Main Points In Hindi (मुख्य बातें – हिंदी में)
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मिट्टी का स्वास्थ्य और खाद्य सुरक्षा: टिकाऊ कृषि के लिए मिट्टी का स्वास्थ्य महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह न केवल फसल विकास और उपज को प्रभावित करता है, बल्कि वैश्विक खाद्य सुरक्षा में भी इसकी अहम भूमिका है। मिट्टी के पारिस्थितिकी तंत्र की गिरावट खाद्य उत्पादन पर प्रतिकूल प्रभाव डाल रही है।
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एआई की भूमिका: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मिट्टी स्वास्थ्य की निगरानी और सुधार में एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में उभर रहा है। यह डेटा एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग, और रिमोट सेंसिंग के माध्यम से किसानों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है, जिससे फसल उत्पादकता और स्थिरता को बढ़ावा मिलता है।
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स्थायी कृषि प्रथाएँ: टिकाऊ कृषि के लिए कृषि पद्धतियों का होना आवश्यक है जो आर्थिक रूप से व्यवहारिक, आत्मनिर्भर और पारिस्थितिक विविधता को संरक्षित करें। एआई तकनीकों को इन प्रथाओं में जोड़ा जाना चाहिए ताकि संसाधनों का प्रभावी उपयोग हो सके।
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चुनौतियाँ और समाधान: एआई की प्रभावशीलता को डेटा की कमी, उच्च लागत, और छोटे किसानों के लिए तकनीकी संसाधनों की अनुपलब्धता जैसी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। इन चुनौतियों को हल करने के लिए खुले डेटा प्लेटफार्म और प्रशिक्षण कार्यक्रमों की आवश्यकता है।
- नीतिगत समर्थन की आवश्यकता: मृदा स्वास्थ्य प्रबंधन में एआई प्रौद्योगिकियों के सफल कार्यान्वयन के लिए सरकारी समर्थन आवश्यक है। विभिन्न यूरोपीय देश ऐसे अनुसंधान एवं विकास पहलों में शामिल हो रहे हैं जो एआई के माध्यम से टिकाऊ कृषि प्रथाओं को बढ़ावा देते हैं।
Main Points In English(मुख्य बातें – अंग्रेज़ी में)
Here are the main points from the text discussing the role of AI in sustainable agriculture, as presented by Aarti Janakiraman from Everest Group:
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Importance of Soil Health: The health of soil is fundamental to sustainable agriculture and food security. A healthy soil ecosystem enhances biodiversity, promotes vigorous crop growth, and maintains soil-water relationships. Unfortunately, soil degradation due to pressures from a growing population has led to the loss of 33% of the world’s soil and has compromised its productivity.
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AI as a Transformative Tool: Artificial Intelligence (AI) is emerging as a transformative tool for monitoring and improving soil health. By utilizing machine learning, remote sensing, and data analytics, AI can provide stakeholders with deeper insights into soil conditions, enabling predictive analytics that help optimize agricultural practices.
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Integration of Technology: The integration of technologies like remote sensing, drones, and satellite imagery allows for real-time data capture, which can identify trends and anomalies in soil health. Companies are successfully deploying AI to develop targeted management strategies that enhance agricultural productivity while considering environmental sustainability.
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Challenges and Barriers: Despite the potential benefits of AI, several challenges remain, including the need for high-quality data, technical skills, and the cost of deploying integrated software platforms. Small-scale farmers, in particular, may struggle to adopt these technologies without proper support and resources.
- Collaboration and Support: Successful integration of AI in soil health management requires collaboration among farmers, researchers, and policymakers. This partnership is crucial for developing sustainable agricultural practices and improving environmental management, and government support is essential for broad-scale implementation of AI technologies in agriculture.
Complete News In Hindi(पूरी खबर – हिंदी में)
एवरेस्ट ग्रुप में एडवांस्ड साइंसटेक डिवीजन की अनुसंधान निदेशक आरती जानकीरमन टिकाऊ कृषि में एआई की भूमिका की गहन जांच करती हैं।
टिकाऊ कृषि में एआई की भूमिका की जांच करते समय, हमें सबसे पहले यह विचार करना होगा कि मिट्टी का स्वास्थ्य टिकाऊ कृषि का एक अभिन्न अंग है, और खाद्य सुरक्षा सुनिश्चित करने में इसकी भूमिका निर्विवाद है।
वास्तव में, एक स्वस्थ मृदा पारिस्थितिकी तंत्र जैव विविधता को बढ़ावा देता है, मजबूत फसल वृद्धि और उपज सुनिश्चित करता है, और मिट्टी-पानी के संबंध को बनाए रखता है। हालाँकि, बढ़ती जनसंख्या और जीवन के सभी क्षेत्रों के लिए खाद्य सुरक्षा सुनिश्चित करने की आवश्यकता ने कृषि उद्योग पर काफी दबाव डाला है, जिससे मिट्टी के पारिस्थितिकी तंत्र पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ रहा है। दुनिया की लगभग 33% मिट्टी नष्ट हो गई है, और देशी पारिस्थितिक तंत्र से भूमि-उपयोग रूपांतरण के कारण मिट्टी ने अपना कार्बनिक कार्बन खो दिया है; इससे उत्पादकता और मृदा पारिस्थितिकी तंत्र के स्वास्थ्य पर असर पड़ा है।
बदले में, मिट्टी के स्वास्थ्य में गिरावट के कारण अधिक मात्रा में फसल सहायता के उपयोग की आवश्यकता होती है, जिनमें से अधिकांश सिंथेटिक स्रोतों से प्राप्त होते हैं, जो फिर से मिट्टी के स्वास्थ्य को खराब कर देता है, जिससे एक दुष्चक्र शुरू हो जाता है। मिट्टी और मानव स्वास्थ्य के बीच संबंध भी निर्विवाद है। मृदा क्षरण से फसलों में पोषण मूल्य कम होता है और स्वास्थ्य पर नकारात्मक परिणाम होते हैं।
जलवायु परिवर्तन को कम करने में एक अच्छे मृदा पारिस्थितिकी तंत्र की भूमिका भी निर्विवाद है। स्वस्थ मिट्टी कार्बन डाइऑक्साइड को सोखती है और ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम करती है। एफएओ का अनुमान है कि टिकाऊ मिट्टी प्रबंधन प्रथाएं सालाना 1.5 बिलियन टन तक कार्बन उत्सर्जन को कम करने में मदद कर सकती हैं।
कृषि पद्धतियों को टिकाऊ बनाने के लिए, उन्हें आर्थिक रूप से व्यवहार्य, आत्मनिर्भर, उत्पादक, प्राकृतिक संसाधनों का संरक्षण और पारिस्थितिक विविधता को संरक्षित करना होगा।
कृषि प्रणालियों में स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए मृदा प्रबंधन प्रथाओं में प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करना आवश्यक है। तकनीकी विकास संसाधनों के उपयोग की निरंतर निगरानी और अनुकूलन में मदद करता है और कृषि उत्पादकता और पर्यावरणीय लचीलेपन को बढ़ावा देता है।
टिकाऊ कृषि में एआई का बढ़ता प्रभाव
एआई मृदा स्वास्थ्य की निगरानी और सुधार के लिए एक परिवर्तनकारी उपकरण के रूप में उभर रहा है और हितधारकों को अनुरूप सिफारिशों और प्रारंभिक हस्तक्षेप के माध्यम से उत्पादकता में सुधार करने में मदद कर रहा है। एआई मिट्टी की स्थितियों और अन्य पर्यावरणीय कारकों के साथ उनके अंतर्संबंधों की अधिक विस्तृत समझ की सुविधा प्रदान करता है जो स्थिरता को बढ़ावा दे सकते हैं। मशीन लर्निंग, रिमोट सेंसिंग और डेटा एनालिटिक्स के साथ एकीकृत एआई प्लेटफॉर्म मिट्टी के स्वास्थ्य और स्थितियों का व्यापक अवलोकन प्रदान कर सकते हैं और स्थायी भूमि उपयोग और प्रभावी मिट्टी स्वास्थ्य प्रबंधन के लिए डेटा-संचालित निर्णय लेने की सुविधा प्रदान कर सकते हैं।
सैटेलाइट इमेजरी और सेंसर के साथ ड्रोन का उपयोग करके एआई को रिमोट सेंसिंग के साथ एकीकृत करने से मिट्टी की स्थिति और अन्य पर्यावरणीय मापदंडों पर वास्तविक समय का डेटा कैप्चर होता है। एआई एल्गोरिदम रुझानों का पूर्वानुमान लगाने और पैटर्न और विसंगतियों की पहचान करने के लिए डेटा को संसाधित कर सकता है। कंपनियों को पसंद है प्लैनेट लैब्सअमेरिका, इन-फील्ड पैटर्न और क्षेत्र-विशिष्ट रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए उपग्रह इमेजरी और मशीन लर्निंग का सफलतापूर्वक उपयोग करता है जो कृषि योजना को आसान बनाता है, क्षेत्रों में उत्पादकता की मात्रा निर्धारित करता है और लक्षित प्रबंधन क्षेत्र विकसित करता है।
एक अन्य क्षेत्र जहां एआई का तेजी से उपयोग किया जा रहा है वह पोषक तत्वों की कमी की पहचान करने और विशिष्ट संशोधनों की सिफारिश करने के लिए मिट्टी परीक्षण और विश्लेषण है। एक उदाहरण प्रौद्योगिकी मंच है सॉइलऑप्टिक्स®जो मिट्टी के नमूनों और गुणों का विश्लेषण करने और लक्षित हस्तक्षेप और प्रबंधन प्रोटोकॉल विकसित करने के लिए एआई का उपयोग करता है।
एआई-संचालित भविष्य कहनेवाला विश्लेषण ऐतिहासिक डेटा और पर्यावरणीय चर के आधार पर मिट्टी के स्वास्थ्य रुझान का पूर्वानुमान लगा सकता है। यह किसानों को अपनी गतिविधियों को विशिष्ट मिट्टी की स्थितियों के अनुरूप बनाने, दक्षता और उपज को अधिकतम करने की अनुमति देता है। यह कवर फसलों, फसल चक्र और मिट्टी और कीट प्रबंधन के लिए वैयक्तिकृत सिफारिशें प्रदान कर सकता है। नीदरलैंड में वैगनिंगन विश्वविद्यालय और अनुसंधान पोषक तत्वों की कमी और मिट्टी के कटाव की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित कर रहा है। ये मॉडल किसानों को मृदा स्वास्थ्य संबंधी मुद्दों का अनुमान लगाने और सक्रिय प्रबंधन रणनीतियों को लागू करने में मदद करते हैं।
एआई सिस्टम का एक और रोमांचक उपयोग मिट्टी के स्वास्थ्य में गहन अंतर्दृष्टि प्रदान करने, ऐतिहासिक और वर्तमान डेटा और पर्यावरणीय चर पर विचार करने और भविष्य के मापदंडों की भविष्यवाणी करने के लिए विभिन्न डेटा स्रोतों को एकीकृत करने की उनकी क्षमता है। कई यूरोपीय देशों में संचालन के साथ, क्रॉपएक्स और तारानिस सिंचाई और उर्वरता को अनुकूलित करने, कुशल संसाधन उपयोग को बढ़ावा देने और किसानों को मिट्टी के स्वास्थ्य, कीट प्रबंधन और फसल प्रदर्शन में अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग करें।
राष्ट्रीय खाद्य एवं कृषि संस्थानयूएसडीए मिट्टी की निगरानी के लिए और यह अनुमान लगाने के लिए एआई तैनात कर रहा है कि समय के साथ मिट्टी विभिन्न कृषि पद्धतियों पर कैसे प्रतिक्रिया देगी, जो दीर्घकालिक टिकाऊ प्रथाओं को डिजाइन कर सकती है। रोथमस्टेड अनुसंधानयूके, और यूरोपीय आयोग का संयुक्त अनुसंधान केंद्र जांच कर रहे हैं कि एआई यूके और यूरोप भर में मिट्टी के स्वास्थ्य और टिकाऊ खेती और भूमि प्रबंधन प्रथाओं को कैसे बेहतर बना सकता है।
औद्योगिक हितधारक कृषि में एआई प्रौद्योगिकियों के अनुसंधान और विकास और तैनाती में सक्रिय रूप से लगे हुए हैं। हालाँकि, बड़े पैमाने पर मृदा स्वास्थ्य प्रबंधन में एआई प्रौद्योगिकियों को सफलतापूर्वक लागू करने के लिए सरकारी समर्थन महत्वपूर्ण है। एआई की क्षमता को महसूस करते हुए, कई यूरोपीय देश और यूके विभिन्न पहलों के माध्यम से कृषि पद्धतियों में अनुसंधान और एआई को सक्रिय रूप से बढ़ावा देते हैं।
ईयू का होराइजन 2020 कार्यक्रम स्मार्ट खेती पर केंद्रित विभिन्न परियोजनाओं को वित्त पोषित करता है। जैसे प्रोजेक्ट स्मार्टएग्रीफूड सदस्य राज्यों में बेहतर मृदा प्रबंधन और टिकाऊ कृषि पद्धतियों के लिए एआई को एकीकृत करने की आवश्यकता स्थापित की गई। 2030 के लिए यूरोपीय संघ के मृदा स्वास्थ्य मिशन के तहत AI4Soil स्वास्थ्य परियोजना का लक्ष्य एक खुली पहुंच वाला यूरोप-व्यापी डिजिटल बुनियादी ढांचा बनाना और बनाए रखना है जो मिट्टी के स्वास्थ्य और प्रयोगशालाओं के बिना आवश्यक उपायों को गहराई से समझ सके। महत्वाकांक्षी परियोजना का लक्ष्य एआई-आधारित डेटा बुनियादी ढांचे का उपयोग करके “मृदा डिजिटल ट्विन” बनाना है।
परियोजना का इरादा एक सुसंगत मृदा स्वास्थ्य सूचकांक पद्धति, एक तीव्र मृदा स्वास्थ्य मूल्यांकन टूलबॉक्स, एक मृदा स्वास्थ्य/क्षरण मॉनिटर और एक AI4SoilHealth एपीआई और मोबाइल फोन ऐप विकसित करना है जो किसानों को उनकी कृषि पद्धतियों में मौलिक और दीर्घकालिक परिवर्तन करने में मदद कर सकता है।
जर्मनी और फ्रांस जैसे देश, क्रमशः डिजिटल कृषि रणनीति और कृषि डिजिटल क्रांति जैसे प्रयासों के माध्यम से, मृदा स्वास्थ्य निगरानी, टिकाऊ कृषि प्रथाओं और प्रबंधन और संसाधन उपयोग को अनुकूलित करने के लिए एआई प्रौद्योगिकियों को शामिल करने वाली परियोजनाओं का समर्थन करते हैं। मृदा स्वास्थ्य संकेतकों का मूल्यांकन करने और टिकाऊ कृषि पद्धतियों को विकसित करने के लिए नीदरलैंड मृदा स्वास्थ्य और एआई में अग्रणी अनुसंधान कर रहा है।
टिकाऊ कृषि चुनौतियों में एआई
संभावित लाभों के बावजूद, कई चुनौतियाँ मृदा स्वास्थ्य निगरानी और सुधार के लिए एआई प्रौद्योगिकियों को व्यापक रूप से अपनाने में बाधा डालती हैं। एआई मॉडल को प्रभावी ढंग से कार्य करने के लिए बड़ी मात्रा में उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है जो विरल या पुराना हो; यह उनकी प्रभावशीलता को सीमित करता है और मृदा डेटा संग्रह पहल में निवेश की आवश्यकता पर जोर देता है। कई छोटे पैमाने के किसानों के पास एआई प्रौद्योगिकियों को सफलतापूर्वक लागू करने के लिए तकनीकी कौशल या संसाधनों की कमी हो सकती है। एक अन्य प्रमुख चुनौती सेंसर और एकीकृत सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म तैनात करने की उच्च लागत है।
खुले डेटा प्लेटफ़ॉर्म विकसित करना जहां किसान, शोधकर्ता और अन्य हितधारक मिट्टी डेटा साझा कर सकें, जानकारी की गुणवत्ता और उपलब्धता को बढ़ा सकते हैं। किसानों और अन्य हितधारकों को एआई प्रौद्योगिकियों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम बनाने के लिए प्रशिक्षण कार्यक्रमों की आवश्यकता है। लागत प्रभावी सेंसर और ओपन-एक्सेस प्लेटफॉर्म विकसित करने से लागत को प्रबंधित करने और एआई और अन्य डिजिटल प्रौद्योगिकियों के उपयोग को बढ़ाने में मदद मिल सकती है।
तमाम प्रयासों के बावजूद, विभिन्न समाजों में कृषि गतिविधियों को अभी भी कम महत्व दिया जाता है और कम सराहा जाता है, जिसका सीधा मतलब संसाधनों, धन और निवेश समर्थन की निरंतर उपलब्धता की कमी है। हालाँकि जलवायु परिवर्तन और इसके शमन में टिकाऊ कृषि की भूमिका के बारे में बढ़ती जागरूकता के कारण स्थिति धीरे-धीरे बदल रही है, लेकिन यह इष्टतम से बहुत दूर है। दीर्घकालिक लाभ प्राप्त करने के लिए, टिकाऊ कृषि के महत्व और दीर्घकालिक लाभ प्राप्त करने के लिए इसे साकार करने में प्रौद्योगिकियों की भूमिका को आगे बढ़ाना महत्वपूर्ण है।
निष्कर्ष के तौर पर, मृदा स्वास्थ्य प्रबंधन में एआई जैसी प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करने से टिकाऊ कृषि और बेहतर पर्यावरणीय प्रबंधन की अनुमति मिलती है। वास्तविक समय की निगरानी, पूर्वानुमानित विश्लेषण और सटीक और पूर्वानुमानित तकनीकों के माध्यम से, किसान मिट्टी के स्वास्थ्य और जैव विविधता को बनाए रखते हुए अपने संचालन को अनुकूलित कर सकते हैं। जैसे-जैसे एआई प्रौद्योगिकियां विकसित होंगी, मृदा स्वास्थ्य प्रबंधन को फिर से परिभाषित करने की उनकी क्षमता बढ़ेगी। हालाँकि, सफल दीर्घकालिक तैनाती के लिए, एक स्थायी कृषि भविष्य की स्थापना के लिए किसानों, शोधकर्ताओं और नीति निर्माताओं के बीच सहयोग आवश्यक है।
इस विषय पर अधिक गहराई से चर्चा करने और हमारे विश्लेषकों से बात करने के लिए, कृपया आरती जानकीरमन (aarthi.janakiraman@everestgrp.com), अनुसंधान निदेशक, एडवांस्ड साइंसटेक, एवरेस्ट ग्रुप से संपर्क करें।
संदर्भ
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Complete News In English(पूरी खबर – अंग्रेज़ी में)
Aarti Janakiraman, the research director at Everest Group’s Advanced ScienceTech Division, explores the role of AI in sustainable agriculture.
When examining the role of AI in sustainable agriculture, it’s essential to recognize that soil health is a vital component of sustainable farming and is crucial for ensuring food security.
A healthy soil ecosystem fosters biodiversity, ensures strong crop growth and yields, and maintains soil-water relationships. However, the growing population and the need for food security across all life sectors have put significant pressure on the agricultural industry, adversely impacting soil ecosystems. Approximately 33% of the world’s soil has been degraded, and the conversion of land from native ecosystems has led to a loss of organic carbon in the soil, affecting productivity and soil health.
As a result, the decline in soil health necessitates the increased use of crop aids, most of which come from synthetic sources, leading to further degradation of soil health and creating a vicious cycle. The connection between soil health and human health is also clear. Soil erosion reduces the nutritional value of crops and has negative health implications.
A healthy soil ecosystem plays an undeniable role in mitigating climate change. Healthy soil absorbs carbon dioxide and reduces greenhouse gas emissions. The FAO estimates that sustainable soil management practices can help reduce carbon emissions by up to 1.5 billion tons annually.
For agricultural practices to be sustainable, they must be economically viable, self-sufficient, productive, conserve natural resources, and preserve ecological diversity.
Integrating technologies into soil management practices is essential to ensure sustainability in agricultural systems. Technological advancements aid in the continuous monitoring and optimization of resource use, enhancing agricultural productivity and environmental resilience.
The Growing Impact of AI in Sustainable Agriculture
AI is emerging as a transformative tool for monitoring and improving soil health, helping stakeholders enhance productivity through tailored recommendations and early interventions. AI provides a more detailed understanding of soil conditions and their interrelationships with other environmental factors that can promote sustainability. AI platforms integrated with machine learning, remote sensing, and data analytics can offer comprehensive insights into soil health and conditions, enabling data-driven decision-making for sustainable land use and effective soil health management.
Integrating AI with remote sensing through satellite imagery and drones allows for real-time data collection on soil conditions and other environmental parameters. AI algorithms can process this data to forecast trends and identify patterns and anomalies. Companies like Planet Labs successfully use satellite imagery and machine learning to predict in-field patterns and region-specific trends, making agricultural planning easier, determining productivity levels, and developing targeted management areas.
AI is also increasingly used in soil testing and analysis to identify nutrient deficiencies and recommend specific amendments. For example, the technology platform SoilOptix® uses AI to analyze soil samples and properties to develop targeted interventions and management protocols.
AI-driven predictive analytics can forecast soil health trends based on historical data and environmental variables. This allows farmers to adjust their activities to align with specific soil conditions, maximizing efficiency and yield. AI can provide personalized recommendations for cover crops, crop rotation, and soil and pest management. Wageningen University and Research in the Netherlands is developing machine learning models to predict nutrient deficiencies and soil erosion. These models help farmers anticipate soil health issues and implement proactive management strategies.
Another exciting use of AI systems is their ability to integrate various data sources to provide deep insights into soil health while considering historical and current data alongside environmental variables. With operations in several European countries, CropX and Taranis use AI algorithms to optimize irrigation and fertilization, promote efficient resource use, and provide farmers with insights into soil health, pest management, and crop performance.
The National Institute of Food and Agriculture (NIFA) at the USDA is deploying AI for soil monitoring and to predict how soils will respond to various agricultural practices over time, which can help design long-term sustainable practices. Rothamsted Research in the UK and the European Commission’s Joint Research Centre are investigating how AI can improve soil health and sustainable farming and land management practices across the UK and Europe.
Industry stakeholders are actively engaged in the research, development, and deployment of AI technologies in agriculture. However, significant government support is critical for the successful implementation of AI technologies in large-scale soil health management. Recognizing AI’s potential, numerous European countries and the UK actively promote research and AI in agricultural practices through various initiatives.
The EU’s Horizon 2020 program funds various projects focused on smart farming. For instance, the project SmartAgriFood has established the need to integrate AI for better soil management and sustainable agricultural practices in member states. Under the EU’s Soil Health Mission for 2030, the AI4Soil Health project aims to create and maintain an open-access Europe-wide digital infrastructure that deeply understands soil health and necessary measures without laboratory interventions. The ambitious project aims to use AI-based data infrastructure to create a “digital twin” of soil.
The project’s intent is to develop a coherent soil health index methodology, a rapid soil health assessment toolbox, a soil health/erosion monitor, and an AI4SoilHealth API and mobile app to assist farmers in making fundamental and long-term changes in their agricultural practices.
Countries like Germany and France support projects that incorporate AI technologies for soil health monitoring, sustainable agricultural practices, and optimizing management and resource use through initiatives like the Digital Agriculture Strategy and the Agricultural Digital Revolution. The Netherlands is leading research in soil health and AI to assess soil health indicators and develop sustainable agricultural practices.
Challenges of AI in Sustainable Agriculture
Despite potential benefits, several challenges hinder the widespread adoption of AI technologies for monitoring and improving soil health. AI models need large amounts of high-quality data to function effectively, but such data can be sparse or outdated, limiting their effectiveness and highlighting the need for investment in soil data collection initiatives. Many small-scale farmers may lack the technical skills or resources needed to effectively implement AI technologies. Another significant challenge is the high cost of deploying sensors and integrated software platforms.
Developing open data platforms where farmers, researchers, and other stakeholders can share soil data could enhance data quality and availability. Training programs are needed to empower farmers and other stakeholders to effectively utilize AI technologies. Developing cost-effective sensors and open-access platforms could help manage costs and increase the use of AI and other digital technologies.
Despite numerous efforts, agricultural activities are still undervalued and underappreciated in many societies, which directly impacts the continuous availability of resources, funding, and investment support. While growing awareness about the role of sustainable agriculture in combating climate change is gradually shifting this perspective, it remains far from optimal. To achieve long-term benefits, it is crucial to advance the recognition of sustainable agriculture’s importance and the role of technologies in realizing these benefits.
In conclusion, integrating technologies like AI into soil health management enables sustainable agriculture and better environmental management. Through real-time monitoring, predictive analytics, and precise technologies, farmers can optimize their operations while maintaining soil health and biodiversity. As AI technologies develop, their potential to redefine soil health management will grow. However, for successful long-term deployment, collaboration among farmers, researchers, and policymakers is essential to establish a sustainable agricultural future.
To discuss this topic in greater depth and speak with our analysts, please contact Aarti Janakiraman (aarthi.janakiraman@everestgrp.com), Research Director, Advanced ScienceTech, Everest Group.
References
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- B7 – 1 Sustainable Soil and Land Management and Climate Change | Climate Smart Agriculture Sourcebook | Food & Agriculture Organization, United Nations https://www.fao.org/climate-smart-agriculture-sourcebook/
- State of Food Security and Nutrition in the World 2023 https://openknowledge.fao.org/items/445c9d27-b396-4126-96c9-50b335364d01.
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