2025 में AI मानसून पूर्वानुमान 3.88 करोड़ भारतीय किसानों तक पहुँचे, किसान ई-मित्र चैटबॉट 93 लाख से ज़्यादा सवालों के जवाब दे चुका है, और 10.31 करोड़ किसानों के पास अब फ़ार्मर आईडी है

भारतीय खेती में AI के दर्ज उपयोगों में मौसम पूर्वानुमान, चैटबॉट, तस्वीरों से कीट की पहचान और फ़सल बीमा के लिए उपज के अनुमान शामिल हैं। इनमें से एक पहले ही 3,88,45,214 किसानों (3.88 करोड़) तक पहुँच चुका है: मानसून-आगमन के वे पूर्वानुमान जो कृषि एवं किसान कल्याण मंत्रालय ने खरीफ 2025, यानी बरसात की फ़सल के मौसम, में 13 राज्यों में SMS से भेजे। बाक़ी हैं एक चैटबॉट जो 93 लाख (9.3 मिलियन) से ज़्यादा किसान-सवालों के जवाब दे चुका है, 10,000 से ज़्यादा विस्तार कार्यकर्ताओं द्वारा इस्तेमाल होने वाली कीट-फ़ोटो प्रणाली, 10.31 करोड़ (103.1 मिलियन) आईडी वाली किसान रजिस्ट्री जिससे AI सेवाएँ आँकड़े लेती हैं, और तेलंगाना और आंध्र प्रदेश के दो पुराने प्रायोगिक प्रयोग। नीचे हर नतीजे के साथ उसे मापने वाली संस्था है और यह भी कि वह गिनती क्या छोड़ देती है।

3.88 करोड़ फ़ोनों पर मानसून पूर्वानुमान

मंत्रालय की 12 सितंबर 2025 की विज्ञप्ति के अनुसार पूर्वानुमान उसकी SMS सेवा m-Kisan से बारिश से चार सप्ताह पहले तक भेजे गए। उसने पहुँच को पूर्णांकित करके लगभग 3.8 करोड़ किसान बताया। 17 मार्च 2026 का लोकसभा उत्तर सटीक गिनती देता है और बताता है कि संदेश हिंदी, ओडिया, मराठी, बांग्ला और पंजाबी में थे। विधि दो AI पूर्वानुमान प्रणालियों का मिश्रण थी, गूगल का NeuralGCM और यूरोपीय मौसम केंद्र का AIFS, भारत मौसम विज्ञान विभाग (IMD) के 125 साल के बारिश-अभिलेखों के साथ। डेवलपमेंट इनोवेशन लैब-इंडिया ने मंत्रालय के साथ इस प्रयोग पर काम किया।

मंत्रालय के अनुसार पूर्वानुमानों ने उस साल मानसून की उत्तर की ओर प्रगति में 20 दिन के ठहराव को सही पकड़ा, और हर सप्ताह अपडेट तब तक गए जब तक किसी इलाक़े में लगातार बारिश नहीं पहुँच गई।

लोकसभा उत्तर के अनुसार मध्य प्रदेश और बिहार में किसान कॉल सेंटरों के ज़रिये हुए टेलीफ़ोन सर्वेक्षणों में पाया गया कि पूछे गए 31 से 52 प्रतिशत किसानों ने अपने बुवाई-फ़ैसले बदले थे, ज़्यादातर खेत की तैयारी और बुवाई का समय। जवाब किसानों के अपने बताए हैं, वे दो राज्यों से हैं, और उत्तर सर्वेक्षण किए गए किसानों की संख्या नहीं देता।

कॉलिन आइटकेन, विलियम बूस, माइकल क्रेमर और सहयोगियों का 9 मार्च 2026 का प्रीप्रिंट, जिन्होंने यह प्रणाली विकसित की, इस विधि को 2000 से 2024 के वर्षों पर परखता है। चार सप्ताह तक के पूर्वानुमान-अंतरालों को मिलाकर इसने ब्रियर स्कोर, यानी संभावना-पूर्वानुमानों की त्रुटि का एक माप, सामान्य ऐतिहासिक औसत वाले पूर्वानुमान की तुलना में 5 से 10 प्रतिशत घटाया, और 2025 में लगभग 20 प्रतिशत। लेखक अपनी दो सीमाएँ गिनाते हैं: AI मॉडलों के प्रशिक्षण-वर्ष कुछ परीक्षण-वर्षों से मिलते हैं, और 2025 में केवल 28 ग्रिड-खानों को पूर्वानुमान मिले।

सरकार ने मार्च 2026 में कहा कि वह यह क्षमता भारतीय उष्णदेशीय मौसम विज्ञान संस्थान (IITM), IMD और ISRO के साथ बनी एक राष्ट्रीय प्रणाली में ले जाएगी, जिसमें 2026 के लिए IITM के मॉडल जोड़े जाएँगे। 12 मई 2026 को IMD ने अपना पहला AI-संचालित मानसून अग्रिम पूर्वानुमान शुरू किया, जो 16 राज्यों और 3,000 से ज़्यादा उप-ज़िलों के किसानों के लिए हर बुधवार चार सप्ताह आगे तक जारी होता है। इन और अन्य AI मौसम मॉडलों के स्कोर tuput के AI मौसम पूर्वानुमान वाले लेख में हैं।

किसान ई-मित्र और 93 लाख जवाब

Wadhwani AI लिखता है कि मंत्रालय ने किसान ई-मित्र सितंबर 2023 में PM-KISAN के भुगतान, पंजीकरण और e-KYC के सवाल ब्लॉक और ज़िला अधिकारियों की मेज़ों से हटाने के लिए शुरू किया। गैर-लाभकारी संस्था Wadhwani AI ने Google.org के सहयोग से फ़रवरी 2024 में अपनी AI सुविधाएँ जोड़ीं, भाषिणी, EkStep, NIC और समग्र के साथ मिलकर। चैटबॉट अब भाषिणी के IndicTrans2 अनुवाद मॉडल का इस्तेमाल करके 11 भाषाओं में काम करता है, जिसका वर्णन tuput का भाषिणी लेख करता है, और किसान के अपने रिकॉर्ड से भरे पहले से तय साँचों से जवाब देता है। किसान टाइप कर सकते हैं, कोई आम सवाल चुन सकते हैं या बोल सकते हैं।

मंत्रालय की 14 फ़रवरी 2026 की पृष्ठभूमि-पत्र कहती है कि दिसंबर 2025 तक चैटबॉट 93 लाख से ज़्यादा सवालों के जवाब दे चुका था और रोज़ 8,000 से ज़्यादा संभाल रहा था, जिनमें PM-KISAN, किसान क्रेडिट कार्ड और फ़सल बीमा योजना PMFBY शामिल हैं।

Wadhwani AI के अनुसार 6 मार्च से 5 अगस्त 2024 के बीच चैटबॉट ने 186 दिनों में 2.69 मिलियन सवालों के जवाब दिए, यानी रोज़ लगभग 13,000, जिसे वह हाथ से शिकायत निपटाने की तुलना में 668 प्रतिशत की बढ़त कहता है। निर्माता ने अपने ही औज़ार को गिना, और जवाब दिए गए सवालों की गिनती यह नहीं दिखाती कि कितने किसानों को वह भुगतान मिला जिसके बारे में उन्होंने पूछा था। मंत्रालय का दैनिक आँकड़ा 28 मार्च 2025 के राज्यसभा उत्तर में 20,000 था और दिसंबर 2025 में 8,000, और विज्ञप्तियाँ इस बदलाव की वजह नहीं बतातीं।

भारत-विस्तार, बोलने वाली हेल्पलाइन

भारत-विस्तार का चरण 1 17 फ़रवरी 2026 को शुरू हुआ, केंद्रीय बजट 2026-27 में 150 करोड़ रुपये के आवंटन के साथ। मंत्रालय के 13 मार्च 2026 के उत्तर के अनुसार किसान 155261 पर कॉल कर सकता है, वॉइस चैटबॉट, मंत्रालय का वेब पोर्टल या मोबाइल ऐप इस्तेमाल कर सकता है, और स्मार्टफ़ोन न रखने वाले लोग इंटरैक्टिव वॉइस रिस्पॉन्स प्रणाली से पहुँच सकते हैं। चरण 1 हिंदी और अंग्रेज़ी में चलता है और दस केंद्रीय योजनाओं को जोड़ता है, जिनमें PM-KISAN, PMFBY और मृदा स्वास्थ्य कार्ड हैं, और भारतीय कृषि अनुसंधान परिषद (ICAR) की फ़सल-पद्धतियाँ। मंत्रालय की लॉन्च-पूर्व विज्ञप्ति इनपुट के रूप में IMD का मौसम, AgMarkNet की मंडी क़ीमतें, राष्ट्रीय कीट निगरानी प्रणाली और एग्रीस्टैक आँकड़े गिनाती है।

विज्ञप्तियाँ अभी इसका कोई उपयोग-आँकड़ा नहीं देतीं, और यह भी नहीं बतातीं कि यह किस वाक् तकनीक पर चलती है। महाराष्ट्र का अपना MahaVISTAAR-AI ऐप, जिसका उद्घाटन Elets eGov के अनुसार 24 मई 2025 को मुख्यमंत्री देवेंद्र फडणवीस ने किया, मिशन भाषिणी समेत कई सार्वजनिक प्रणालियों पर बना है। वह रिपोर्ट उपयोगकर्ताओं की संख्या नहीं देती।

कीट की तस्वीरें: NPSS और ICAR का AI-DISC

2024 में शुरू हुई राष्ट्रीय कीट निगरानी प्रणाली (NPSS) किसान या विस्तार कार्यकर्ता को फ़सल के किसी कीट या रोग की तस्वीर अपलोड करने और निदान व सलाह पाने देती है। फ़रवरी 2026 की पृष्ठभूमि-पत्र कहती है कि दिसंबर 2025 तक इसे 10,000 से ज़्यादा विस्तार कार्यकर्ता इस्तेमाल कर रहे थे और यह 66 फ़सलों और 432 से ज़्यादा कीटों को घेरती थी। मार्च 2025 के एक उत्तर ने इसे 61 फ़सलें और 400 से ज़्यादा कीट बताया था, लगभग 1 लाख अपलोड की गई तस्वीरों के साथ।

ICAR के भारतीय कृषि सांख्यिकी अनुसंधान संस्थान ने AI-DISC बनाया, एक फ़ोन ऐप जो तस्वीर से फ़सल के रोग और कीट पहचानता है। संस्थान का अपना उपलब्धि-दस्तावेज़ कहता है कि यह 22 फ़सलों के 55 रोग और 8 फ़सलों के 66 कीट पहचानता है, गूगल प्ले पर इसके 10,000 से ज़्यादा डाउनलोड हैं, और यह अपने मॉडल API के रूप में, यानी वे सॉफ़्टवेयर कड़ियाँ जिनसे ऐप आपस में बात करते हैं, NPSS और POCRA नाम की एक दूसरी सरकारी परियोजना के साथ साझा करता है।

दोनों में से कोई स्रोत सटीकता या बचाई गई फ़सल नहीं मापता। NPSS के आँकड़े उपयोगकर्ताओं, फ़सलों और अपलोड की गिनती हैं, और ICAR का दस्तावेज़ कवरेज और डाउनलोड गिनाता है। वह कंप्यूटिंग की लागत और कुशल कर्मचारियों की ज़रूरत को बाधाएँ बताता है, और अधिक फ़सलों को घेरने के लिए एक बहु-संस्थान परियोजना माँगता है।

एग्रीस्टैक, औज़ारों के नीचे की रजिस्ट्री

एग्रीस्टैक एक डेटाबेस है, AI औज़ार नहीं, पर AI सेवाएँ उससे जोड़ी जा रही हैं। उसकी किसान रजिस्ट्री हर भूमिधारक किसान को भू-अभिलेखों से जुड़ी फ़ार्मर आईडी देती है। मंत्रालय की 7 अगस्त 2026 की विज्ञप्ति कहती है कि 3 अगस्त 2026 तक 10.31 करोड़ से ज़्यादा फ़ार्मर आईडी बन चुकी थीं, और डिजिटल फ़सल सर्वेक्षण ने रबी 2025-26 में 648 ज़िलों में 31.3 करोड़ से ज़्यादा भूखंड घेरे। फ़रवरी 2026 की पृष्ठभूमि-पत्र लक्ष्य 2026-27 तक 11 करोड़ आईडी बताती है। आँकड़े राज्य बनाते और रखते हैं, और मंत्रालय गिनतियाँ संकलित करता है।

मंत्रालय की 24 मार्च 2026 की विज्ञप्ति दो उपयोग बताती है। महाराष्ट्र ने खरीफ 2025 के फ़सल-नुकसान के लिए 89 लाख किसानों को पाँच दिन के भीतर 14,000 करोड़ रुपये से ज़्यादा भेजे, और छत्तीसगढ़ ने एक मौसम में 32 लाख से ज़्यादा किसानों से न्यूनतम समर्थन मूल्य पर धान ख़रीद के लिए फ़ार्मर आईडी और फ़सल सर्वेक्षण इस्तेमाल किए। ये राज्यों के नतीजों की मंत्रालय की अपनी रिपोर्टें हैं, और विज्ञप्ति किसी बाहरी मूल्यांकन का हवाला नहीं देती।

PMFBY के तहत YES-TECH नाम का औज़ार धान और गेहूँ के लिए खरीफ 2023 से और सोयाबीन के लिए खरीफ 2024 से उपज का अनुमान सुदूर संवेदन और AI विश्लेषण से लगाता है, जिसमें तकनीक-आधारित आकलनों को कम से कम 30 प्रतिशत भार मिलता है। पृष्ठभूमि-पत्र कहती है कि जनवरी 2025 तक नौ राज्य इसे अपना चुके थे और मध्य प्रदेश पूरी तरह तकनीक-आधारित अनुमानों की ओर बढ़ रहा था।

साऊ बाऊ, खम्मम के मिर्च किसान

विश्व आर्थिक मंच की AI4AI पहल ने, जिसका नेतृत्व उसका चौथी औद्योगिक क्रांति केंद्र इंडिया करता है, तेलंगाना के खम्मम ज़िले में साऊ बाऊ (Saagu Baagu) चलाया, राज्य सरकार के साथ, Digital Green कार्यान्वयनकर्ता के रूप में और गेट्स फ़ाउंडेशन सहयोगी के रूप में। मंच की प्लेबुक के अनुसार चार AI-सक्षम ऐप लगभग 7,000 मिर्च उगाने वाले छोटे किसानों तक गए।

मंच का 26 फ़रवरी 2024 का लेख भाग लेने वाले किसानों के पहले चरण के नतीजे बताता है: प्रति एकड़ उपज 21 प्रतिशत ऊपर, कीटनाशक का उपयोग 9 प्रतिशत नीचे, उर्वरक का उपयोग 5 प्रतिशत नीचे, इकाई क़ीमतें 8 प्रतिशत ऊपर, और आमदनी प्रति एकड़ प्रति फ़सल-चक्र 66,000 रुपये (लगभग 800 डॉलर) से ज़्यादा ऊपर। BCG X के साथ लिखी फ़रवरी 2025 की प्लेबुक क़ीमत की बढ़त 11 प्रतिशत और उर्वरक व कीटनाशक के उपयोग में मिलाकर कटौती 9 प्रतिशत बताती है, और कहती है कि किसानों ने एक मौसम के बाद 21 प्रतिशत उपज-बढ़त बताई। 2024 का लेख नहीं बताता कि नतीजे किसने और कैसे मापे, प्लेबुक उन्हें किसानों की अपनी रिपोर्टों का बताती है, और दोनों में से कोई तुलना-समूह का वर्णन नहीं करता।

अक्टूबर 2023 में तेलंगाना ने परियोजना को दस ज़िलों की पाँच फ़सलों तक बढ़ाया, 500,000 किसानों के लक्ष्य के साथ।

आंध्र प्रदेश में ICRISAT और माइक्रोसॉफ़्ट की बुवाई सलाह

2016 की बरसात में ICRISAT, माइक्रोसॉफ़्ट और आंध्र प्रदेश सरकार ने कुरनूल ज़िले के देवनकोंडा के 175 मूँगफली किसानों को तेलुगु में दस SMS सलाहें भेजीं। बुवाई की खिड़की, जो लगभग 24 जून को खुली, 30 साल के जलवायु-आँकड़ों (1986 से 2015) और एक मिट्टी-नमी सूचकांक से निकली थी।

ICRISAT का 13 जनवरी 2017 का नोट कहता है कि चुनिंदा भूखंडों पर फ़सल-कटाई प्रयोगों के आधार पर पंजीकृत किसानों की उपज जून के पहले सप्ताह में बुवाई करने वाले कुछ ग़ैर-पंजीकृत किसानों से 30 प्रतिशत ज़्यादा थी। जून में बोई वह फ़सल 10 अगस्त 2016 से 31 दिनों में लगभग 8 मिमी बारिश वाले सूखे दौर से मिली, इसलिए यह अंतर एक ही मौसम के हालात को दर्शाता है। नोट तुलना-समूह का आकार या कच्ची उपज नहीं देता।

माइक्रोसॉफ़्ट की 7 नवंबर 2017 की विज्ञप्ति 2017 में आंध्र प्रदेश और कर्नाटक के 3,000 से ज़्यादा किसानों तक विस्तार की रिपोर्ट करती है, जिसमें फ़सलों में 10 से 30 प्रतिशत की बढ़त थी। लेख इन आँकड़ों की कोई विधि नहीं देता।

ड्रोन, और आगे क्या

छिड़काव वाले ड्रोन एक अलग योजना हैं, जिसकी चर्चा tuput के नमो ड्रोन दीदी लेख में है। मंत्रालय का 13 मार्च 2026 का उत्तर कहता है कि भारत-विस्तार तीन महीने के भीतर चार भाषाएँ और छह महीने के भीतर पाँच और भाषाएँ जोड़ेगा।