গুগলের কৃষি এআই মডেল এবার আফ্রিকাতেও, ভারতের মাঠ থেকে শুরু হওয়া প্রযুক্তি ছড়িয়ে পড়ছে বিশ্বে
ভারতের চাষের মাঠ নিয়ে গুগলের একটি বড় পরীক্ষা এখন রীতিমতো বিশ্বজোড়া প্রকল্পে পরিণত হয়েছে। গুগলের কৃষি এআই মডেল নিয়ে কাজ করা গুগল ডিপমাইন্ডের 'অ্যানথ্রোকৃষি' দল প্রথমে ভারতের জন্য এই প্রযুক্তি তৈরি করেছিল। এখন সেটাই কাজ করছে আফ্রিকার একাধিক দেশে।
Quick Take
- গুগলের ALU এবং AMED এআই মডেলগুলি স্যাটেলাইট ও মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে কৃষিজমির মানচিত্র তৈরি করে।
- ভারতে জন্ম নেওয়া এই প্রযুক্তি এখন কেনিয়া ও নাইজেরিয়াসহ ছয়টি আফ্রিকান দেশে সম্প্রসারিত হচ্ছে।
- কার্বনফার্ম ও টেরাস্ট্যাকের মতো ভারতীয় প্ল্যাটফর্মগুলি ইতিমধ্যে এই তথ্য চাষাবাদ ও ঋণের কাজে ব্যবহার করছে।
- গুগল জোর দিয়ে বলে যে, এআই কৃষকদের ঐতিহ্যগত জ্ঞান ও সিদ্ধান্তের বিকল্প নয়, বরং তাদের সহায়ক মাত্র।

দুটো মডেল আসলে কী করে?
ALU ও AMED মডেল — এই দুটো নামই এখন আলোচনার কেন্দ্রে।
- ALU (Agricultural Landscape Understanding): জমির সীমানা, জলাশয় আর গাছপালার এলাকা চিহ্নিত করে
- AMED (Agricultural Monitoring and Event Detection): কোন জমিতে কী চাষ হচ্ছে, কবে বীজ বোনা হয়েছে, কবে ফসল উঠবে — প্রায় প্রতি ১৫ দিনে আপডেট দেয়
সহজ ভাষায় বললে, এটা স্যাটেলাইট ছবি আর মেশিন লার্নিং দিয়ে মাঠের “ডিজিটাল ছবি” তৈরি করে দেয়। এই ডেটা এখন গুগল আর্থ-এও একটা আলাদা লেয়ার হিসেবে দেখা যায়, আর বিশ্বজুড়ে গুগল আর্থের সবচেয়ে বেশি দেখা লেয়ারগুলোর একটি এটি।
ভারত থেকে ছড়িয়ে পড়ল যেভাবে
ভারতীয় কৃষি প্রযুক্তির এই মডেল প্রথমে এশিয়া-প্যাসিফিকে পরীক্ষা করা হয়, তারপর পৌঁছয় আফ্রিকার ছয়টি দেশে — কেনিয়া, উগান্ডা, ঘানা, রুয়ান্ডা, নাইজেরিয়া ও জাম্বিয়া।
ভারতেই এর ব্যবহার এখন বেশ বিস্তৃত:
- CarbonFarm এই ডেটা আর Gemini ব্যবহার করে কম-কার্বন ধান চাষে সাহায্য করছে, লক্ষ্য ২০৩০ সালের মধ্যে ২০ লাখ হেক্টর জমি কভার করা
- TerraStack (IIT বম্বে থেকে উঠে আসা স্টার্টআপ) প্রায় ১৪ কোটি হেক্টর কৃষিজমির ম্যাপিং করেছে, যা কৃষকদের ঋণ পেতে সাহায্য করে
- কর্ণাটকের জল সম্পদ দফতর ২৬ লাখ হেক্টর সেচের জমিতে জল ব্যবস্থাপনায় এই ডেটা কাজে লাগাচ্ছে
- তেলঙ্গানার ADeX প্ল্যাটফর্ম কৃষকদের ডিজিটাল পরিষেবা দিতে এই মডেল ব্যবহার করছে
তাহলে কি ঐতিহ্যবাহী চাষ হারিয়ে যাবে?
এখানেই আসল প্রশ্ন। গুগলের কৃষি এআই মডেল নিয়ে গুগলের বক্তব্য হল, এটা কৃষকের অভিজ্ঞতা বা প্রথাগত জ্ঞানের বিকল্প নয় — বরং তার সহায়ক। স্যাটেলাইট ডেটা দিয়ে কৃষক আগে থেকে জানতে পারেন জমির অবস্থা, জল আছে কি না, ফসলে চাপ পড়ছে কি না। বাকি সিদ্ধান্ত কৃষকই নেন, নিজের অভিজ্ঞতা দিয়ে।
গুগল ডিপমাইন্ডের কৃষি ও টেকসই গবেষণা বিভাগের প্রধান আলোক তালেকর গুগলের অফিশিয়াল ব্লগে লিখেছেন, এই মডেলগুলোর লক্ষ্য বিশ্বজুড়ে খাদ্য নিরাপত্তা ও কৃষি সহনশীলতা বাড়ানো — যেখানে ভারত থেকে পাওয়া শিক্ষা এখন কাজে লাগছে অন্য দেশেও।
প্রিসিশন ফার্মিং বা নির্ভুল চাষের এই ধারা আগামী দিনে আরও ছড়াবে বলেই মনে করা হচ্ছে, বিশেষত যেখানে জলবায়ু পরিবর্তনের কারণে চাষে অনিশ্চয়তা বাড়ছে। তবে ছোট ও প্রান্তিক কৃষকদের কাছে এই প্রযুক্তি সহজলভ্য করাই এখন সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ।
References











