ক্যালিফোর্নিয়ায় বর্তমানে একটি যুগান্তকারী মোবাইল টুল, লিফ মনিটর (Leaf Monitor), পরীক্ষামূলকভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে। এই উদ্ভাবনী প্রযুক্তি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং ব্যবহার করে কৃষকদের মাঠে বসেই গাছের পাতার পুষ্টিগুণ ও অন্যান্য বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে তাৎক্ষণিক তথ্য সরবরাহ করে। এই প্রযুক্তি ফসলের পুষ্টির ঘাটতি দ্রুত শনাক্ত করতে এবং অপরিবর্তনীয় ক্ষতি রোধে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে, যা সারের ব্যবহারকে আরও কার্যকর করে তুলবে।
লিফ মনিটর একটি হ্যান্ডহেল্ড স্পেকট্রোমিটার ব্যবহার করে যা দৃশ্যমান আলোর বাইরেও বর্ণালীর ডেটা সংগ্রহ করে। সংগৃহীত ডেটা একটি ক্লাউড-ভিত্তিক সিস্টেমে প্রক্রিয়াজাত করা হয়, যা হাজার হাজার পাতার নমুনার বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে প্রশিক্ষিত। এই পদ্ধতির মাধ্যমে গাছের পুষ্টি উপাদানের মাত্রা নির্ভুলভাবে অনুমান করা সম্ভব হয়। ইউনিভার্সিটি অফ ক্যালিফোর্নিয়া, ডেভিসের সহযোগী অধ্যাপক আলিরেজা পুররেজা বলেন, 'এই তথ্য কৃষকদের জন্য অত্যন্ত মূল্যবান। মাত্র পাঁচ সেকেন্ডের মধ্যে তারা একটি পাতার পুষ্টিগুণ সম্পর্কে ধারণা পেতে পারে।'
এই প্রযুক্তি কৃষি শিল্পে একটি বড় পরিবর্তন আনতে সক্ষম। এর মাধ্যমে কৃষকরা দ্রুত, কার্যকর এবং সাশ্রয়ী মূল্যে ফসলের পুষ্টি সম্পর্কিত তথ্য পাবেন, যা ফলন বৃদ্ধি এবং পরিবেশের উপর সারের নেতিবাচক প্রভাব কমাতে সহায়ক হবে। ক্যালিফোর্নিয়া টেবিল গ্রেপ কমিশনের ভাইটিিকালচার গবেষণার পরিচালক মাহা আফিফি উল্লেখ করেছেন, 'আঙুর গাছের পুষ্টির অবস্থা মূল্যায়ন আমাদের অন্যতম প্রধান অগ্রাধিকার। একই সাথে, এই প্রকল্পের মতো নতুন প্রযুক্তি অন্বেষণ আমাদের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এগুলো টেবিল আঙুর শিল্পের ভবিষ্যতের জন্য অপরিহার্য হবে।'
এই উদ্ভাবনী মডেলটি ইউএস ডিপার্টমেন্ট অফ এগ্রিকালচারের ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ ফুড অ্যান্ড এগ্রিকালচারের হায়ারস ভিনইয়ার্ড নিউট্রিশন প্রকল্প, এর অ্যানিমেল অ্যান্ড প্ল্যান্ট হেলথ ইন্সপেকশন সার্ভিস এবং ক্যালিফোর্নিয়া টেবিল গ্রেপ কমিশন দ্বারা অর্থায়নকৃত। লিফ মনিটরের মাধ্যমে পুষ্টির ঘাটতি প্রায়শই মৌসুমের শেষ দিকে অলক্ষিত থেকে যায়, যখন ক্ষতি আর পূরণ করা সম্ভব হয় না। স্পেকট্রোমেট্রি এই ঘাটতিগুলো দৃশ্যমান হওয়ার আগেই দ্রুত এবং নির্ভরযোগ্যভাবে শনাক্ত করার একটি উপায় প্রদান করে।
এই প্রযুক্তি কেবল পুষ্টির ঘাটতি শনাক্ত করতেই সাহায্য করে না, বরং এটি মাটির স্বাস্থ্য এবং সারের সঠিক ব্যবহার নিশ্চিত করে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, এই সিস্টেমটি কৃষকদের নির্দিষ্ট ফসলের জন্য প্রয়োজনীয় পুষ্টির পূর্বাভাস দিতে পারে, যা অতিরিক্ত সার ব্যবহার এবং পরিবেশ দূষণ কমাতে সহায়ক। এই প্রযুক্তিটি বর্তমানে গ্র্যাপভাইনের এবং বাদামের মতো ফসলের উপর পরীক্ষিত হচ্ছে, তবে এটি অন্যান্য ফসলের ক্ষেত্রেও প্রয়োগ করা যেতে পারে।