ChatGPT-4 و OpenAI في الزراعة: الذكاء الاصطناعي يُحدث تحولاً في إدارة المزارع

مقدمة لنماذج اللغة بالذكاء الاصطناعي في الزراعة

السؤال الذي أطرحه على نفسي: كيف يمكن استخدام نماذج اللغة من OpenAI و ChatGPT في الزراعة للمساعدة وبشكل عام؟ في هذه المقالة، سأوضح:

هل ترغب في اختبار كيفية عمل ChatGPT والزراعة؟ بعد بعض التأمل، قررت الجمع بين الزراعة ونموذج لغوي كبير، مما أدى إلى agri1.ai.

عصر المتخصصين العامين

هذه أداة قوية للمتخصصين العامين، حيث تساعدهم على اكتساب وفهم المعلومات الجديدة بسرعة، وتطوير فهمهم للموضوعات المعقدة بسرعة. علاوة على ذلك، توفر نماذج اللغة، مثل chatGPT، للمتخصصين العامين القدرة على التعلم بشكل أسرع وأكثر كفاءة من الكم الهائل من المعرفة والمعلومات المتاحة عبر الإنترنت.

هذا مفيد بشكل خاص للمزارعين، الذين يحتاجون غالبًا إلى أن يكونوا على اطلاع جيد بمجموعة واسعة من الموضوعات، من الميكانيكا والتمويل، إلى البيولوجيا والتسويق والمبيعات. باستخدام نماذج اللغة، مثل chatGPT، يمكن للمزارعين تعلم معلومات جديدة بسرعة وبطريقة أكثر كفاءة. هذا يمكّنهم من اكتساب المعرفة والفهم للموضوعات التي يحتاجون إلى معرفتها، وهو أمر ضروري في عملهم اليومي. على سبيل المثال، يمكنهم استخدام chatGPT لفهم الآليات المعقدة للآلات بسرعة، أو لاكتساب فهم سريع للجانب المالي للزراعة.

الإجابة الأكثر وضوحًا على ذلك ستكون في غضون سنوات قليلة، بالتأكيد: اسألني أي شيء. من المحتمل أن يكون المزارعون هم المجموعة التي ستستفيد من الذكاء الاصطناعي والروبوتات، حيث يحتاجون إلى تغطية مجموعة متنوعة من التحديات في أنواع مختلفة من البيولوجيا والتكنولوجيا والأعمال.

نحن مستعدون للنظر إلى المستقبل الآن: OpenAI هي منظمة بحثية رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي. أحد أبرز إنجازاتها هو تطوير نموذج لغوي متطور يسمى GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3)، والذي لديه القدرة على إنشاء نص يشبه النص البشري.

في مجال الزراعة، يتمتع GPT-3، المعروف أيضًا باسم ChatGPT، بالقدرة على إحداث ثورة في الصناعة من خلال تزويد المزارعين برؤى ومساعدة قيمة. فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام ChatGPT في الزراعة.

كيف يمكن لنماذج اللغة المساعدة في الزراعة

زيادة الإنتاج العام للمزارعين والمتخصصين في الأعمال الزراعية: يمكن لـ ChatGPT تبسيط وتسريع المهام الذهنية المتكررة، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة للمزارعين وزيادة الإنتاجية الإجمالية. بفضل قدراته المتقدمة في معالجة اللغة، يمكن لـ ChatGPT أتمتة العديد من المهام، مما يوفر الوقت ويسمح للمزارعين بالتركيز على الجوانب الأكثر أهمية في عملهم. سواء كان ذلك تبسيط حفظ السجلات، أو إنشاء التقارير، أو المساعدة في اتخاذ القرارات، يمكن لـ ChatGPT مساعدة المزارعين على أن يكونوا أكثر إنتاجية وفعالية في عملهم. سيحصل المتخصصون في الأعمال الزراعية على مساعدة قيمة عندما يتعلق الأمر بمهام مثل إنشاء المحتوى، وقوالب البريد الإلكتروني، وتبسيط رسائل البريد الإلكتروني، ومواد التدريب، وأدوات الاستخبارات الخدمية الذاتية، والمزيد.

تقديم المشورة الخبيرة: يمكن تدريب ChatGPT على كميات هائلة من البيانات الزراعية، بما في ذلك المعلومات حول ظروف التربة، وأنماط الطقس، ومكافحة الآفات. هذا يسمح له بتزويد المزارعين بتوصيات ونصائح مخصصة حول كيفية تحسين محاصيلهم. يمكن تدريب ChatGPT للتعرف على ظروف التربة والمناخ المحددة لمزرعة معينة. هذا يسمح له بتقديم توصيات مخصصة حول المحاصيل الأكثر ملاءمة لتلك المزرعة، مع مراعاة عوامل مثل مستويات المغذيات في التربة وأنماط الطقس المحلية.

تحسين إنتاجية المحاصيل: يمكن لـ ChatGPT مساعدة المزارعين في تحديد المحاصيل الأكثر ملاءمة لظروف التربة والمناخ الخاصة بهم. هذا يمكن أن يزيد من فرص الحصاد الناجح ويحسن في النهاية الإنتاجية.

مكافحة الآفات: يمكن لـ ChatGPT تزويد المزارعين بمعلومات قيمة حول كيفية مكافحة الآفات، مثل تحديد المبيدات الأكثر فعالية وتقديم المشورة حول كيفية تطبيقها. يمكن أن يساعد ذلك المزارعين في حماية محاصيلهم وزيادة ربحيتهم. تعتبر مكافحة الآفات جانبًا مهمًا من جوانب الزراعة، حيث يمكن للآفات أن تسبب أضرارًا كبيرة للمحاصيل وتقلل من إنتاجيتها.

تمتلك نماذج اللغة، مثل تلك التي تقدمها OpenAI، القدرة على إحداث ثورة في مكافحة الآفات في قطاع الزراعة. تتمثل إحدى الطرق الرئيسية التي يمكن للنماذج من خلالها المساعدة في مكافحة الآفات في تزويد المزارعين بمعلومات قيمة حول المبيدات الأكثر فعالية للاستخدام.

يمكن أن يشمل ذلك معلومات حول الآفات المحددة التي تكون المبيدات فعالة ضدها، بالإضافة إلى كيفية تطبيق المبيدات بأكثر الطرق فعالية. يمكن لأدوات مثل ChatGPT توفير تحديثات في الوقت الفعلي لنشاط الآفات في منطقة معينة. يمكن أن يسمح ذلك للمزارعين باتخاذ تدابير وقائية وحماية محاصيلهم قبل أن تتاح للآفات فرصة التسبب في أضرار كبيرة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ ChatGPT تزويد المزارعين بتوصيات شخصية حول أفضل استراتيجيات مكافحة الآفات لمحاصيلهم وظروفهم المناخية المحددة. يمكن أن يساعد ذلك المزارعين في تحسين جهودهم في مكافحة الآفات وزيادة إنتاجيتهم في نهاية المطاف. توفير رؤى ومساعدة قيمة للمزارعين.

تحليل البيانات والتنبؤ: يمتلك نموذج اللغة للذكاء الاصطناعي الذي طورته OpenAI القدرة على المساعدة بشكل كبير في تحليل البيانات والتنبؤ في الزراعة. يمكن للأداة معالجة كميات كبيرة من البيانات وإجراء تنبؤات بناءً على تلك المعلومات. لتحقيق ذلك، من الضروري تزويد النموذج بمجموعات بيانات كافية وإرشادات واضحة حول كيفية تفسير تلك البيانات. سيمكن ذلك نموذج اللغة للذكاء الاصطناعي من إجراء تنبؤات دقيقة وتقديم رؤى قيمة للمزارعين. ومع ذلك، إذا كانت البيانات غير كافية أو لم تكن قواعد التفسير واضحة، فقد تكون النتائج التي ينتجها نموذج اللغة للذكاء الاصطناعي غير دقيقة أو غير موثوقة. لذلك، من الضروري التأكد من تدريب نموذج اللغة للذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة وذات صلة، وأن قواعد التفسير محددة جيدًا لضمان أن تكون تنبؤاته دقيقة قدر الإمكان. إذا كانت شركة زراعية كبيرة لديها واجهة برمجة تطبيقات (API) متصلة بأنظمتها الداخلية، فيمكن تدريب نماذج اللغة على بياناتها الداخلية لتعزيز قدراتها.

تحديد الأمراض: كجزء من تحليل البيانات المذكور أعلاه، يمكن تدريب ChatGPT على التعرف على أعراض أمراض النباتات المختلفة. يمكن أن يسمح ذلك للمزارعين بتحديد وعلاج الأمراض قبل انتشارها، مما يقلل من خسائر المحاصيل ويزيد من الإنتاجية.

(قد يكون النهج الأكثر إثارة للاهتمام هو تدريب نماذج الصور لاستخدام الصور الفوتوغرافية والبيانات المرئية الأخرى مباشرة، ربما عن طريق دمجها. على سبيل المثال، لقد جربت تدريب LOBE من Microsoft للتنبؤ بأمراض الكروم، وكانت النتائج ملحوظة. ومع ذلك، فإن هذا الموضوع يستحق مناقشة منفصلة في مقال مدونة آخر.)

ومع ذلك، يمكن تدريب ChatGPT للتعرف على الأعراض المحددة لمرض نباتي معين. يمكن أن يشمل ذلك مؤشرات مرئية، مثل التغيرات في لون النبات أو نسيجه، بالإضافة إلى التغيرات السلوكية، مثل انخفاض معدل نمو النبات أو انخفاض مقاومته للآفات. بمجرد تحديد مرض نباتي، يمكن للنموذج تزويد المزارعين بتوصيات شخصية حول أفضل خيارات العلاج.

يمكن أن يشمل ذلك معلومات حول المبيدات الأكثر فعالية أو طرق أخرى لمكافحة المرض، بالإضافة إلى نصائح حول كيفية تطبيق العلاج بأكثر الطرق فعالية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنموذج مثل ChatGPT تقديم تحديثات في الوقت الفعلي حول انتشار الأمراض في منطقة معينة. يمكن أن يسمح هذا للمزارعين باتخاذ تدابير وقائية وحماية محاصيلهم قبل أن يتمكن المرض من التسبب في أضرار كبيرة. بشكل عام، يمتلك دمج نماذج اللغة في تحديد وعلاج أمراض النبات القدرة على تقديم رؤى ومساعدة قيمة للمزارعين. يمكن أن يساعد هذا في منع انتشار الأمراض وزيادة إنتاجية الصناعة الزراعية في نهاية المطاف.

أي سؤال يطرح في سياق مزرعة: كما تعلمون، المزارعون هم مديرون متعددون المواهب يحتاجون إلى معرفة كل شيء وأن يكونوا متخصصين عامين إلى أقصى حد.

تحسين العمليات وخفض التكاليف: مع جميع الخيارات المتاحة، من المرجح جدًا حدوث تخفيضات في التكاليف. ومع ذلك، يبقى أن نرى أي أمثلة محددة ستتحقق وأين يمكن لنماذج اللغة أن تحدث تأثيرًا كبيرًا. لهذا السبب سأفحص بعض الأمثلة من ديسمبر 2022 إلى فبراير 2023 التي على علم بها أدناه.

كيف يمكن أن يكون GPT4 ووصفه للصور مفيدًا في الزراعة

تأتي أحدث نسخة من ChatGPT، GPT4، مع قدرات وصف صور متقدمة يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص في مجال الزراعة. بفضل قدرته على وصف الصور باللغة الطبيعية، يمكن أن يكون ChatGPT 4.0 أداة قوية لتحليل صحة المحاصيل، وتحديد الآفات، وتحليل صور المحاصيل والحقول التفصيلية.

يعد تحليل صحة المحاصيل أمرًا ضروريًا لضمان محاصيل صحية ومنتجة. من خلال تحليل صور المحاصيل، يمكن لـ ChatGPT 4.0 مساعدة المزارعين في تحديد أي علامات إجهاد، مثل تغير اللون أو الذبول، التي قد تشير إلى مشكلة محتملة. يمكن أن يمكّن هذا المزارعين من اتخاذ إجراءات في الوقت المناسب لمعالجة المشكلة ومنع تلف المحاصيل أو فقدانها.

يُعد تحليل الآفات أمرًا بالغ الأهمية أيضًا للحفاظ على محاصيل صحية. من خلال تحليل صور المحاصيل، يمكن لـ GPT4 المساعدة في تحديد أي علامات للإصابة بالآفات، مثل علامات القضم أو الشبكات. يمكن أن يمكّن هذا المزارعين من اتخاذ الإجراءات المناسبة لمكافحة الآفات ومنع الأضرار التي تلحق بمحاصيلهم.

بالإضافة إلى صور المحاصيل التفصيلية، يمكن لـ GPT4 أيضًا تحليل صور الحقول لتوفير رؤية شاملة للمشهد الزراعي. من خلال تحليل صور الحقول، يمكن لـ ChatGPT 4.0 المساعدة في تحديد المشكلات المحتملة مثل تآكل التربة، أو التشبع بالمياه، أو نقص المغذيات. يمكن أن يساعد هذا المزارعين في اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تناوب المحاصيل والري والتسميد.

بشكل عام، يمكن للتكنولوجيا مثل قدرات وصف الصور لـ GPT4 أن تغير قواعد اللعبة في الصناعة الزراعية. من خلال تزويد المزارعين برؤى مفصلة حول صحة المحاصيل وتحليل الآفات وصور الحقول، يمكن لنموذج اللغة مساعدتهم في اتخاذ قرارات أكثر استنارة واتخاذ إجراءات في الوقت المناسب يمكن أن تحسن إنتاجية المحاصيل والربحية.

كيف يمكن لـ autoGPT المساعدة في الزراعة والمزارعين

لذلك حاولت استخدام autoGPT كمساعد للمساعدة في الموضوعات الزراعية، وتحديداً للمساعدة في العثور على الإعانات. يمكن أن يكون عميل GPT مستقل يبحث ويجمع المعلومات من الإنترنت مفيدًا للغاية. لذلك أطلقت على هذا العميل الذكي اسم "subsidyAI" وطلبت منه العثور على بعض البرامج الحالية المثيرة للاهتمام. بينما تمكن الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى المواقع الصحيحة للبحث، فقد فشل في جمع المعلومات الصحيحة (ولنتحدث حتى عن المخرجات). أعتقد أن autoGPT للزراعة يمكن أن يصبح ضخمًا، خاصة عند ربطه بالكشف عن الصور. autoGPT ها نحن قادمون، لنمنح أنفسنا شهرين إلى ثلاثة أشهر أخرى وسأحاول هذا مرة أخرى. اقرأ أدناه ما حاول برنامجي القيام به هنا.

البرنامج هو نص Python يستخدم واجهة برمجة تطبيقات AutoGPT لأتمتة مهام معينة تتعلق بالتحقيق في الإعانات الزراعية في منطقة Poitou-Charentes في فرنسا. يبدأ البرنامج بالبحث وجمع المعلومات حول المؤشرات الإقليمية والبيئية ذات الصلة، مثل البيانات المتعلقة بالديموغرافيا، والمختبرات أو الأسواق، والإحصاءات الاجتماعية. ثم يستخدم هذه المعلومات لتحديد المصادر المحتملة للإعانات الزراعية في المنطقة، وتحديداً المتعلقة بالمحاصيل مثل التفاح، وكروم العنب AOC كونياك، والبرسيم.

يخطط البرنامج أيضًا لبدء عميل GPT للمساعدة في توليد أفكار حول كيفية التأهل لهذه الإعانات الزراعية واستخدامها. يتم تزويد العميل بموجه واضح ومفصل لتركيز استجاباته، ومن المتوقع أن يقدم خمس أفكار مختلفة على الأقل حول كيفية تأهل المزارع للحصول على إعانات زراعية في فرنسا، وخمس أفكار مختلفة حول كيفية الاستفادة القصوى من هذه الإعانات.

يهدف البرنامج بعد ذلك إلى البحث في كيفية تحديد قيمة الإعانات وكيف يمكن للمزارعين التقدم بطلب للحصول على الإعانات التي يستحقونها في منطقة بواتو شارنت (Poitou-Charentes). يخطط البرنامج لإجراء بحث شامل لمواقع الحكومة والمنظمات ذات الصلة، والتحقق مع المزارعين في المنطقة، والتشاور مع المستشارين الزراعيين لاكتساب رؤى حول عملية تقديم طلبات الحصول على هذه الإعانات.

طوال فترة تنفيذ البرنامج، يدرك البرنامج القيود المحتملة للمعلومات التي يجمعها، ويتخذ الحذر لمراجعة أي خطوات أو توصيات يقترحها وكيل GPT أو مصادر أخرى. حسنًا، لم ينجح هذا.

ولكن أولاً، دعنا نلقي نظرة على ما لا تستطيع نماذج اللغة القيام به (في الوقت الحالي):

القيود: عدم قدرة ChatGPT على التجريد وفهم علاقات السبب والنتيجة

قدمت تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للمزارعين بيانات ورؤى قيمة، على سبيل المثال، لتحسين إنتاجية المحاصيل. ومع ذلك، أصبحت قيود نماذج اللغة مثل ChatGPT واضحة بشكل متزايد. تفتقر نماذج اللغة إلى القدرة على التجريد وفهم علاقات السبب والنتيجة، مما يجعلها بديلاً غير كافٍ للفهم المعرفي للمزارعين ذوي الخبرة.

للنجاح في الزراعة، يجب أن يتمتع المزارعون بفهم عميق لبيئتهم والقدرة على تكييف ممارساتهم بناءً على الظروف المتغيرة باستمرار: التفكير بشكل مجرد واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على معلومات غير كاملة أو غير مؤكدة. في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في عمليات اتخاذ القرار هذه، إلا أنه لا يمكن أن يحل محل مهارات التفكير النقدي وخبرة المزارعين. (حسنًا، هذا واضح نوعًا ما، على الأقل بالنسبة لي.)

لذلك، من المهم للمزارعين الاستمرار في الاعتماد على معرفتهم وخبراتهم المعرفية الخاصة، مع الاستفادة أيضًا من تقنيات الذكاء الاصطناعي كأداة لتعزيز عملية اتخاذ القرار لديهم وتحسين النتائج الزراعية. الأمر كله يتعلق بالتوازن الصحيح بين فوائد تقنيات الذكاء الاصطناعي والقيمة التي لا يمكن الاستغناء عنها (في الوقت الحالي) للفهم والتفاعل البشري.

أمثلة على كيفية محاولة المزارعين والمزارعين استخدام chatGPT

• بعد المراقبة والاختبار والقراءة عن chatGPT والزراعة، قررت بناء نسختي الخاصة من GPT الزراعي.

أخبرني بما تفكر فيه على twitter.com/agtecher_com أو أرسل ملاحظات

• هذا المشروع الجانبي، المسمى Farmer GPT، يستخدم ChatGPT و Whisper لتقديم مساعدة قيمة للمزارعين في الهند. يساعدهم على تحسين ممارسات الزراعة، الإنتاجية، والربحية من خلال توفير معلومات الطقس في الوقت الفعلي، توصيات محاصيل مخصصة، والتواصل بين الأقران مع الخبراء والمزارعين الآخرين. هذا النوع من المساعدين بالذكاء الاصطناعي لديه القدرة على استبدال المهندسين الزراعيين، وإحداث ثورة في ممارسات الزراعة في الهند من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي والرسائل الآمنة لمساعدة المزارعين على النجاح في صناعة تنافسية.

"Farmer GPT" لديه عيب حيث أنه حاليًا يقدم نتائج مشابهة لـ GPT القياسي دون أي نموذج ضبط دقيق أو قاعدة بيانات متصلة. علاوة على ذلك، قد يتلقى المستخدمون ردودًا خارج الموضوع، مثل إجابة لسؤال مثل "كيفية خبز البطاطس" على الرغم من أنها غير مرتبطة بالزراعة.

• تقدير الإنتاجية وقضية المانجو: سأل فيشنو شانكار في 11 فبراير: حصلت على إجابات متباينة حول الإمكانات الوراثية لإنتاجية المانجو وفجوة الإنتاجية عن الإنتاج الفعلي. لذلك، تحققت من ChatGPT. المانجو #زراعة_المانجو #UHDP #الزراعة #الزراعة #الفواكه #البساتين تتوقع نموذج اللغة أن شجرة مانجو يمكن أن تنتج ما بين 50-300 حبة مانجو سنويًا لكل شجرة، مع أشجار عالية الإنتاجية يمكن أن تنتج ما يصل إلى 1000 حبة مانجو لكل شجرة سنويًا.

• مثال آخر لطيف وجدته هو حول الزراعة التجديدية في مزارع الكروم: يكتب wine thinker aka post.news/robertjoseph @robertjoseph في 5 فبراير 2023: "كم منكم يعرف عن استخدام ريش الدجاج في زراعة الكروم؟ @SpierWineFarm يستخدمها و #ChatGPT يشرح بعض الأسباب لذلك." سألته أن يكتب مقالًا عن دور ريش الدجاج في الزراعة التجديدية. لقد سألت مزرعة Spier Wine Farm عبر تويتر ما إذا كان المقال دقيقًا إلى حد ما، لذا دعونا نرى ذلك.

• التعليم الزراعي: مثال محدد جدًا من قبل معلم زراعة، Cassie Joiner @Cass_Joiner، الذي كتب في 1 فبراير 2023: "أول مهمة أعطيتها لـ ChatGPT كانت كتابة خطة درس لما أقوم بتدريسه غدًا، 'علم الوراثة في الزراعة'، وحياة معلمي تغيرت إلى الأبد."

مكافحة آفات الطماطم، سواء كان السؤال كنص أو كود بايثون للكشف عن الصور: سؤال آخر محدد جدًا في المجال لتجنب البياض الدقيقي في الطماطم: شيليندرا سينغ @srj0408 يكتب في 10 ديسمبر 2022: جربت ChatGPT اليوم بأسئلة حول #agritech وكانت النتائج رائعة. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

كان المستخدم يختبر chatGPT كدعم برمجي (البرمجة باستخدام بايثون مع chatGPT تعمل بطريقة مثيرة للإعجاب بالفعل على الرغم من أنها لم تُدرب على ذلك) لتنفيذ نموذج آلة المتجهات الداعمة SVM في بايثون لتحليل صور أوراق النبات.

لتجنب البياض الدقيقي في نباتات الطماطم، يمكنك اتخاذ الخطوات التالية:

1. زراعة أصناف مقاومة: بعض أصناف نباتات الطماطم أكثر مقاومة للبياض الدقيقي "من غيرها. اختر صنفًا معروفًا بمقاومته الجيدة للمرض، مثل 'Mountain Magic' أو 'Legend'."
2. توفير تهوية جيدة: يزدهر البياض الدقيقي في الهواء الرطب والراكد. لمنع " "المرض، تأكد من أن نباتات الطماطم لديك مساحة كافية بينها، ووفر تهوية جيدة حول النباتات عن طريق تقليمها بانتظام وتجنب الإفراط في الري."
3. تجنب الري العلوي: يمكن أن يتسبب ري نباتات الطماطم من الأعلى في رطوبة الأوراق، مما يخلق بيئة مواتية لنمو البياض الدقيقي. " "بدلاً من ذلك، قم بري النباتات عند قاعدة الساق، أو استخدم نظام ري بالتنقيط.
4. استخدام مبيد فطري قائم على الكبريت: إذا أصيبت نباتات الطماطم لديك بالبياض الدقيقي، يمكنك استخدام مبيد فطري قائم على الكبريت لعلاج المرض. قم بتطبيق المبيد الفطري وفقًا للتعليمات الموجودة على الملصق، وكرر التطبيق على فترات منتظمة لمنع انتشار المرض.
5. ممارسة تناوب المحاصيل: البياض الدقيقي...

إليك الترجمة إلى اللغة العربية مع الحفاظ على المصطلحات الفنية والأرقام والوحدات وعناوين URL والتنسيق وعلامات تجارية، واستخدام مصطلحات زراعية احترافية:

• ليس مثالاً محدداً، ولكن من المثير للاهتمام أنه تم طرحه بواسطة أخصائي البيوت المحمية والبيانات جون بوفورد: كيف يمكن لـ chatGPT أن يؤثر على صناعة البستنة: يمكن لـ ChatGPT أن يكون مساعدًا كبيرًا لمزارعي البستنة من خلال توفير نظام تكنولوجي متقدم ومتكامل لبيوتهم المحمية.

من خلال التكامل مع برامج تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الخاصة بالمزارعين، وأجهزة الاستشعار، وتوقعات الطقس، وتحليلات المبيعات، يمكن لهذا النموذج اللغوي مساعدة المزارعين على فهم عملياتهم بشكل أفضل، وإنشاء وتنفيذ خطط أفضل، وتحسين الأرباح، وتعزيز أداء التجديد. يمكنه أتمتة المهام المتكررة وتحليل البيانات المعقدة، مما يوفر وقتًا للمهام الأكثر أهمية. ستكون هذه التكنولوجيا جزءًا أساسيًا من الموجة التالية لأتمتة الأعمال للمزارعين ولديها تطبيقات محتملة للتشخيصات الفورية للمحاصيل وتحليل التكاليف. يمكن أن يوفر دمج نموذج لغوي مع البيانات والأنظمة الخاصة بعمليات المزارع واجهة شبيهة بالبشر لأعمال البيوت المحمية الخاصة بهم، مما يسهل على المزارعين الوصول إلى المعلومات الهامة وتحليلها.

هذا سؤال فعلي طرحته في صيف عام 2022، واختبرته مقابل chatGPT من OpenAI:

السؤال: "لدي 1.5 هكتار من الكروم بالقرب من بوردو وأحتاج إلى تركيب نظام ري، ما الذي أحتاجه من حيث المعدات وما هو نوع الضغط (PSI) المطلوب لتغطية 1.5 هكتار؟"

الإجابة من OpenAI: "يعد تركيب نظام الري في مزرعة كروم خطوة مهمة لضمان صحة وإنتاجية الكروم. ستعتمد المعدات المحددة التي ستحتاجها على عدد من العوامل، بما في ذلك حجم مزرعة الكروم الخاصة بك، ونوع نظام الري الذي تختاره، وميزانيتك.

بشكل عام، ستحتاج مزرعة كروم بمساحة 1.5 هكتار إلى نظام ري كبير إلى حد ما. سيشمل ذلك على الأرجح خط إمداد مياه رئيسي، بالإضافة إلى شبكة من الخطوط الجانبية والرذاذ أو قطرات الري لتوزيع المياه في جميع أنحاء مزرعة الكروم. قد تحتاج أيضًا إلى تركيب مضخة لزيادة ضغط المياه وضمان التغطية الكافية.

بالنسبة لضغط المياه، ستحتاج مزرعة كروم نموذجية إلى ضغط لا يقل عن 40 PSI (رطل لكل بوصة مربعة) لضمان التغطية الكافية. ومع ذلك، يمكن أن يختلف هذا اعتمادًا على عوامل مثل نوع نظام الري وتخطيط مزرعة الكروم. من الأفضل استشارة أخصائي ري لتحديد متطلبات ضغط المياه المحددة لمزرعة الكروم الخاصة بك."

في الختام، سيتطلب تركيب نظام الري في كرم عنب بمساحة 1.5 هكتار نظامًا كبيرًا ومعقدًا إلى حد ما. ستحتاج إلى خط رئيسي لإمدادات المياه، وشبكة من الخطوط الجانبية والرذاذات أو باعثات التنقيط، وربما مضخة لزيادة ضغط المياه. ستعتمد المعدات المحددة التي تحتاجها على عوامل مثل تخطيط الكرم وميزانيتك. من الأفضل استشارة أخصائي ري لتحديد المعدات ومتطلبات ضغط المياه الدقيقة لكرم العنب الخاص بك.

---

أسئلة متكررة

---

مصادر

بالتأكيد، إليك الترجمة إلى اللغة العربية مع الحفاظ على المصطلحات التقنية والأرقام والوحدات وعناوين URL والتنسيق markdown وأسماء العلامات التجارية، واستخدام مصطلحات زراعية احترافية:

• نماذج لغة الذكاء الاصطناعي في دعم القرارات الزراعية (2023) - بحث حول فعالية نماذج لغة الذكاء الاصطناعي للتطبيقات الزراعية.
• AgFunder (2023) - اتجاهات الاستثمار في الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الزراعية.
• @agtecher_com على تويتر (2023)
• كاسي جوينر على تويتر (2023) - التعليم الزراعي وتخطيط الدروس باستخدام ChatGPT.
• روبرت جوزيف على تويتر (2023) - الزراعة التجديدية في مزارع الكروم.
• شايلندرا سينغ على تويتر (2022) - مكافحة آفات الطماطم وكشف الصور.
• John Deere (2023) - تطبيقات الذكاء الاصطناعي التجارية في معدات وأنظمة الزراعة الحديثة.
• منظمة الأغذية والزراعة (2023) - منظور عالمي حول الذكاء الاصطناعي والأدوات الرقمية في الزراعة.
• Greenhousegrower (2023) - كيف يؤثر ChatGPT على صناعة البستنة.
• Microsoft Research (2023) - منصة ذكاء زراعي مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستخدم نماذج اللغة.
• منصة IBM Watson لاتخاذ القرارات الزراعية (2023) - حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاتخاذ القرارات الزراعية.
• نماذج اللغة الكبيرة لإدارة المعرفة الزراعية (2023) - تحليل أكاديمي لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة في أنظمة المعرفة الزراعية.
• تقرير OpenAI GPT-4 التقني (2023) - وثائق رسمية لقدرات وتطبيقات GPT-4.