ओपनएआई के साथ खेती के अर्थशास्त्र पर फिर से काम करना

अधिकांश भारतीय किसान जानते हैं कि वे कितनी फसल पैदा करते हैं। व्यापारी बाजार की कीमतें जानते हैं। लेकिन बहुत कम लोग जानते हैं कि वे वास्तव में प्रति एकड़ कितना कमाते हैं। लागतों को शायद ही कभी विस्तार से ट्रैक किया जाता है। बेचने के निर्णय अक्सर मार्जिन को ध्यान में रखे बिना किए जाते हैं। समय के साथ, स्पष्टता की कमी मुनाफे में कमी लाती है।

सचिन फरफाद पाटिल वह अपने घर में यह नाटक देखकर बड़ा हुआ। उनके पिता महाराष्ट्र में खेती करते थे और सोयाबीन, कपास, चना और गेहूं उगाते थे। अपने आस-पास के कई किसानों की तरह, उन्होंने खेती की लागत, मौजूदा बाजार कीमतों या यहां तक ​​कि सरकार के न्यूनतम समर्थन मूल्य का पूरा हिसाब दिए बिना ही उपज बेच दी।

सचिन कहते हैं, ”वे दशकों से एक ही प्रथा का पालन कर रहे थे।” “लेकिन प्रति एकड़ मुनाफ़ा कम होता गया।”

कॉर्पोरेट भूमिकाओं में 14 वर्षों के बाद, वह उस प्रश्न पर लौटे। दो साल पहले, उन्होंने ग्रामआईक्यू का निर्माण शुरू किया।

सूचना से लेकर निर्णय लेने तक

ग्रामआईक्यू एक बुनियादी समस्या पर केंद्रित है. किसानों के पास जानकारी की कमी नहीं है. उनके पास प्रयोग करने योग्य, प्रासंगिक बुद्धिमत्ता का अभाव है।

प्लेटफ़ॉर्म तीन परतों को एक साथ लाता है जो आम तौर पर अलग-अलग मौजूद होती हैं: वित्तीय ट्रैकिंग, फसल सलाह, और वास्तविक समय की जानकारी जैसे मंडी की कीमतें, मौसम और सरकारी योजनाओं तक पहुंच। प्रत्येक व्यक्ति अपने आप ही समस्या का कुछ भाग हल कर लेता है। संयुक्त रूप से, वे निर्णयों को प्रभावित करना शुरू कर देते हैं।

कीमतों की जाँच करने वाला एक कपास किसान देख सकता है कि मौजूदा मंडी दर न्यूनतम समर्थन मूल्य और उसकी खेती की लागत दोनों से कम है। तुरंत बेचने के बजाय वह इंतज़ार कर सकता है. प्रतिक्रियाशील बिक्री से सूचित समय की ओर बदलाव से मूल्य दिखना शुरू होता है।

अब देखिए

फसलों के पार निर्माण

कपास, चावल और मिर्च जैसी फसलों के लिए, ग्रामआईक्यू ने स्वामित्व मॉडल बनाए हैं जिनमें कृषि संबंधी विशेषज्ञता समाहित है। लेकिन भारतीय कृषि में दर्जनों फसलें शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी विशेषताएं हैं। उन सभी के लिए कस्टम मॉडल बनाने में वर्षों लगेंगे।

उन फसलों के लिए जहां ऐसे मॉडल मौजूद नहीं हैं, सिस्टम किसानों के प्रश्नों की व्याख्या करने और स्थानीय भाषाओं में प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए GPT-4o और GPT-4 टर्बो जैसे OpenAI मॉडल पर निर्भर करता है।

सटीकता दो साल पहले लगभग 65-70% से बढ़कर आज 85-90% हो गई है। लेकिन AI अकेले काम नहीं करता है। फसल सलाह में प्रत्येक प्रतिक्रिया की किसान तक पहुंचने से पहले एक कृषिविज्ञानी द्वारा समीक्षा की जाती है। कभी-कभी इसे मंजूरी मिल जाती है. कभी-कभी इसे स्थानीय परिस्थितियों, इनपुट की उपलब्धता या मौसम के पैटर्न के आधार पर समायोजित किया जाता है।

सचिन कहते हैं, ”हम आजीविका से निपट रहे हैं।” “एआई हमें तेजी से आगे बढ़ने में मदद करता है। विशेषज्ञ सुनिश्चित करता है कि हम गलत न हों।”

सभी भाषाओं में स्केलिंग

भारत में कृषि गहन रूप से स्थानीय है। अलग-अलग क्षेत्रों में भाषा, प्रथाएं और शब्दावली अलग-अलग होती हैं। स्केलिंग के लिए ऐसे सिस्टम की आवश्यकता होती है जो हर बार पुनर्निर्माण किए बिना अनुकूलित हो सके।

ग्रामआईक्यू वर्तमान में हिंदी, मराठी, गुजराती और बंगाली में काम करता है, समय के साथ और अधिक भाषाएँ जोड़ी जाती हैं। ओपनएआई की बहुभाषी क्षमताएं प्रत्येक राज्य के लिए संपूर्ण सिस्टम को पुन: इंजीनियरिंग किए बिना प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार करने की अनुमति देती हैं।

सचिन कहते हैं, “हमें बातचीत, सलाह और अंतर्दृष्टि का विभिन्न भाषाओं में अनुवाद करने की ज़रूरत है।” “एआई हमें शून्य से पुनर्निर्माण किए बिना ऐसा करने में मदद करता है।”

बड़े पैमाने पर प्रश्नों को संभालना

आज, ग्रामआईक्यू 1.2 लाख से अधिक किसानों को सेवा प्रदान करता है, जिनमें से लगभग 60-65% हर महीने सक्रिय रूप से मंच का उपयोग करते हैं। इसका मतलब है कि हर महीने 400,000 से 600,000 इंटरैक्शन होते हैं।

इन प्रश्नों का एक बड़ा हिस्सा, विशेष रूप से मालिकाना मॉडल के बिना फसलों के लिए, ओपनएआई-संचालित सिस्टम के माध्यम से संसाधित किया जाता है।

सचिन कहते हैं, ”किसान संरचित तरीकों से नहीं पूछते।” “वे मिश्रित भाषा, स्थानीय संदर्भ, अधूरे वाक्यों का उपयोग करते हैं। सिस्टम को अभी भी समझने और सही ढंग से प्रतिक्रिया देने की आवश्यकता है। इसे शुरू से बनाना बेहद कठिन होता।”

संवादी परत को दो महीने के भीतर प्रोटोटाइप और लॉन्च किया गया था। ओपनएआई के बिना प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को संभालने के बिना, एक ही प्रयास में एक बड़ी टीम के साथ काफी अधिक समय लग जाता।

जब एआई मैदान में पहुंचता है

शुरुआती दिनों में, उपयोगकर्ताओं ने मान लिया था कि प्रतिक्रियाएँ एक मानव टीम से आ रही थीं। सचिन के एक रिश्तेदार ने तो फोन करके पूछा कि बैकएंड से कौन जवाब दे रहा है।

वह अंतर कम होने लगा है. पिछले कुछ महीनों में, ग्रामआईक्यू ने हजारों किसानों को एआई-संचालित उपकरणों से परिचित कराने के लिए डिज़ाइन किए गए व्यावहारिक सत्रों के माध्यम से प्रशिक्षित किया है। जैसे-जैसे उपयोग बढ़ता है, वैसे-वैसे भरोसा भी बढ़ता है।

प्लेटफ़ॉर्म से प्रारंभिक डेटा मापने योग्य बदलाव दिखाता है। खेती की लागत लगभग 15% कम हो गई है, जबकि प्रति एकड़ मुनाफा लगभग 20% बढ़ गया है। ये बदलाव बेहतर ट्रैकिंग, अधिक सूचित बिक्री निर्णय और समय पर सलाह से आते हैं।

किसानों से लेकर खेत-उद्यमियों तक

योजना अगले कुछ वर्षों में 20 मिलियन किसानों तक पहुंचने की है। उस पैमाने पर, कृषि क्षेत्र में निर्णय लेना अनुमान से डेटा की ओर स्थानांतरित होना शुरू हो सकता है।

निहितार्थ व्यक्तिगत किसानों से परे तक फैले हुए हैं। एकत्रित अंतर्दृष्टि यह बता सकती है कि बैंक कैसे ऋण देते हैं, कृषि-इनपुट कंपनियां कैसे संचालित होती हैं और सरकारी कार्यक्रम कैसे डिज़ाइन किए जाते हैं।

सचिन के लिए, बदलाव अंततः मानसिकता के बारे में है। वह कहते हैं, “जब आप संख्याएँ देख सकते हैं तो खेती कम अनिश्चित हो जाती है।” “जब आप अपनी लागत और अपने मार्जिन को समझते हैं, तो आप अलग तरीके से निर्णय लेना शुरू करते हैं। हम चाहते हैं कि किसान कृषि-उद्यमी बनें।”

उनका मानना ​​है कि कृषि का भविष्य सिर्फ बेहतर इनपुट या मशीनरी के बारे में नहीं है। यह बेहतर निर्णयों के बारे में है। OpenAI ने वह दृष्टिकोण नहीं बनाया। इसने तेजी से और बड़े पैमाने पर निर्माण को संभव बना दिया।

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