AI से हर खेत में सटीक पोषण: FAI 2025 के संकेत

16/12/2025 को नई दिल्ली में FAI (Fertiliser Association of India) का 61वां वार्षिक सेमिनार खत्म हुआ—तीन दिन, चार थीमेटिक सत्र, और एक साफ संदेश: हरित (ग्रीन) खेती की राह “स्मार्ट” बनाए बिना टिकाऊ नहीं बनेगी। मेरे हिसाब से यह बात सिर्फ उर्वरक उद्योग के लिए नहीं, बल्कि हर उस किसान और एग्री-उद्यमी के लिए है जो लागत, उत्पादन और मिट्टी की सेहत—तीनों को एक साथ संभालना चाहता है।

FAI सेमिनार में चर्चा का केंद्र था—आत्मनिर्भरता, नीति सुधार, nutrient stewardship (पोषक तत्वों की जिम्मेदार देखरेख), हरित उत्पादन तकनीक, और डिजिटल मार्केटिंग। ये सब सुनने में “नीति और उद्योग” लग सकता है, लेकिन असल में इसका सीधा असर खेत तक जाता है: किस उर्वरक की कितनी मात्रा, किस समय, किस हिस्से में, और किस जोखिम के साथ—यही आज का निर्णायक सवाल है।

यह पोस्ट हमारी श्रृंखला “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” का हिस्सा है। यहाँ मैं FAI 2025 की चर्चाओं को एक कदम आगे ले जाकर बताऊँगा कि AI-सक्षम सटीक खेती (AI precision farming) कैसे “ग्रीन रास्तों” को जमीन पर उतार सकती है—और वो भी किसान-केंद्रित तरीके से।

FAI 2025 का असली संदेश: “ग्रीन” का मतलब “मापा हुआ”

सीधा जवाब: हरित कृषि का मतलब कम उर्वरक नहीं; सही जगह, सही मात्रा, सही समय पर उर्वरक है।

FAI चेयरमैन श्री S. Sankarasubramanian (Coromandel International) ने जिम्मेदार उर्वरक उपयोग, संतुलित व सटीक पोषण, घरेलू क्षमता बढ़ाने और nano fertilisers जैसी नई तकनीकों के जिम्मेदार मार्केटिंग/कम्युनिकेशन पर जोर दिया। यह लाइन मुझे खास लगी:

“Greener future begins with smarter, responsible fertiliser use.”

यह बात “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” के मूल विचार से मिलती है: जब तक हम खेत को डेटा में नहीं बदलेंगे, तब तक निर्णय अनुमान पर टिके रहेंगे।

क्यों “मापा हुआ पोषण” अब मजबूरी है

• उर्वरक लागत कई इलाकों में खेती की कुल लागत का बड़ा हिस्सा है; गलत डोज़िंग सीधे मुनाफा खाती है।
• असंतुलित NPK (जैसे सिर्फ यूरिया पर निर्भरता) लंबे समय में मिट्टी की संरचना और सूक्ष्म पोषक तत्वों को बिगाड़ती है।
• रनऑफ/लीचिंग (बरसात/सिंचाई में बह जाना) पर्यावरणीय नुकसान के साथ-साथ किसान का पैसा भी बहा देता है।

AI का रोल यहीं शुरू होता है: किसान को “औसत सलाह” नहीं, उसके खेत के हिसाब से “लोकल सलाह” चाहिए।

AI-सक्षम सटीक पोषण: सेमिनार की बातों को खेत तक कैसे लाएँ

सीधा जवाब: AI मिट्टी, मौसम, फसल अवस्था और पिछले इनपुट्स को जोड़कर “प्रिस्क्रिप्शन” बना सकता है—यानी खेत के लिए पोषण का लिखित नुस्खा।

FAI के चार सत्र—ग्रीन नीति, किसान-शक्तिकरण हेतु पोषक प्रबंधन, उर्वरक उत्पादन की ग्रीन समाधान, और भविष्य का उर्वरक मार्केटिंग—इन सबका एक कॉमन थ्रेड है: निर्णय बेहतर बनाओ। AI उसी निर्णय को “स्केल” देता है।

1) खेत-स्तर का “न्यूट्रिएंट मैप” (Soil + Crop Intelligence)

आज भी बहुत जगह मिट्टी परीक्षण रिपोर्ट फाइल में बंद रहती है। AI इसे जीवित बना देता है:

• मिट्टी टेस्ट (pH, EC, OC, NPK, माइक्रोन्यूट्रिएंट्स)
• उपग्रह/ड्रोन इंडेक्स (NDVI/कैनोपी ग्रोथ)
• मौसम/पूर्वानुमान (बारिश की संभावना, तापमान, हवा)
• फसल अवस्था (दिन, स्टेज, पिछला डोज़)

इनको जोड़कर AI यह सुझा सकता है कि अब किस पोषक तत्व की कमी उभर रही है, और “टॉप-ड्रेसिंग” या “फोलियर” किस रूप में करनी चाहिए।

2) सही समय पर सही निर्णय: “बारिश आने वाली है, तो अभी क्या करें?”

यह कृषि की सबसे व्यावहारिक समस्या है—और दिसंबर 2025 में भी उतनी ही सच है। AI-आधारित मौसम विश्लेषण और अलर्टिंग:

• बारिश/तेज हवा की संभावना में यूरिया/अन्य टॉप ड्रेसिंग टालने की सलाह
• सिंचाई शेड्यूल के साथ फर्टिगेशन डोज़िंग
• ठंड/कोहरे में नाइट्रोजन की उपलब्धता और रोग-जोखिम को ध्यान में रखकर सुझाव

नतीजा: कम अपव्यय, कम पर्यावरणीय नुकसान, और ज़्यादा भरोसेमंद उत्पादन।

3) “नैनो/नॉवेल” उर्वरकों का जिम्मेदार उपयोग: AI क्यों जरूरी है

नैनो उर्वरकों या नए फॉर्मुलेशन्स पर सबसे बड़ा जोखिम है—गलत उम्मीदें और गलत उपयोग। AI यहाँ दो काम कर सकता है:

1. कैंडिडेट चयन: किन खेतों/फसलों/स्थितियों में इसका लाभ वास्तविक है।
2. मॉनिटरिंग: उपयोग के बाद पौधे की प्रतिक्रिया (ग्रीननेस, ग्रोथ, उपज संकेत) ट्रैक करके feedback loop बनाना।

मैं इस पर मजबूत राय रखता हूँ: नए इनपुट्स का स्केल-अप “सेल्स” से नहीं, “मापन” से होना चाहिए।

आत्मनिर्भरता और नीति सुधार: AI कहाँ फिट होता है?

सीधा जवाब: नीति और सप्लाई-चेन तभी असरदार होती है जब मांग “स्मार्ट” हो—AI मांग को अनुमान से निकालकर डेटा-आधारित बनाता है।

FAI सेमिनार में यूरिया सेक्टर सुधार, ग्रीन उर्वरक नीति और स्वदेशी P&K उत्पादन बढ़ाने की बात आई। खेत-स्तर पर एक बड़ी समस्या है: एक ही मौसम में कहीं कमी, कहीं ओवर-स्टॉक, कहीं गलत ग्रेड/मिक्स।

AI से “डिमांड फोरकास्टिंग” और “लास्ट-माइल” बेहतर कैसे होगी

• ब्लॉक/जिला स्तर पर फसल पैटर्न + बोवाई क्षेत्र से सीजनल उर्वरक मांग अनुमान
• रिटेल/कोऑपरेटिव बिक्री डेटा से री-ऑर्डर पॉइंट
• मौसम-आधारित डिमांड शिफ्ट (बारिश कम, फर्टिगेशन बढ़े)

यह सिर्फ उद्योग के लिए लाभ नहीं; किसान के लिए सीधा लाभ है: सीजन पीक पर “स्टॉक नहीं है” वाला तनाव घटता है।

किसान-केंद्रित नवाचार का मतलब: भाषा, भरोसा और खर्च

सीधा जवाब: किसान-केंद्रित AI वह है जो स्थानीय भाषा में, कम लागत में, और स्पष्ट कार्रवाई के साथ सलाह दे।

सेमिनार में “farmer-centric innovation” का जिक्र महत्वपूर्ण है। पर जमीन पर किसान-केंद्रित बनने के लिए तीन बाधाएँ तोड़नी होंगी:

1) सलाह “कार्यवाही” जैसी हो, रिपोर्ट जैसी नहीं

AI टूल अगर यह बोले—“नाइट्रोजन कम है”—तो किसान का अगला सवाल होगा: कितना, कब, कैसे? इसलिए आउटपुट ऐसा होना चाहिए:

• डोज़: प्रति एकड़/हेक्टेयर
• टाइमिंग: 48–72 घंटे की विंडो
• विधि: बेसल/टॉप ड्रेस/फर्टिगेशन/फोलियर
• जोखिम नोट: बारिश/तेज धूप/ठंड में क्या सावधानी

2) भरोसा “ट्रैक रिकॉर्ड” से आता है

मैंने कई जगह देखा है कि किसान नई सलाह तभी अपनाता है जब:

• उसके पड़ोस में किसी ने फायदा देखा हो, या
• 1–2 हिस्सों में ट्रायल कर के खुद परिणाम देख ले

AI प्लेटफॉर्म को ट्रायल-प्लॉट मोड देना चाहिए—छोटे हिस्से में प्रयोग, बाकी खेत में पुराने तरीके। इससे अपनाने की गति बढ़ती है और नुकसान का डर घटता है।

3) खर्च और कनेक्टिविटी: “लो-टेक” फ्रंटएंड जरूरी

हर किसान के पास हाई-एंड स्मार्टफोन/नेट नहीं होता। किसान-केंद्रित डिज़ाइन:

• व्हाट्सऐप/IVR/कॉल-बैक आधारित सलाह
• ऑफलाइन डेटा कैप्चर (फील्ड स्टाफ/एफपीओ)
• फोटो से फसल अवस्था पहचान (कम टेक्स्ट, ज्यादा विजुअल)

“People Also Ask” स्टाइल—सीधे जवाब

AI आधारित पोषण प्रबंधन शुरू करने के लिए न्यूनतम क्या चाहिए?

सीधा जवाब: मिट्टी परीक्षण + फसल/क्षेत्र की जानकारी + 10 फोटो/सीजन। शुरुआत में परफेक्ट डेटा नहीं चाहिए; निरंतरता चाहिए।

क्या AI सलाह को कृषि विज्ञान (एग्री-एक्सटेंशन) की जगह रखा जा सकता है?

सीधा जवाब: नहीं। AI “स्केल” देता है, पर स्थानीय कृषि अधिकारी/वैज्ञानिक का अनुभव और संदर्भ (मिट्टी, पानी, आदतें) जरूरी रहता है। बेहतर मॉडल है: AI + एक्सटेंशन = तेज और भरोसेमंद निर्णय।

क्या इससे उर्वरक की मात्रा घटेगी?

सीधा जवाब: कई मामलों में कुल मात्रा घटती है, कई में बदलती है। लक्ष्य “कम” नहीं, संतुलित है—जिससे उत्पादन और मिट्टी स्वास्थ्य दोनों टिके रहें।

अगले 90 दिन: किसान, FPO और एग्री-इनपुट बिज़नेस के लिए एक व्यावहारिक प्लान

सीधा जवाब: छोटे पायलट, स्पष्ट KPI, और एक फसल पर फोकस—यही तेज सीखने का रास्ता है।

1. एक फसल चुनें (गेहूं/धान/सरसों/सब्ज़ी—जो आपके क्षेत्र में प्रमुख हो)
2. 20–50 खेत पायलट के लिए लें (FPO हो तो और अच्छा)
3. तीन KPI तय करें:
   • प्रति एकड़ उर्वरक लागत
   • NDVI/कैनोपी स्कोर (या साधारण फोटो-स्कोर)
   • उपज/गुणवत्ता संकेत (दाना/साइज़/ग्रेड)
4. हर 15 दिन पर समीक्षा: क्या सलाह समझ आई? क्या अमल हुआ? क्या परिणाम दिखे?
5. सीजन के अंत में निर्णय: स्केल करना है या मॉडल बदलना है

यह मॉडल लीड्स-ओरिएंटेड भी है, क्योंकि जो समाधान मापन और KPI के साथ चलेंगे, वही टिकेंगे।

आगे की दिशा: FAI की “ग्रीन कमिटमेंट” को AI से जमीन पर उतारना

FAI Annual Seminar 2025 ने नीति, उद्योग, वैज्ञानिक और किसान प्रतिनिधियों को एक साथ बैठाकर “पोषक भविष्य” का रोडमैप बनाने की कोशिश की। मेरे हिसाब से अगला कदम बिलकुल स्पष्ट है: ग्रीन उर्वरक, ग्रीन उत्पादन और किसान-केंद्रित मार्केटिंग—तीनों को AI-सक्षम फील्ड इंटेलिजेंस से जोड़ना।

अगर आप किसान हैं, तो सवाल यह नहीं कि AI आएगा या नहीं। सवाल यह है: आप AI को “सलाह” की तरह अपनाएंगे या “नियंत्रण” की तरह? सलाह तो हर कोई देता है; नियंत्रण डेटा से आता है।

अगर आप FPO, एग्री-इनपुट डीलर, या एग्रीटेक टीम में हैं—तो अगला सीजन एक मौका है: पोषण प्रबंधन का पायलट चलाइए, परिणाम मापिए, और फिर स्केल कीजिए। कौन-सा मॉडल आपके इलाके में सबसे भरोसेमंद साबित होगा?