Crop: खेत में फसल के अंकुर फूटने से काफी पहले ही पैदावार का अनुमान लगाना एक ऐसी चुनौती है, जिस पर मॉस्को में भारतीय वैज्ञानिक राघवेंद्र बेलूर जना काम कर रहे हैं।
इस काम में उन्हें पारिस्थितिक प्रक्रियाओं (इकोलॉजिकल प्रोसेस) की पारंपरिक मॉडलिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग के तरीकों को शामिल करने से मदद मिल रही है। वे डेटा पर निर्भर हैं, जिसमें सैटेलाइट से ली गई तस्वीरें, जमीनी स्तर पर लिए गए माप, मौसम की रिपोर्ट और पिछले सालों के रिकॉर्ड शामिल हैं।
इसके मूल में खाद्य सुरक्षा का मुद्दा है, जो किसी भी देश के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। इसका मकसद कम पानी और खाद का इस्तेमाल करके, भरपूर मात्रा में पौष्टिक फसल उगाना है। एक भारतीय वैज्ञानिक के नेतृत्व वाली टीम द्वारा विकसित प्लेटफॉर्म समाधान, ये सुझाव देते हैं कि किसी खास जमीन के टुकड़े के लिए कौन सी किस्म चुननी चाहिए और बुआई कब शुरू करनी चाहिए। शोधकर्ताओं के अनुसार, पैदावार के अनुमानों की सटीकता 85 प्रतिशत से अधिक है।
प्रकृति न केवल वैज्ञानिक, बल्कि रचनात्मक प्रयोगों के लिए भी प्रेरित करती है। अपने खाली समय में, राघवेंद्र बेलूर जना अपने कैमरे के जरिए पेड़-पौधों और जीव-जंतुओं का अध्ययन करते हैं। उन्हें अपने शोध कार्य और अपने शौक के बीच एक सीधा संबंध नजर आता है।
जना को वास्तुकला की तस्वीरें लेना भी पसंद है, इसीलिए वे मॉस्को को ‘फोटोग्राफरों का स्वर्ग’ कहते हैं: ये शहर पार्कों और ऐतिहासिक और आधुनिक इमारतों से भरा हुआ है। ये वैज्ञानिक 2018 में यहां आए थे और ‘सतत विकास लक्ष्यों’ को हासिल करने में योगदान देने के लिए यहीं रुक गए।