प्रकाश और कार्बन डाइऑक्साइड की मदद से उगने वाले सूक्ष्म शैवाल का इस्तेमाल पशु-आहार और कच्चे माल, रंगद्रव्य तथा संभावित नवीकरणीय ईंधन बनाने में किया जा सकता है। लेकिन इन्हें औद्योगिक स्तर पर कुशलता से उगाना आसान नहीं है। इसकी वजह यह है कि खेती के दौरान प्रकाश, तापमान, pH (अम्लीय या क्षारीय होने का स्तर) और ऑक्सीजन की सांद्रता जैसी स्थितियों का एक साथ प्रबंधन करना पड़ता है।

हाल के शोध और परीक्षणों से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) इस प्रबंधन में मदद कर सकती है। सेंसर और छवियों से मिली जानकारी के आधार पर वृद्धि की स्थिति का विश्लेषण किया जा सकता है और कार्बन डाइऑक्साइड की आपूर्ति या pH जैसी संचालन स्थितियों को समायोजित करने में सहायता मिल सकती है। हालांकि, इसका यह अर्थ नहीं है कि AI ने औद्योगिक उत्पादन की सफलता या आर्थिक व्यवहार्यता पहले ही साबित कर दी है।

पृष्ठभूमि और संदर्भ

सूक्ष्म शैवाल समुद्र, नदियों और झीलों में प्रचुर मात्रा में पाए जाने वाले छोटे जीव हैं। ये प्रकाश संश्लेषण के जरिए प्रकाश को प्रोटीन, वसा और कार्बोहाइड्रेट जैसे कार्बनिक यौगिकों में बदलते हैं। सूक्ष्म शैवाल उगाने वाले प्रकाश-जैव-रिएक्टर (प्रकाश का उपयोग करके सूक्ष्मजीवों की खेती करने वाला उपकरण) में खेती की स्थितियों को उपयुक्त बनाए रखना जरूरी होता है।

ये स्थितियां एक-दूसरे को प्रभावित करती हैं। प्रकाश की कमी से प्रकाश संश्लेषण सीमित हो सकता है, जबकि बहुत तेज प्रकाश से प्रकाश-अवरोध (अत्यधिक प्रकाश के कारण प्रकाश संश्लेषण की दक्षता घटना) हो सकता है। खेती के घोल में कोशिकाओं की संख्या बढ़ने पर वे एक-दूसरे तक पहुंचने वाले प्रकाश को रोक सकती हैं। इसलिए, केवल एक स्थिति को समायोजित करना खेती की प्रक्रिया को पर्याप्त रूप से नियंत्रित करने के लिए नाकाफी हो सकता है।

सेंसर तापमान, pH, घुलित ऑक्सीजन (तरल में घुली ऑक्सीजन), प्रकाश और कार्बन डाइऑक्साइड को लगातार माप सकते हैं। मशीन लर्निंग (डेटा में पैटर्न खोजकर उसका विश्लेषण करने की विधि) का इस्तेमाल इन आंकड़ों की जांच करके खेती की स्थिति और वृद्धि से जुड़े बदलावों का पता लगाने में किया जाता है। खेती के घोल की तस्वीरों का विश्लेषण करके जैवभार (जीवों से प्राप्त पदार्थ) या खेती के घनत्व में बदलाव का अनुमान लगाने के तरीके पर भी शोध हो रहा है।

सूक्ष्म शैवाल की वृद्धि का पूर्वानुमान लगाने या खेती की स्थितियों को बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग के इस्तेमाल के उदाहरण पहले से मौजूद हैं। हालांकि, समीक्षा किए गए उत्पादन का बड़ा हिस्सा प्रयोगशाला या छोटे पायलट स्तर तक ही सीमित है। कुछ बड़े बाहरी खेती प्रणालियों में AI नियंत्रण का परीक्षण इस बात का उदाहरण है कि प्रयोगशाला से बाहर भी इसका इस्तेमाल संभव हो सकता है, लेकिन केवल इससे व्यावसायिक स्तर पर सफलता की पुष्टि नहीं होती।

इस खबर का मतलब

AI की भूमिका खेती की जगह लेने के बजाय कई स्थितियों और मापों को एक साथ देखकर शोधकर्ताओं और प्रक्रिया संचालकों के फैसलों में मदद करना है। यह सेंसर के डेटा में वृद्धि से जुड़े पैटर्न खोज सकता है या ऐसे बदलावों की पहचान कर सकता है जिन पर लगातार नज़र रखना लोगों के लिए मुश्किल हो, और संचालन की स्थितियों में बदलाव के लिए उपयोगी जानकारी दे सकता है। छवियों का विश्लेषण खेती के घोल की स्थिति का अनुमान लगाने का एक और तरीका हो सकता है।

2026 में स्पेन के दक्षिण-पूर्वी अल्मेरिया के शोधकर्ताओं ने सूक्ष्म शैवाल की खेती के लिए इस्तेमाल होने वाले 80㎡ के खुले रेसवे (ऐसी प्रणाली जिसमें खेती का घोल बाहरी नहर से होकर घूमता है) में सुदृढीकरण अधिगम का परीक्षण किया। सुदृढीकरण अधिगम वह तरीका है जिसमें कंप्यूटर सीखता है कि कौन-सी कार्रवाई से उपयुक्त नतीजा मिलता है। इस AI प्रणाली ने तापमान, धूप और घुलित ऑक्सीजन के मापों का इस्तेमाल करके कार्बन डाइऑक्साइड की आपूर्ति तय की और कार्बन डाइऑक्साइड के इंजेक्शन को समायोजित करके pH नियंत्रित किया।

बदलती बाहरी परिस्थितियों में प्रणाली का 8 दिनों तक परीक्षण किया गया। शोधकर्ताओं ने बताया कि इसने संचालन की स्थितियों में बदलाव के अनुसार प्रक्रिया को समायोजित किया। यह वास्तव में संचालित खेती प्रणाली में AI नियंत्रण लागू करने का एक उदाहरण है। लेकिन खबर में दी गई जानकारी से यह पता नहीं चलता कि व्यावसायिक स्तर पर इसका प्रभाव कितना होगा, या इसकी लागत और आर्थिक व्यवहार्यता कैसी होगी।

मिसाल के तौर पर, मान लीजिए कि खेती की कोई सुविधा सेंसर के डेटा का इस्तेमाल करके कार्बन डाइऑक्साइड की आपूर्ति समायोजित करती है। AI के सुझाए बदलाव संचालक के फैसले में मददगार जानकारी हो सकते हैं, लेकिन अगर सेंसर के माप सटीक न हों या उस मॉडल को अन्य स्ट्रेन और उपकरणों पर पर्याप्त रूप से परखा न गया हो, तो उससे वैसा ही प्रदर्शन मिलने की उम्मीद करना मुश्किल होगा। इसलिए AI मॉडल के साथ-साथ सेंसर, खेती के उपकरण, सूक्ष्म शैवाल के स्ट्रेन और संचालन की स्थितियों पर भी एक साथ विचार करना जरूरी है।

क्या पुष्टि हुई है और क्या अभी अज्ञात है

पुष्टि किए गए तथ्य

  • सूक्ष्म शैवाल का इस्तेमाल पशु-आहार और कच्चे माल, रंगद्रव्य तथा संभावित नवीकरणीय ईंधन के लिए किया जा सकता है, लेकिन उन्हें औद्योगिक स्तर पर कुशलता से उगाना मुश्किल है।
  • सेंसर और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल खेती की स्थितियों और वृद्धि से जुड़े पैटर्न का विश्लेषण करने में हो रहा है। छवियों से जैवभार या खेती के घनत्व में बदलाव का अनुमान लगाने के तरीकों पर भी शोध चल रहा है।
  • 2026 में अल्मेरिया के 80㎡ के खुले रेसवे में pH नियंत्रित करने के लिए AI द्वारा कार्बन डाइऑक्साइड के इंजेक्शन की मात्रा समायोजित करने के तरीके का 8 दिनों तक परीक्षण किया गया।
  • सेंसर का दूषित होना या समय के साथ माप में बदलाव, और स्ट्रेन तथा उपकरणों के बीच अंतर—दूसरी प्रणालियों में मॉडल लागू करते समय समस्याएं पैदा कर सकते हैं।

अभी अज्ञात बातें

  • व्यावसायिक स्तर पर सूक्ष्म शैवाल उत्पादन में AI-आधारित नियंत्रण कितना प्रभावी होगा, यह नहीं बताया गया है।
  • AI लागू करके की गई खेती की लागत या आर्थिक व्यवहार्यता के बारे में जानकारी नहीं दी गई है।
  • यह पुष्टि नहीं हुई है कि प्रयोगशाला या किसी खास बाहरी प्रणाली में विकसित मॉडल दूसरे स्ट्रेन और उपकरणों पर भी वैसा ही प्रदर्शन करेंगे या नहीं।

पाठकों को किन बातों की जांच करनी चाहिए

  • यह जांचना जरूरी है कि खेती प्रणाली के सेंसर दूषित तो नहीं हो रहे या समय के साथ उनके माप बदल तो नहीं रहे, और यह भी कि AI विश्लेषण में इस्तेमाल किया जा रहा डेटा विश्वसनीय है या नहीं।
  • किसी खास स्ट्रेन या उपकरण के लिए बनाए गए मॉडल को दूसरी प्रणाली में लागू करते समय यह देखना चाहिए कि संबंधित परिस्थितियों में भी उसका प्रदर्शन बना रहता है या नहीं।
  • AI नियंत्रण के उदाहरणों का मूल्यांकन करते समय परीक्षण के पैमाने और अवधि, तथा बाहरी परिस्थितियों में बदलाव के प्रति उसकी प्रतिक्रिया की जांच करनी चाहिए। साथ ही, इसे इस बात से अलग रखना चाहिए कि व्यावसायिक प्रभाव या आर्थिक व्यवहार्यता साबित हुई है या नहीं।