প্রজন্মের পর প্রজন্ম ধরে, সয়াবিন চাষীরা আবহাওয়ার পূর্বাভাস, রোগের মডেল এবং ফিল্ড স্কাউটিং-এর উপর নির্ভর করে ছত্রাকনাশক প্রয়োগ করতে হবে কিনা তা নির্ধারণ করতে। InnerPlant তথ্যের একটি ভিন্ন উৎস তৈরি করছে: ফসলের ভিতর থেকেই সংকেত তৈরি হয়।
ক্যালিফোর্নিয়া-ভিত্তিক কৃষি প্রযুক্তি কোম্পানির ক্রপভয়েস প্ল্যাটফর্ম InnerSoy, জেনেটিক্যালি ইঞ্জিনিয়ারড সয়াবিন গাছের সাথে লাগানো সেন্টিনেল প্লটগুলির একটি নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে যা শনাক্তযোগ্য অপটিক্যাল সিগন্যাল তৈরি করে যখন তাদের ইমিউন সিস্টেম ছত্রাকজনিত রোগজীবাণুতে সাড়া দেয়। InnerPlant কৃষকদের সতর্কতা পাঠানোর আগে টিস্যু নমুনা, ক্ষেত্রের পর্যবেক্ষণ, আবহাওয়ার তথ্য এবং রোগের মডেলগুলির পাশাপাশি সেই সংকেতগুলি বিশ্লেষণ করে।
সংস্থাটি বলেছে যে পদ্ধতিটি 48 ঘন্টার মধ্যে একটি সক্রিয় সংক্রমণ সনাক্ত করতে পারে, সম্ভাব্য লক্ষণগুলি দৃশ্যমান হওয়ার কয়েক সপ্তাহ আগে। সেই সীসা সময়টি কৃষকদের সবচেয়ে কঠিন ফসল-সংরক্ষণের সিদ্ধান্তগুলির মধ্যে একটিকে মোকাবেলা করার উদ্দেশ্যে করা হয়েছে: যখন রোগ অনুপস্থিত বা অর্থনৈতিক ক্ষতি হওয়ার সম্ভাবনা নেই তখন স্প্রে না করে ফলন রক্ষা করার জন্য যথেষ্ট তাড়াতাড়ি ছত্রাকনাশক প্রয়োগ করা।
গাছের ভিতর থেকে রোগ শনাক্ত করা
InnerPlant এর অন্তর্নিহিত প্রযুক্তি বায়োসেন্সর তৈরি করে যা কয়েক দশক ধরে পরীক্ষাগার গবেষণায় ব্যবহৃত হয়ে আসছে। কোম্পানির প্রধান প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জটি সেই সেন্সরগুলিকে বাণিজ্যিক ক্ষেত্রে নিয়ে যাওয়া ছিল, যেখানে সূর্যালোক, আবহাওয়া এবং অন্যান্য পটভূমির অবস্থা গাছপালা দ্বারা নির্গত ক্ষীণ সংকেতগুলিতে হস্তক্ষেপ করতে পারে।
বিজ্ঞাপন
InnerPlant পটভূমির আলো থেকে তার জৈবিক সংকেতগুলিকে বিচ্ছিন্ন করার জন্য অ্যালগরিদম তৈরি করেছে, সাথে কৃত্রিম-বুদ্ধিমত্তা মডেল যা মনিটরিং সিস্টেমের দ্বারা উত্পন্ন হাজার হাজার চিত্রকে শ্রেণীবদ্ধ করে। উদ্দেশ্য হল একটি উদ্ভিদের অভ্যন্তরে অন্যথায় অদৃশ্য কার্যকলাপকে তথ্যে রূপান্তর করা যা ক্ষেত্র-স্তরের ব্যবস্থাপনার সিদ্ধান্তগুলিকে সমর্থন করতে পারে।
যখন একটি InnerSoy উদ্ভিদ একটি ছত্রাকের রোগজীবাণু দ্বারা সংক্রমিত হয়, তখন এটি তার প্রাকৃতিক প্রতিরোধ ক্ষমতা সক্রিয় করে। InnerPlant দ্বারা ঢোকানো একটি জিন প্রাসঙ্গিক ইমিউন জিনের পাশাপাশি সক্রিয় হয় এবং একটি সংকেত প্রোটিন তৈরি করে যা কোম্পানির সনাক্তকরণ ব্যবস্থা সনাক্ত করতে পারে।
যেহেতু সিগন্যালটি ইমিউন রেসপন্সের সাথে যুক্ত, তাই ইনারপ্ল্যান্ট বলে যে এটি নির্দিষ্ট রোগের ইঙ্গিত দিতে পারে, যার মধ্যে ফ্রোজি পাতার দাগ, সাদা ছাঁচ এবং সারকোস্পোরা{0}}সংক্রান্ত সংক্রমণ রয়েছে। প্রচলিত স্কাউটিং থেকে ভিন্ন, যা সাধারণত দৃশ্যমান ক্ষত বা অন্যান্য উপসর্গের উপর নির্ভর করে, ক্রপভয়েস সিস্টেমটি মাঠ থেকে ফসলের ক্ষতি লক্ষ্য করার আগে সংক্রমণ নিশ্চিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
"কৃষকদের এখন গাছের ভিতর থেকে ডেটাতে অ্যাক্সেস রয়েছে," অ্যারোনভ তার কোম্পানির প্রযুক্তি সম্পর্কে মন্তব্য করেছেন৷প্রতিদিন সার. তিনি বলেন, এই তথ্যটি রোগ-ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থায় অনুপস্থিত জৈবিক উপাদান প্রদান করে যা ঐতিহ্যগতভাবে একটি রোগজীবাণুর উপস্থিতি, একটি অনুকূল পরিবেশ এবং একটি সংবেদনশীল ফসলের উপর নির্ভর করে।
সাদা ছাঁচের ক্ষেত্রে একটি চার-সপ্তাহের সতর্কতা
ইনারপ্ল্যান্ট বলেছে যে তার 2025 সালের সতর্কতাগুলির মধ্যে একটি জৈবিক সনাক্তকরণ এবং প্রচলিত স্কাউটিংয়ের মধ্যে সম্ভাব্য পার্থক্য প্রদর্শন করেছে।
25 জুলাই, কোম্পানি InnerSoy উদ্ভিদ থেকে সংকেত উপর ভিত্তি করে একটি সাদা ছাঁচ সতর্কতা জারি. সেই সময়ে, সেন্টিনেল প্লট পরীক্ষা করে অভিজ্ঞ কৃষিবিদরা দৃশ্যমান লক্ষণগুলি খুঁজে পাননি। কোম্পানির মতে প্রায় চার সপ্তাহ পরে একই প্লটে সাদা ছাঁচের লক্ষণগুলি পর্যবেক্ষণযোগ্য হয়ে ওঠে।
InnerPlant দ্বারা বর্ণিত একটি পৃথক বাণিজ্যিক ক্ষেত্রে, একজন চাষী যিনি ক্রপভয়েস সতর্কতা পাওয়ার পর স্প্রে করেছিলেন তিনি 25-বুশেল-প্রতি-চিকিত্সা করা এলাকা এবং একটি অপরিশোধিত পরীক্ষার স্ট্রিপের মধ্যে পার্থক্য রেকর্ড করেছেন৷ ফলাফলটি একটি নিয়ন্ত্রিত, প্রতিলিপিকৃত মূল্যায়নের পরিবর্তে একটি একক কোম্পানি-প্রতিবেদিত ক্ষেত্রে প্রতিনিধিত্ব করে, তবে এটি পূর্বের রোগ নিশ্চিতকরণের পিছনে অর্থনৈতিক যুক্তিকে চিত্রিত করে।
ছত্রাকনাশকের সময় বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ কারণ রোগটি দৃশ্যমানভাবে প্রতিষ্ঠিত হওয়ার আগে প্রয়োগ করা হলে অনেক পণ্য তাদের সর্বাধিক সুবিধা প্রদান করে। খুব দেরিতে প্রয়োগ করা ফলনকে অরক্ষিত রাখতে পারে, যখন সংক্রমণের বিকাশ না হলে রুটিন প্রতিরোধমূলক প্রয়োগগুলি কোনও রিটার্ন না দিয়ে খরচ যোগ করতে পারে।
শস্য সুরক্ষা নেটওয়ার্ক অনুসারে, মার্কিন সয়াবিন উৎপাদনকারীরা 2024 সালে আনুমানিক 250.9 মিলিয়ন বুশেল বা সম্ভাব্য উৎপাদনের 5.4% রোগের কারণে হারিয়েছে। এই ক্ষতির স্কেল এমন সরঞ্জামগুলির জন্য চাহিদা তৈরি করে যা কেবলমাত্র রোগের পক্ষে এবং প্রমাণ যে সংক্রমণ আসলে ঘটছে তার মধ্যে পার্থক্য করতে পারে।
CropVoice দশগুণ প্রসারিত হয়
InnerPlant 2025 সালে 50,000 সাবস্ক্রাইব করা একর জুড়ে বাণিজ্যিকভাবে CropVoice চালু করেছে। কোম্পানি বলেছে যে কভারেজ 2026 সালে 500,000 একরেরও বেশি জমিতে দশগুণ প্রসারিত হয়েছে, যা পূর্ব নেব্রাস্কা এবং পশ্চিম আইওয়াতে কেন্দ্রীভূত হয়েছে।
প্ল্যাটফর্মের প্রতিটি নথিভুক্ত ক্ষেত্রের জন্য আলাদা সেন্সর প্লটের প্রয়োজন নেই। InnerPlant একটি ওভারল্যাপিং আঞ্চলিক নেটওয়ার্ক জুড়ে সেন্টিনেল সাইট স্থাপন করতে কৃষি খুচরা বিক্রেতা এবং স্থানীয় কৃষিবিদদের সাথে কাজ করে। সাইট নির্বাচন টপোগ্রাফি, স্থানীয় আবহাওয়া, ঐতিহাসিক রোগের চাপ, ফসলের জেনেটিক্স এবং উত্পাদন অনুশীলন যেমন সারি ব্যবধান বিবেচনা করে।
স্থানীয়ভাবে প্রাসঙ্গিক রোগের তথ্য তৈরি করার জন্য প্লটগুলি আশেপাশের বাণিজ্যিক ক্ষেত্রগুলির সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ করার উদ্দেশ্যে করা হয়েছে৷ সতর্কতা জারি করার আগে নেটওয়ার্কের অন্যান্য সাইট থেকে সংকেতগুলির পাশাপাশি পৃথক সাইট থেকে ডেটাও মূল্যায়ন করা হয়।
ক্রপভয়েস সতর্কতা এবং স্কাউটিং রিপোর্ট পাঠ্য বার্তা, ইমেল বা জন ডিরি অপারেশন সেন্টারের মাধ্যমে বিতরণ করা যেতে পারে। InnerPlant 2027 সালে একটি অন-ডিমান্ড ড্যাশবোর্ড যোগ করার পরিকল্পনা করছে৷
ভুট্টা, পোকামাকড় এবং নাইট্রোজেন ব্যবস্থাপনা
ইনারপ্ল্যান্টের উচ্চাকাঙ্ক্ষা সয়াবিনে ছত্রাকজনিত রোগের বাইরেও প্রসারিত। কোম্পানী 2027 সালে ক্রপভয়েস নেটওয়ার্কে ভুট্টা প্রবর্তনের পরিকল্পনা করেছে, যখন একটি সয়াবিন পোকা-স্ট্রেস সেন্সরও তৈরি করা হচ্ছে।
আরেকটি সম্ভাব্য প্রয়োগ নাইট্রোজেন ব্যবস্থাপনা। ইনারপ্ল্যান্ট বলেছে যে এটি একটি ভুট্টা সেন্সর অন্বেষণ করছে যা ফসলের নাইট্রোজেন অবস্থার সংকেত দিতে পারে, সম্ভাব্যভাবে কৃষকদের মাটি পরীক্ষা, ফসলের মডেল, রিমোট সেন্সিং এবং আবহাওয়ার ডেটা পরিপূরক করার জন্য জৈবিক তথ্য দেয়।
এই ধরনের ব্যবস্থার সার ব্যবহারের জন্য বিস্তৃত প্রভাব থাকতে পারে। ভুট্টা উৎপাদনে নাইট্রোজেন সবচেয়ে বড় পরিবর্তনশীল খরচ, কিন্তু ফসলের জন্য উপলব্ধ পরিমাণ মাটির অবস্থা, বৃষ্টিপাত, তাপমাত্রা এবং জৈবিক কার্যকলাপের সাথে পরিবর্তিত হয়। একটি উদ্ভিদ-উত্পাদিত সূচক অবশেষে বাহ্যিক অবস্থা থেকে প্রাপ্ত অনুমানের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে কোথায় বা কখন অতিরিক্ত নাইট্রোজেন প্রয়োজন তা শনাক্ত করতে কৃষকদের সাহায্য করতে পারে।
InnerPlant তার বিস্তৃত প্ল্যাটফর্মকে উদ্ভিদ স্তরের কৃষি তথ্যের জন্য একটি সম্ভাব্য অপারেটিং সিস্টেম হিসেবে বর্ণনা করে। যদিও অধিকাংশ নির্ভুল-কৃষি সরঞ্জাম আবহাওয়া, মাটি, ছাউনির চেহারা বা অন্যান্য বাহ্যিক কারণগুলি পরিমাপ করে, কোম্পানিটি ফসলের শারীরবৃত্তীয় প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে একটি নতুন ডেটা স্তর তৈরি করতে চাইছে৷
এই সংকেতগুলি ক্রমাগতভাবে খামারের লাভজনকতাকে উন্নত করতে পারে কিনা তা নির্ভর করবে নেটওয়ার্কের নির্ভুলতা, ভৌগলিক কভারেজ এবং খরচ, পাশাপাশি একাধিক ক্রমবর্ধমান ঋতু জুড়ে স্বাধীন বৈধতার উপর। যাইহোক, ক্রপভয়েসের দ্রুত সম্প্রসারণ পরামর্শ দেয় যে কৃষি খুচরা বিক্রেতারা এবং চাষীরা পরীক্ষা করতে ইচ্ছুক যে গাছপালা নিজেরাই মাঠে বিকাশের হুমকির আগে এবং আরও সুনির্দিষ্ট সতর্কতা প্রদান করতে পারে কিনা।
