لذلك، فإننا نشهد حاليًا لحظة نهر هدسون للذكاء الاصطناعي في عام 2022، مدفوعة بشكل أساسي بتطبيقات مثل Midjourney وDalle-2 في مجال توليد الصور، وChatGPT من OpenAI في مجال معالجة اللغات الطبيعية. كما هو الحال في العديد من الصناعات الأخرى، تتمتع نماذج اللغة مثل ChatGPT بالقدرة على إحداث بعض التغييرات في الصناعة الزراعية وفتح فرص وأعمال تجارية وآفاق عمل جديدة.
السؤال الذي أطرحه على نفسي: كيف يمكن لـ OpenAI وChatGPT هل يمكن استخدام النماذج اللغوية في الزراعة للمساعدة وبشكل عام؟ وفي هذا المقال سأشرح بالتفصيل:
1. عصر العموميين
2. كيف يمكن لنماذج اللغة أن تساعد في الزراعة
3. كيف يمكن أن يساعد GPT4 ووصف الصورة في الزراعة
4. كيف سيساعد autoGPT الزراعة: الجمع بين عوامل الذكاء الاصطناعي والويب
5. القيود: عدم القدرة على تلخيص وفهم العلاقات بين السبب والنتيجة
6. أمثلة فعلية لكيفية محاولة المزارعين استخدام chatGPT
هل تريد اختبار كيفية عمل chatgpt والزراعة؟ بعد بعض الوقت من التأمل، قررت الجمع بين الزراعة ونموذج لغوي كبير، مما أدى إلى ذلك agri1.ai.
عصر العموميين
هذه أداة قوية للعامة، لأنها تساعدهم على اكتساب المعلومات الجديدة وفهمها بسرعة، وتطوير فهمهم للمواضيع المعقدة بسرعة. علاوة على ذلك، فإن نماذج اللغة، مثل chatGPT، توفر للعامة القدرة على التعلم بشكل أسرع وأكثر كفاءة من الكم الهائل من المعرفة والمعلومات عبر الإنترنت.
وهذا مفيد بشكل خاص للمزارعين، الذين غالبًا ما يحتاجون إلى أن يكونوا على دراية جيدة بمجموعة واسعة من المواضيع، بدءًا من الميكانيكا والمالية وحتى الأحياء والتسويق والمبيعات. باستخدام نماذج اللغة، مثل chatGPT، يمكن للمزارعين تعلم معلومات جديدة بسرعة وبطريقة أكثر كفاءة. وهذا يمكنهم من اكتساب المعرفة والفهم للموضوعات التي يحتاجون إلى معرفتها، وهو أمر ضروري في عملهم اليومي. على سبيل المثال، يمكنهم استخدام chatGPT لفهم الأعمال المعقدة للآلات بسرعة، أو لفهم الجانب المالي للزراعة بسرعة.
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 مواجهة مجموعة متنوعة من التحديات في أنواع مختلفة من البيولوجيا والتكنولوجيا والأعمال.
نحن على استعداد للنظر إلى المستقبل الآن: OpenAI هي منظمة بحثية رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي. أحد أبرز إنجازاتهم هو تطوير نموذج لغة متطور يسمى GPT-3 (المحول التوليدي المُدرب مسبقًا 3)، والذي يتمتع بالقدرة على إنشاء نص يشبه الإنسان.
في مجال الزراعة، يتمتع GPT-3، المعروف أيضًا باسم ChatGPT، بالقدرة على إحداث ثورة في الصناعة من خلال تزويد المزارعين برؤى ومساعدة قيمة. وفيما يلي بعض الأمثلة فقط لكيفية استخدام ChatGPT في الزراعة.
كيف يمكن لنماذج اللغة أن تساعد في الزراعة
زيادة الإنتاج العام للمزارعين ومحترفي الأعمال الزراعية: يمكن لـ ChatGPT تبسيط وتسريع المهام العقلية المتكررة، مما يؤدي إلى زيادة كفاءة المزارعين ويؤدي إلى زيادة الإنتاجية بشكل عام. بفضل إمكانات معالجة اللغة المتقدمة، يستطيع ChatGPT أتمتة العديد من المهام، مما يوفر الوقت ويسمح للمزارعين بالتركيز على الجوانب الأكثر أهمية في عملهم. سواء كان الأمر يتعلق بتبسيط حفظ السجلات، أو إنشاء التقارير، أو المساعدة في اتخاذ القرار، يمكن لـ ChatGPT مساعدة المزارعين على أن يكونوا أكثر إنتاجية وفعالية في عملهم. ولحسن الحظ، سيتلقى محترفو الأعمال الزراعية المساعدة عندما يتعلق الأمر بمهام مثل إنشاء المحتوى، وقوالب البريد الإلكتروني، وتبسيط رسائل البريد الإلكتروني، والمواد التدريبية، وأدوات الاستخبارات ذاتية الخدمة، والمزيد.
توفير نصيحة إختصاصية: يمكن تدريب ChatGPT على كميات هائلة من البيانات الزراعية، بما في ذلك معلومات حول ظروف التربة وأنماط الطقس ومكافحة الآفات. وهذا يسمح لها بتزويد المزارعين بتوصيات ونصائح شخصية حول كيفية تحسين محاصيلهم.
يمكن تدريب ChatGPT للتعرف على ظروف التربة والمناخ المحددة لمزرعة معينة. وهذا يسمح لها بتقديم توصيات مخصصة بشأن المحاصيل الأكثر ملاءمة لتلك المزرعة، مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل مستويات المغذيات في التربة وأنماط الطقس المحلية.
تحسين غلة المحاصيل: يمكن لـ ChatGPT مساعدة المزارعين على تحديد المحاصيل الأكثر ملاءمة لظروف التربة والمناخ الخاصة بهم. وهذا يمكن أن يزيد من فرص الحصاد الناجح وتحسين العائد في نهاية المطاف.
مكافحة الآفات: يمكن لـ ChatGPT أن يزود المزارعين بمعلومات قيمة حول كيفية مكافحة الآفات، مثل تحديد المبيدات الأكثر فعالية وتقديم المشورة حول كيفية تطبيقها. وهذا يمكن أن يساعد المزارعين على حماية محاصيلهم وزيادة ربحيتهم. تعد مكافحة الآفات جانبًا مهمًا من جوانب الزراعة، حيث يمكن للآفات أن تسبب أضرارًا كبيرة للمحاصيل وتقلل من إنتاجيتها.
تتمتع النماذج اللغوية، مثل تلك التي تقدمها OpenAI، بالقدرة على إحداث ثورة في مكافحة الآفات في الصناعة الزراعية. إحدى الطرق الرئيسية التي يمكن أن تساعد بها النماذج في مكافحة الآفات هي تزويد المزارعين بمعلومات قيمة عن المبيدات الأكثر فعالية للاستخدام.
يمكن أن يتضمن ذلك معلومات عن الآفات المحددة التي تكون المبيدات فعالة ضدها، بالإضافة إلى كيفية استخدام المبيدات بأكثر الطرق فعالية. يمكن لأدوات مثل ChatGPT توفير تحديثات في الوقت الفعلي حول نشاط الآفات في منطقة معينة. وهذا يمكن أن يسمح 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 المحددة والظروف المناخية. وهذا يمكن أن يساعد المزارعين على تحسين جهودهم في مكافحة الآفات وزيادة إنتاجيتهم في نهاية المطاف. تقديم رؤى ومساعدة قيمة للمزارعين.
تحليل البيانات والتنبؤ بها: يتمتع نموذج لغة الذكاء الاصطناعي الذي طورته شركة OpenAI بالقدرة على المساعدة بشكل كبير في تحليل البيانات والتنبؤ بها في مجال الزراعة. يمكن للأداة معالجة كميات كبيرة من البيانات وإجراء تنبؤات بناءً على تلك المعلومات. ولتحقيق ذلك، من الضروري تزويد النموذج بمجموعات بيانات كافية ومبادئ توجيهية واضحة حول كيفية تفسير تلك البيانات. سيمكن ذلك نموذج لغة الذكاء الاصطناعي من إجراء تنبؤات دقيقة وتقديم رؤى قيمة للمزارعين. ومع ذلك، إذا كانت البيانات غير كافية أو كانت قواعد التفسير غير واضحة، فقد تكون النتائج التي ينتجها نموذج لغة الذكاء الاصطناعي غير دقيقة أو غير موثوقة. لذلك، من المهم التأكد من تدريب نموذج لغة الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة وذات صلة وأن قواعد التفسير محددة جيدًا لضمان دقة توقعاته قدر الإمكان. إذا كان لدى شركة زراعية كبيرة واجهة برمجة تطبيقات متصلة بأنظمتها الداخلية، فيمكن تدريب نماذج اللغة على بياناتها الداخلية لتعزيز قدراتها.
التعرف على الأمراض: كونه جزءًا من تحليل البيانات المذكورة أعلاه، يمكن تدريب ChatGPT للتعرف على أعراض أمراض النباتات المختلفة. وهذا يمكن أن يسمح للمزارعين بتحديد الأمراض وعلاجها قبل انتشارها، مما يقلل من فقدان المحاصيل ويزيد الإنتاجية.
(ال ومن المحتمل أن يكون النهج الأكثر إثارة للاهتمام هو تدريب نماذج الصور على استخدام الصور الفوتوغرافية والبيانات المرئية الأخرى بشكل مباشر، وربما عن طريق الجمع بينها. على سبيل المثال، قمت بتجربة تدريب LOBE الخاص بشركة Microsoft للتنبؤ بأمراض الكروم، وكانت النتائج رائعة. ومع ذلك، فإن هذا الموضوع يستحق مناقشة منفصلة في مقالة مدونة مختلفة.)
ومع ذلك، يمكن تدريب ChatGPT للتعرف على الأعراض المحددة لمرض نباتي معين. يمكن أن يشمل ذلك الإشارات البصرية، مثل التغيرات في لون النبات أو ملمسه، بالإضافة إلى التغيرات السلوكية، مثل انخفاض معدل نمو النبات أو انخفاض مقاومته للآفات. بمجرد تحديد مرض النبات، يمكن للنموذج أن يزود المزارعين بتوصيات شخصية حول أفضل خيارات العلاج.
ويمكن أن يشمل ذلك معلومات عن المبيدات الأكثر فعالية أو الطرق الأخرى لمكافحة المرض، بالإضافة إلى نصائح حول كيفية تطبيق العلاج بأكثر الطرق فعالية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنموذج مثل ChatGPT توفير تحديثات في الوقت الفعلي حول انتشار الأمراض في منطقة معينة. وهذا يمكن أن يسمح للمزارعين باتخاذ تدابير وقائية وحماية محاصيلهم قبل أن تتاح للمرض فرصة التسبب في أضرار كبيرة. وبشكل عام، فإن دمج النماذج اللغوية في تحديد وعلاج أمراض النبات لديه القدرة على توفير رؤى ومساعدة قيمة للمزارعين. وهذا يمكن أن يساعد في منع انتشار الأمراض وفي نهاية المطاف زيادة إنتاجية الصناعة الزراعية.
أي سؤال يطرح في سياق المزرعة: كما تعلم، المزارعون هم مديرون متعددو المواهب ويحتاجون إلى معرفة كل شيء نوعًا ما وأن يكونوا عموميين إلى أقصى حد.
تحسين العمليات وخفض التكاليف: مع كل الخيارات المتاحة، من المحتمل جدًا أن يحدث تخفيض في التكلفة. ومع ذلك، يبقى أن نرى ما هي الأمثلة المحددة التي ستتحقق وأين يمكن لنماذج اللغة أن تحدث تأثيرًا كبيرًا. ولهذا السبب سأقوم بفحص بعض الأمثلة من ديسمبر 2022 إلى فبراير 2023 والتي أعرفها أدناه.
كيف يمكن أن يكون GPT4 ووصف صورته مفيدًا في الزراعة
يأتي الإصدار الأحدث من ChatGPT، GPT4، مزودًا بإمكانيات متقدمة لوصف الصور 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 الصور التفصيلية للمحاصيل والحقول.
يعد تحليل صحة المحاصيل أمرًا ضروريًا لضمان محاصيل صحية ومنتجة. من خلال تحليل صور المحاصيل، يمكن لـ ChatGPT 4.0 مساعدة المزارعين على تحديد أي علامات ضائقة، مثل تغير اللون أو الذبول، والتي قد تشير إلى مشكلة محتملة. وهذا يمكن أن يمكّن المزارعين من اتخاذ الإجراءات في الوقت المناسب لمعالجة المشكلة ومنع تلف المحاصيل أو فقدانها.
يعد تحليل الآفات أمرًا بالغ الأهمية أيضًا للحفاظ على المحاصيل الصحية. ومن خلال تحليل صور المحاصيل، يمكن أن يساعد GPT4 في تحديد أي علامات للإصابة بالآفات، مثل علامات العض أو النسيج. وهذا يمكن أن يمكّن المزارعين من اتخاذ التدابير المناسبة للسيطرة على الآفات ومنع الإضرار بمحاصيلهم.
بالإضافة إلى صور المحاصيل التفصيلية، يمكن لـ GPT4 أيضًا تحليل الصور الميدانية لتوفير رؤية شاملة للمشهد الزراعي. من خلال تحليل صور الحقول، يمكن أن يساعد ChatGPT 4.0 في تحديد المشكلات المحتملة مثل تآكل التربة أو التشبع بالمياه أو نقص المغذيات. وهذا يمكن أن يساعد المزارعين على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن دورة المحاصيل والري والتسميد.
بشكل عام، يمكن للتكنولوجيا مثل إمكانات وصف الصور لـ GPT4 أن تغير قواعد اللعبة بالنسبة للصناعة الزراعية. من خلال تزويد المزارعين برؤى تفصيلية حول صحة المحاصيل، وتحليل الآفات، والصور الميدانية، يمكن أن يساعدهم نموذج اللغة على اتخاذ قرارات أكثر استنارة واتخاذ الإجراءات في الوقت المناسب التي يمكن أن تحسن غلات المحاصيل والربحية.
كيف يمكن أن يساعد autoGPT في الزراعة والمزارعين
لذلك حاولت استخدام autoGPT كمساعد لي في المواضيع الزراعية، وتحديدًا للمساعدة في العثور على الإعانات. يمكن أن يكون وكيل GPT المستقل الذي يبحث في الإنترنت ويستخرجه مفيدًا جدًا. لذلك أطلقت على وكيل الذكاء الاصطناعي هذا اسم "subsidyAI" وطلبت العثور على بعض البرامج الحالية المثيرة للاهتمام. بينما تمكن الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى المواقع الصحيحة للبحث، فقد فشل في جمع المعلومات الصحيحة (ودعونا لا نتحدث حتى عن النتائج). أعتقد أن autoGPT للزراعة يمكن أن يصبح ضخمًا، خاصة عندما يتعلق الأمر باكتشاف الصور. ها قد وصلنا إلى autoGPT، فلنمنحنا 2-3 أشهر أخرى وسأحاول ذلك مرة أخرى. اقرأ أدناه ما حاول برنامجي القيام به هنا.
البرنامج عبارة عن برنامج نصي بلغة Python يستخدم واجهة برمجة تطبيقات AutoGPT لأتمتة مهام معينة تتعلق بالتحقيق في الإعانات الزراعية في منطقة بواتو شارانت في فرنسا. يبدأ البرنامج بالبحث عن المؤشرات الإقليمية والبيئية ذات الصلة وجمع المعلومات عنها، مثل البيانات المتعلقة بالتركيبة السكانية وأسواق العمل والإحصاءات الاجتماعية. ثم يستخدم هذه المعلومات لتحديد المصادر المحتملة للإعانات الزراعية في المنطقة، وخاصة تلك المتعلقة بمحاصيل مثل التفاح والكروم وكونياك AOC والبرسيم الحجازي.
ويخطط البرنامج أيضًا لبدء وكيل GPT للمساعدة في توليد أفكار حول كيفية التأهل للحصول على هذه الإعانات الزراعية واستخدامها. يتم تزويد الوكيل بمطالبة واضحة ومفصلة لتركيز ردوده، ومن المتوقع أن يقدم ما لا يقل عن خمس أفكار مختلفة حول كيفية تأهل المزارع للحصول على الإعانات الزراعية في فرنسا، وخمس أفكار مختلفة حول كيفية تحقيق أقصى استفادة من هذه الإعانات. الإعانات.
ويهدف البرنامج بعد ذلك إلى البحث في كيفية تحديد قيمة الإعانات وكيف يمكن للمزارعين التقدم بطلب للحصول على الإعانات التي هم مؤهلون لها في بواتو شارانت. وتخطط لإجراء بحث شامل في المواقع الإلكترونية الحكومية والمنظمات ذات الصلة، والتحقق من المزارعين في المنطقة، والتشاور مع المستشارين الزراعيين للحصول على نظرة ثاقبة لعملية تقديم طلبات الحصول على هذه الإعانات.
طوال فترة تنفيذ البرنامج، تضع في اعتبارها القيود المحتملة للمعلومات التي تجمعها، وتحرص على التحقق مرة أخرى من أي خطوات أو توصيات يقترحها وكيل GPT أو مصادر أخرى. حسنا، هذا لم يكن ناجحا.
لكن دعونا أولاً نلقي نظرة على ما لا تستطيع النماذج اللغوية فعله (في الوقت الحالي):
القيود: عدم قدرة ChatGPT على تجريد وفهم علاقات السبب والنتيجة
لقد زودت تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المزارعين ببيانات ورؤى قيمة لتحسين إنتاجية المحاصيل على سبيل المثال. ومع ذلك، أصبحت القيود المفروضة على نماذج اللغة مثل ChatGPT واضحة بشكل متزايد. تفتقر النماذج اللغوية إلى القدرة على تجريد وفهم علاقات السبب والنتيجة، مما يجعلها غير كافية إستبدال للفهم المعرفي للمزارعين ذوي الخبرة.
لتحقيق النجاح في الزراعة، يجب أن يكون لدى المزارعين فهم 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. وفي حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في عمليات صنع القرار هذه، فإنه لا يمكن أن يحل محل مهارات التفكير النقدي وخبرة المزارعين. (حسنًا، هذا أمر واضح نوعًا ما، على الأقل بالنسبة لي).
ولذلك، من المهم للمزارعين أن يواصلوا الاعتماد على معارفهم وخبراتهم المعرفية، مع استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي أيضًا كأداة لتعزيز عملية صنع القرار وتحسين النتائج الزراعية. الأمر كله يتعلق بالتوازن الصحيح بين فوائد تقنيات الذكاء الاصطناعي والقيمة التي لا يمكن استبدالها (في الوقت الحالي) للفهم والتفاعل البشري.
أمثلة على كيفية محاولة المزارعين والمزارعين استخدام chatGPT
- بعد المراقبة والاختبار والقراءة حول chatGPT والزراعة، قررت إنشاء إصدار GPT الزراعي الخاص بي.
لقد قمت ببناء مساعد الذكاء الاصطناعي للزراعة: أنا أسميها agri1.ai
اسمحوا لي أن أعرف ما الذي تفكر فيه twitter.com/agtecher_com أو إرسال تعليق
- يستخدم هذا المشروع الجانبي، المسمى Farmer GPT، ChatGPT وWhisper لتقديم مساعدة قيمة للمزارعين في الهند. فهو يساعدهم على تحسين الممارسات الزراعية والإنتاجية والربحية من خلال توفير معلومات الطقس في الوقت الفعلي وتوصيات المحاصيل المخصصة والتواصل من نظير إلى نظير مع الخبراء والمزارعين الآخرين. يتمتع هذا النوع من مساعد الذكاء الاصطناعي بالقدرة على استبدال المهندسين الزراعيين، وإحداث ثورة في الممارسات الزراعية في الهند من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي والرسائل الآمنة لمساعدة المزارعين على النجاح في صناعة تنافسية.
لدى "Farmer GPT" عيب لأنه يوفر حاليًا نتائج مماثلة لـ GPT القياسي دون أي نموذج ضبط دقيق أو قاعدة بيانات متصلة. علاوة على ذلك، قد يتلقى المستخدمون ردودًا خارجة عن الموضوع، مثل إجابة لسؤال مثل "كيفية خبز البطاطس" على الرغم من أن الأمر لا يتعلق بالزراعة.
- تقدير العائد & قضية المانجو: سأل فيشنو سانكار في 11 فبراير: حصلت على إجابات متباينة حول الإمكانية الوراثية للمانجو وفجوة الإنتاجية عن الإنتاجية الفعلية. لذلك، تحققت مع ChatGPT. المانجو #زراعة المانجو #UHDP #الزراعة #الزراعة #الفواكه #السلق
ويتنبأ النموذج اللغوي بأن شجرة المانجو يمكن أن تنتج ما بين 50 إلى 300 مانجو سنويًا لكل شجرة، مع أشجار عالية الإنتاجية يمكن أن تنتج ما يصل إلى 1000 مانجو لكل شجرة سنويًا.
- مثال جميل آخر وجدته موجود على الزراعة المتجددة في مزارع الكروم: مفكر النبيذ المعروف أيضًا باسم post.news/robertjoseph @robertjoseph يكتب في 5 فبراير 2023: كم منكم يعرف عن استخدام ريش الدجاج في زراعة الكروم؟ @SpierWineFarm يستخدمهم و يشرح #Chatgpt بعض الأسباب التي جعلتني أطلب ذلك "اكتب مقالاً عن دور ريش الدجاج في الزراعة المتجددة”
لقد سألت Spier Wine Farm عبر تويتر عما إذا كانت المقالة أكثر أو أقل دقة، لذلك دعونا نرى ذلك.
- التعليم الزراعي، مثال محدد للغاية من مدرس الزراعة: كاسي النجار @Cass_Joiner كتب في 1 فبراير 2023: "كانت المهمة الأولى التي أعطيتها لـ ChatGPT هي كتابة خطة درس لما سأقوم بتدريسه غدًا، "علم الوراثة في الزراعة" وقد تغيرت حياتي كمدرس إلى الأبد"
- مكافحة آفات الطماطم، كلاهما سؤال كنص ورمز بايثون للكشف عن الصورة: سؤال آخر محدد للغاية في هذا المجال يتجنب البياض الدقيقي مع الطماطم: شايليندرا سينغ @srj0408 يكتب في 10 ديسمبر 2022: جربت ChatGPT اليوم مع أسئلة حول #agritech وكانت النتائج رائعة. 1TP5الزراعة #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup
كان المستخدم يختبر chatGPT كدعم للترميز (ترميز بايثون باستخدام chatGPT يعمل بطريقة مثيرة للإعجاب بالفعل على الرغم من أنه لم يتم تدريبه على القيام بذلك) لتنفيذ نموذج SVM لآلة ناقل الدعم في بايثون لتحليل صور أوراق النباتات.
لتجنب البياض الدقيقي في نباتات الطماطم، يمكنك اتباع الخطوات التالية: 1. زراعة الأصناف المقاومة: بعض أصناف نباتات الطماطم أكثر مقاومة للبياض الدقيقي من غيرها. اختر صنفًا معروفًا بمقاومته الجيدة للمرض، مثل "Mountain Magic" أو "Legend"." 2. توفير دوران جيد للهواء: يزدهر البياض الدقيقي في الهواء الرطب والراكد. للوقاية من المرض، تأكد من أن نباتات الطماطم الخاصة بك لديها مساحة كبيرة بينها، وتوفير دوران جيد للهواء حول النباتات عن طريق تقليمها بانتظام وتجنب الإفراط في ذلك. سقي." 3. تجنب الري العلوي: سقي نباتات الطماطم من الأعلى يمكن أن يتسبب في رطوبة الأوراق، مما يخلق بيئة مناسبة لنمو البياض الدقيقي." "بدلاً من ذلك، قم بري النباتات عند قاعدة الساق، أو استخدم نظام الري بالتنقيط. المرض. قم بتطبيق مبيد الفطريات حسب التعليمات الموجودة على الملصق، وكرر التطبيق على فترات منتظمة لمنع انتشار المرض. 5. ممارسة دورة المحاصيل: البياض الدقيقي…"
- ليس مثالا محددا، ولكن من المثير للاهتمام أنه كان نشأ بواسطة متخصص الدفيئة والبيانات جون بوفورد: كيف يمكن أن يؤثر chatGPT على صناعة البستنة: يمكن أن يقدم ChatGPT مساعدة كبيرة لمزارعي البستنة من خلال توفير نظام تكنولوجي متقدم ومتكامل للدفيئات الزراعية الخاصة بهم.
من خلال التكامل مع برامج تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الخاصة بالمزارعين وأجهزة الاستشعار والتنبؤات الجوية وتحليلات المبيعات، يمكن لنموذج اللغة هذا أن يساعد المزارعين على فهم عملياتهم بشكل أفضل وإنشاء خطط أفضل وتنفيذها وتحسين الأرباح وتحسين أداء تجديد الموارد. يمكنه أتمتة المهام المتكررة وتحليل البيانات المعقدة، مما يوفر الوقت للمهام الأكثر أهمية. ستكون هذه التكنولوجيا جزءًا أساسيًا من الموجة القادمة من أتمتة الأعمال للمزارعين ولها تطبيقات محتملة لتشخيص المحاصيل في الوقت الفعلي وتحليل التكلفة. يمكن أن يوفر تكامل نموذج اللغة مع البيانات والأنظمة الخاصة بعملية المزارع واجهة أكثر شبهاً بالإنسان لأعمال الدفيئة الخاصة بهم، مما يسهل على المزارعين الوصول إلى المعلومات المهمة وتحليلها.
مثال واقعي كان ذا صلة بمزرعتنا
هذا سؤال حقيقي كان لدي في صيف 2022، واختبرته مقابل chatGPT الخاص بـ openAI:
سؤال: "لدي 1.5 هكتار من مزارع الكروم بالقرب من بوردو وأحتاج إلى تركيب الري، ما الذي أحتاجه من حيث المعدات وما نوع PSI المطلوب لتغطية 1.5 هكتار؟" الإجابة بواسطة openAI: "يعد تركيب الري في مزرعة الكرم خطوة مهمة في ضمان صحة وإنتاجية الكروم. وستعتمد المعدات المحددة التي ستحتاجها على عدد من العوامل، بما في ذلك حجم الكرم الخاص بك ونوع نظام الري أنت تختار وميزانيتك. بشكل عام، سيتطلب كرم مساحته 1.5 هكتار نظام ري كبير إلى حد ما. ومن المرجح أن يشمل ذلك خطًا رئيسيًا لإمدادات المياه، بالإضافة إلى شبكة من الخطوط الجانبية والرشاشات أو بواعث التنقيط لتوزيع المياه في جميع أنحاء الكرم.قد تحتاج أيضًا إلى تركيب مضخة لزيادة ضغط الماء وضمان التغطية الكافية.أما بالنسبة لضغط الماء، فإن الكرم النموذجي سيتطلب ضغطًا لا يقل عن 40 رطل لكل بوصة مربعة (رطل لكل بوصة مربعة) لضمان التغطية الكافية. ومع ذلك، يمكن أن يختلف هذا اعتمادًا على عوامل مثل نوع نظام الري وتخطيط الكرم، ومن الأفضل استشارة أخصائي الري لتحديد متطلبات ضغط المياه المحددة لكرمك. في الختام، فإن تركيب الري في كرم مساحته 1.5 هكتار سيتطلب نظاما كبيرا ومعقدا إلى حد ما. ستحتاج إلى خط رئيسي لإمداد المياه، وشبكة من الخطوط الجانبية والرشاشات أو بواعث التنقيط، وربما مضخة لزيادة ضغط المياه. تعتمد المعدات المحددة التي تحتاجها على عوامل مثل تخطيط الكرم وميزانيتك. من الأفضل استشارة أحد متخصصي الري لتحديد المعدات الدقيقة ومتطلبات ضغط المياه لكرمك."