LLMS-এর জগতে স্বাগতম, যেমন Claude, Llama এবং chatGPT in agriculture, agri1.ai-তে স্বাগতম, একটি উদ্যোগ যার লক্ষ্য কৃষি শিল্পে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) সম্ভাবনা অন্বেষণ করা। বিশ্বব্যাপী জনসংখ্যা বৃদ্ধি অব্যাহত থাকায়, দক্ষ এবং টেকসই কৃষি অনুশীলনের চাহিদা আগের চেয়ে আরও বেশি চাপা। AI, বিপুল পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণ করার এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা সহ, এই চাহিদা মেটাতে একটি গেম-চেঞ্জার হতে পারে।
ভূমিকা
কৃষির বর্তমান অবস্থা 1.ai
কৃষির জন্য agri1.ai এবং ডোমেন-নির্দিষ্ট বড় ভাষা মডেলের ভবিষ্যত
এলএলএম ওপেন সোর্স পদ্ধতি এবং মডেল
কৃষিতে বিদ্যমান এলএলএম
ভূমিকা
সঙ্গে agri1.ai, আমরা কৃষির জন্য AI এর শক্তিকে কাজে লাগানোর জন্য একটি দ্বিমুখী পদ্ধতি গ্রহণ করছি। একদিকে, আমরা একটি ফ্রন্টএন্ড ইন্টারফেস তৈরি করছি যা একটি বিদ্যমান লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) ব্যবহার করে, এটিকে ফাইন-টিউনিং, এটি এমবেডিং এবং এটিকে সর্বজনীন এবং অভ্যন্তরীণ ডেটার সাথে প্রাসঙ্গিককরণ করে। অন্যদিকে, আমরা কৃষির জন্য আমাদের নিজস্ব ডোমেন-নির্দিষ্ট এলএলএম তৈরি করার সম্ভাবনা অন্বেষণ করছি।
দ্রুত পরিবর্তনশীল পরিবেশে, জলবায়ু এবং বাজার উভয় ক্ষেত্রেই, agri1.ai ধারণাটি ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। এটি বিশেষত বৃহৎ কৃষি-চালিত সমাজ এবং আফ্রিকা মহাদেশের মতো অঞ্চলগুলির জন্য সত্য, যেখানে জ্ঞানের অভাব কৃষির মধ্যে উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জের দিকে নিয়ে যেতে পারে। agri1.ai-এর অন্যতম লক্ষ্য হল এই সমস্যাগুলির সমাধান করা, দ্রুত পরিবর্তনশীল জলবায়ু পরিস্থিতির সাথে ক্ষুদ্র কৃষকদের তাদের সংগ্রামে সহায়তা করা এবং জলবায়ু এবং মাটির অবস্থার উপর নির্ভর করে নতুন কৃষি সংস্কৃতির জন্য আরও ভাল পরামর্শ প্রদান করা। বিশ্বের কিছু অংশে শিক্ষার অভাবও আমাদের উদ্যোগের মাধ্যমে কৃষকদের সহায়তা করার জন্য একটি প্রেরণা।
কৃষি 1.ai এর বর্তমান অবস্থা: মানুষ এবং এআই এর মধ্যে ব্যবধান কমানো
আমাদের উদ্যোগের কেন্দ্রবিন্দুতে, agri1.ai একটি গতিশীল প্ল্যাটফর্ম হিসাবে কাজ করে, যা কৃষিতে মানুষ এবং AI সফ্টওয়্যার এবং অ্যালগরিদমের বিশ্বের মধ্যে ব্যবধান পূরণ করে। আমাদের প্রাথমিক লক্ষ্য হল এই দুটি সত্তার মধ্যে একটি নিরবচ্ছিন্ন মিথস্ক্রিয়া সহজতর করা, একটি সিম্বিওটিক সম্পর্ক গড়ে তোলা যা কৃষি অনুশীলনের দক্ষতা এবং স্থায়িত্ব বাড়ায়।
বর্তমানে, কgri1.ai ওপেনএআই-এর জিপিটি, একটি অত্যাধুনিক লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) এর ভিত্তির উপর কাজ করে। আমরা আমাদের ব্যবহারকারীদের জন্য এর প্রাসঙ্গিকতা এবং উপযোগ বাড়াতে, কৃষি-কেন্দ্রিক পাঠ্যকে আরও ভালভাবে বোঝার এবং তৈরি করতে এই মডেলটিকে আংশিকভাবে অভিযোজিত করেছি, সূক্ষ্ম-টিউন করেছি। উপরন্তু, আমরা আংশিকভাবে ডেটা এমবেডিংগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করেছি, পাবলিক এবং অভ্যন্তরীণ উভয় ডেটাকে একীভূত করে, কৃষি ডোমেনের মডেলের প্রাসঙ্গিক বোঝার উন্নতি করতে।
AI এর ক্ষেত্রে, সরলতা প্রায়শই সাফল্যের চাবিকাঠি। AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি করা এবং স্থাপন করা একটি জটিল প্রক্রিয়া হতে পারে এবং আমাদের ক্রিয়াকলাপে সরলতার ধারনা বজায় রাখা আমাদেরকে একটি উচ্চ-মানের, ব্যবহারকারী-বান্ধব পরিষেবা প্রদানের উপর ফোকাস করতে দেয়। একটি বিদ্যমান, হোস্ট করা এলএলএম তৈরি করে, আমরা একটি সুবিন্যস্ত এবং দক্ষ সিস্টেম বজায় রেখে উন্নত এআই-এর শক্তিকে কাজে লাগাতে সক্ষম হয়েছি।
আমাদের অপারেশনের অন্যতম ভিত্তি হল ডেটা গভর্নেন্স। আমরা আমাদের ব্যবহারকারীদের ডেটার প্রাপ্যতা, ব্যবহারযোগ্যতা, অখণ্ডতা এবং নিরাপত্তা পরিচালনার গুরুত্বপূর্ণ গুরুত্ব স্বীকার করি। ডেটা গভর্নেন্সের এই বিস্তৃত পদ্ধতিটি শুধুমাত্র agri1.ai দ্বারা প্রদত্ত তথ্যের নির্ভরযোগ্যতা এবং উপযোগিতা নিশ্চিত করে না বরং নিয়ন্ত্রক সম্মতি, গোপনীয়তা, গুণমান এবং নিরাপত্তার মতো মূল উদ্বেগের সমাধানও করে। আমরা বুঝতে পারি যে কৃষি ব্যবসার ডেটা ফাঁস এবং LLM-এর অভ্যন্তরীণ ডেটা সম্পর্কে প্রশিক্ষণের সম্ভাব্যতা সম্পর্কে বৈধ উদ্বেগ রয়েছে, ডেটা সার্বভৌমত্বের সাথে আপস করে৷ আমরা আমাদের ব্যবহারকারীদের আশ্বস্ত করতে চাই যে আমরা এই উদ্বেগগুলিকে খুব গুরুত্ব সহকারে নিয়েছি এবং এই সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য সক্রিয়ভাবে কৌশলগুলিতে কাজ করছি৷
যেহেতু আমরা agri1.ai-কে পরিমার্জিত এবং উন্নত করতে থাকি, আমরা একটি নতুন LLM তৈরি করার সম্ভাবনাও অন্বেষণ করছি, আবার প্রশিক্ষন দিয়ে বা বিদ্যমান LLM-কে ফাইন-টিউনিং করে। এই পদ্ধতির মাধ্যমে আমরা কৃষির জন্য আরও বিশেষায়িত এবং কার্যকরী মডেল তৈরি করতে পারি।
agri1.ai এর ভবিষ্যত: কৃষির জন্য ডোমেন-নির্দিষ্ট বড় ভাষা মডেল
যদিও আমরা এখন পর্যন্ত agri1.ai এর সাথে যা অর্জন করেছি তার জন্য আমরা গর্বিত, আমরা সেখানে থামছি না। আমরা কৃষির জন্য আমাদের নিজস্ব ডোমেন-নির্দিষ্ট এলএলএম তৈরি করার সম্ভাবনাও অন্বেষণ করছি। এই মডেল, যাকে আমরা এগ্রিএলএলএম (কাজের শিরোনাম) বলছি, এটিকে প্রচুর পরিমাণে কৃষি-সম্পর্কিত পাঠ্য ডেটার উপর প্রশিক্ষিত করা হবে, যা এটিকে কৃষি শিল্পের ভাষা এবং সূক্ষ্ম বিষয়গুলিতে বিশেষজ্ঞ করে তুলবে।
এগ্রিএলএলএম তৈরি করা একটি জটিল প্রক্রিয়া হবে, যার মধ্যে ডেটা সংগ্রহ, ডেটা পরিষ্কার এবং প্রিপ্রসেসিং, মডেল নির্বাচন, মডেল প্রশিক্ষণ, ফাইন-টিউনিং, মূল্যায়ন এবং পরীক্ষা এবং স্থাপনা জড়িত। আমরা কৃষির বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞদের সম্পৃক্ত করার পরিকল্পনা করছি যাতে আমাদের বিস্তারিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করা যায় এবং মডেলটিকে সূক্ষ্ম-সুখিত করা যায়।
- তথ্য সংগ্রহ: কৃষির জন্য একটি ডোমেন-নির্দিষ্ট এলএলএম তৈরির প্রথম ধাপে ক্ষেত্রের সাথে প্রাসঙ্গিক বিপুল পরিমাণ ডেটা সংগ্রহ করা জড়িত। এর মধ্যে বৈজ্ঞানিক নিবন্ধ, গবেষণাপত্র, কৃষি নির্দেশিকা, আবহাওয়ার প্রতিবেদন, ফসলের ফলনের ডেটা এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। মডেলটি ভালভাবে বৃত্তাকার এবং ক্ষেত্রের সমস্ত দিক সম্পর্কে জ্ঞানী কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য ডেটা কৃষির মধ্যে বিস্তৃত বিষয়গুলিকে কভার করতে হবে। ওয়েব স্ক্র্যাপিংয়ের মতো সরঞ্জামগুলি বিভিন্ন অনলাইন উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
- ডেটা প্রিপ্রসেসিং: একবার ডেটা সংগ্রহ করা হলে, এলএলএম প্রশিক্ষণের জন্য এটি প্রস্তুত করার জন্য এটিকে প্রি-প্রসেস করতে হবে। এর মধ্যে রয়েছে ডেটা পরিষ্কার করা (ডুপ্লিকেট অপসারণ করা, অনুপস্থিত বা ভুল মান ঠিক করা), স্বাভাবিককরণ (সমস্ত পাঠ্যকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা, যতিচিহ্ন অপসারণ করা, এবং শব্দ বন্ধ করা), এবং টোকেনাইজেশন (পাঠ্যটিকে পৃথক শব্দ বা বাক্যাংশে ভাঙ্গিয়ে শব্দভাণ্ডার তৈরি করা) ভাষার মডেল)।
- মডেল নির্বাচন এবং কনফিগারেশন: পরবর্তী ধাপ হল এলএলএম-এর জন্য উপযুক্ত মডেল আর্কিটেকচার বেছে নেওয়া। GPT-3 এবং BERT-এর মতো ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেলগুলি পাঠ্যের দীর্ঘ ক্রম পরিচালনা করার এবং উচ্চ-মানের আউটপুট তৈরি করার ক্ষমতার কারণে জনপ্রিয় পছন্দ। মডেল কনফিগারেশন, স্তরের সংখ্যা, মনোযোগ প্রধান, ক্ষতি ফাংশন, এবং হাইপারপ্যারামিটার সহ, এই পর্যায়ে নির্দিষ্ট করা প্রয়োজন।
- মডেল ট্রেনিং: মডেলটিকে তারপর প্রি-প্রসেসড ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এর মধ্যে শব্দের ক্রম সহ মডেলটিকে উপস্থাপন করা এবং অনুক্রমের পরবর্তী শব্দের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত। মডেলটি তার ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রকৃত পরবর্তী শব্দের মধ্যে পার্থক্যের উপর ভিত্তি করে তার ওজন সামঞ্জস্য করে। মডেলটি পারফরম্যান্সের একটি সন্তোষজনক স্তরে পৌঁছানো পর্যন্ত এই প্রক্রিয়াটি লক্ষ লক্ষ বার পুনরাবৃত্তি হয়।
- মূল্যায়ন এবং ফাইন-টিউনিং: প্রাথমিক প্রশিক্ষণের পর, মডেলটিকে একটি পৃথক পরীক্ষার ডেটাসেটে মূল্যায়ন করা হয়। মূল্যায়নের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, মডেলটির কিছু সূক্ষ্ম টিউনিং প্রয়োজন হতে পারে। এতে এর হাইপারপ্যারামিটার সামঞ্জস্য করা, আর্কিটেকচার পরিবর্তন করা, বা এর কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য অতিরিক্ত ডেটার প্রশিক্ষণ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
- ডোমেন-নির্দিষ্ট ফাইন-টিউনিং: এলএলএমকে কৃষির জন্য সুনির্দিষ্ট করতে, প্রথম ধাপে সংগৃহীত ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটার উপর সূক্ষ্ম সুর করা হয়। এটি মডেলটিকে কৃষি ডোমেনের অনন্য পরিভাষা, প্রসঙ্গ এবং সূক্ষ্মতা বুঝতে সাহায্য করে।
- agri1.ai এর সাথে ইন্টিগ্রেশন: একবার ডোমেন-নির্দিষ্ট এলএলএম প্রস্তুত হলে, এটি agri1.ai সিস্টেমের সাথে একত্রিত হয়। নতুন এলএলএম-এর ক্ষমতাগুলিকে কাজে লাগাতে agri1.ai-কে অনুমতি দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় API এবং ইন্টারফেস সেট আপ করা জড়িত।
- ব্যবহারকারী পরীক্ষা এবং প্রতিক্রিয়া: আপডেট করা agri1.ai সিস্টেম তারপর শেষ ব্যবহারকারীদের দ্বারা পরীক্ষা করা হয়। তাদের প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করা হয় এবং উন্নতির জন্য কোনো সমস্যা বা ক্ষেত্র চিহ্নিত করতে ব্যবহার করা হয়।
- ক্রমাগত উন্নতি: ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে, LLM ক্রমাগত আপডেট এবং উন্নত হয়। এতে আরও সূক্ষ্ম টিউনিং, প্রশিক্ষণ সেটে আরও ডেটা যোগ করা বা মডেল আর্কিটেকচারকে টুইক করা জড়িত থাকতে পারে।
- মনিটরিং এবং রক্ষণাবেক্ষণ: অবশেষে, LLM-এর কার্যক্ষমতা ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ করা হয় যাতে এটি সঠিক এবং দরকারী আউটপুট প্রদান করে। নিয়মিত রক্ষণাবেক্ষণ এছাড়াও সঞ্চালিত হয় মসৃণভাবে চলমান সিস্টেম রাখা.
কৃষির জন্য একটি ডোমেন-নির্দিষ্ট এলএলএম তৈরি করা একটি জটিল কিন্তু অর্জনযোগ্য কাজ। এতে ডেটা সংগ্রহ থেকে ক্রমাগত উন্নতি পর্যন্ত একাধিক ধাপ জড়িত। এই প্রক্রিয়া অনুসরণ করে, আমরা একটি LLM তৈরি করার লক্ষ্য রাখি যা কৃষি শিল্পে ব্যবহারকারীদের সঠিক, প্রাসঙ্গিক এবং দরকারী তথ্য প্রদান করতে পারে।
ওপেন সোর্স পদ্ধতি এবং মডেল
আমরা বিস্তৃত AI সম্প্রদায়ের উন্নয়নের উপর ঘনিষ্ঠ নজর রাখছি। একটি সংস্থান যা আমরা বিশেষভাবে দরকারী খুঁজে পেয়েছি তা হল LMSYS লিডারবোর্ড, যা তাদের পারফরম্যান্সের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন LLM-কে র্যাঙ্ক করে। এই লিডারবোর্ডের কিছু মডেল, যেমন OpenAI এর GPT-4 এবং Anthropic's Claude-v1, সম্ভাব্যভাবে AgriLLM এর ভিত্তি হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।
যাইহোক, আমরা মালিকানা এবং ওপেন সোর্স মডেলের মধ্যে ব্যবধান সম্পর্কেও সচেতন। GPT-4 এর মতো মালিকানাধীন মডেলগুলি বর্তমানে প্যাকে নেতৃত্ব দিচ্ছে, আমরা ওপেন-সোর্স মডেলগুলি ধরার সম্ভাবনা সম্পর্কে আশাবাদী। এরকম একটি ওপেন-সোর্স মডেল হল MosaicML, যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য একটি নমনীয় এবং মডুলার প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে এবং আমাদের নিজস্ব LLM প্রশিক্ষণের জন্য সম্ভাব্যভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।
মোজাইকএমএল AgriLLM-এর উন্নয়নের জন্য উপকারী হতে পারে এমন একটি পরিসরের বৈশিষ্ট্য অফার করে। এটি কয়েক বিলিয়ন-প্যারামিটার মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য কয়েক ঘণ্টার মধ্যে অনুমতি দেয়, দিনে নয়, এবং বড় স্কেলে দক্ষ স্কেলিং অফার করে। এটি স্বয়ংক্রিয় কর্মক্ষমতা বর্ধিতকরণ প্রদান করে, ব্যবহারকারীদের দক্ষতার রক্তপাতের প্রান্তে থাকতে দেয়। MosaicML-এর প্ল্যাটফর্ম একটি একক কমান্ডের সাহায্যে স্কেলে বৃহৎ ভাষার মডেলের প্রশিক্ষণ সমর্থন করে, এবং এটি নোড ব্যর্থতা এবং ক্ষতির স্পাইক থেকে স্বয়ংক্রিয় পুনঃসূচনা প্রদান করে, যা এগ্রিএলএলএম-এর মতো বড় মডেলগুলির সাথে যুক্ত দীর্ঘ প্রশিক্ষণ সময়ের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর হতে পারে।
কৃষিতে বিদ্যমান এলএলএম
আমাদের গবেষণায়, আমরা কৃষির জন্য একটি নির্দিষ্ট মডেল পেয়েছি, যার নাম AgricultureBERT, একটি BERT-ভিত্তিক ভাষা মডেল যা SciBERT-এর চেকপয়েন্ট থেকে আরও প্রাক-প্রশিক্ষিত হয়েছে। এই মডেলটি কৃষি ডোমেনে বৈজ্ঞানিক এবং সাধারণ কাজের একটি ভারসাম্যপূর্ণ ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত ছিল, যা কৃষি গবেষণার বিভিন্ন ক্ষেত্র থেকে জ্ঞান এবং ব্যবহারিক জ্ঞানকে অন্তর্ভুক্ত করে।
AgricultureBERT-এর প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত কর্পাসে মার্কিন সরকারের ন্যাশনাল এগ্রিকালচারাল লাইব্রেরি (NAL) থেকে 1.2 মিলিয়ন অনুচ্ছেদ এবং কৃষি ডোমেনের বই এবং সাধারণ সাহিত্য থেকে 5.3 মিলিয়ন অনুচ্ছেদ রয়েছে। মডেলটিকে মাস্কড ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলিং (এমএলএম) এর স্ব-তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, যার মধ্যে ইনপুট বাক্যে 15% শব্দগুলি মাস্ক করা এবং তারপরে মডেলটিকে মুখোশযুক্ত শব্দগুলির পূর্বাভাস দেওয়া জড়িত। এই পদ্ধতিটি মডেলটিকে বাক্যটির একটি দ্বিমুখী উপস্থাপনা শিখতে দেয়, যা প্রচলিত পৌনঃপুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) থেকে আলাদা যা সাধারণত একের পর এক শব্দ দেখতে পায়, অথবা GPT-এর মতো অটোরিগ্রেসিভ মডেল থেকে যা অভ্যন্তরীণভাবে ভবিষ্যতের টোকেনগুলিকে মাস্ক করে।
এই বিদ্যমান মডেলটি মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে এবং একটি দরকারী সূচনা পয়েন্ট হিসাবে কাজ করতে পারে, agri1.ai-তে আমাদের চূড়ান্ত লক্ষ্য হল কৃষির জন্য আমাদের নিজস্ব ডোমেন-নির্দিষ্ট এলএলএম বিকাশ করা। আমরা বিশ্বাস করি যে এটি করার মাধ্যমে, আমরা এমন একটি মডেল তৈরি করতে পারি যা কৃষি শিল্পের প্রয়োজনের সাথে আরও বেশি উপযোগী এবং এটি আমাদের ব্যবহারকারীদের আরও সঠিক এবং প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রদান করতে পারে।
এটি চটপটে রাখুন: যাত্রা অব্যাহত থাকে
AI এর দ্রুত বিকশিত ক্ষেত্রটিতে, ক্রমাগত শিক্ষা এবং অভিযোজন গুরুত্বপূর্ণ। এই যাত্রা একটি গভীর শিক্ষার অভিজ্ঞতা, বিশেষ করে আমার জন্য, ম্যাক্স।
কৃষি প্রেক্ষাপটে ব্যবহারকারীরা AI এর সাথে যোগাযোগ করার অনন্য উপায়গুলি বোঝা জ্ঞানদায়ক এবং শিক্ষামূলক উভয়ই হয়েছে। বিশ্বব্যাপী কৃষকদের কাছ থেকে আমরা প্রাপ্ত প্রতিটি প্রশ্নই বাস্তব-বিশ্বের চ্যালেঞ্জগুলির অমূল্য অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে যা agri1.ai মোকাবেলা করতে পারে। আমাদের পদ্ধতিটি পুনরাবৃত্তিমূলক - আমরা ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া পর্যবেক্ষণ করি, ব্যবহারকারীদের সাথে কথোপকথনে নিযুক্ত হই, সমাধানগুলি বিকাশ করি, সেগুলি প্রেরণ করি এবং তারপরে পুনরায় মূল্যায়ন করি।
এই চক্রটি আমাদের পণ্যকে ক্রমাগত পরিমার্জিত এবং উন্নত করার অনুমতি দেয়, এটি নিশ্চিত করে যে এটি আমাদের ব্যবহারকারীদের জন্য প্রাসঙ্গিক এবং দরকারী। agri1.ai-এর ব্যবহারযোগ্যতা আরও উন্নত করতে আমরা ইউজার ইন্টারফেস (UI) এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা (UX) বর্ধিতকরণের সম্ভাব্যতা নিয়ে উত্তেজিত। এআই দৃশ্যে বিকাশের গতি শ্বাসরুদ্ধকর, নতুন মডেল এবং প্রযুক্তি নিয়মিতভাবে আবির্ভূত হচ্ছে। আমরা এই উন্নয়নগুলির কাছাকাছি থাকার জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ, আমরা কীভাবে এগ্রি১.এআইকে উন্নত করতে এবং বিশ্বব্যাপী কৃষক ও কৃষিব্যবসাকে আরও ভালোভাবে সেবা দিতে পারি তা অনুসন্ধান করছি।
আমি চিনতে পারি যে এটি কেবল শুরু। agri1.ai-এর যাত্রা একটি চলমান প্রক্রিয়া, এবং আমি শিখতে, মানিয়ে নিতে এবং উন্নতি করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ। আমি কৃষিকে রূপান্তর করার জন্য AI-এর সম্ভাবনা নিয়ে উত্তেজিত, এবং এই যাত্রার অংশ হওয়ার সুযোগের জন্য আমি কৃতজ্ঞ। এই অ্যাডভেঞ্চারে আমাদের সাথে যোগ দেওয়ার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ।