Das Landwirtschaftsministerium hat über das Nationale Zentrum für Erntevorhersage in Mahalanobis Pilotstudien durchgeführt, um Ernteexperimente (CCEs) in mehreren indischen Bundesstaaten zu optimieren.

Die indische Regierung verwendet Satellitenbilder, um die Anbaufläche, die Erntebedingungen und die Erträge auf Distriktebene abzuschätzen.

Dies geschieht durch Vorhersage landwirtschaftlicher Produkte unter Verwendung von Weltraum-, agrarmeteorologischen und bodengestützten Beobachtungen sowie durch koordinierte Bewertung und Verwaltung der Gartenarbeit unter Verwendung von Geoinformatik.

Darüber hinaus werden Satellitendaten auch zur Schätzung der Dürre verwendet, um die potenzielle Fläche für den Anbau von Hülsenfrüchten und Gartenbaukulturen abzuschätzen.

Der Einsatz neuer Technologien zielt darauf ab, die landwirtschaftlichen Kosten zu senken und gleichzeitig die Produktivität zu verbessern. Es wird auch den Landwirten helfen, bessere Preise für ihre Ernte zu erzielen.

Künstliche Intelligenz kann in verschiedenen Bereichen der Landwirtschaft eingesetzt werden, z. B. bei Wetter-, Ernte- und Preisvorhersagen sowie bei der Ertragsschätzung. Darüber hinaus kann AI die Produktionskosten durch den genauen Einsatz landwirtschaftlicher Ressourcen wie Düngemittel, Chemikalien und Bewässerung senken.

Dieses System ist eine erhebliche Abweichung von den traditionellen landwirtschaftlichen Praktiken in Indien, die zu niedrigen Erträgen und einer Abhängigkeit von unvorhersehbaren Monsunregen geführt haben. Dies hielt die indische Landwirtschaft auf einem existenzsichernden Lohn.

Die Unzulänglichkeit des Monsunregens im Land führte zu Ernteausfällen und einer Zunahme der Selbstmorde bei den Landwirten. Die Regierung hofft, dass künstliche Intelligenz und verwandte Technologien die Agrarindustrie verändern werden. KI-Tools können indischen Landwirten helfen, die richtigen Pflanzen für den Anbau auszuwählen und Risiken zu minimieren.