कृत्रिम बुद्धिमत्ता-चालित पौधे की बीमारियों का पता लगाना और निदान: गहन शिक्षण विधियों, बहुमुखी संवेदी तकनीकों और सटीक कृषि में भविष्य की संभावनाओं का व्यापक समीक्षा

पौधों की बीमारियां वैश्विक खाद्य उत्पादन के लिए एक बड़ा खतरा बनी हुई हैं, जिससे विश्वभर में महत्वपूर्ण फसल हानि और आर्थिक प्रभाव पड़ता है। बीमारियों का जल्दी और सटीक पता लगाना प्रभावी फसल प्रबंधन के लिए अत्यंत आवश्यक है, लेकिन पारंपरिक निदान विधियां अक्सर धीमी, श्रम-गहन और विशेष विशेषज्ञता की मांग करती हैं, जो व्यापक रूप से उपलब्ध नहीं हो सकती। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) में हाल के विकास, विशेष रूप से गहन शिक्षण-आधारित छवि विश्लेषण, पौधों की बीमारियों को पहचानने के लिए स्वचालित और मापक समाधान प्रदान करते हैं। यह समीक्षा 2008 से 2025 तक प्रकाशित इकतालीस समीक्षित अध्ययनों की PRISMA दिशानिर्देशों के अनुसार प्रमुख वैज्ञानिक डेटाबेस से चयनित जांच करती है। हम मुख्य पद्धतिगत विकासों का सारांश प्रस्तुत करते हैं, जिसमें कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क, विज़न ट्रांसफॉर्मर्स, ट्रांसफर और फ्यू-शॉट लर्निंग तथा बहुमुखी संवेदी दृष्टिकोण शामिल हैं, उनके प्रदर्शन और सीमाओं को उजागर करते हुए। यद्यपि कई मॉडल नियंत्रित डेटासेट में उच्च सटीकता प्राप्त करते हैं, उनकी कार्यक्षमता वास्तविक क्षेत्रीय परिस्थितियों में पर्यावरणीय विविधता, सीमित प्रशिक्षण डेटा और व्यावहारिक लागू प्रतिबंधों के कारण अक्सर कम हो जाती है। हम मौजूदा चुनौतियों पर चर्चा करते हैं और भविष्य के अनुसंधान के लिए दिशा-निर्देश सुझाते हैं, जिसमें क्षेत्रीय वातावरण में बेहतर सुदृढ़ता, हल्के और व्याख्यायोग्य मॉडल का विकास जो एज पर लगाए जा सकें, और सटीक कृषि प्रणालियों के साथ समेकन शामिल है। यह समीक्षा विश्वसनीय, व्यावहारिक और मापक AI-चालित पौधे की बीमारी पहचान रणनीतियों के डिज़ाइन के लिए मार्गदर्शन करने का लक्ष्य रखती है।