स्मार्ट सिंचाई प्रणालियाँ फसलों की पानी की आवश्यकता का निर्धारण कैसे करती हैं
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स्मार्ट सिंचाई प्रणालियाँ फसलों की पानी की आवश्यकता का निर्धारण कैसे करती हैं

द बेटर इंडिया की 'यह कैसे काम करता है?' श्रृंखला रोजमर्रा की वस्तुओं का पता लगाती है, जिससे जटिल तकनीक, डिजाइन और टिकाऊ सोच सामने आती है जो उनके प्रभावी संचालन को सुनिश्चित करती है। ये विचार न केवल भविष्यवादी मशीनों में छिपे होते हैं, बल्कि उन वस्तुओं में भी होते हैं जिनका हम हर दिन उपयोग करते हैं।

खेत में सुबह जल्दी यह लग सकता है कि सब कुछ सरल है: फसलों की पंक्तियाँ खेत में फैली हुई हैं, और उनकी जड़ें जमीन के नीचे छिपी हुई हैं। पानी पाइपों या ड्रिप लाइनों के माध्यम से सीधे पौधों तक पहुंचाया जाता है। हालांकि, एक सवाल उठता है: इष्टतम पानी की मात्रा क्या है?

पानी की अपर्याप्त मात्रा पौधों में तनाव पैदा करती है, जबकि अधिकता से पानी की हानि और मिट्टी का अत्यधिक संतृप्ति होती है। बड़े क्षेत्रों का प्रबंधन करने वाले किसानों के लिए, प्रत्येक क्षेत्र की मैन्युअल जांच करना और सिंचाई को समायोजित करना अक्सर अव्यावहारिक होता है।

यहीं पर स्मार्ट सिंचाई प्रणालियाँ मदद करती हैं। एक निश्चित समय के लिए पानी देने के बजाय, ये सिस्टम मिट्टी, मौसम और स्वयं पौधों के डेटा का उपयोग यह तय करने के लिए करते हैं कि कब सिंचाई आवश्यक है, और कुछ मामलों में - कब इसे रोकना चाहिए।

सिंचाई को 'स्मार्ट' क्या बनाता है?

सिंचाई के लिए पारंपरिक टाइमर को पिछली बारिश की परवाह किए बिना सुबह 6 बजे स्प्रिंकलर को 30 मिनट के लिए चालू करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है। स्मार्ट सिंचाई नियंत्रक अलग तरह से काम करता है: यह पौधों के आसपास की स्थितियों के बारे में जानकारी प्राप्त करता है और सिंचाई प्रक्रिया को नियंत्रित करने के लिए इसका उपयोग करता है।

एक सामान्य विधि मिट्टी की नमी सेंसर का उपयोग करना है। इन सेंसरों को मिट्टी में, आमतौर पर जड़ों के क्षेत्र में स्थापित किया जाता है, और वे पानी की मात्रा को मापते हैं। चूंकि पानी मिट्टी के विद्युत गुणों को बदलता है, इसलिए सेंसर उसकी नमी का आकलन कर सकते हैं।

अन्य सिस्टम मौसम संबंधी जानकारी पर विचार करते हैं। वे वाष्पीकरण और वाष्पोत्सर्जन (जिसे सामूहिक रूप से वाष्पोत्सर्जन (ET) कहा जाता है) के माध्यम से पौधों द्वारा खोए गए पानी का अनुमान लगाने के लिए तापमान, वर्षा, आर्द्रता, हवा और सूर्य के प्रकाश जैसे कारकों का विश्लेषण करते हैं।

तो, सिस्टम को कब रुकना चाहिए यह कैसे पता चलता है?

सिस्टम को तीन घटकों के बीच एक साधारण संवाद के रूप में समझा जा सकता है: सेंसर, नियंत्रक और वाल्व। पहले, सेंसर मिट्टी के रीडिंग को पढ़ता है। फिर नियंत्रक इस डेटा की तुलना सिस्टम के लिए निर्धारित नमी स्तर या 'थ्रेशोल्ड' से करता है।

यदि मिट्टी बहुत सूखी है, तो नियंत्रक वाल्व खोलने के लिए एक विद्युत संकेत भेज सकता है, और पानी ड्रिप लाइनों या स्प्रिंकलरों के माध्यम से फसलों तक पहुंचना शुरू हो जाएगा। जैसे-जैसे सिंचाई जारी रहती है, मिट्टी में नमी का स्तर बदलता है।

मिट्टी की नमी की मांग पर आधारित प्रणाली में दो थ्रेशोल्ड सेट किए जा सकते हैं: एक निचला, जो सिस्टम को सिंचाई शुरू करने का संकेत देता है, और एक उच्च, जो रोकने की आवश्यकता को इंगित करता है। जैसे ही सेंसर वांछित नमी स्तर तक पहुंचने का पता लगाता है, नियंत्रक वाल्व बंद कर देता है, और सिंचाई समाप्त हो जाती है। यह अनिवार्य रूप से एक फीडबैक लूप है: मापन → तुलना → सिंचाई → पुन: मापन।

और अगर बारिश हो रही हो तो?

यहां स्मार्ट सिंचाई और भी उपयोगी हो जाती है: वर्षा सेंसर वर्षा का पता लगा सकता है और यदि मिट्टी पहले से ही पर्याप्त रूप से नम है तो नियोजित सिंचाई चक्र को शुरू होने से रोक सकता है। मौसम पर आधारित सिस्टम वर्षा और अन्य मौसम संबंधी जानकारी का उपयोग सिंचाई को कम करने या निलंबित करने के लिए भी कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, यदि सिस्टम गर्म और शुष्क मौसम के दौरान मिट्टी से पानी के एक निश्चित नुकसान की उम्मीद करता है, तो यह सिंचाई को तदनुसार समायोजित कर सकता है। ठंडे या नम परिस्थितियों में सिंचाई की मात्रा कम की जा सकती है।

कुछ आधुनिक सिस्टम इन इनपुट डेटा को नियंत्रक या जुड़े हुए प्लेटफॉर्म के माध्यम से एकीकृत करते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को नमी, कार्यक्रम को दूर से ट्रैक करने और अलर्ट प्राप्त करने की अनुमति मिलती है।

पौधों को आवश्यक पानी देना

स्मार्ट सिंचाई केवल सिंचाई को स्वचालित नहीं करती है; इसकी व्यापक अवधारणा सिंचाई को अनुकूली बनाना है। 'आज स्प्रिंकलर को कितनी देर तक चलना चाहिए?' के प्रश्न के बजाय, सिस्टम यह प्रश्न पूछ सकता है: 'मिट्टी और पौधों को अभी क्या चाहिए?'

यह बदलाव अनावश्यक सिंचाई को कम करने में मदद करता है, साथ ही नमी को फसलों के लिए आवश्यक स्तर के करीब बनाए रखता है। चूंकि सिस्टम लगातार बदलती परिस्थितियों पर प्रतिक्रिया करता है, इसलिए सिंचाई अधिक सटीक हो जाती है, और यह पूरी तरह से निश्चित शेड्यूल पर निर्भर नहीं करती है।

खेत में परिणाम एक छोटा लेकिन महत्वपूर्ण तकनीकी परिवर्तन है: पानी तब दिया जाता है जब इसकी आवश्यकता होती है, और तब रोका जाता है जब मिट्टी संतृप्त हो जाती है। सेंसर, नियंत्रकों और मौसम डेटा को मिलाकर, स्मार्ट सिंचाई एक नियमित कार्य को एक प्रतिक्रियाशील प्रणाली में बदल देती है, जिससे किसानों को हर बूंद का अधिक सचेत रूप से उपयोग करने में मदद मिलती है।

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एक साझा किए गए वीडियो के बाद खिलाड़ियों के बीच तनाव का माहौल बन गया जिसने एक ऐसी तकनीकी उपलब्धि प्रदर्शित की जिसे लगभग असंभव माना जाता था। वीडियो में माइनक्राफ्ट के चरित्र स्टीव को एल्डन रिंग के मध्ययुगीन परिदृश्यों में अपनी चौकोर तलवार का उपयोग करके बॉस से लड़ते हुए दिखाया गया है।

केवल चरित्र बदलने से कहीं अधिक, रिकॉर्डिंग में माइनक्राफ्ट का इंटरफ़ेस और गेमप्ले एल्डन रिंग की यांत्रिकी और वातावरण में पूरी तरह से एकीकृत थे। इस प्रदर्शन ने दर्शकों के बीच बड़ा आश्चर्य और भ्रम पैदा किया।

हालांकि गेम मॉडिफिकेशन, जिसे 'मॉड्स' के रूप में जाना जाता है, वीडियो गेम की शुरुआत से मौजूद है और उन लोगों के लिए एक शुरुआती बिंदु हो सकता है जो प्रोग्रामिंग सीखना चाहते हैं, लेकिन दो सॉफ्टवेयरों का एकीकरण, जो मौलिक रूप से अपने कोड में भिन्न हैं, एक असाधारण तकनीकी स्तर का प्रतिनिधित्व करता है। पहले, ऐसा विलय सबसे अनुभवी प्रोग्रामरों के लिए भी एक विशाल प्रयास की मांग करता था, लेकिन आज यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कारण कई शौकीनों के लिए सुलभ है।

इस अवधि के दौरान, इंटरनेट समान संयोजनों से भर गया, जैसे एल्डन रिंग में सुपर मारियो, कॉल ऑफ ड्यूटी में स्केट, और बैटमैन गेम में स्पाइडर-मैन। यह माना जाता है कि इनमें से अधिकांश मॉड्स को क्लॉड और चैट जीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल की सहायता से विकसित किया गया था, जिन्होंने वर्तमान प्रोग्रामिंग का एक बड़ा हिस्सा संभाल लिया है।

इस अभ्यास को 'वाइब कोडिंग' नाम दिया गया। यह शब्द शोधकर्ता आंद्रेज कारपैथी द्वारा 2025 में बनाया गया था और यह AI के समर्थन से शौकीनों द्वारा किए गए प्रोग्रामिंग का वर्णन करता है, जो अक्सर लापरवाही से, केवल 'वाइब' का पालन करते हुए (इसलिए नाम)।

हाल ही में, 'वाइब कोडिंग' को मेरियम-वेबस्टर के ऑनलाइन संस्करण में जोड़ा गया, जो संयुक्त राज्य अमेरिका का सबसे पारंपरिक अंग्रेजी शब्दकोश है जिसकी उत्पत्ति 1806 में हुई थी। इस पिछले वर्ष में सूची में शामिल अन्य शब्दों में 'एजेंटिक', 'नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग' और 'प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग' शामिल हैं।

मेरियम-वेबस्टर के अनुसार, 'वाइब कोडिंग' का तात्पर्य किसी AI प्रोग्राम को यह निर्देश देकर कोड करने, वेब पेज बनाने या एप्लिकेशन विकसित करने की प्रक्रिया से है कि आप क्या चाहते हैं, जिससे वह उत्पाद उत्पन्न कर सके। इस मोड में, प्रोग्रामर को कोड के कामकाज या कारण को समझने की आवश्यकता नहीं होती है और अक्सर कुछ त्रुटियों और विफलताओं की उपस्थिति को स्वीकार करना पड़ता है।

यह 'वाइब कोडिंग' का सबसे विवादास्पद बिंदु है। हालांकि AI को खरबों लाइनों के कोड के साथ प्रशिक्षित किया गया है और वे एक ही कमांड से पूर्ण और कार्यात्मक कोड पढ़ सकते हैं, व्याख्या कर सकते हैं और लिख सकते हैं, फिर भी वे कई गलतियाँ करते हैं और हमेशा सबसे कुशल तरीके से प्रोग्राम नहीं बनाते हैं।

सोशल मीडिया पर छोटे वीडियो के अलावा, पिछले सप्ताह प्रदर्शित गेम मिश्रण शायद ही कभी बिना किसी दोष के लंबे समय तक काम करेंगे। इन कार्यक्रमों में से कुछ को जनता के लिए जारी नहीं किया गया है, जिसमें माइनक्राफ्ट को स्काईरिम के साथ जोड़ने वाला मॉड एक दुर्लभ अपवाद है, जिसके परिणाम के बारे में खेलने वालों का कहना है कि उसमें अभी भी बहुत सारी खामियां हैं।

हालांकि यह वीडियो गेम के संदर्भ में असुविधाजनक हो सकता है, 'वाइब कोडिंग' का उपयोग विभिन्न कंपनियों द्वारा सॉफ्टवेयर बनाने के लिए किया जा रहा है जिसमें अक्सर व्यक्तिगत डेटा होता है। संवेदनशील या गोपनीय जानकारी को संभालने वाली प्रणालियों में, कोड में लापरवाही एक गंभीर भेद्यता पैदा कर सकती है। पिछले साल किए गए एक अध्ययन से पता चला कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उत्पन्न 45% कोड सुरक्षा परीक्षणों में विफल रहते हैं, और जावा में विशिष्ट कोड के मामले में यह प्रतिशत बढ़कर 72% हो जाता है।

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कार्ल डैसरोथ, पीटर हेगेमैन और जॉर्ज नागेल को इस सोमवार, 5 तारीख को 2026 का चिकित्सा नोबेल पुरस्कार प्रदान किया गया। यह पुरस्कार उनकी खोजों को मान्यता देता है जिसके परिणामस्वरूप ऑप्टोजेनेटिक्स का विकास हुआ, एक ऐसी पद्धति जो प्रकाश का उपयोग करके तंत्रिका कोशिकाओं को नियंत्रित करने की अनुमति देती है।

यह अभिनव विधि वैज्ञानिकों को जीवित मस्तिष्क में यह जांचने की अनुमति देती है कि विशिष्ट न्यूरोनल सर्किट स्मृति, भावनाओं और व्यवहार पैटर्न जैसी प्रक्रियाओं में कैसे शामिल हैं। इसके अलावा, इस खोज ने न्यूरोलॉजिकल विकारों के अध्ययन और चिकित्सा क्षेत्र में संभावित अनुप्रयोगों के लिए नए रास्ते खोले हैं।

इस प्रगति की उत्पत्ति एक सरल प्रश्न से हुई: एकलकोशिका शैवाल क्लैमिडोमोनास प्रकाश स्रोत की ओर कैसे चलता है? 2000 के दशक की शुरुआत में, पीटर हेगेमैन और जॉर्ज नागेल ने इस जीव की सतह पर रोडोप्सिन चैनलरोडोप्सिन की पहचान की। इस प्रोटीन का कार्य नीली रोशनी के संपर्क में आने पर कोशिका झिल्ली में एक चैनल खोलना है, जिससे आयनों के प्रवेश के कारण विद्युत परिवर्तन होता है।

इस प्रारंभिक खोज से इस तंत्र को अन्य प्रकार की कोशिकाओं पर लागू करने की संभावना उत्पन्न हुई। कार्ल डैसरोथ ने इस प्रोटीन के उत्पादन के लिए जिम्मेदार जीन को चूहों के न्यूरॉन्स में पेश किया। जब इन कोशिकाओं को नीली रोशनी से रोशन किया गया, तो वे तंत्रिका संकेत उत्सर्जित करने लगीं। इस प्रगति को 2005 में प्रलेखित किया गया था, और दो साल बाद, डैसरोथ ने साबित किया कि यह तंत्र जीवित चूहों के मस्तिष्क में भी काम करता है, जिससे ऑप्टोजेनेटिक्स नाम पड़ा।

इस तकनीक का एक महत्वपूर्ण बिंदु सटीक नियंत्रण था। जबकि पारंपरिक विद्युत उत्तेजना विधियाँ एक साथ कई कोशिकाओं और संरचनाओं को प्रभावित करती थीं, जिससे प्रत्येक न्यूरॉन समूह की व्यक्तिगत भूमिका निर्धारित करना मुश्किल हो जाता था, ऑप्टोजेनेटिक्स ने शोधकर्ताओं को विशिष्ट कोशिकाओं को सक्रिय या बाधित करने और हस्तक्षेप के प्रभाव का निरीक्षण करने की अनुमति दी।

ऑप्टोजेनेटिक्स के अनुप्रयोग ने कई क्षेत्रों में अनुसंधान की संभावनाओं का काफी विस्तार किया है। जैसा कि फिजियोलॉजी या मेडिसिन नोबेल समिति के अध्यक्ष पेर स्वेन्निंगसन ने उल्लेख किया है, यह तकनीक पहले अकल्पनीय तरीके से मस्तिष्क का मानचित्रण करने के अवसर प्रदान करती है।

इसके अतिरिक्त, इस तकनीक का उपयोग दृष्टि दोष वाले व्यक्तियों में दृष्टि की बहाली पर केंद्रित अध्ययनों में किया जा रहा है।

डैसरोथ स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में बायोइंजीनियरिंग और मनोरोग और व्यवहार विज्ञान के प्रोफेसर हैं और संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थित हॉवर्ड ह्यूजेस मेडिकल इंस्टीट्यूट में काम करते हैं। हेगेमैन बर्लिन के हुम्बॉल्ट विश्वविद्यालय में न्यूरोसाइंस के वरिष्ठ प्रोफेसर हैं, जबकि नागेल वुर्ज़बर्ग विश्वविद्यालय में पादप आणविक जीव विज्ञान और बायोफिजिक्स के प्रोफेसर हैं, दोनों जर्मनी में स्थित हैं।

तीनों पुरस्कार विजेताओं को 12 मिलियन स्वीडिश क्राउन, जो लगभग 6.2 मिलियन ब्राज़ीलियाई रियाल के बराबर है, विभाजित किए जाएंगे, साथ ही उन्हें एक डिप्लोमा और एक पदक भी प्राप्त होगा।

यह मान्यता वर्षों के शोध को समाप्त करती है जो एक छोटे शैवाल के व्यवहार के अध्ययन से शुरू हुआ और मस्तिष्क के कामकाज का विश्लेषण करने के एक नए तरीके के निर्माण में परिणत हुआ। कैरोलिंस्का संस्थान के सदस्य जूलिन ज़िएरथ के लिए, वैज्ञानिक मान्यता में समय लग सकता है; उन्होंने कहा कि अधिकांश मामलों में, वैज्ञानिक समुदाय को नोबेल पुरस्कार के योग्य खोज को पहचानने में कई साल लगते हैं।

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