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खेती में डिजिटल के प्रयोग ने कैसे बदली तस्वीर? विशेषज्ञों से जानें फायदे और चुनौतियां
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00:00सेशन है उसका नाम है भारत दिखाएगा रास्ता जी हां आपको बता दे कि ये डिजिटल युग है ये हम
00:08जानते हैं और मानते हैं और इस युग में खेती भी बदल रही है भारत में डिजिटल इनोवेशन के शेत्र
00:16में कई महतवपूर्ण काम हुए हैं और इसमें कृशी औ
00:29इन बदलावों और संभावनाओं को समझने के लिए विशिशग्यों का एक शांदार पैनल बस अब थोड़ी देर में यहाँ पर
00:36मंच पर आने वाला है आपको बता दे हमारे साथ थोड़ी देर में मंच पर मौजूद होंगे IES और पूर्व
00:46केंद्रे कृशी सचिव देव
00:58मेसाई क्रॉपल लिस्टिक्स और जाने माने सोशल मीडिया इंफ्लूएंसर परगर सिंग जी आप सभी का बहुत-बहुत स्वागत है मंच
01:08पर कृपया आप सभी मंच पर आए जोड़दार तालिया हो जाए हमारे तमाम महमानों के लिए
01:15जोड़दार तालिया हो जाए सभी के लिए और इस सत्र को बढ़ाएंगे हमारे स्योगी पन्नी आनन जी आपका भी बहुत
01:25-बहुत स्वागत है
01:41बहुत-बहुत धन्यवाद श्वेता जी चारों पैनलिस्ट दक्ष हैं उस विधा के हिसाब से जिसे हम आज के समय में
01:51डिजिटल इनोवेशन के तौर पर जानते हैं
01:54डिजिटल यूग है और प्रदान मंत्री के पिछले बारा वर्षों के कारेकाल में डिजिटलाजेशन के उपर विशेश महत्व विशेश नजर
02:03रही है
02:04इस स्थिती में जो बदलाव डिजिटल के दिश्टी से हम तमाम समाजिक और अध्योगिक शेत्रों में देखते हैं
02:14शेत्रों में देखते हैं उसी तरह का बदलाव हम देखते हैं कि अब कृषी में भी वो चीज़ें महसूस हो
02:19रही है पहली बार हम ड्रोन दीदी शब्द सुन रहे हैं पहली बार हम देख रहे हैं कि नई GPS
02:25से मैपिंग हो रही है कोई अंतरिक्षियान जा रहा है तो बताया जा
02:44तो उस धृष्टि से ये बहुत महतुपून है और इसलिए सत्र देवेश जी बहुती सीनियर वक्ती है हम जब समझना
02:52शुरू करें कि डिजिटल का प्रयोग कृशी में जो दो एकदम परस पर विरोधी शब्द माने जाते हैं या एक
03:01फोबिया है जिसके तहत हम इनको विर
03:13कैसे समझें इसको नहीं धन्यवाद बहुत बहुत बहुत बहुत बढ़ा ट्रांस्फरमेशनल इनिशियेटिव है जो डिजिटल एगरिकल्चर मिशन लाँच हुआ था
03:24दो हजार चॉबिस में और उसकी तीन लेयर्स हैं तो जो जैसे किसान है तो किसान को कोई भी लाब
03:34ल
03:43हो गा रहे हैं और किस छेतर में हैं कहां पर है लोकेशन उसकी ये तीनों चीज राजा स्विभाग के
03:50पास रिकॉर्ड रहता था अलग रग रग राज डिजिटाइजेशन की अलग लग स्टेज पे थे कुछ राज बहुत आगे थे
03:55कुछ राज उतने आगे नहीं थे लेकि
04:12हर खेत जो भी एक खेत डिफाइंड होता है उसका खेत नंबर एक राजस विभाग के रिकॉर्ड में होता है
04:18लेकिन हमने यूनीक आइड़ दे यानि कि वो यूनीक आइड़ ऐसी है जो किसी और खेत में पूरे देश में
04:23नहीं होगी उसके बाद उसकी जिए और खेतों का �
04:39पोजीशन हो गया कि ये खेत यहाँ जैसे हम यहाँ बैठे अगर ये खेते तो ये पता चल जागए ये
04:43कहां पर है ये फार्म आइडी हो गई दूसरा फिर आया जो फार्मर आइडी अब हम किसान हूँ ऐसे बहुत
04:51करोड़ों किसान है लेकिन उनको कोई भी लाब देना होत
05:06उस प्लाट में कई किसान सेखातिदार हो सकते थे और उसका हर का अलगलग शैर होता था कोई एक टीहाँ
05:12शैर है किसी का एक चौथाई है तो किसान वार कितनी खेती किससान पह वो कोई डिजिटर ली अविलेबल नहीं
05:18था वो लेक बना ते तो अब ये फार्मर आईडी ज�
05:36उनका शेर कितना है, ये पूरा डीटेल बेक एंड पे अविलिबल है, जो कितान खुद देख सकता है, और अगर
05:42वो सहमती दे तो दूसरे देख सकते हैं, तो एक फार्मर आइडिया आगया, और तीसरा आया है, डिजिटिल क्रॉप सर्वे,
05:48कि जब हमने जो रेफरेंसिंग कर
05:50दी, तो अब जो सर्वे मैनूल होगा, तो जब तक सर्वेयर खेद के अंदर नहीं पहुचेगा, तब तक वो सर्वे
05:56कर नहीं सकता, तो घर बैठे खेद सर्वे करने का, या कुछ भी लिख देने का, जो एक अगर प्रविती
06:02है भी, उख खतम हो गई, तो एक्यूरेसी ऑफ
06:04सर्वे आ गई, कि खेद के अंदर जब पहुचेंगे तो एप खुलेगा, फिर वो फोटो लेके उसमें पताएंगे क्या खेदी
06:10लगी है, दूसरा है कि अगर हम सैटलाइट से भी करना चाहें, तो अब आसान हो गया, क्योंकि सैटलाइट मैप
06:14को जब हमने उसके खेद के ज
06:32उसमें एकुरेट से आजए क्योंकि सर्वे के अंदर जाना होगा, तो यह तीन स्टैक जब डेवलप हो गए, तो ग्यारा
06:36करोड फार्मर आइडी बन चुके हैं, करीब करीब तीस करोड प्लॉट्स की डिजिटल क्रॉप सर्वे हर साल, हर सीजन में
06:43हो रही है, तो हमको सीज
07:00इनिशियेटिव है, जो मानी वित्यमंत्री ने भी जिसको कहा कि यह नेक्स यूपी आई टाइप एक रविल्यूशन है, तो इससे
07:06क्या फायदे हो रहे हैं, अब मेकाल से मद्रपरदेश अगर नी रहा है, वो ज़रूर बताएंगे, आप में से सुनिये
07:10गा, बिल्कुर नि
07:29अब में डिस्प्यूट है कि दोनों ही स्थितियों में, खाद उसके उपर कितने मिलेगी, MSP उसके कितना मिलेगा, या अगर
07:36सूखे कि स्थिती है, फसल खराब हो गई है, तो उसमें जो राहत मिलनी है, जो छूट मिलनी है, वो
07:43कौन लेगा घर में, इस तरह के बहुत डिस्
07:57मद्यप्रदेश में हुई है.
08:27हम 100% farmer ID compliant state हैं, हम 100% geo-reference compliant state हैं, और हमारे state की,
08:34जितनी भी entitlement schemes हैं, including khad, including khad मतलर जिसमें subsidy पराफ्त होती है, अथवा entitlements, जो हमारे भारत
08:42सरकार के जो हमको लक्ष पराफ्त होते हैं, उन जितनी भी schemes हैं, उनको हम through agris track ही drive
08:47करते हैं. ये एक मैं प्रस्टम हुई आपको बताया
08:50Now coming to the question which you have posed me, तो जैसा कि मैंने बताया कि जब ये digital platform
08:56को launch किया गया 2024 में, तो मत्पधिश साशन ने इसके लिए अभिहान चला के, राजस विभाग के मारफस से,
09:04क्योंकि खसरा-ख़तोनी, लेखा-जोका-लेखना, पूरा का पूरा काम हमारे यहां पर पटवारी हो और राज
09:19उनका सिर्फ डिजिटाइशन किया जाए, बट साथ-साथ में लगे हाथ हो जो हमारा revenue case management system है, उसके
09:26मारफस से भी जो नावंतरन होने के cases spending होते हैं, या जो drive होती है, बतान की, उसको भी
09:32take up किया जाए, साथ-साथ में जो bucketing का system था, यानि एक व्यक्ति के नाम पे, एक ही
09:37गा
09:53जाए, बिलकुल, और ना सिर्फ कृषी विभाग, कृषी विभाग, कृषी विभाग को एकरी स्टैक की जो commissionate है, वो transfer
10:03हुई है, वाट मत्प्रदेश में शुरू से ही, मुकमंत्री जी के निरदेश अनुसार, मुकसचे मोहदय ने इसमें inter department convergence
10:11किया था, तो इसमें revenue department का, क�
10:15यह भी देविश सर कह रहे थे, बाकी अन्य layers की mapping करने के लिए, उधरन के लिए, जो आपकी
10:20WRD department के बांध है, उनकी नहरे है, इनकी भी layering करने का काम कहीं ना कहीं पर back end
10:26पे, इस पूरे के पूरे अभियान में सोच के किया गया था, कुछ जगे 100% सफलता है, कुछ जगे
10:31यह क
10:31नाम वर्तमान में प्रगती है, रोली जिंदल जी हमारे साथ है, आपको founder है, RMSI की, और जो automation और
10:40machine learning के थुरू जो advanced crop map वाली बात है, यह थोड़ा सा समझाए कि यह advanced crop map,
10:48क्या यह क्या चीज है, और एक किसान को यह कैसे benefit करती है,
10:54देखे, agriculture में या किसी भी field में, digitization के, broadly हम समझे तो तीन मुख्य फायदे होते हैं, speed,
11:04scale, and ultimately accuracy, ठीक है, और हम जो solution बनाने की कोशिश कर रहे हैं, देखे, अगर एक खेत
11:15में, माल लीजे, 4 लाग की फसल है,
11:18तो उसके monitoring की cost 40,000 नहीं हो सकती, उसके monitoring की cost 40,000 रुपए या proportionate होनी
11:28पड़ेगी, तो आपको efficiency चाहिए, आप जो monitoring कर रहे हैं,
11:33देश के किसी कोने में, किसी किसान के ऊपर आपदा आई, तो ऊपर decision makers को दो माईने बाद पता
11:42चलेगा, तब तक तो, हमें पता है कहीं, महराश्रा में आपको पता है, suicides भी हो जाते थे, right?
11:49Speed is of the essence, scale is of the essence, and ultimately accuracy is also of the essence, तो जब
11:58हम साटलाइट से देखते हैं, तो ना सिर्फ हम देख के ये बता सकते हैं कि यहां पर कौन सा
12:06क्रॉप उग रहा है, कपास है, या सोयबीन है, या ये तो असान है, ये तो असान है, अब हम
12:17बाजरा और मक्का में भी फरक बता लिएगे,
12:19अब क्योंकि इतने सालों से कर रहे हैं, तो मॉडल्स मचूर हो चुके हैं, वो हम उनको सिखा सिखा के
12:25सिखा सिखा के ट्रेनिंग डेटा डाल, तो एक तो ना सिर्फ आप ये बता लेते हो, अब मैं आपको थोड़ी
12:32स्पेसिफिक बात बताती हूँ, उत्तर प्रदेश में �
12:34गेहूं बहुत जादा होता है, आपने सुनाओगा कि पिछले कुछ सालों से ये हम अब्जर्व कर रहे हैं कि April
12:43या end of March, early April जो गेहूं की कटाई का टाइम होता है, इतनी जादा गर्मी उस समय आ
12:50जाती है, कि जो ग्रेन फिलिंग का टाइम होता है, उस समय गर्मी इतनी होती
12:56कि ग्रेन फिलिंग फेलियर हो जाता है, खेतों में, ठीक है, लेकिन किसी खेत में होता है, किसी खेत में
13:02नहीं होता है, अब हमने ये काबलियत बना लिये, research करकर के, कि while temperature is a large area phenomenon,
13:12कि अगर यहां 38 degrees है, तो पूरे area में 38 degrees होगा, लेकिन कौन से खेत में ग्रेन फिलिंग
13:20फेलिय
13:20है, हम satellite से वो भी बता देते हैं, मैं आपको एक एक एक एक एक जाम्पल चाहरा थे, बलकि
13:26मेरा अगला प्रशन आप से एता कि, 127 के खरीब agri geoclimatic zones हैं हमारे पास देशपर में, और एक
13:35जगह की reading, और किवल 127 हमारे यहां ही नहीं है, अगर आप हम देखे तो, जो south eastern countries
13:43है, या
13:43कुछ हमारे south American countries में भी, हमारा मिटी का और फसलों का pattern उसमें काफ़ी similarity है, तो domestic
13:52learnings के लिए और बाहर के लोगों को भी उसमें इंड़िच करने के लिए, बाहर के देशों के साथ भी
13:58किसी तरह के tie-ups के लिए, उस hand holding के लिए यह data जो आपके पास है, इसकी diversity
14:07कितने important है और उसक
14:09किस तरह से हम इस्तिमाल कर सकते हैं, यह मैं आपसे रोली जी जाना चाहूँ, बहुत ज़रूरी है, बहुत ज़रूरी
14:16है क्योंकि जो machine है वो उतना ही सीखेगी जितना आप उसको सिखाएंगे, अंग्रीजी में जिसको कहते हैं the quality
14:24of the training data, तो आप जितना अच्छा उसको training data द
14:39लाटिटूड लाटिटूड पर और वो लाटिटूड लाटिटूड में कम से कम आठ या नौ दशमलों होने चाहिए, दशमलों के पीछे
14:47मतलब I need 8 digits, तो आप उठाईए data और आप machine को सिखाईए कि इस point पर ये crop
14:55है, तो machine समझेगी कि मुझे जो satellite से दिख रहा है और जो मु
15:08machine सीखती है, तो ये होता है agriculture में machine को सिखाने का process, ठीक है, diversity बहुत important है,
15:18क्यों, satellite का angle change हो जाता है, सूरज की technical terms नहीं यूज करियो, reflection, reflection, backscatter, ये सब
15:28indexes change हो जाते है, तो diversity बहुत important है, हम जितना diverse training data बनाएंगे,
15:38हमें उतनी diverse और उतनी अच्छी accurate quality मिलेगी, तो जितने जादा crops पे काम करेंगे, जितने जादा districts में
15:49काम करेंगे, उतना model परिपक्व होते जाता है, तो देवेश ये जो data की बात है, सरकार बहुत दतपरता से,
15:59केंदर सरकार, राज, सभी इस कोशिश में लगे हैं, कि कितनी
16:03बहतर data mapping हो सके, और हम चीजों को उससे बहुत फाइदे सरकार को भी है, किवल किसान को नहीं
16:09है, MSP कितना देना है, खाद एक हिससे में कितनी लगेगी, panic buying तो नहीं है, panic stories तो नहीं
16:16है, काला बाजारी बीजों की खाद की, इस सारी बहुत सारे lab हैं इसके, लेकिन ultimately इसका एक
16:23connect लोगों से किसान से बनाना ही पनेगा, हम लोग प्राया ये देखते हैं कि self learning से किसान जो
16:32सीखे, community learning से जो किसान सीखे, वो चीजें तो फिर भी आसान है, एक साथी किसान बताए कि ये
16:40इस तरह से बीजबो, वो ज़्यादा convenient बैठता है, बजाए इसके कि एक सरकारे मुला�
16:45जिम्बताए कि इस तरह से आप किति करें और उसको लोग यकीन करें, तो ये एक attitude चला आ रहा
16:52है इस तरह से, और उसमें कहीं न कहीं समवाद का संप्रेशों का संकट रहा है, भाशा का संकट रहा
16:58है, ट्रांस्मीट करने का संकट रहा है, कि हमने किस तरह से बनाई हैं चीज
17:12या फ्रेंटेंट पे जब किसाम को इंगेज करने की बात है तो वो कितना बला चैलेंज है
17:16देखे दो चीजे हैं इसमें आपने बहुत महत्वण बात कही कि जैसे एकस्टेंशन की जो मशीनरी होती है हमारी उसमें
17:23तीन प्रकार के व्यक्ति आजकल होते हैं और तीनों का अपना महत्व है एक हमाई क्रिशी वेग्यानिक है जिन्होंने शोध
17:30किया वो जाकर बता रहे है
17:32दूसरे हमाई जो राज सरकार के अधीन जो एक्सेंशन वरकर्स हैं जो ट्रेंड होते हैं यही वेग्यानिक उदे ट्रेंड करते
17:38हैं उनको और वी विद्याले ट्रेंड करते हैं और वो जाके चीजें पताते हैं क्या करना चाहिए क्या नहीं करना
17:43चाहिए और जो तीसरा ग
17:59खंका होगा उसरत प्रोड़क्टिविटी उससे देड़ से दो गुना कोई ने कोई किसान जरूर लगा रहा होगा तो वो जब
18:05बताएंगे सब को कि मैंने ये ये किया जिससे ये फायदा हुआ तो और ज्यादा विश्वास बढ़ता है कि हाँ
18:11ये तकनीक अपनाने से वो इं�
18:27अन्त में बताना चाहूँगा क्या फायदा होगा कि टार्गेटेट एडवाईजरी इस होगी जैसे अभी जो भारत विस्ता लॉंच हुआ एक
18:34AI प्लेटफर्म पहला लॉंच हुआ है भारत सरकार ने जिसमें हम उस किसान बताता है कि मैं इस जगह के
18:39रहना वाला हूँ तो �
18:40बता सकता है कि क्या होने वाला एगए एक हफते में उस फसल की उसने मंडी के रेट बता सकता
18:47है वो पूछेगा सरकारी जोजनाओं की जैनकारी दे सकता है वो उससे और चौृथा है वो बेस्ट प्रेक्टिस बताएगा अब
18:54हमाई पस जब हमने इस AI प्लेटफर्म को अग्
19:06condition क्या है अब हमको targeted हम बता सकते हैं कि सब आप इस समय
19:11पानी दीजिए या अब आप किया बारिश आने वाली है अब जड़ा आप सिचाई
19:15नहीं कियो तो रोक लीजे आपको सिचाई का पानी मिलने वाला है आप
19:19में जो उगाया है ये बहतर आप ये बीज बहतर हो सकते हैं अगली बार के लिए
19:22आप हर्वेस्टिंग के पास आया तो इस मंडी पर ये रेट है तो अब targeted
19:27advisory जो हो जाएंगी AI को यूज करके और एग्रिस्टेक को यूज करके उससे
19:30किसान शासन तंद से और तेजी से गाउं बैठे बैठे जुड़ जाएगा तो ये
19:35targeted advisory प्लस जो फील्ड में advisory जो success stories के माद्दे हम से
19:39दोनों मिलके जब होंगे तो extension services को बहुत बहतरी मिलेगी इसमें जी तो ये क्योंकि हमें
19:46traditionally पर दिखाओ ये सवाल मैं आपसे इसलिए भी शुरू करना चाहरा था क्योंकि किसान के बीच में खेतिहर के
19:54बीच में और
19:54ग्रामिल भारत में पारंपरिक माध्यमों का संचार माध्यमों का बगा रेलिवेंस रहा है तो मुनादी होना डुगडूगी पिटना ये आपके
20:06नुकलनाटकों का पपेट्स का बहुत तरीके के
20:10चीज़ें इस देश में पिछले कई दशकों में इस्तेमाल हुई है लोगों को जागरूप करने में चाहे वो क्रिशी से
20:16हो हाईजीन से हो यह बाकी चीज़ों से अभी एक नई विधा जो है वो इंफ्लूएंसर्स की है सोशल मीडिया
20:22इंफ्लूएंसर्स की है परगट हमार
20:39हैं सरकारी या संस्थागत जो publicity material है जो content है उसके प्रती आप कैसे देखते हैं कि इंफ्लूएंसर्स का
20:50रोल क्या हो सकता है वो इसमें कहां पे अपनी एक अच्छी भूम का ला सकते हैं क्योंकि अतीत में
20:57ऐसा होता रहा है वरतमान में आपके अगर ऐसे अनुभव हैं ऐसे �
21:01प्रयोग हैं या गुझाईशें आपको देखती हैं तो उसके बारे में हमें बताएं बहुत बहुत धन्यवाद जी ये आज के
21:08समय की जरूरत है जी क्योंकि मुझे लगता है digital extension चाहे policy का हो चाहे agriculture research का हो
21:17जहां कोई advisory का हो वो असानी से किया जा सकता है और लगबग अभी ज
21:31influencer जो एक ऐसी कड़ी है जिसके मादियम से ये information बड़े इस तरफे कम ही समय में जा सकती
21:39है तो किसी crop का awareness है crop का practice है policy है new policy है जैसे farmer advisory है
21:47जैसे अभी farmer ID बन रही है तो farmer का ध्यान बटोरने के लिए
21:52सही दिशा में लेके जाने के लिए ये एक ऐसी कड़ी है जो एक मादियम का काम करती है ब्रिज
21:59का काम करती है इसको strong करने की ज़रूरत है और मुझे लगता है बहुत तरह के influencer हैं लेकिन
22:06farming influencer बहुत कम है और ये सबसे बड़ी problem है कि इतने बच्चे B.Sc, M.Sc, even के
22:14PhD agriculture की सिर्फ job
22:17के लिए करते हैं, वो खेती सिखाने में माहर नहीं है, वो खेती की job करने में अपनी प्रापती समझती
22:26हैं, लेकिन digital extension इतना बड़ा एक subject है, इतनी crops हैं, articles हैं, vegetables हैं, poly house हैं, तो
22:33information का flow तो पहले ही है, लेकिन specific information का flow लेके जाना, आज के समय ये बहुत जरूरत
22:41है, policy बनाना तो
22:42दस बंदे बैठके बना देंगे, budget के इसाब से वो implement हो जाएगी, implement करने में बड़ी डिक्कत आती है,
22:48और उसको ground में लेके जाने में तो बहुत ही डिक्कत आती है, क्योंकि आज के समय में mainstream media
22:53से भी थोड़ी जो है, हमारी audience एक पीछे चल रही है, print media से भी पीछे चल रही है,
23:01लेकिन वो digitally काफी जादा social media के उपर इस information का वो effect कबूल करती है, तो क्योंकि आप
23:10देखिए कोई केरला में बैठके पंजाब के लिए वीडियो बना रहा है, तो impactful नहीं होगा, तो अगर कोई पंजाब
23:17का influencer है, तो केरला में impactful नहीं होगा, अलगर reason में, अलगर dialects हैं, languages हैं, �
23:24वहाँ पे local slang हैं, तो वो एक उनकी acceptability जादा रहती है, तो पिंजदिया कहानिया खुद ही कहने पलेंगी,
23:31जी, जी, बिल्कुत, लेकिन इसमें बहुत बढ़िया बात आप ने कहीं कि जब बारी आती है, कृशी का अध्यान करते
23:39हुए, आप उसको अपने आपको academic तक और न
23:53education में, health में, सब जगों पे भी इससे रुबरू होते हैं, अब निशान जी, आप से समझना चाहेंगे, कि
24:01ये जो challenge है, जो परगट जिस तरफ इशारा कर रहे हैं, आप लोग इसको, आपने इस मत्यपरदेश सरकार की
24:09तरफ से, इसमें क्या पहल इस तरह की हुई है, जहां प
24:23उनकी मदद से, हम इन चीज़ों के बारे में लोगों को बताएं, तो उस पर बंत्यपरदेश सरकार का, क्या experience
24:30रहा है, किस तरह के काम की हैं, उसको अगर आप बताएं, तो वो हमारे लोगों के लिए एक learning
24:34रहेगी
24:34बिल्कुल, मैं इन फेक्ट परगट जी की बाद से, शत पतिशत इतिफाक रखता हूँ, कि सोशल मीडिया का जो पावर
24:43है, उस पावर को हम हमारे डिजिटल, जो हमारा infrastructure क्रेट किया है, उस से किस पकार जैल करके, हमारे
24:51beneficiaries जो हमारे किसान हैं, उनको हम किस पकार और betterment का रा
25:04होता था, जो हमारे P.R.O. होते थे, हमने हमारे budget में special प्रावधान करके, digital influencer team एक
25:11create करी हमारे खुद के department में, हमने यह तैक कि हम रोज 3-4-5 flare बनाएंगे, AI tools
25:18को अप्योग करेंगे, और जैसे उधारन के लिए कृशी विभाग में ही 5 direct rate है, mechanization है, direct rate
25:24proper है, training institute है, seed है, और हमारी
25:28mandate है, हमने इन पांचो अचुडी को बोला कि साब, आपके हाँ पर जो भी काम नहीं योजनाएं हैं, उनका
25:34आप हम अपके content create करवाई है, content create करने वाला हमारा वेभाग का मुलाजिम था, content बताने वाला, लेकिन
25:42content create करने वाला हमारे बहुत यंग से बच्चे थे, जो social media को चला
25:58का ने समय रहते बताया कि पानी संभवता कम गिरेगा, तो हमने जिन जिन जगह पे पानी कम गिरेगा, वहाँ
26:04पर किसान को choice का गुलदस्ता देने के लिए, एक particular crop कौनसी आपकी agronomic zone में suit हो सकती
26:11है, और किसान को सही समय पे information देने के लिए, जो विस्तार सेवा का सर ने आप
26:27में जो हमारी content create किये गई, उसको propagate करने के लिए हमने किसान संगटनों में, परगट भाई जैसे हमारे
26:34साथी जो वास्तरक्ता में किसान है, जो आपने बुला पिंड की बात पिंड में रहेगी, यदि मैं बोलूँगा तो मैं
26:40सेकेर्टर कहलाऊंगा, लेकिन हमारे किसान सं�
26:42कि हमारा राम निवास गुरजर्थ साब बोलेंगे, तो उसकी पूरी community उसको जो है follow भी करेगी, like भी करेगी,
26:49हमने paid influencer वाला काम नहीं किया, although we did tie a toy with the idea of that, but we
26:54really bring that, we really believe that the power of social media can actually be very effectively harnessed, because now
27:01we have agree stack, we know exactly whom to target.
27:04अल्कुल, और एक प्रशन समय कम बचाएं लेकिन फिर भी उसको चुना चाहते हैं, अब दो चीजें, भविश्यवानी और भरपाई,
27:14ये दोनों बहुत महत्तोपून हैं क्रिशी में, एक तो ये है मौसम का, उपज का, फसल का, तापमान का, बारिश
27:23का, किसी और आपदा क
27:25या किसी संक्रमा का, जो आसपास की गाउं में आ गया है, कोई खास तरह का कीट है, कोई किटान
27:31है, कोई बैक्टीरिया है, कोई वाइरल अटेक है, जो हम सब लोग अपने अपने अहां पर छिलते हैं, देखते आएं,
27:38तो भविश्यवानियों का, और फिर उनकी भरपाई का
27:41सरकार कैसे कंपनसेट कर सकती है, कैसे लोगों की उसमें मदद हो सकती है, कैसे लोगों को अल restrictive suggest
27:49किये जा सकते हैं, समय रहते, इन तोनों को मैं, रोलीजी आप से, और फिर देवेश्यवानियों से, समय न चाहूंगा,
27:55अगर संशेप में आप बता सके, कि भविश्यवाणी �
27:59और भरपाई इन दोनों के लिए हम एग्रीस कैप और जो आपकी मैपिंग की पद्धत ही है उसको कैसे वो
28:07कर गर रहे हैं।
28:11मौसम की जो प्रेडिक्शिन्स हैं, नॉर्मली पीपल से इस राइट 50% of the time,
28:17but actually AI का use करके अब वो भी हम देख रहे हैं कि better and better होते जा रहे
28:24हैं।
28:25तो अभी पीछे ऐसा हुआ था कि AI predicted weather was found to be more accurate than पढ़ाओगा आप लोगो
28:33ने।
28:34तो हम लोग अभी क्या कोशिश करते हैं और पिछले तीन-चार सालों से ये कर रहे हैं कि फसल
28:40की बवाई के पहले ही,
28:42मतलब करीब मार्च एप्रिल तक हम लोग एक district by district, crop by crop एक outlook publish करते हैं।
28:51तो उसमें हर district में वो crop अच्छा yield देने वाला है या normal से थोड़ा poor yield देने वाला
29:01है, ये हम publish कर देते हैं।
29:05For example, इस season की मैं आपको बताती हूं की season के starting में ही हमने कुछ 300 district ऐसे
29:13identify किये थे
29:15across the country, जो इस खरीफ में जिन में stress होने वाला था।
29:20And by and large, जैसे season गया है तो हम पाते हैं की हमने काफी हद तक सही बताया था
29:29वो।
29:30तो agriculture की forecasting is not easy, मतलब आप उसमें weather forecasting की complexities के उपर आप उसको और भी
29:41complexities add करके फिर आप करते हैं।
29:44लेकिन जो large scale decision makers है, जैसे की दिवेश सर है या निशान सर है, उनको एक बहुत high
29:52level पर direction चाहिए होती है।
29:55उनको एक बहुत high level पर पता करना होता है ये season कैसा जाएगा। उसके लिए ये बहुत useful है।
30:03ये केवल weather data नहीं है, ये multi-layer data है। उसमें crop भी है, उसमें weather भी है और
30:10उसमें कई और external factors हैं जो agrarian conditions को प्रभावित करते हैं।
30:15तो और उनका असर फिर policy में है, जैसे आपने जो बात कही थी, मैं खुद भुक्त भोगी हूँ इस
30:21बार मार्च के आखिर में मेरा अपना गेहूँ खराब हुआ है।
30:24और उसमें कुछ नहीं निकलता है। चोकर होता है, आटा नहीं होता है। तो देवे जी किस तरह से policy
30:32में ये भविश्वानी और भरपाई वाली जो बात है, ये अपना agriscap का या link का जो रूल है।
30:40तो दो चीज में संक्षिप क्योंकि समय कम है। एक तो जैसे बता है, AI का अपयोग तो एक और
30:47एप लाँच हुआ है। और वो प्राइवेट सेक्टर भी कर रहा है। नेशनल पेस्ट सर्वेयन सिस्टम। तो उसका यह है
30:54कि आपने एक पत्ती की फोटो भेजी और बता दे�
31:10कि मादम से किस जगे का है। वहाँ के आफिसर को बता दिया है कि भाई देख हो जा गया।
31:14तो यह एक कंप्लीट एक लूप बन गया। उस व्यक्ति को पता चल गया कि यह है तो ठीक कर
31:20देगा उसको समय से उसकी पेस्ट और वो यह भी बता देते हैं कि कौन सी आपको पेस्
31:30इस आइडिया इंटेग्रेटर पेस्ट वो भी हो साएगा। दूसरा जो बहुत महत्रों ने जो कई राजियों ने किया है महराश्ट
31:35ने तो बहुत पहले कर लिया था एग्री स्टेक आने के बाद कि हमको मानले जिए कपास की खेती खराब
31:40होई और हमको चाहिए कि हमको जल
31:56इसका जो रिलीफ जो आपने कहा न भरपाई तो रिलीफ जो है उसमें सर्वे करना और जो टाइम लगता उसके
32:02जगे हमाना पस पहली से सर्वेड है तो हम इमीजेटली उसको रिलीफ दे सकते हैं बहुत तेजी से ये बहुत
32:08बहुत बहुत था दून्यवाद लेकिन एक ची
32:26डिश्टल के मदद से
32:29मैं तो यह कहूंगा कि यह
32:31Viya Empowerment Have
32:32ah किसानों का
32:33महिला किसानों का
32:35जो गाउं में बेठे हैं
32:36और उस से सरकार किसतर से
32:38योजना जाईगी उसमें बदलाओ आएगा
32:40और अधिकार जो किसानों को
32:42मिलेंगे इसLuqu Till
32:45Amway Sun
32:47से लेके मार्केटिंग तर उसमें बहुत बड़ा बदला हो, आ रहा है और और तेजी से आएगा.
32:52निशान जी.
32:53दन्यवाद आनन जी, मैं तो यही कहूंगा, नोबड़ी कन स्टॉप अन आइडिया वूस टाइम हैस कम, यह अगरी स्टैक का
33:01और डिजिटल पॉब्लिक इंफ्रस्ट्रुक्चर जो अगरी कल्चर में क्रीट किया गया है, इस सच अ पाउर्फुल प्लेटफॉर्म, इसकी इं
33:21लिएग विलेग, चाप आइड पॉब्लिक इंफ खरण भॉबलिक यह जोन जा उन पॉबलिक विलेग, आघ विलेग, बारत इंडिया को एसे
33:38रास्ता दिखाएगा कि इंडियन आग्रिकल्चर जितना कॉंप्लेक्स, दुनिया का कोई अग्रिकल्चर नही है, बिक्स अप�
33:50crops because of the uniqueness of soil every hundred kilometers बदल जाती है तो
33:55necessity is the mother of invention इससे पहले दो-तीन पैनल्स में किसी ने बूला था उसकी वजह से हमारी
34:02सुक्ष्म लेवल पर देखने की और पहचानने की और अनालिसिस की शक्ती इतनी जादा डिवेलप हो गई है कि अब
34:11हम जो अनालिसिस करते हैं वो
34:14इस लेवल की accuracy पे पहुँच गए है कि हम I think we are best in class in the world
34:21परगट भाई जी जैसे किसान में ले लगते हैं और उनका भी extension influencer करते हैं बहुत बड़े स्थर पे
34:30नई किस्मों का करते हैं
34:31weather forecast का करते हैं उसी तरीके agriculture policy का भी वो करते हैं insurance का भी करते हैं farmer
34:37को aware करते हैं day by day करते हैं
34:40तो वो जैसे ही ऐसी information का flow farmer के ground तक जाता है तो उनकी समस्याओं का भी flow
34:46policy maker तक आता है
34:48हम उनके लिए के media का का काम करते हैं और मुझे लगता है कि ऐसे लोग के group को
34:54अच्छे अच्छे उच्छ स्तर के अधकारियों से समय मिलना चाहिए
34:58और बैठके संबाद होना जाएए तांके इसके बीच में से रास्ता निकाल के
35:03क्योंकि हमारे देश की उपज हमारी देश में जानी है
35:05हमारे एक ऐसा देश है जिसमें population भी जादा है agro climate zone भी जादा है
35:11हमारी population ने ही हमारा food खाना है
35:15तो हमने तो policy से उनको stable करना है
35:18हमारी यही सबसे बड़ी प्राप्ति होनी चाहिए
35:20कि बाहर से हम कम से कम आयात करें
35:22जदा से जदा निर्यात करें
35:24और हमारा जो crop का pattern हो deficient ना हो
35:27और farmer को जितनी भी information चाहिए
35:29उसको specific certified करके
35:33agree influencer के तरुक उनके पास जानी चाहिए
35:36बहुत बहुत धन्यवाद
35:39विविदताएं ही भारत की ताकत रही है
35:42और विविदताएं ही data mining को
35:46और comprehensive और in depth और holistic बनाएगी
35:50और इसलिए भारत ही दिखाएगा दुनिया को रास्ता
35:53आप चारों पैनलिस्ट का बहुत बहुत धन्यवाद
35:55इस discussion में शामिल होने के लिए
35:57बिल्कुल जोड़ा तालिया हो जाए सभी के लिए
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