जो वर्तमान में है। प्रत्येक क्रेता-विक्रेता चौराहे पर ऐसी तकनीकों को नियुक्त करने से भौगोलिक प्रसार में संविधान और मिलावट में गुणवत्ता के लिए अंतर्दृष्टि आती है। यदि सरकारों या संस्थानों को जानकारी है कि वे कुछ मापदंडों के संविधान के साथ उत्पादन प्राप्त कर रहे हैं, तो यह उन्हें इस डेटा के आधार पर अपने एक्सटेंशन और मार्केट लिंकेज की योजना बनाने की अनुमति देता है। भारत में कई कृषि-जलवायु क्षेत्र हैं और भारत में फसल भूगोल हर कुछ सौ किलोमीटर में बदलते हैं। सटीक डेटा के बिना, विस्तार कंबल रणनीति है और वस्तुओं का मूल्य निर्धारण पर्याप्त नहीं है। यह न केवल लंबे समय में उपज की गुणवत्ता को प्रभावित करता है, बल्कि बेहतर गुणवत्ता का उत्पादन करने और बेहतर कीमत का एहसास करने के लिए "किसानों का प्रोत्साहन" भी है, जो कि AgNext का मानना ​​है कि देश की रणनीति के लिए स्थायी कृषि प्रथाओं का निर्माण करना चाहिए। पूरी आपूर्ति श्रृंखला वास्तव में उत्पादन की गुणवत्ता पर पनपती है, और यह वह जगह है जहां हम डेटा के साथ एक अंतर बनाना चाहते हैं।

 बिजनेस मॉडल: AgNext एक लाइसेंस मॉडल के साथ-साथ एक सेवा मॉडल के माध्यम से अपने उत्पादों की पेशकश करता है। यह AgNext को अधिक अवसरों के लिए खोलता है, क्योंकि यह उन छोटे व्यवसायों को पूरा कर सकता है जो उपकरणों को खरीदने का जोखिम नहीं उठा सकते हैं। हमने पाया कि जब हम हार्डवेयर बेचते हैं, तो यह क्लाइंट के लिए बहुत अधिक पूंजीगत व्यय होता है। इसे एक सेवा के रूप में प्रदान करने का मतलब है कि ग्राहक इस पर निर्माण कर सकते हैं, और वे अपने स्वयं के ग्राहकों को मूल्य प्रदान कर सकते हैं।

( लेखक,  एगनेक्स्ट टेक्नोलॉजीज के सीईओ हैं )