कल्पना करें कि किसी खेत को देखकर स्वाभाविक रूप से यह जानना कि कौन सी फसल लगानी है, और यह निर्णय अत्याधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तर्क से समर्थित हो। यह वह वास्तविकता है जिसे श्रीति दास चौधरी, यूनिवर्सिटी ऑफ नेब्रास्का-लिंकन में रिसर्च एसोसिएट प्रोफेसर, अपनी कृषि के लिए समझाने योग्य AI में क्रांतिकारी कार्य के साथ बना रही हैं।
AI की पारदर्शिता को अनलॉक करना
कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने जीवन के विभिन्न पहलुओं में प्रवेश कर लिया है, लेकिन इसकी जटिलता अक्सर अंत-उपयोगकर्ताओं को इसके परिणामों की विश्वासयोग्यता पर सवाल उठाती है। उदाहरण के लिए, किसान यह नहीं समझ पाते कि AI क्यों कोई विशेष कार्रवाई सुझाता है, जब तक कि निर्णय लेने की प्रक्रिया में पारदर्शिता नहीं होती।
इसके प्रतिक्रिया में, प्रोफेसर चौधरी की परियोजनाएं AI निर्णयों की सतह से समझ को उजागर करने का उद्देश्य रखती हैं, जिससे किसानों को केवल सिफारिशें ही नहीं बल्कि उनके पीछे के प्रभावशाली कारक भी दिखाई देंगे। उनके टीम्स खेत डेटा, समय-श्रंखला तकनीकों, और न्यूरल नेटवर्क का मिश्रण उपयोग कर रही हैं, और AI निर्णयों को अधिक व्याख्यायकी बनाने के लिए अग्रणी भूमिका में हैं।
सहयोगी अनुसंधान की शक्ति
चौधरी दो महत्वपूर्ण परियोजनाओं का नेतृत्व कर रही हैं: “प्रिसिजन एग्रीकल्चर के लिए समझाने योग्य AI” और “फिनोटाइप-जिनोटाइप मानचित्रण के लिए समझाने योग्य AI”। उदाहरण के लिए, फसल सिफारिशों में यदि किसान फील्ड डेटा जैसे पीएच स्तर या वर्षा दर्ज करें, तो यह AI बताएगा कि कौन सी डेटा पॉइंट उसके निर्णय लेने के प्रक्रिया में मुख्य भूमिका निभा रहे हैं।
कोलकाता, भारत में इंजीनियरिंग और मैनेजमेंट के संस्थान के संजन बैतालिक और राजाशिक दत्ता जैसे उत्साही छात्र चौधरी के साथ काम कर रहे हैं। K-मीन्स क्लस्टरिंग और गहरे न्यूरल नेटवर्क जैसे मॉडल में उनकी विशेषज्ञता के साथ, उन्होंने शानदार परिणाम तेजी से उपलब्ध कराना शुरू कर दिया है, यहां तक कि प्रारंभिक निष्कर्षों को प्रकाशन के लिए भी भेजा गया है।
समझ के माध्यम से विश्वास की स्थापना
यह अग्रणी कार्य केवल तकनीकी उपलब्धियों के बारे में नहीं है; यह किसानों और उनकी सहायता के उद्देश्य से बनाई गई टेक्नोलॉजी के बीच की खाई को भरने के बारे में है। जैसा कि दास चौधरी ने सही कहा, AI की कार्य प्रणाली की जानकारी प्रदान करना नैतिक AI लागू करने के लिए आवश्यक है, जो पारदर्शिता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है।
“यह प्रयास वास्तव में AI की नैतिक सीमा को धक्का देता है,” प्रोफेसर चौधरी टिप्पणी करती हैं, “उपयोगकर्ताओं को इसके निर्णय लेने की प्रक्रिया में झांकने के लिए आमंत्रित करने, और इसकी विश्वसनीयता को मजबूत करने के द्वारा।”
भविष्य की दृष्टि: अंतरविषयी अनुप्रयोग
इस शोध के प्रभाव कृषि के पार जाएंगे। प्रोफेसर चौधरी समझाने योग्य AI को विभिन्न क्षेत्रों में लाने की कल्पना करती हैं, इसके अनुप्रयोग का विस्तार करते हुए। वह यहां तक कि एक अकादमिक पाठ्यक्रम की नींव रख रही हैं जो AI को प्राकृतिक संसाधनों के साथ जोड़ता है, अगले नवाचारों की पीढ़ी को तैयार कर रहा है।
University of Nebraska–Lincoln के अनुसार, कृषि में समझाने योग्य AI की ओर का यह यात्रा केवल एक तकनीकी अभियान नहीं है; यह एक ऐसे भविष्य की ओर एक कदम है जहां तकनीक वही करती है जो उसे करना चाहिए—अपने उपयोगकर्ताओं को स्पष्ट, समझने योग्य, और नैतिक विकल्पों के माध्यम से सशक्त बनाना।