युवा वैज्ञानिक

🇺🇸 Anisha Dhoot

16 वर्ष की आयु में समुद्री शैवाल-बायोचार उर्वरक और एआई फसल मॉडल बनाया, राष्ट्रीय पुरस्कार जीता

बैरोन प्राइज फॉर यंग हीरोज 2025 • केल्प-न्यूट्री-बूस्ट • अर्थ-एआई

जलवायु नीति में सिंथेटिक उर्वरक सबसे कठिन समस्याओं में से एक है: कृषि इसके बिना कार्य नहीं कर सकती, और औद्योगिक स्तर पर इसका निर्माण अत्यधिक कार्बन-गहन है। ओरेगन के वेस्टव्यू हाई स्कूल की 16 वर्षीय छात्रा अनीशा धूत ने इस समस्या को तट के दृष्टिकोण से देखा। उन्होंने केल्प-न्यूट्री-बूस्ट विकसित किया, जो ओरेगन के समुद्री शैवाल से बना एक कम लागत वाला बायो-उर्वरक है, जिसे पुनर्चक्रित प्लास्टिक और उपचारित सीवेज से प्राप्त बायोचार के साथ जोड़ा गया है। उन्होंने इसे 'अर्थ-एआई' के साथ जोड़ा, जो उनके द्वारा स्वयं कोड किया गया एक मशीन-लर्निंग टूल है, जो यह अनुमान लगाता है कि किसी दिए गए जलवायु और मिट्टी में कौन सी फसलें उगेंगी। 2025 में, इस कार्य के लिए उन्हें 'ग्लोरिया बैरोन प्राइज फॉर यंग हीरोज' से सम्मानित किया गया।

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परियोजना के दोनों भाग अलग-अलग प्रश्नों का उत्तर देते हैं। केल्प-न्यूट्री-बूस्ट इनपुट लागत और कार्बन की समस्या को संबोधित करता है: केल्प ओरेगन तट पर प्रचुर मात्रा में उपलब्ध है, बिना उर्वरक या ताजे पानी के बढ़ता है, और इसमें नाइट्रोजन और सूक्ष्म खनिज होते हैं जो समुद्री शैवाल के अर्क को लंबे समय से स्थापित मिट्टी संशोधन बनाते हैं। इसे बायोचार के साथ मिलाना — जो ऑक्सीजन के बिना कार्बनिक पदार्थों को गर्म करके बनाया गया एक स्थिर, लकड़ी के कोयले जैसा कार्बन है — एक ऐसी तकनीक है जिसके पीछे पर्याप्त शोध साहित्य मौजूद है, जिसे मिट्टी में पोषक तत्वों को बनाए रखने और पानी को रोकने के लिए महत्व दिया जाता है।

असामान्य तत्व यह है कि उन्होंने बायोचार किससे बनाया। कृषि अवशेषों के बजाय, धूत ने पुनर्चक्रित प्लास्टिक और उपचारित सीवेज का फीडस्टॉक के रूप में उपयोग किया, जो दो अपशिष्ट धाराओं को, जिन्हें निपटाने में आमतौर पर पैसा खर्च होता है, मिट्टी के इनपुट में बदल देता है। यह उस तरह का प्रतिस्थापन है जो बाद में ही स्पष्ट दिखाई देता है, और यह परियोजना का वह हिस्सा है जो इसे स्कूली विज्ञान अभ्यास से आगे ले जाकर एक वास्तविक आर्थिक तर्क वाली चीज़ बनाता है।

अर्थ-एआई दूसरा घटक है और, कुछ मायनों में, 16 वर्षीय के लिए अधिक मांग वाला है: एक मशीन-लर्निंग मॉडल जो स्थानीय जलवायु और मिट्टी की स्थितियों को लेता है और भविष्यवाणी करता है कि क्या उगेगा। धूत ने इसे बनाने के लिए ऑनलाइन पाठ्यक्रमों के माध्यम से स्वयं कोडिंग सीखी। साथ मिलकर उर्वरक और मॉडल एक मंच का निर्माण करते हैं जिसे वह 'स्मार्ट कार्बन रीसाइक्लिंग' कहती है — एक तरफ इनपुट, दूसरी तरफ निर्णय लेने का उपकरण।

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ग्लोरिया बैरोन प्राइज फॉर यंग हीरोज़ संयुक्त राज्य अमेरिका और कनाडा भर से सैकड़ों नामांकनों में से प्रत्येक वर्ष पंद्रह विजेताओं का चयन करता है, और उनमें से प्रत्येक को अपना काम जारी रखने के लिए 10,000 डॉलर प्रदान करता है। यह एक शुद्ध विज्ञान प्रतियोगिता के बजाय एक सेवा और नेतृत्व पुरस्कार है, जिसे सटीक रूप से बताना उचित है: यह पुरस्कार परियोजना और उसके अनुप्रयोग को मान्यता देता है, न कि सहकर्मी-समीक्षित परिणाम को।

वह अंतर इस प्रविष्टि के लिए ईमानदार ढांचा है। जो प्रलेखित है वह दो कार्यशील घटकों वाला एक स्व-निर्मित मंच है, एक बाहरी पैनल द्वारा एक बड़े उम्मीदवार क्षेत्र से तय किया गया एक राष्ट्रीय पुरस्कार है, और ओरेगन के समाचार आउटलेट्स और सार्वजनिक रेडियो पर कवरेज है। जो प्रलेखित नहीं है वह क्षेत्र-स्तर का उपज डेटा है। इस पृष्ठ पर किया गया दावा वही है जिसका रिकॉर्ड समर्थन करता है: एक 16 वर्षीय ने एक कृषि प्रणाली तैयार की, बनाई और राष्ट्रीय पहचान जीती, जो अपशिष्ट-व्युत्पन्न उर्वरक को स्व-कोडित भविष्य कहनेवाला मॉडल के साथ जोड़ती है।

नाइट्रोजन उर्वरक वैश्विक कृषि उत्सर्जन के एक बड़े हिस्से के लिए जिम्मेदार है, इसके निर्माण में — हैबर-बॉश प्रक्रिया ऊर्जा-गहन है और काफी हद तक जीवाश्म ईंधन से संचालित है — और इसके उपयोग में, जहां अतिरिक्त नाइट्रोजन जलमार्गों में बह जाता है और नाइट्रस ऑक्साइड के रूप में जारी होता है। समुद्री शैवाल के अर्क और बायोचार उस समस्या में सबसे अधिक अध्ययन किए गए निम्न-कार्बन हस्तक्षेपों में से दो हैं, जो धूत की परियोजना को एक सक्रिय शोध क्षेत्र के अंदर रखता है न कि उसके बगल में।

बायोचार का आकर्षण यह है कि यह एक ही समय में दो चीजों को संबोधित करता है: यह कार्बन को एक स्थिर रूप में अलग करता है जो सदियों तक विघटन का विरोध करता है, और यह पानी और पोषक तत्वों को बनाए रखकर मिट्टी की संरचना में सुधार करता है जो अन्यथा नष्ट हो जाएंगे। फसल अवशेषों के बजाय पुनर्चक्रित प्लास्टिक और उपचारित सीवेज से इसे बनाना कम पारंपरिक विकल्प है, और यह वह है जो परियोजना को कृषि तर्क के साथ-साथ अपशिष्ट-प्रबंधन का तर्क देता है।

मशीन-लर्निंग आधे हिस्से के लिए अपना उल्लेख चाहिए। जलवायु और मिट्टी चर से फसल-उपयुक्तता मॉडलिंग कृषि डेटा विज्ञान में एक मानक समस्या है, और इसका एक कार्यशील संस्करण बनाने के लिए डेटा को इकट्ठा करने, सुविधाओं को चुनने, मॉडल को प्रशिक्षित करने और उसका मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है — एक अनुक्रम जो विश्वविद्यालय स्तर पर सिखाया जाता है। 16 साल की उम्र में स्वयं-निर्देशित ऑनलाइन शोध से ऐसा करना परियोजना का वह हिस्सा है जिसे छोटा करना सबसे कठिन है, और यही कारण है कि प्रविष्टि एक एकल उत्पाद के बजाय एक मंच का वर्णन करती है।

किसी भी हाई-स्कूल विज्ञान परियोजना की ईमानदार सीमा पैमाना है, और यह यहाँ लागू होती है। परीक्षणों में मान्य एक बायो-उर्वरक कार्यशील कृषि भूमि पर एक बढ़ते मौसम में मान्य बायो-उर्वरक नहीं है, और उपलब्ध डेटा पर प्रशिक्षित एक फसल-उपयुक्तता मॉडल ऐसा नहीं है जिसे उन पैदावारों के खिलाफ परीक्षण किया गया हो जिसे उसने नहीं देखा। धूत ने अन्यथा दावा नहीं किया है, और न ही यह पृष्ठ करता है। जो दर्ज है वह दो भागों का एक पूर्ण, कार्यशील मंच है, जिसे सोलह साल की उम्र के एक ऐसे व्यक्ति द्वारा बनाया गया है जिसने स्वयं दूसरे आधे हिस्से को सीखा, और दो देशों के सैकड़ों नामांकनों से तय किए गए राष्ट्रीय पुरस्कार द्वारा मान्यता प्राप्त है।

केल्प-न्यूट्री-बूस्टओरेगन तट के समुद्री शैवाल से बना एक कम लागत वाला बायो-उर्वरक विकसित किया, जिसे पुनर्चक्रित प्लास्टिक और उपचारित सीवेज से बने बायोचार के साथ जोड़ा गया।
अर्थ-एआईऑनलाइन पाठ्यक्रमों के माध्यम से स्वयं कोडिंग सीखी और एक मशीन-लर्निंग मॉडल बनाया जो स्थानीय जलवायु और मिट्टी के डेटा से व्यवहार्य फसलों की भविष्यवाणी करता है।
2025
बैरोन प्राइजसैकड़ों नामांकित व्यक्तियों में से 'ग्लोरिया बैरोन प्राइज फॉर यंग हीरोज' के पंद्रह विजेताओं में से एक के रूप में नामित, 10,000 डॉलर प्राप्त किए।
2026-03
सार्वजनिक रेडियो फीचरWDIY पर 'टीन साइंटिस्ट' कार्यक्रम में प्रोफाइल किया गया।
व्यक्तिदेशमील का पत्थरआयु / आँकड़ा
Anisha Dhootसंयुक्त राज्य अमेरिकाबैरोन प्राइज फॉर यंग हीरोज 2025 — स्मार्ट कार्बन रीसाइक्लिंग16

यह परियोजना एक सामग्री प्रतिस्थापन और एक स्व-निर्मित मशीन-लर्निंग मॉडल को जोड़ती है — काम के दो अलग-अलग टुकड़े, दोनों प्रस्तावित करने के बजाय निष्पादित किए गए।

पुरस्कार का निर्णय एक बाहरी पैनल द्वारा किया गया था जिसने संयुक्त राज्य अमेरिका और कनाडा के सैकड़ों उम्मीदवारों में से पंद्रह विजेताओं का चयन किया।

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