AI-स्मार्ट खेती में फेरोमोन: कीट नियंत्रण की नई राह

ब्राज़ील में फॉल आर्मीवर्म (Fall Armyworm / FAW) नाम का कीट किसानों के लिए “हर सीज़न लौटने वाली मुसीबत” बन चुका है। सालभर खेती, तेज़ जीवन-चक्र और उच्च प्रजनन क्षमता—इन तीनों का मेल FAW को ऐसा कीट बनाता है जो बार-बार दवाओं के खिलाफ प्रतिरोध (रेज़िस्टेंस) विकसित कर लेता है। नतीजा? छिड़काव बढ़ता जाता है, लागत बढ़ती जाती है, और फिर भी नुकसान रुकता नहीं।

इसी संदर्भ में 03/12/2025 को एक बड़ी खबर आई: Provivi (कैलिफ़ोर्निया आधारित) और Syngenta ने ब्राज़ील के लिए फेरोमोन-आधारित कीट नियंत्रण पर एक्सक्लूसिव डिस्ट्रीब्यूशन डील की। यह सिर्फ़ एक बिज़नेस डील नहीं है—यह संकेत है कि प्रिसिजन एग्रीकल्चर अब “कितना छिड़कें” से आगे बढ़कर “कहाँ, कब, और क्यों नियंत्रण करें” की दिशा में जा रही है। और यही जगह है जहाँ AI और स्मार्ट खेती इस कहानी को भारत जैसे देशों के लिए भी बेहद प्रासंगिक बना देती है।

ब्राज़ील का FAW संकट बताता है कि पारंपरिक कीटनाशक क्यों फेल होते हैं

सीधी बात: एक ही तरह के मोड ऑफ़ एक्शन पर लंबे समय तक टिके रहना, कीटों को “सीखने” का मौका देता है। FAW का केस इसी का उदाहरण है। जब एक क्षेत्र में बार-बार समान समूह के कीटनाशक/ट्रेट्स इस्तेमाल होते हैं, तो कुछ कीट बच जाते हैं—और वही आगे प्रतिरोधी पीढ़ी बनाते हैं।

यह केवल ब्राज़ील की समस्या नहीं है। FAW अब अफ्रीका, चीन और अमेरिका के कुछ हिस्सों तक फैल चुका है। तापमान बढ़ने और फसल चक्र बदलने से कीटों का दबाव नए इलाकों में बढ़ रहा है। इसका मतलब यह है कि रेज़िस्टेंस मैनेजमेंट अब वैकल्पिक विषय नहीं, बल्कि हर बड़े किसान-समूह के लिए “जीवन-मरण” का ऑपरेशन बन गया है।

समस्या की जड़: “ज़्यादा छिड़काव” का चक्र

जब नियंत्रण कठिन होता है तो पहला रिएक्शन यही होता है: डोज़ बढ़ाओ, आवृत्ति बढ़ाओ। लेकिन यह रणनीति अक्सर उलटी पड़ती है:

• लागत बढ़ती है, लाभ घटता है
• लाभकारी कीट/परागणकर्ता प्रभावित होते हैं
• खेत की जैव विविधता कमजोर होती है
• रेज़िस्टेंस और तेज़ बनता है

स्मार्ट खेती की सोच यहाँ अलग है: पहले पहचान, फिर सटीक कार्रवाई।

फेरोमोन तकनीक क्या करती है—और क्यों यह “प्रिसिजन” है

फेरोमोन आधारित नियंत्रण का मूल विचार सरल है: कीटों के प्राकृतिक संचार संकेत (pheromones) का उपयोग करके उनके मेटिंग (प्रजनन) को बाधित किया जाए। Provivi की FAW समाधान-रणनीति में तीन अलग फेरोमोन मिलकर “मेटिंग डिस्रप्शन” करते हैं, जिससे अगली पीढ़ी कम बनती है और फसल क्षति घटती है।

यह तरीका “तुरंत मारने” की बजाय “जनसंख्या कम करने” पर केंद्रित रहता है। इसलिए इसे अक्सर Integrated Pest Management (IPM) के साथ बेहतर माना जाता है—जहाँ अलग-अलग उपाय मिलकर काम करते हैं और किसी एक उपाय पर दबाव नहीं पड़ता।

स्प्रेएबल फेरोमोन: बड़े खेतों के लिए व्यावहारिक बनाम पुरानी बाधाएँ

पहले फेरोमोन समाधानों की बड़ी चुनौती लागत और स्केल था—विशेषकर रो-क्रॉप्स (मक्का, सोयाबीन आदि) के विशाल खेतों में। Provivi का दावा है कि उसने लागत को इतना नीचे लाया है कि यह ब्रॉड-एकर खेती के लिए भी व्यवहारिक हो गया।

Syngenta को ब्राज़ील में 30% से अधिक मार्केट शेयर वाला बड़ा खिलाड़ी माना जाता है। इसलिए Provivi के लिए यह साझेदारी बाजार तक तेज़ पहुँच और किसानों तक तकनीकी सपोर्ट पहुंचाने का रास्ता बनती है।

याद रखने लायक लाइन: फेरोमोन “कम रसायन” नहीं, “सही जगह सही संकेत” वाला नियंत्रण है।

AI यहाँ कहाँ फिट बैठता है? फेरोमोन बिना डेटा के अधूरा है

साफ़ कहूँ तो—फेरोमोन तकनीक की असली ताकत तभी खुलती है जब आपके पास कीट दबाव का समय-स्थान डेटा हो। AI इसी डेटा को उपयोगी निर्णय में बदलता है।

1) AI-आधारित स्काउटिंग: “कहाँ हमला हो रहा है?”

FAW जैसे कीट पूरे खेत में समान नहीं फैलते। कुछ हिस्सों में हॉटस्पॉट बनते हैं। AI से चलने वाले तरीके:

• ट्रैप डेटा (फेरोमोन ट्रैप, लाइट ट्रैप) से पॉपुलेशन ट्रेंड
• ड्रोन/सैटेलाइट इमेजरी से पत्ती क्षति पैटर्न
• मोबाइल फोटो से कीट/लार्वा पहचान

AI का फायदा यह है कि वह “अंदाज़” कम करता है। किसान/एग्री टीम को मैप-आधारित निर्णय मिलते हैं: किस ब्लॉक में प्राथमिकता है, किसमें नहीं।

2) AI-आधारित टाइमिंग: “कब स्प्रे करना सही है?”

मेटिंग डिस्रप्शन की सफलता टाइमिंग पर टिकी होती है। AI मॉडल मौसम, तापमान और पिछले वर्षों के डेटा से पीक एक्टिविटी विंडो का अनुमान लगा सकते हैं।

स्मार्ट खेती में यही सबसे बड़ा बदलाव है: कैलेंडर स्प्रे की जगह कंडीशन-बेस्ड स्प्रे।

3) इको-इफेक्ट मॉनिटरिंग: “क्या हम सही दिशा में हैं?”

AI डैशबोर्ड पर इन संकेतकों को ट्रैक करना व्यावहारिक है:

• ट्रैप कैच (प्रति दिन/सप्ताह)
• NDVI/अन्य वेजिटेशन इंडेक्स में सुधार
• स्प्रे काउंट और लागत
• अनुमानित उपज प्रभाव

Provivi के CEO के अनुसार, उनके ट्रायल्स में औसतन 5% तक उपज बढ़ोतरी देखी गई। ऐसे दावे तभी “किसान के काम” के बनते हैं जब फार्म लेवल पर मापने का सिस्टम हो—AI उसी मापने की क्षमता को सस्ता और तेज़ बनाता है।

भारत के किसान और एग्री-एंटरप्राइज़ क्या सीखें? (सीधे लागू होने वाली बातें)

यह पोस्ट “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ का हिस्सा है, इसलिए सवाल यह नहीं कि ब्राज़ील में क्या हुआ—सवाल यह है कि हम अपने सिस्टम में क्या अपनाएँ।

1) फेरोमोन को “ट्रैप” से आगे सोचिए—यह एक प्रोग्राम है

भारत में फेरोमोन ट्रैप कई जगह इस्तेमाल होते हैं, पर अक्सर वे मॉनिटरिंग तक सीमित रह जाते हैं। बेहतर तरीका:

• ट्रैप → डेटा → निर्णय → लक्षित हस्तक्षेप
• IPM में फेरोमोन को एक “पिलर” की तरह रखें, अकेला समाधान नहीं

2) डिजिटल रिकॉर्ड-कीपिंग बिना AI बेकार है

यदि आप ये 5 चीज़ें रिकॉर्ड नहीं करते, तो AI भी आपको सही सलाह नहीं देगा:

1. बुवाई/कटाई तारीख
2. छिड़काव तारीख और उत्पाद
3. ट्रैप काउंट/स्काउटिंग नोट्स
4. मौसम घटनाएँ (भारी बारिश, लू आदि)
5. नुकसान/उपज का बेसलाइन

यह काम WhatsApp नोट्स से नहीं चलेगा। एक सिंपल फील्ड-ऐप या साझा शीट भी शुरुआत के लिए ठीक है।

3) “रेज़िस्टेंस मैनेजमेंट” को KPI बनाइए

कई टीमें सफलता को सिर्फ़ “कीट दिखा या नहीं” से मापती हैं। सही KPI ये हैं:

• एक ही मोड ऑफ़ एक्शन की पुनरावृत्ति कितनी कम हुई?
• कुल स्प्रे कितने घटे?
• कीट दबाव की पीक अवधि कितनी शिफ्ट/कम हुई?
• प्रति एकड़ लागत और जोखिम कितना घटा?

4) बड़े एग्री-नेटवर्क के लिए साझेदारी का सबक

Provivi–Syngenta डील दिखाती है कि नवाचार + वितरण + तकनीकी सपोर्ट—तीनों साथ हों तो अपनाने की रफ्तार बढ़ती है। भारत में FPOs, एग्री-रेटेल चेन और एग्रीटेक प्लेटफॉर्म यदि:

• जैविक/फेरोमोन समाधानों को
• AI-आधारित स्काउटिंग व सलाह के साथ एक पैकेज में दें, तो परिणाम ज्यादा स्थिर होंगे।

“लोग अक्सर पूछते हैं” — 5 छोटे जवाब

क्या फेरोमोन से कीट तुरंत मरता है?

नहीं। इसका लक्ष्य मेटिंग बाधित करके अगली पीढ़ी घटाना है। इसलिए यह रणनीति पहले से योजना मांगती है।

क्या यह रसायन की जगह पूरी तरह ले लेगा?

मेरी राय: पूरी तरह नहीं, पर स्प्रे की संख्या घटाने और रेज़िस्टेंस धीमा करने में यह मजबूत विकल्प है—खासकर IPM के साथ।

क्या यह बड़े खेतों के लिए ही है?

स्प्रेएबल फॉर्मुलेशन बड़े खेतों में लाभकारी है, लेकिन छोटे खेत भी ट्रैप + लक्षित हस्तक्षेप मॉडल से फायदा उठा सकते हैं।

AI का रोल क्या सिर्फ़ सलाह तक सीमित है?

नहीं। AI का रोल पहचान (डिटेक्शन), पूर्वानुमान (फोरकास्ट), और माप (मेज़रमेंट) तीनों में है।

शुरुआत कहाँ से करें?

एक फसल-सीज़न चुनिए, 10–20 एकड़ का पायलट बनाइए, ट्रैप/स्काउटिंग डेटा इकट्ठा कीजिए, और उसी पर निर्णय चलाइए।

आगे का रास्ता: “कम रसायन” नहीं, “कम गलती”

FAW जैसे कीटों के साथ लड़ाई में सबसे महंगी चीज़ कीटनाशक नहीं है—गलत समय पर गलत जगह किया गया छिड़काव है। फेरोमोन आधारित मेटिंग डिस्रप्शन और AI-आधारित निगरानी साथ आएँ, तो किसान के पास एक ऐसा सिस्टम बनता है जो नियंत्रण को कम प्रतिक्रियात्मक और ज्यादा योजनाबद्ध बनाता है।

अगर आप स्मार्ट खेती की दिशा में काम कर रहे हैं—चाहे FPO चलाते हों, एग्री-इनपुट बिज़नेस में हों, या फार्म मैनेजमेंट टीम में—तो 2026 के लिए एक ठोस लक्ष्य रखिए: पेस्ट मैनेजमेंट को डेटा-फर्स्ट बनाइए।

और एक सवाल अपने आप से पूछिए: आपके खेत/नेटवर्क में इस समय जो कीट नियंत्रण हो रहा है—वह कैलेंडर चला रहा है, या डेटा?