AI और लाल समुद्री शैवाल: गायों का मीथेन कैसे घटे

मीथेन पर अक्सर चर्चा “ऊर्जा” और “लैंडफिल” तक सिमट जाती है, जबकि खेती में मीथेन का बड़ा हिस्सा जुगाली करने वाले पशुओं (गाय-भैंस, भेड़) से आता है। और यह कोई छोटा मुद्दा नहीं है—मीथेन कम समय में तेज़ी से गर्मी बढ़ाने वाली गैस है, इसलिए अगले 10–20 सालों के जलवायु लक्ष्यों के लिए यह सीधे-सीधे निर्णायक बन जाती है।

15/12/2025 को एक दिलचस्प खबर आई: हवाई स्थित Symbrosia ने $5.8 मिलियन की नई फंडिंग जुटाई ताकि वह अपनी लाल समुद्री शैवाल (Asparagopsis) आधारित पशु-आहार एडिटिव SeaGraze का उत्पादन बढ़ा सके। लक्ष्य साफ है—गायों के रूमेन में बनने वाले मीथेन को घटाना। मेरे हिसाब से इससे भी ज्यादा दिलचस्प बात यह है कि ऐसे समाधान “फैक्ट्री स्केल” नहीं, बल्कि जीवित जैविक खेती स्केल पर बढ़ते हैं—और यहीं AI-सक्षम स्मार्ट खेती असली फर्क पैदा कर सकती है।

मीथेन समस्या का सबसे व्यावहारिक “लीवर” क्या है?

सीधा जवाब: जुगाली करने वाले पशुओं के पेट (रूमेन) में मीथेन बनाने वाले सूक्ष्मजीवों की गतिविधि कम करना।

गाय जब चारा पचाती है, रूमेन में माइक्रोब्स जटिल कार्बोहाइड्रेट तोड़ते हैं। इस प्रक्रिया में हाइड्रोजन/कार्बन-डाइऑक्साइड बनते हैं, जिन्हें कुछ दूसरे सूक्ष्मजीव मीथेन में बदल देते हैं—और मीथेन डकार के जरिए बाहर निकलती है।

इस समस्या पर अलग-अलग रास्ते अपनाए जा रहे हैं:

• फीड सप्लीमेंट/एडिटिव (सबसे नज़दीकी/तुरंत स्केलेबल)
• वैक्सीन (लंबा नियामकीय और वैज्ञानिक चक्र)
• कम मीथेन देने वाली नस्लों का चयन (सालों का काम)
• धीमे रिलीज़ वाले बोलस (लॉजिस्टिक्स सरल, पर सुरक्षा/अर्थशास्त्र पर बहस)

Symbrosia का दांव फीड-आधारित मॉडल पर है—क्योंकि इसे फीडलॉट और संगठित डेयरी सप्लाई चेन में अपेक्षाकृत तेजी से लागू किया जा सकता है।

Symbrosia क्या कर रही है—और फंडिंग का मतलब क्या है?

सीधा जवाब: कंपनी SeaGraze नाम का लाल समुद्री शैवाल-आधारित सप्लीमेंट बना रही है और $5.8m की फंडिंग से उत्पादन क्षमता तेज़ी से बढ़ा रही है।

Symbrosia (स्थापना 2018) ने बताया कि वह उत्पादन बढ़ाकर:

• 2,500 पशुओं से 6,000 पशुओं तक सप्लाई बढ़ाएगी
• और अगला लक्ष्य अप्रैल 2026 तक 22,000 पशुओं के बराबर क्षमता

कंपनी के मुताबिक, उसी साइट (कोना, हवाई) पर भविष्य में 15 एकड़ का बड़ा सेटअप प्लान है, जो आगे चलकर बहुत बड़े पैमाने पर (लंबी अवधि में) सप्लाई कर सकेगा। इसके साथ कंपनी का दावा है कि उसके पास 700,000 पशुओं के लिए ऑफटेक एग्रीमेंट्स (खरीद समझौते) साइन हैं—यानी बाजार की “खींच” मौजूद है, अब चुनौती उत्पादन और भरोसेमंद सप्लाई की है।

यहां एक व्यावहारिक बात समझिए:

जलवायु समाधान तभी मुख्यधारा बनते हैं जब वे कृषि-आपूर्ति की तरह भरोसेमंद हों—सिर्फ “अच्छा विचार” होना काफी नहीं।

लाल समुद्री शैवाल (Asparagopsis) मीथेन कैसे घटाता है?

सीधा जवाब: लाल समुद्री शैवाल में मौजूद जैव सक्रिय घटक (जैसे ब्रोमोफॉर्म) रूमेन में मीथेन बनाने वाले सूक्ष्मजीवों की प्रक्रिया में बाधा डालते हैं।

Symbrosia के मामले में, उत्पाद दो रूपों में दिखता है:

• तेल आधारित सप्लीमेंट (SeaGraze oil)
• सूखी बायोमास (dry biomass)—कम ऊर्जा वाली ड्राइंग तकनीक का दावा

यहां “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” वाला एंगल आता है। क्योंकि समुद्री शैवाल कोई साधारण फसल नहीं—यह जीवित प्रणाली है, जिसमें:

• पानी की गुणवत्ता,
• प्रकाश,
• पोषक तत्व,
• तापमान,
• और बैच-टू-बैच रसायनिक प्रोफाइल

सब कुछ परिणाम बदल देता है। यही कारण है कि “एक जैसा असर” (consistent efficacy) दिलाना सबसे कठिन हिस्सा होता है।

AI यहाँ केवल ‘ऑटोमेशन’ नहीं, ‘क्वालिटी’ का इंजन है

सीधा जवाब: AI शैवाल उत्पादन में स्थिर गुणवत्ता, कम लागत और स्केल-अप को संभव बनाता है—जो इस तरह के क्लाइमेट-स्मार्ट फीड एडिटिव की असली बाधा है।

Symbrosia की खेती प्रक्रिया दो चरणों में बताई गई है—पहले नियंत्रित सिस्टम (photobioreactors) और फिर बड़े खुले तालाब। इस तरह के हाइब्रिड मॉडल में AI/डेटा का रोल बहुत ठोस हो सकता है:

1) खेती की “रेसिपी” को मॉडल करना (Digital Twin)

शैवाल का लक्ष्य केवल “ज्यादा बायोमास” नहीं, बल्कि बायोएक्टिव कंपाउंड का सही स्तर भी है। AI यहां:

• हर बैच का रसायनिक प्रोफाइल (QC) बनाम पर्यावरण डेटा सीखता है
• कौन सा पोषक अनुपात/लाइट साइकिल वांछित कंपाउंड बढ़ाता है, यह सुझाता है

2) सेंसर + कंप्यूटर विज़न से शुरुआती चेतावनी

ओपन पॉन्ड में जोखिम बढ़ते हैं—कंटैमिनेशन, एल्गल ब्लूम, पोषक असंतुलन। कैमरा/ड्रोन/इमेजिंग से AI:

• रंग/टर्बिडिटी बदलने पर अलर्ट
• वृद्धि दर गिरने पर कारण का अनुमान
• “कब हार्वेस्ट करें” का निर्णय (yield बनाम potency)

3) ऊर्जा और लागत नियंत्रण (Cost per effective dose)

कंपनी “सबसे cost-effective cultivation method” का दावा करती है। सच में लागत घटानी है तो AI:

• एरेशन/पंपिंग शेड्यूल का ऑप्टिमाइज़ेशन
• ड्राइंग प्रोसेस में ऊर्जा खपत का नियंत्रण
• सप्लाई प्लानिंग (कितना, कब, किस ग्राहक को)

यानी AI का आउटपुट सिर्फ “टनों में उत्पादन” नहीं होना चाहिए, बल्कि:

प्रति पशु प्रति दिन प्रभावी डोज़ की लागत (cost per effective dose)

यही मीट्रिक अपनाने वाली कंपनियां लंबे समय तक टिकेंगी।

नियम-कायदे (Regulatory) क्यों तय करेंगे कि यह कब बड़े पैमाने पर आएगा?

सीधा जवाब: कई देशों में ऐसे फीड एडिटिव को “नई पशु दवा” जैसा ट्रीट किया जा रहा है, इसलिए डेटा, सुरक्षा और लेबलिंग पर लंबा प्रोसेस चलता है।

अमेरिका में समस्या यह है कि “पोषण के बाहर तकनीकी प्रभाव” (जैसे रूमेन में मीथेन घटाना) वाले एडिटिव का नियमन अस्पष्ट रहा है, इसलिए उन्हें अक्सर new animal drug जैसी श्रेणी में देखा जाता है। Symbrosia, FDA के साथ उस तरह की प्रक्रिया पर काम कर रही है जैसे एक दूसरे मीथेन-घटाने वाले सप्लीमेंट (Bovaer) के मामले में प्रवर्तन का तरीका अपनाया गया।

दूसरी तरफ:

• EU में SeaGraze oil की मंजूरी और “white-label” बिक्री का उल्लेख है
• ब्राज़ील में शुरुआती in vivo trials
• जापान में नियामकीय प्रक्रिया शुरू

स्मार्ट खेती के नज़रिए से यह बड़ा संकेत है: डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर अब “मार्केटिंग” नहीं, नियामकीय आवश्यकता बन रहा है। AI आधारित ट्रेसबिलिटी (batch tracking, quality logs, adverse event monitoring) यहां सीधे काम आती है।

पैसा कौन देगा—किसान, प्रोसेसर या उपभोक्ता?

सीधा जवाब: अपनाने की रफ्तार इस बात पर निर्भर है कि लागत/लाभ किसके खाते में जाता है; कार्बन क्रेडिट मदद कर सकते हैं, पर अकेला सहारा नहीं बन सकते।

एक ईमानदार समस्या है: किसान अगर अतिरिक्त लागत देगा तो उसे रिटर्न चाहिए। Symbrosia की टीम का तर्क है कि:

• कुछ उत्पादक उत्पादकता/एफ़िशिएंसी से लागत रिकवर कर सकते हैं
• कुछ प्रीमियम प्राइसिंग (लो-एमिशन बीफ/डेयरी) से
• कुछ कार्बन क्रेडिट से—लेकिन बहुतों को क्रेडिट मार्केट की “डेटा-रिक्वायरमेंट और जिम्मेदारी” पसंद नहीं

मेरे अनुभव में, भारत जैसे बाजारों के लिए सीख यह है:

• जहां डेयरी सहकारी/बड़ी डेयरी कंपनियां मजबूत हैं, वहां प्रोसेसर-लेड मॉडल संभव है (वे सप्लायर किसानों को इंसेंटिव दें)
• जहां छोटा किसान अधिक है, वहां लो-फ्रिक्शन अपनाने वाली टेक्नोलॉजी ही चलेगी (कम डेटा बोझ, सरल डिलीवरी)

“बोलस” बनाम “दैनिक सप्लीमेंट”: सही बहस क्या है?

सीधा जवाब: असली बहस डिलीवरी फॉर्म से ज्यादा सुरक्षा, स्थिरता, और लागत-प्रभावशीलता की है।

धीमे रिलीज़ वाले बोलस का आकर्षण साफ है—रोज़-रोज़ मिलाने की जरूरत नहीं। लेकिन Symbrosia ने सुरक्षा और अर्थशास्त्र को लेकर आपत्ति जताई: एक बार में उच्च सांद्रता में एक्टिव कंपाउंड देना उनके अनुसार सावधानी मांगता है, और कार्बन बाजारों की अनिश्चितता में “सिर्फ एक मैकेनिज़्म” पर आधारित महंगा समाधान टिकाऊ नहीं हो सकता।

यहां AI की भूमिका फिर आती है: अगर दैनिक सप्लीमेंट देना है तो डोज़ कंप्लायंस और इफेक्ट मॉनिटरिंग चाहिए। फीड मिल/फीडलॉट में AI-आधारित:

• मिक्सिंग-वैलिडेशन (बैच में सही मात्रा?)
• पशु स्वास्थ्य/दूध उत्पादन संकेतकों का एनालिटिक्स
• सप्लाई चेन ट्रेसबिलिटी

डिलीवरी कोई भी हो, डेटा के बिना दावा टिकेगा नहीं।

भारत और दक्षिण एशिया के लिए व्यावहारिक “स्मार्ट खेती” सबक

सीधा जवाब: अगर हम AI को फसल तक सीमित रखें, तो बड़ी तस्वीर छूट जाती है; पशुधन + फीड + उत्सर्जन भी स्मार्ट खेती का हिस्सा हैं।

भारत में पशुधन अर्थव्यवस्था विशाल है, और मीथेन पर काम “जलवायु” के साथ-साथ डेयरी की दक्षता से भी जुड़ता है। अगर आप एग्रीबिज़नेस, डेयरी प्रोसेसर, या पशु-आहार कंपनी में हैं, तो यह रोडमैप उपयोगी है:

1. पायलट सही जगह करें: संगठित डेयरी क्लस्टर/फीडलॉट जैसे नियंत्रित वातावरण से शुरुआत करें।
2. एक मीट्रिक चुनें: ₹/पशु/दिन और मीथेन-रिडक्शन पर भरोसा (डेटा)—दोनों साथ।
3. AI डैशबोर्ड बनाएं: फीड बैच, डोज़, दूध/वज़न, स्वास्थ्य संकेतक—एक ही जगह।
4. ट्रेसबिलिटी-फर्स्ट सोचें: भविष्य में नियमन और प्रीमियम मार्केट दोनों ट्रेसबिलिटी मांगेंगे।
5. किसान पर बोझ न डालें: डेटा संग्रह और रिपोर्टिंग को जितना हो सके “पैसिव” बनाएं—सेंसर/फीड-लॉग ऑटो।

स्मार्ट खेती का मतलब सिर्फ खेत में ड्रोन उड़ाना नहीं है; स्मार्ट खेती का मतलब है कृषि प्रणाली के हर इनपुट को मापना—और फिर उसे बेहतर बनाना।

आगे का रास्ता: क्लाइमेट-स्मार्ट फीड का स्केल AI से ही होगा

Symbrosia की फंडिंग खबर हमें यह सिखाती है कि मीथेन घटाने के समाधान अब “लैब प्रोजेक्ट” नहीं रहे। वे उत्पादन, नियम-कायदे, और बाजार-भुगतान की कसौटी पर उतर रहे हैं। और जहां बायोलॉजी स्केल होती है, वहां AI का रोल लागत, गुणवत्ता और भरोसे में सीधा दिखता है।

अगर आप “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ को फॉलो कर रहे हैं, तो यह पोस्ट एक साफ जोड़ है: AI केवल फसल की पैदावार नहीं बढ़ाता—यह पशुधन, फीड, और उत्सर्जन को भी मापने और सुधारने का व्यावहारिक तरीका है।

आपकी संस्था अगर डेयरी/पशु-आहार/एग्री-टेक में है, तो अभी एक अच्छा समय है: क्लाइमेट-स्मार्ट फीड को पायलट करने, डेटा सिस्टम बनाने, और स्केल के लिए तैयार होने का। सवाल बस इतना है—क्या आप इसे “कंप्लायंस लागत” मानेंगे, या “एफ़िशिएंसी और भरोसे” में निवेश?