Source.ag, ਇੱਕ ਐਮਸਟਰਡਮ-ਅਧਾਰਤ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਗ੍ਰੀਨਹਾਉਸ ਫਾਰਮ ਮਾਲਕਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ AI ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨੇ ਲੜੀ A ਫੰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ $23 ਮਿਲੀਅਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਉਮਰ ਭਰ ਦੀ ਕੁੱਲ $35 ਮਿਲੀਅਨ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। Source.ag ਦੀ AI ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰਤੀ ਏਕੜ ਪੈਦਾਵਾਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗ੍ਰੀਨਹਾਊਸ ਪਲਾਂਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖੇਤੀ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਪਹਿਲਾ ਉਤਪਾਦ, ਸੋਰਸ ਟ੍ਰੈਕ, ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਦੋ ਹੋਰ ਉਤਪਾਦ, ਸੋਰਸ ਕਲਟੀਵੇਟ ਅਤੇ ਸੋਰਸ ਕੰਟਰੋਲ, ਇਸ ਸਾਲ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ। ਕੰਪਨੀ ਮਿਰਚਾਂ ਅਤੇ ਟਮਾਟਰਾਂ ਸਮੇਤ ਚੋਣਵੀਆਂ ਸਬਜ਼ੀਆਂ ਦੀਆਂ ਫਸਲਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਹੋਰ ਰੂਪਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤੀ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਗ੍ਰੀਨਹਾਉਸ ਫੂਡ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਟਿਕਾਊ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਕਿ ਤਾਜ਼ੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਨਿਕਾਸੀ ਦਾ ਲਗਭਗ 70% ਭੋਜਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਗ੍ਰੀਨਹਾਉਸ ਉਸੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਦਾ ਸਿਰਫ 5% ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਫਸਲਾਂ ਨੂੰ ਉਗਾਉਣ ਲਈ ਗ੍ਰੀਨਹਾਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸੂਰਜ ਦੀਆਂ ਕਿਰਨਾਂ ਕੱਚ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਉਬਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਾਣੀ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸੀਰੀਜ਼ ਏ ਫੰਡਿੰਗ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਐਗਰੀਫੂਡ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਅਸਟਾਨੋਰ ਵੈਂਚਰਸ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਏਕੜ ਵੈਂਚਰ ਪਾਰਟਨਰਜ਼ ਅਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਡੱਚ ਗ੍ਰੀਨਹਾਊਸ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਤੋਂ ਵਾਧੂ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਅਰਨੌਟ ਡਿਜਖੁਈਜ਼ਨ, ਅਸਟਾਨੋਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ, ਨੇ ਕਿਹਾ: “ਸੱਚਮੁੱਚ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਤਕਨੀਕ ਕੁਦਰਤ ਨਾਲ ਕਿੱਥੇ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, Source.ag ਸਫਲ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕਈਆਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਸੰਭਵ ਸੀ: ਕ੍ਰੈਕਿੰਗ ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਪਲਾਂਟ ਫੀਨੋਟਾਈਪਿੰਗ ਜੋ ਪੌਦਿਆਂ ਦੇ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ।"
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ, ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਕੇ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। Source.ag ਦੀ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ 70 ਤੱਕ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਨੂੰ 2050% ਤੱਕ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਮੁੱਖ ਲਾਭਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ। AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਕਿਸਾਨ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਫਸਲਾਂ ਦੇ ਵਾਧੇ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਛੇਤੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਿੰਚਾਈ, ਖਾਦ, ਅਤੇ ਕੀਟ ਕੰਟਰੋਲ ਬਾਰੇ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਪੈਦਾਵਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਲਾਭ ਸ਼ੁੱਧ ਖੇਤੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਡਰੋਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਕਿਸਾਨ ਮਿੱਟੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਤਾਪਮਾਨ, ਨਮੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਕਾਰਕਾਂ ਬਾਰੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖੇਤ ਦੇ ਬਹੁਤ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਨਕਸ਼ੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪੌਦੇ ਲਗਾਉਣ, ਖਾਦ ਪਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿੰਚਾਈ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਛੋਟੇ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਕਿਸਾਨਾਂ ਕੋਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿੱਤੀ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।