AI से कीट-पालन को प्रतिस्पर्धी बनाना: Ÿnsect से सबक

03/12/2025 को फ्रांस की कीट-आधारित प्रोटीन कंपनी Ÿnsect के लिए अदालत-निर्धारित judicial liquidation की खबर आई। एक समय जिस कंपनी को “भविष्य का प्रोटीन” बनाने का पोस्टर-बॉय माना जा रहा था, वही कंपनी फंडिंग और यूनिट इकॉनॉमिक्स के दबाव में टिक नहीं पाई। यह सिर्फ एक कंपनी की कहानी नहीं है—यह पूरे insect farming सेक्टर की कहानी है, जो टिकाऊ होने के बावजूद लागत, गुणवत्ता-स्थिरता और स्केल के मोर्चे पर आज भी जूझ रहा है।

यह बात “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ के लिए खास है। क्योंकि कीट-पालन भी खेती का ही एक नया रूप है—बस खेत की जगह फार्म-फैक्ट्री है। और ऐसी सिस्टम-फार्मिंग में जीत उसी की होती है जो डेटा, ऑटोमेशन और प्रेडिक्शन को सही तरह जोड़ पाता है। मेरी साफ राय है: कीट-पालन की प्रतिस्पर्धा की लड़ाई केवल “सस्टेनेबिलिटी” से नहीं जीती जाएगी; इसे “ऑपरेशनल एक्सीलेंस” से जीता जाएगा—और वहां AI की भूमिका सीधी और निर्णायक है।

Ÿnsect का केस: समस्या प्रोडक्ट नहीं, “कास्ट” है

सीधा जवाब: कीट-आधारित प्रोटीन का आइडिया मजबूत है, लेकिन लागत और स्केलिंग के नियम कठोर हैं। जब तक लागत सोया/फिशमील के आसपास नहीं आती, बाजार भावुकता से नहीं चलता।

Ÿnsect ने मीलवर्म (mealworm) फार्मिंग को इंडस्ट्रियल स्केल पर ले जाकर एनिमल फीड, पेट फूड और फर्टिलाइज़र के लिए प्रोटीन बनाना चाहा। पर टाइमलाइन बताती है कि प्रोडक्शन रैंप-अप और कैशफ्लो के बीच गैप बढ़ता गया:

• 2023: कंपनी ने रणनीति बदली और पेट फूड जैसे उच्च मूल्य सेगमेंट की तरफ झुकाव किया; इसी दौरान लेऑफ हुए।
• 2024: अधिक फंडिंग न मिलने पर अदालती संरक्षण (safeguard) लेना पड़ा; insolvency घोषित हुई।
• 2025: पायलट फैसिलिटी अलग वेंचर (Keprea) में चली गई; और सितंबर में कोर्ट की निगरानी में observation period मिला।
• 03/12/2025: आवश्यक फंडिंग समय पर न मिल पाने से judicial liquidation।

इस पूरी कहानी में टेक्नोलॉजी की कमी नहीं थी। दिक्कत थी उत्पादन लागत, स्थिर गुणवत्ता, ऊर्जा/श्रम, और बायोलॉजिकल वैरिएशन के प्रबंधन की—यानी वही चीजें जहां AI आधारित स्मार्ट ऑपरेशन सबसे ज्यादा काम आती हैं।

एक लाइन में: सस्टेनेबल प्रोटीन की दौड़ “ग्रीन” होने से नहीं, “सस्ता और स्थिर” होने से जीती जाती है।

कीट-पालन क्यों महंगा पड़ता है: असली लागत ड्राइवर

सीधा जवाब: insect farming एक बायोलॉजिकल मैन्युफैक्चरिंग है—यहां छोटी-सी अनिश्चितता भी बड़े स्केल पर महंगी बन जाती है।

डॉ. डस्टिन क्रम्मेट (Insect Institute) की टिप्पणी इस सेक्टर की जड़ पकड़ती है: फीड के लिए कीट प्रोटीन अक्सर सोया या फिशमील से 2 से 10 गुना महंगा पड़ता है। कारण सिर्फ “टेक नई है” नहीं—कारण संरचनात्मक हैं:

1) फीडस्टॉक और कन्वर्ज़न एफिशिएंसी

कीट किस इनपुट पर पाले जा रहे हैं? उस इनपुट की कीमत, उपलब्धता और गुणवत्ता बदलती है। Conversion efficiency (इनपुट से प्रोटीन आउटपुट) में थोड़ा भी उतार-चढ़ाव लागत को हिला देता है।

2) तापमान, नमी, वेंटिलेशन: माइक्रोक्लाइमेट का बोझ

मीलवर्म/क्रिकेट्स को नियंत्रित वातावरण चाहिए। ऊर्जा की कीमतें बढ़ें तो मार्जिन तुरंत दबता है। 2025 के यूरोपियन ऊर्जा-संदर्भ में यह और तीखा हो जाता है।

3) रोग, मृत्यु-दर, बैच-टू-बैच वैरिएशन

एक बैच में mortality बढ़ी तो पूरा आउटपुट गिर जाता है। यह फसल रोग जैसा ही है—बस “फसल” शेल्फ में है, खेत में नहीं।

4) क्वालिटी और रेगुलेटरी स्टैंडर्ड

फीड/पेट फूड के लिए प्रोटीन, फैट प्रोफाइल, माइक्रोबियल लोड, ट्रेसबिलिटी—सब स्थिर होना चाहिए। और स्थिरता “नजर से” नहीं आती, सिस्टम से आती है।

यहीं से AI का प्रवेश होता है—क्योंकि AI असल में वैरिएशन कम करने की मशीन है।

AI कैसे insect farming को “फार्म-फैक्ट्री” में बदलता है

सीधा जवाब: AI तीन चीजें करता है—(1) पहले से चेतावनी देता है, (2) सही सेटिंग्स सुझाता है, (3) लागत घटाने वाले निर्णयों को तेज करता है।

कीट-पालन को आप precision farming का इनडोर वर्ज़न समझिए। जैसे खेत में AI से फसल निगरानी, मौसम विश्लेषण और उपज पूर्वानुमान होता है—वैसे ही यहां बैच हेल्थ, ग्रोथ रेट और आउटपुट यील्ड का अनुमान चाहिए।

1) प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स: “कब नुकसान होगा” पहले जानना

• सेंसर डेटा (तापमान, नमी, CO₂, अमोनिया, वेंटिलेशन)
• उत्पादन डेटा (फीड इन, ग्रोथ, हार्वेस्ट, mortality)
• ऊर्जा/श्रम डेटा

इनसे AI मॉडल yield forecast और early-warning बना सकता है। लक्ष्य सीधा है: किस बैच में आउटपुट गिरने वाला है? किस रैक/जोन में समस्या शुरू हुई?

व्यावहारिक नतीजा: प्रोडक्शन टीम “रिएक्ट” नहीं करती, “प्रिवेंट” करती है।

2) कंप्यूटर विज़न: निरीक्षण का काम कैमरे करें

मैंने कई एग्री-ऑपरेशंस में देखा है कि क्वालिटी का सबसे बड़ा दुश्मन “मानवीय थकान” होती है। कैमरा और मॉडल थकते नहीं।

कंप्यूटर विज़न से:

• लार्वा/कीट की डेंसिटी और ग्रोथ स्टेज ट्रैक
• मोल्ड/कंटैमिनेशन के विज़ुअल संकेत
• फीड बेड की नमी/टेक्सचर में बदलाव

व्यावहारिक नतीजा: कम लोगों में ज्यादा एरिया, और defect detection जल्दी।

3) रेसिपी ऑप्टिमाइज़ेशन: सस्ता इनपुट, वही आउटपुट

कीट-पालन में “फीड रेसिपी” आपका उर्वरक-फॉर्मूला जैसा है। AI (विशेषकर Bayesian optimization / reinforcement learning) अलग-अलग फीड मिक्स पर प्रयोग को तेज करके बता सकता है कि:

• कौन-सा फीडस्टॉक किस सीजन में बेहतर पड़ेगा
• किस रेसिपी पर fastest growth बनती है
• किस रेसिपी पर mortality घटती है

व्यावहारिक नतीजा: R&D के महीनों को हफ्तों में बदला जा सकता है, और लागत सीधे घटती है।

4) डिजिटल ट्विन: “फैक्ट्री का सिम्युलेटर” बनाना

डिजिटल ट्विन का मतलब: आपका फार्म एक वर्चुअल मॉडल में भी चलता है। आप बिना रिस्क के पूछते हैं:

• अगर तापमान 1°C घटे तो yiled पर क्या असर?
• अगर वेंटिलेशन शेड्यूल बदले तो ऊर्जा लागत कितनी घटेगी?
• अगर हार्वेस्ट दिन 2 दिन आगे/पीछे हो तो क्वालिटी/मार्जिन?

व्यावहारिक नतीजा: निर्णय अनुभव पर नहीं, सिम्युलेशन पर होते हैं।

5) सप्लाई-चेन और बिक्री: “बनाओ उतना ही जितना बिके”

Ÿnsect जैसी कंपनियों का दबाव अक्सर कैशफ्लो/वर्किंग कैपिटल से आता है। AI आधारित मांग-पूर्वानुमान (demand forecasting) और इन्वेंटरी प्लानिंग से:

• ओवरप्रोडक्शन कम होता है
• स्टॉक-होल्डिंग खर्च घटता है
• कॉन्ट्रैक्ट्स के हिसाब से बैच प्लानिंग बेहतर होती है

यह वही लॉजिक है जो किसान को उपज पूर्वानुमान से सही मंडी-समय चुनने में मदद करता है—बस यहाँ ग्राहक B2B हैं।

“AI लगाने” की 90-दिन की योजना: नए एग्री-इननोवेशन के लिए चेकलिस्ट

सीधा जवाब: पहले डेटा-डिसिप्लिन, फिर मॉडल, फिर ऑटोमेशन—उल्टा करेंगे तो पैसा जलेगा।

अगर आप insect farming, डेयरी, मशरूम, हाइड्रोपोनिक्स या किसी भी नियंत्रित वातावरण वाली खेती (CEA) में हैं, तो यह 90-दिन का प्लान काम करता है:

1. दिन 1–15: डेटा मैपिंग

   • 10–15 जरूरी KPI तय करें: mortality%, FCR, kWh/kg, yield/kg per tray, defect rate, harvest age आदि
   • सेंसर/लॉगिंग का स्टैंडर्ड बनाएं (एक जैसा समय, एक जैसी यूनिट)

2. दिन 16–45: बेसलाइन मॉडल

   • साधारण regression/forecast से शुरू करें (भारी-भरकम AI नहीं)
   • लक्ष्य: 2 आउटपुट—yield forecast और anomaly alerts

3. दिन 46–75: कंप्यूटर विज़न पायलट

   • 1–2 ज़ोन में कैमरा लगाकर डेंसिटी/कंटैमिनेशन डिटेक्शन
   • मैनुअल निरीक्षण से तुलना करके false alarms घटाएं

4. दिन 76–90: निर्णय-ऑटोमेशन

   • अलर्ट आए तो SOP क्या होगा—यह तय करें
   • “किसे, कब, क्या करना है” की स्पष्टता AI से ज्यादा जरूरी है

मेरी सलाह: 90 दिनों में “परफेक्ट AI” नहीं बनता। पर 90 दिनों में लागत घटाने वाले 2–3 लीवर दिखने लगते हैं—और वही निवेशकों/बोर्ड को भरोसा दिलाते हैं।

भारत के संदर्भ में: कीट-पालन + AI कहाँ फिट बैठता है?

सीधा जवाब: भारत में अवसर B2B फीड और ऑर्गेनिक फर्टिलाइज़र में पहले आएगा, मानव-खाद्य (direct consumption) में बाद में।

भारत में कीट-आधारित प्रोटीन का सीधा मानव-खाद्य स्वीकार धीरे-धीरे बढ़ेगा, लेकिन अभी बड़े अवसर इन जगहों पर दिखते हैं:

• एक्वा-फीड और पोल्ट्री फीड में प्रोटीन विकल्प
• पेट फूड का बढ़ता प्रीमियम सेगमेंट
• कीट-फ्रास (insect waste) से बायो-फर्टिलाइज़र

और यहां AI इसलिए जरूरी है क्योंकि भारतीय बाजार प्राइस-सेंसिटिव है। अगर आप लागत में 5–8% भी सुधार करते हैं, तो आपका बिज़नेस मॉडल “कागज पर अच्छा” से “वास्तव में टिकाऊ” बन सकता है।

FAQ: लोग यही पूछते हैं (और जवाब यही है)

क्या AI से कीट-पालन की लागत सच में घटेगी?

हाँ—क्योंकि सबसे बड़ा खर्च वैरिएशन है। AI का काम वैरिएशन घटाकर kWh/kg, mortality और defect rate कम करना है।

शुरुआत में सबसे असरदार AI यूज़-केस कौन-सा है?

Anomaly detection + yield forecasting। इससे ऑपरेशन टीम को जल्दी संकेत मिलते हैं और बैच-लॉस कम होता है।

क्या छोटे सेटअप में भी AI संभव है?

संभव है, अगर आप “भारी प्लेटफॉर्म” की जगह छोटे पायलट से शुरू करें: 1 कैमरा, 3–5 सेंसर, और 1 डैशबोर्ड।

आगे का रास्ता: टिकाऊ खेती को टिकाऊ बिज़नेस बनाना होगा

Ÿnsect का liquidation यह सिखाता है कि टिकाऊ विचार अपने-आप पैसे नहीं कमाते। उन्हें डेटा-संचालित ऑपरेशन चाहिए। कीट-पालन हो या नियंत्रित वातावरण वाली कोई भी खेती—AI आधारित फसल निगरानी, उपज पूर्वानुमान, मौसम/ऊर्जा विश्लेषण और सटीक नियंत्रण अब “अच्छा लगता है” वाली चीज नहीं, मार्जिन बचाने की जरूरत है।

अगर आप इस सीरीज़ में हमारे साथ हैं, तो अगला कदम बहुत व्यावहारिक है: अपनी खेती/फार्म के 10 KPI लिखिए, और देखिए कि उनमें से कौन-से 3 KPI पर AI सबसे जल्दी असर दिखा सकता है।

अब सवाल यह नहीं है कि “AI आएगा या नहीं।” सवाल यह है: आप AI को लागत घटाने के लिए इस्तेमाल करेंगे, या प्रतिस्पर्धी पहले कर लेंगे?