ChatGPT-4 & OpenAI in der Landwirtschaft: KI revolutioniert das Farmmanagement

Regeln: Fachbegriffe, Zahlen, Einheiten, URLs, Markdown-Formatierung und Markennamen beibehalten. Deutsche landwirtschaftliche Begriffe verwenden: Landwirtschaft, Ackerbau, Präzisionslandwirtschaft

Einführung in KI-Sprachmodelle in der Landwirtschaft

Die Frage, die ich mir stelle: Wie können OpenAI und ChatGPT Sprachmodelle in der Landwirtschaft zur Hilfe und im Allgemeinen genutzt werden? In diesem Artikel werde ich näher erläutern:

Möchten Sie testen, wie ChatGPT und Landwirtschaft funktionieren? Nach einiger Bedenkzeit habe ich beschlossen, Landwirtschaft und ein großes Sprachmodell zu kombinieren, was zu agri1.ai geführt hat.

Das Zeitalter der Generalisten

Dies ist ein mächtiges Werkzeug für Generalisten, da es ihnen hilft, schnell neue Informationen zu erwerben und zu verstehen und ihr Verständnis komplexer Themen rasch zu entwickeln. Darüber hinaus bieten Sprachmodelle wie ChatGPT Generalisten die Möglichkeit, schneller und effizienter aus der riesigen Menge an Wissen und Informationen im Internet zu lernen.

Dies ist besonders vorteilhaft für Landwirte, die oft gut über eine breite Palette von Themen informiert sein müssen, von Mechanik und Finanzen bis hin zu Biologie und Marketing und Vertrieb. Durch die Nutzung von Sprachmodellen wie ChatGPT können Landwirte neue Informationen effizienter und schneller erlernen. Dies ermöglicht es ihnen, Wissen und Verständnis für die Themen zu erlangen, die sie kennen müssen, was in ihrer täglichen Arbeit unerlässlich ist. Zum Beispiel können sie ChatGPT nutzen, um die komplexen Arbeitsweisen von Maschinen schnell zu verstehen oder um sich schnell ein Verständnis für die finanzielle Seite der Landwirtschaft zu verschaffen.

Die offensichtlichste Antwort darauf wird in ein paar Jahren sicher lauten: Frag mich alles. Landwirte werden wahrscheinlich DIE Gruppe sein, die von KI und Robotik profitiert, da sie eine Vielzahl von Herausforderungen in verschiedenen Bereichen der Biologie, Technologie und des Geschäfts bewältigen müssen.

Wir sind bereit, in die Zukunft zu blicken: OpenAI ist eine führende Forschungsorganisation im Bereich der künstlichen Intelligenz. Eine ihrer bemerkenswertesten Errungenschaften ist die Entwicklung eines hochmodernen Sprachmodells namens GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), das in der Lage ist, menschenähnlichen Text zu generieren.

Im Bereich der Landwirtschaft hat GPT-3, auch bekannt als ChatGPT, das Potenzial, die Branche zu revolutionieren, indem es Landwirten wertvolle Einblicke und Unterstützung bietet. Hier sind nur einige Beispiele, wie ChatGPT in der Landwirtschaft eingesetzt werden kann.

Wie Sprachmodelle in der Landwirtschaft helfen können

Steigerung der allgemeinen Leistung von Landwirten und Agrarunternehmern: ChatGPT kann repetitive mentale Aufgaben vereinfachen und beschleunigen, was zu einer gesteigerten Effizienz für Landwirte und einer insgesamt höheren Produktivität führt. Mit seinen fortschrittlichen Sprachverarbeitungsfähigkeiten kann ChatGPT viele Aufgaben automatisieren, wodurch Zeit frei wird und Landwirte sich auf wichtigere Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können. Ob es um die Optimierung der Aufzeichnungen, die Erstellung von Berichten oder die Unterstützung bei Entscheidungen geht, ChatGPT kann Landwirten helfen, produktiver und effektiver bei ihrer Arbeit zu sein. Agrarunternehmer werden dankbar Hilfe bei Aufgaben wie der Erstellung von Inhalten, E-Mail-Vorlagen, der Optimierung von E-Mails, Schulungsmaterialien, Self-Service-Intelligenz-Tools und vielem mehr erhalten.

Bereitstellung von Expertenrat: ChatGPT kann auf riesige Mengen landwirtschaftlicher Daten trainiert werden, einschließlich Informationen über Bodenbedingungen, Wetterlagen und Schädlingsbekämpfung. Dies ermöglicht es, Landwirten personalisierte Empfehlungen und Ratschläge zur Optimierung ihrer Kulturen zu geben. ChatGPT kann trainiert werden, die spezifischen Boden- und Klimabedingungen eines bestimmten Betriebs zu erkennen. Dies ermöglicht es, maßgeschneiderte Empfehlungen für die am besten geeigneten Kulturen für diesen Betrieb zu geben, wobei Faktoren wie die Nährstoffgehalte des Bodens und die lokalen Wetterlagen berücksichtigt werden.

Verbesserung der Ernteerträge: ChatGPT kann Landwirten helfen, die am besten geeigneten Kulturen für ihre spezifischen Boden- und Klimabedingungen zu identifizieren. Dies kann die Chancen auf erfolgreiche Ernten erhöhen und letztendlich den Ertrag verbessern.

Schädlingsbekämpfung: ChatGPT kann Landwirten wertvolle Informationen zur Schädlingsbekämpfung liefern, z. B. indem es die wirksamsten Pestizide identifiziert und Ratschläge zur Anwendung gibt. Dies kann Landwirten helfen, ihre Kulturen zu schützen und ihre Rentabilität zu steigern. Die Schädlingsbekämpfung ist ein wichtiger Aspekt der Landwirtschaft, da Schädlinge erhebliche Schäden an Kulturen verursachen und deren Ertrag mindern können. Sprachmodelle, wie sie von OpenAI bereitgestellt werden, haben das Potenzial, die Schädlingsbekämpfung in der Landwirtschaft zu revolutionieren. Eine der wichtigsten Möglichkeiten, wie Modelle bei der Schädlingsbekämpfung helfen können, ist die Bereitstellung wertvoller Informationen für Landwirte über die wirksamsten Pestizide. Dies kann Informationen über die spezifischen Schädlinge, gegen die die Pestizide wirksam sind, sowie darüber enthalten, wie die Pestizide am effektivsten angewendet werden. Werkzeuge wie ChatGPT können Echtzeit-Updates zur Schädlingsaktivität in einem bestimmten Gebiet liefern. Dies kann es Landwirten ermöglichen, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen und ihre Kulturen zu schützen, bevor Schädlinge erhebliche Schäden verursachen können. Darüber hinaus kann ChatGPT Landwirten personalisierte Empfehlungen für die besten Strategien zur Schädlingsbekämpfung für ihre spezifischen Kulturen und klimatischen Bedingungen geben. Dies kann Landwirten helfen, ihre Bemühungen zur Schädlingsbekämpfung zu optimieren und letztendlich ihre Produktivität zu steigern.

Datenanalyse und Vorhersage: Das von OpenAI entwickelte künstliche Intelligenz-Sprachmodell hat das Potenzial, die Datenanalyse und Vorhersage in der Landwirtschaft erheblich zu unterstützen. Das Werkzeug kann große Datenmengen verarbeiten und auf der Grundlage dieser Informationen Vorhersagen treffen. Um dies zu erreichen, ist es unerlässlich, dem Modell angemessene Datensätze und klare Richtlinien für die Interpretation dieser Daten zur Verfügung zu stellen. Dies wird es dem KI-Sprachmodell ermöglichen, genaue Vorhersagen zu treffen und Landwirten wertvolle Einblicke zu liefern. Wenn die Daten jedoch unzureichend sind oder die Interpretationsregeln nicht klar sind, können die vom KI-Sprachmodell erzeugten Ergebnisse ungenau oder unzuverlässig sein. Daher ist es entscheidend sicherzustellen, dass das KI-Sprachmodell mit qualitativ hochwertigen, relevanten Daten trainiert wird und dass die Interpretationsregeln gut definiert sind, um sicherzustellen, dass seine Vorhersagen so genau wie möglich sind. Wenn ein großes Agrarunternehmen eine API hat, die mit seinen internen Systemen verbunden ist, könnten die Sprachmodelle mit seinen internen Daten trainiert werden, um seine Fähigkeiten zu verbessern.

Identifizierung von Krankheiten: Als Teil der oben genannten Datenanalyse kann ChatGPT trainiert werden, die Symptome verschiedener Pflanzenkrankheiten zu erkennen. Dies kann es Landwirten ermöglichen, Krankheiten zu identifizieren und zu behandeln, bevor sie sich ausbreiten, wodurch Ernteverluste reduziert und die Produktivität gesteigert werden.

Der potenziell interessantere Ansatz wäre, Bildmodelle zu trainieren, um direkt Fotos und andere visuelle Daten zu nutzen, möglicherweise durch deren Kombination. Ich habe zum Beispiel mit dem Training von Microsofts LOBE zur Vorhersage von Rebkrankheiten experimentiert, und die Ergebnisse waren bemerkenswert. Dieses Thema verdient jedoch eine eigene, separate Diskussion in einem anderen Blogartikel.

Nichtsdestotrotz kann ChatGPT trainiert werden, um die spezifischen Symptome einer bestimmten Pflanzenkrankheit zu erkennen. Dies kann visuelle Hinweise wie Farb- oder Texturänderungen der Pflanze sowie Verhaltensänderungen wie eine reduzierte Wachstumsrate oder eine verringerte Resistenz gegen Schädlinge umfassen. Sobald eine Pflanzenkrankheit identifiziert wurde, kann das Modell Landwirten personalisierte Empfehlungen zu den besten Behandlungsmöglichkeiten geben.

Dies kann Informationen über die wirksamsten Pestizide oder andere Methoden zur Bekämpfung der Krankheit sowie Ratschläge zur effektivsten Anwendung der Behandlung umfassen. Darüber hinaus kann ein Modell wie ChatGPT Echtzeit-Updates über die Ausbreitung von Krankheiten in einem bestimmten Gebiet liefern. Dies kann es Landwirten ermöglichen, präventive Maßnahmen zu ergreifen und ihre Kulturen zu schützen, bevor die Krankheit erhebliche Schäden verursachen kann. Insgesamt hat die Integration von Sprachmodellen in die Identifizierung und Behandlung von Pflanzenkrankheiten das Potenzial, wertvolle Erkenntnisse und Unterstützung für Landwirte zu liefern. Dies kann dazu beitragen, die Ausbreitung von Krankheiten zu verhindern und letztendlich die Produktivität der Landwirtschaft zu steigern.

Jede Frage, die im Kontext eines landwirtschaftlichen Betriebs aufkommt: Wie Sie vielleicht wissen, sind Landwirte vielseitige Manager, die sich mit allem auskennen müssen und maximale Generalisten sind.

Optimierung von Abläufen und Kostensenkung: Bei all den verfügbaren Optionen ist es sehr wahrscheinlich, dass es zu Kostensenkungen kommen wird. Es bleibt jedoch abzuwarten, welche spezifischen Beispiele sich materialisieren und wo Sprachmodelle einen wesentlichen Beitrag leisten können. Deshalb werde ich im Folgenden einige Beispiele aus Dezember 2022 bis Februar 2023 untersuchen, die mir bekannt sind.

Wie GPT4 und seine Bildbeschreibung in der Landwirtschaft nützlich sein können

Die neueste Version von ChatGPT, GPT4, verfügt über fortschrittliche Bildbeschreibungsfunktionen, die im Bereich der Landwirtschaft besonders nützlich sein können. Mit seiner Fähigkeit, Bilder in natürlicher Sprache zu beschreiben, kann ChatGPT 4.0 ein leistungsstarkes Werkzeug zur Analyse der Pflanzen Gesundheit, zur Identifizierung von Schädlingen und zur Analyse detaillierter Pflanzen- und Feldaufnahmen sein.

Die Analyse der Pflanzen Gesundheit ist entscheidend für gesunde und produktive Kulturen. Durch die Analyse von Bildern von Pflanzen kann ChatGPT 4.0 Landwirten helfen, Anzeichen von Stress wie Verfärbungen oder Welken zu erkennen, die auf ein potenzielles Problem hinweisen können. Dies ermöglicht es Landwirten, rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um das Problem zu beheben und Pflanzenschäden oder -verluste zu verhindern.

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Die Schädlingsanalyse ist ebenfalls entscheidend für die Aufrechterhaltung gesunder Kulturen. Durch die Analyse von Bildern von Feldfrüchten kann GPT4 helfen, Anzeichen eines Schädlingsbefalls zu erkennen, wie z. B. Bissspuren oder Gespinste. Dies kann Landwirten ermöglichen, geeignete Maßnahmen zur Schädlingsbekämpfung zu ergreifen und Schäden an ihren Kulturen zu verhindern.

Zusätzlich zu detaillierten Bildern von Feldfrüchten kann GPT4 auch Feldaufnahmen analysieren, um einen umfassenden Überblick über die Agrarlandschaft zu geben. Durch die Analyse von Bildern von Feldern kann ChatGPT 4.0 helfen, potenzielle Probleme wie Bodenerosion, Staunässe oder Nährstoffmangel zu identifizieren. Dies kann Landwirten helfen, fundierte Entscheidungen über Fruchtfolge, Bewässerung und Düngung zu treffen.

Insgesamt kann Technologie wie die Bildbeschreibungsfähigkeiten von GPT4 ein Wendepunkt für die Landwirtschaft sein. Indem das Sprachmodell Landwirten detaillierte Einblicke in die Gesundheit der Feldfrüchte, die Schädlingsanalyse und Feldaufnahmen liefert, kann es ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, die die Erträge und die Rentabilität verbessern können.

Wie autoGPT in der Landwirtschaft und für Landwirte helfen kann

Ich habe versucht, autoGPT als Assistenten für landwirtschaftliche Themen einzusetzen, insbesondere zur Unterstützung bei der Suche nach Subventionen. Ein autonomer GPT-Agent, der das Internet durchsucht und scrapt, könnte sehr nützlich sein. Ich nannte diesen KI-Agenten "subsidyAI" und bat ihn, einige interessante aktuelle Programme zu finden. Während es dem KI-Agenten gelang, auf die richtigen Websites zuzugreifen, um zu recherchieren, scheiterte er bei der Sammlung der richtigen Informationen (und wir reden gar nicht erst über die Ausgabe). Ich glaube, dass autoGPT für die Landwirtschaft riesig werden könnte, insbesondere in Verbindung mit Bilderkennung. autoGPT, wir kommen, geben Sie uns noch 2-3 Monate und ich werde es noch einmal versuchen. Lesen Sie unten, was mein Programm hier versucht hat.

Das Programm ist ein Python-Skript, das die AutoGPT-API verwendet, um bestimmte Aufgaben bei der Untersuchung von Agrarsubventionen in der Region Poitou-Charentes in Frankreich zu automatisieren. Das Programm beginnt mit der Suche und Sammlung von Informationen über relevante regionale und ökologische Indikatoren, wie z. B. Daten zu Demografie, Laboren oder Märkten und sozialen Statistiken. Anschließend nutzt es diese Informationen, um potenzielle Quellen für Agrarsubventionen in der Region zu identifizieren, insbesondere in Bezug auf Kulturen wie Äpfel, Weinreben AOC Cognac und Luzerne.

Das Programm plant auch, einen GPT-Agenten zu starten, der Ideen generieren soll, wie man diese Agrarsubventionen erhalten und nutzen kann. Dem Agenten wird eine klare und detaillierte Aufforderung gegeben, seine Antworten zu fokussieren. Es wird erwartet, dass er mindestens fünf verschiedene Ideen liefert, wie ein Landwirt Agrarsubventionen in Frankreich erhalten könnte, und fünf verschiedene Ideen, wie diese Subventionen am besten genutzt werden können.

Das Programm zielt dann darauf ab, zu erforschen, wie der Wert von Subventionen bestimmt werden kann und wie Landwirte in Poitou-Charentes Subventionen beantragen können, für die sie berechtigt sind. Es plant, eine gründliche Suche in relevanten Regierungs- und Organisationswebsites durchzuführen, sich mit Landwirten in der Region zu beraten und landwirtschaftliche Berater zu konsultieren, um Einblicke in den Antragsprozess für diese Subventionen zu gewinnen.

Während der gesamten Programmdurchführung ist es sich der potenziellen Einschränkungen der gesammelten Informationen bewusst und achtet darauf, alle Schritte oder Empfehlungen, die vom GPT-Agenten oder anderen Quellen vorgeschlagen werden, doppelt zu überprüfen. Nun, das war nicht erfolgreich.

Aber zuerst werfen wir einen Blick darauf, was Sprachmodelle (derzeit) nicht können:

Einschränkungen: Die Unfähigkeit von ChatGPT, Abstraktion und Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verstehen

KI- und maschinelle Lerntechnologien haben Landwirten wertvolle Daten und Erkenntnisse geliefert, um z. B. Ernteerträge zu optimieren. Die Grenzen von Sprachmodellen wie ChatGPT sind jedoch immer deutlicher geworden. Sprachmodelle verfügen nicht über die Fähigkeit zur Abstraktion und zum Verständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen, was sie zu einem unzureichenden Ersatz für das kognitive Verständnis erfahrener Landwirte macht.

Um in der Landwirtschaft erfolgreich zu sein, müssen Landwirte ein tiefes Verständnis ihrer Umwelt haben und in der Lage sein, ihre Praktiken an sich ständig ändernde Bedingungen anzupassen: abstrakt denken und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger oder unsicherer Informationen treffen. Während KI bei diesen Entscheidungsprozessen unterstützen kann, kann sie die kritischen Denkfähigkeiten und die Erfahrung von Landwirten nicht ersetzen. (Nun, das ist irgendwie offensichtlich, zumindest für mich.)

Daher ist es für Landwirte wichtig, sich weiterhin auf ihr eigenes kognitives Wissen und ihre Expertise zu verlassen und gleichzeitig KI-Technologien als Werkzeug zur Verbesserung ihrer Entscheidungsfindung und zur Steigerung der landwirtschaftlichen Ergebnisse zu nutzen. Es geht darum, die richtige Balance zwischen den Vorteilen von KI-Technologien und dem (derzeit) unersetzlichen Wert menschlichen Verständnisses und menschlicher Interaktion zu finden.

Beispiele, wie Landwirte und Anbauer versuchen, ChatGPT zu nutzen

• Nach Beobachtung, Tests und Lektüre über ChatGPT und die Landwirtschaft habe ich beschlossen, meine eigene Landwirtschafts-GPT-Version zu entwickeln.

Lassen Sie mich wissen, was Sie denken unter twitter.com/agtecher_com oder senden Sie Feedback

• Dieses Nebenprojekt, genannt Farmer GPT, nutzt ChatGPT und Whisper, um Landwirten in Indien wertvolle Unterstützung zu bieten. Es hilft ihnen, ihre landwirtschaftlichen Praktiken, Erträge und Rentabilität zu verbessern, indem es Echtzeit-Wetterinformationen, personalisierte Anbauempfehlungen und Peer-to-Peer-Kommunikation mit Experten und anderen Landwirten bereitstellt. Diese Art von KI-Assistent hat das Potenzial, Agronomen zu ersetzen und die landwirtschaftlichen Praktiken in Indien zu revolutionieren, indem sie die Leistungsfähigkeit von KI und sicheren Nachrichten nutzt, um Landwirten zu helfen, in einer wettbewerbsintensiven Branche erfolgreich zu sein.

Der „Farmer GPT“ hat einen Nachteil, da er derzeit ähnliche Ergebnisse wie das Standard-GPT liefert, ohne ein Finetuning-Modell oder eine angeschlossene Datenbank. Darüber hinaus können Benutzer themenfremde Antworten erhalten, wie z. B. eine Antwort auf die Frage „Wie backe ich eine Kartoffel“, obwohl dies nichts mit der Landwirtschaft zu tun hat.

• Ertragsschätzung & der Mango-Fall: Vishnu Sankar fragte am 11. Februar: „Ich habe unterschiedliche Antworten auf das genetische Ertragspotenzial von Mangos und die Ertragslücke zum tatsächlichen Ertrag erhalten. Also habe ich ChatGPT gefragt. Mangos #Mangokultivierung #UHDP #Landwirtschaft #Ackerbau #Obst #Obstgarten“ Das Sprachmodell prognostiziert, dass ein Mangobaum zwischen 50 und 300 Mangos pro Jahr und Baum produzieren kann, wobei ertragreiche Bäume bis zu 1.000 Mangos pro Baum und Jahr produzieren können.

• Ein weiteres schönes Beispiel, das ich gefunden habe, ist die regenerative Landwirtschaft in Weinbergen: wine thinker aka post.news/robertjoseph @robertjoseph schreibt am 5. Februar 2023: „Wie viele von Ihnen wissen über die Verwendung von Hühnerfedern im Weinbau? @SpierWineFarm verwendet sie und #ChatGPT erklärt einige Gründe dafür.“ Ich habe es gebeten, einen Aufsatz über die Rolle von Hühnerfedern in der regenerativen Landwirtschaft zu schreiben. Ich habe die Spier Wine Farm über Twitter gefragt, ob der Aufsatz mehr oder weniger korrekt ist, mal sehen.

• Landwirtschaftliche Bildung: Ein sehr spezifisches Beispiel von einem Landwirtschaftslehrer, Cassie Joiner @Cass_Joiner, der am 1. Februar 2023 schrieb: „Die erste Aufgabe, die ich ChatGPT gab, war, einen Unterrichtsplan für das zu schreiben, was ich morgen unterrichte: ‚Genetik in der Landwirtschaft‘, und mein Lehrerleben ist für immer verändert.“

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• Tomaten-Schädlingsbekämpfung, sowohl Frage als Text als auch Python-Code zur Bilderkennung: Eine weitere sehr spezifische Frage im Bereich der Vermeidung von Mehltau bei Tomaten: Shailendra singh @srj0408 schreibt am 10. Dezember 2022: Habe heute ChatGPT mit Fragen rund um #agritech ausprobiert und die Ergebnisse waren fantastisch. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

Der Benutzer testete ChatGPT als Programmierunterstützung (das Programmieren mit Python mit ChatGPT funktioniert bereits auf beeindruckende Weise, obwohl es nicht dafür trainiert wurde), um ein Support Vector Machine (SVM)-Modell in Python für die Bildanalyse von Pflanzenblättern zu implementieren.

Um Mehltau bei Tomatenpflanzen zu vermeiden, können Sie folgende Schritte unternehmen:

1. Resistente Sorten pflanzen: Einige Tomatensorten sind widerstandsfähiger gegen Mehltau als andere. Wählen Sie eine Sorte, die bekanntermaßen eine gute Resistenz gegen die Krankheit aufweist, wie z. B. 'Mountain Magic' oder 'Legend'.
2. Gute Luftzirkulation gewährleisten: Mehltau gedeiht in feuchter, stehender Luft. Um die Krankheit zu verhindern, stellen Sie sicher, dass Ihre Tomatenpflanzen genügend Abstand zueinander haben und sorgen Sie für eine gute Luftzirkulation um die Pflanzen, indem Sie sie regelmäßig beschneiden und Überwässerung vermeiden.
3. Überkopfbewässerung vermeiden: Das Gießen Ihrer Tomatenpflanzen von oben kann dazu führen, dass die Blätter feucht werden, was eine günstige Umgebung für das Wachstum von Mehltau schafft. Bewässern Sie die Pflanzen stattdessen an der Basis des Stiels oder verwenden Sie ein Tropfbewässerungssystem.
4. Schwefelbasiertes Fungizid verwenden: Wenn Ihre Tomatenpflanzen Mehltau entwickeln, können Sie ein schwefelbasiertes Fungizid zur Behandlung der Krankheit verwenden. Tragen Sie das Fungizid gemäß den Anweisungen auf dem Etikett auf und wiederholen Sie die Anwendung in regelmäßigen Abständen, um die Ausbreitung der Krankheit zu verhindern.
5. Fruchtfolge praktizieren: Mehltau…

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• Kein spezifisches Beispiel, aber interessant, dass es von John Beauford, einem Spezialisten für Gewächshäuser und Daten, angesprochen wurde: Wie ChatGPT die Gartenbauindustrie beeinflussen könnte: ChatGPT kann Gartenbauern eine große Hilfe sein, indem es ein fortschrittliches und integriertes Technologiesystem für ihre Gewächshäuser bereitstellt.

Durch die Integration mit der ERP-Software der Landwirte, Sensoren, Wettervorhersagen und Vertriebsanalysen kann dieses Sprachmodell den Landwirten helfen, ihren Betrieb besser zu verstehen, bessere Pläne zu erstellen und umzusetzen, die Gewinne zu optimieren und die Nachschubleistung zu verbessern. Es kann repetitive Aufgaben und komplexe Datenanalysen automatisieren und so Zeit für wichtigere Aufgaben freimachen. Diese Technologie wird ein wichtiger Bestandteil der nächsten Welle der Geschäftsautomatisierung für Landwirte sein und hat potenzielle Anwendungen für die Echtzeit-Diagnose von Kulturen und die Kostenanalyse. Die Integration eines Sprachmodells mit den spezifischen Daten und Systemen eines Betriebs kann eine menschenähnlichere Schnittstelle zu seinem Gewächshausgeschäft bieten, wodurch es für Landwirte einfacher wird, auf kritische Informationen zuzugreifen und diese zu analysieren.

Dies ist eine tatsächliche Frage, die ich im Sommer 2022 hatte, und ich habe sie mit openAI's chatGPT getestet:

Frage: "Ich habe 1,5 Hektar Weinberge in der Nähe von Bordeaux und muss eine Bewässerung installieren. Was brauche ich an Ausrüstung und welchen Druck (PSI) benötige ich, um 1,5 Hektar abzudecken?"

Antwort von openAI: "Die Installation einer Bewässerung in einem Weinberg ist ein wichtiger Schritt, um die Gesundheit und Produktivität der Reben zu gewährleisten. Die spezifische Ausrüstung, die Sie benötigen, hängt von einer Reihe von Faktoren ab, darunter die Größe Ihres Weinbergs, die Art des von Ihnen gewählten Bewässerungssystems und Ihr Budget.

Im Allgemeinen wird für einen Weinberg von 1,5 Hektar ein ziemlich großes Bewässerungssystem benötigt. Dies wird wahrscheinlich eine Hauptwasserversorgungsleitung sowie ein Netzwerk von Seitenleitungen und Sprinklern oder Tropfbewässerern zur Wasserverteilung im gesamten Weinberg umfassen. Möglicherweise müssen Sie auch eine Pumpe installieren, um den Wasserdruck zu erhöhen und eine ausreichende Abdeckung zu gewährleisten.

Was den Wasserdruck betrifft, so benötigt ein typischer Weinberg einen Druck von mindestens 40 PSI (Pfund pro Quadratzoll), um eine ausreichende Abdeckung zu gewährleisten. Dies kann jedoch je nach Faktoren wie der Art des Bewässerungssystems und dem Layout des Weinbergs variieren. Es ist am besten, sich mit einem Bewässerungsspezialisten zu beraten, um die spezifischen Wasserdruckanforderungen für Ihren Weinberg zu ermitteln."

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Installation einer Bewässerung in einem Weinberg von 1,5 Hektar ein ziemlich großes und komplexes System erfordert. Sie benötigen eine Hauptwasserversorgungsleitung, ein Netzwerk von Seitenleitungen und Sprinklern oder Tropfbewässerungsdüsen sowie möglicherweise eine Pumpe zur Druckerhöhung. Die spezifische Ausrüstung, die Sie benötigen, hängt von Faktoren wie dem Layout des Weinbergs und Ihrem Budget ab. Es ist am besten, sich mit einem Bewässerungsspezialisten zu beraten, um die genauen Anforderungen an Ausrüstung und Wasserdruck für Ihren Weinberg zu ermitteln.

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• KI-Sprachmodelle in der landwirtschaftlichen Entscheidungsunterstützung (2023) - Forschung zur Wirksamkeit von KI-Sprachmodellen für Anwendungen in der Landwirtschaft.
• AgFunder (2023) - Investitionstrends in KI und Agrartechnologie.
• @agtecher_com auf Twitter (2023)
• Cassie Joiner auf Twitter (2023) - Agrarbildung und Unterrichtsplanung mit ChatGPT.
• Robert Joseph auf Twitter (2023) - Regenerative Landwirtschaft in Weinbergen.
• Shailendra Singh auf Twitter (2022) - Tomaten-Schädlingsbekämpfung und Bilderkennung.
• John Deere (2023) - Kommerzielle KI-Anwendungen in modernen Landmaschinen und -systemen.
• Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) (2023) - Globale Perspektive auf KI und digitale Werkzeuge in der Landwirtschaft.
• Greenhousegrower (2023) - Wie ChatGPT die Gartenbauindustrie beeinflusst.
• Microsoft Research (2023) - KI-gestützte landwirtschaftliche Intelligenzplattform unter Verwendung von Sprachmodellen.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - KI- und Machine-Learning-Lösungen für landwirtschaftliche Entscheidungsfindung.
• Large Language Models for Agricultural Knowledge Management (2023) - Akademische Analyse von LLM-Anwendungen in landwirtschaftlichen Wissenssystemen.
• OpenAI GPT-4 Technical Report (2023) - Offizielle Dokumentation zu GPT-4-Fähigkeiten und -Anwendungen.