Wir sehen also derzeit einen Hudson-River-Moment der KI im Jahr 2022, der hauptsächlich von Anwendungen wie Midjourney und Dalle-2 im Bereich der Bilderzeugung und ChatGPT von OpenAI im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache vorangetrieben wird. Wie in vielen anderen Branchen haben Sprachmodelle wie ChatGPT das Potenzial, einige Veränderungen in der Agrarindustrie herbeizuführen und neue Möglichkeiten, Unternehmen und Berufsaussichten zu eröffnen.

Die Frage, die ich mir stelle: Wie können OpenAI und ChatGPT Sprachmodelle in der Landwirtschaft zu Hilfe und im Allgemeinen eingesetzt werden? In diesem Artikel werde ich näher darauf eingehen:

1. Das Zeitalter der Generalisten
2. Wie Sprachmodelle in der Landwirtschaft helfen können
3. Wie GPT4 & Bildbeschreibung in der Landwirtschaft helfen können
4. Wie autoGPT der Landwirtschaft helfen wird: Kombination von KI-Agenten mit dem Internet
5. Einschränkungen: Unfähigkeit, Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu abstrahieren und zu verstehen
6. Aktuelle Beispiele dafür, wie Landwirte versuchen, chatGPT zu verwenden

Möchten Sie testen, wie chatgpt und die Landwirtschaft funktionieren? Nach einiger Zeit des Nachdenkens habe ich beschlossen, die Landwirtschaft mit einem großen Sprachmodell zu kombinieren, was zu folgenden Ergebnissen führt agri1.ai.

Das Zeitalter der Generalisten

Dies ist ein mächtiges Werkzeug für Generalisten, da es ihnen hilft, neue Informationen schnell zu erfassen und zu verstehen und ihr Verständnis für komplexe 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 für Landwirte von Vorteil, die oft über eine breite Palette von Themen informiert sein müssen, von Mechanik und Finanzen bis hin zu Biologie und Marketing und Verkauf. Mit Sprachmodellen wie chatGPT können Landwirte neue Informationen schnell und effizient lernen. Dies ermöglicht es ihnen, Wissen und Verständnis für die Themen zu erlangen, die sie wissen müssen, was für ihre tägliche Arbeit unerlässlich ist. Sie können chatGPT zum Beispiel nutzen, um die komplexe Funktionsweise von Maschinen zu verstehen oder um sich schnell ein Bild von der finanziellen Seite der Landwirtschaft zu machen.

Die naheliegendste Antwort darauf wird sicher in ein paar Jahren sein: Frag mich alles. Landwirte werden wahrscheinlich DIE Gruppe sein, die von KI und Robotik profitieren wird, da sie eine Vielzahl von Herausforderungen in verschiedenen Arten von Biologie, Technologie und Geschäft abdecken müssen.

Wir sind bereit, jetzt 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 den 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

Steigern Sie die allgemeine Leistung von Landwirten und Agribusiness-Profis: ChatGPT kann sich wiederholende mentale Aufgaben vereinfachen und beschleunigen, was die Effizienz der Landwirte steigert und zu einer insgesamt höheren Produktivität führt. Mit seinen fortschrittlichen Sprachverarbeitungsfunktionen kann ChatGPT viele Aufgaben automatisieren, wodurch Landwirte Zeit gewinnen und sich auf wichtigere Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können. Ob es um die Rationalisierung von Aufzeichnungen, die Erstellung von Berichten oder die Unterstützung bei der Entscheidungsfindung geht, ChatGPT kann Landwirten helfen, ihre Arbeit produktiver und effektiver zu gestalten. Landwirte erhalten Hilfe bei Aufgaben wie der Erstellung von Inhalten, E-Mail-Vorlagen, der Rationalisierung von E-Mails, Schulungsmaterialien, Selbstbedienungs-Informationstools und vielem mehr.

Bereitstellen Fachberatung: ChatGPT kann mit riesigen Mengen landwirtschaftlicher Daten trainiert werden, einschließlich Informationen über Bodenbedingungen, Wettermuster und Schädlingsbekämpfung. Auf diese Weise kann es den Landwirten personalisierte Empfehlungen und Ratschläge zur Optimierung ihrer Kulturen geben.
ChatGPT kann darauf trainiert werden, die spezifischen Boden- und Klimabedingungen einer bestimmten Farm zu erkennen. Dies ermöglicht es, maßgeschneiderte Empfehlungen zu den am besten geeigneten Pflanzen für diesen Betrieb zu geben, wobei Faktoren wie der Nährstoffgehalt des Bodens und die lokalen Wettermuster berücksichtigt werden.

Ernteerträge verbessern: ChatGPT kann Landwirten helfen, die am besten geeigneten Pflanzen 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 Bekämpfung von Schädlingen liefern, z. B. indem die wirksamsten Pestizide identifiziert und Ratschläge zu ihrer Anwendung gegeben werden. Dies kann den Landwirten helfen, ihre Ernten zu schützen und ihre Rentabilität zu steigern. Die Schädlingsbekämpfung ist ein wichtiger Aspekt der Landwirtschaft, da Schädlinge die Ernte erheblich schädigen und deren Ertrag verringern 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, besteht darin, den Landwirten wertvolle Informationen über die wirksamsten Pestizide zur Verfügung zu stellen.

Dies kann Informationen über die spezifischen Schädlinge umfassen, gegen die die Pestizide wirksam sind, sowie Informationen darüber, wie die Pestizide am effektivsten angewendet werden. Tools wie ChatGPT können Echtzeit-Updates zu Schädlingsaktivitäten in einem bestimmten Gebiet bereitstellen. Dies kann es den Landwirten ermöglichen, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen und ihre Ernten zu schützen, bevor Schädlinge die Chance haben, erheblichen Schaden anzurichten.

Darüber hinaus kann ChatGPT den Landwirten personalisierte Empfehlungen zu den besten Schädlingsbekämpfungsstrategien für ihre spezifischen Kulturen und Klimabedingungen geben. Dies kann den Landwirten helfen, ihre Bemühungen zur Schädlingsbekämpfung zu optimieren und letztendlich ihre Produktivität zu steigern. Landwirten wertvolle Einblicke und Hilfestellungen geben.

Datenanalyse und Vorhersage: Das von OpenAI entwickelte Sprachmodell der künstlichen Intelligenz hat das Potenzial, die Datenanalyse und Vorhersage in der Landwirtschaft erheblich zu unterstützen. Das Tool kann große Datenmengen verarbeiten und auf der Grundlage dieser Informationen Prognosen erstellen. Um dies zu erreichen, müssen dem Modell geeignete Datensätze zur Verfügung gestellt und klare Richtlinien zur Interpretation dieser Daten gegeben werden. So kann das KI-Sprachmodell genaue Vorhersagen treffen und den Landwirten wertvolle Erkenntnisse liefern. Wenn die Daten jedoch unzureichend oder die Interpretationsregeln nicht klar sind, können die Ergebnisse des KI-Sprachmodells ungenau oder unzuverlässig sein. Daher muss sichergestellt werden, dass das KI-Sprachmodell auf hochwertigen, relevanten Daten trainiert wird und dass die Interpretationsregeln klar definiert sind, damit die Vorhersagen so genau wie möglich sind. Wenn ein großes Agrarunternehmen eine API hat, die mit seinen internen Systemen verbunden ist, können die Sprachmodelle auf ihren internen Daten trainiert werden, um ihre Fähigkeiten zu verbessern.

Krankheiten erkennen: Als Teil der oben erwähnten Datenanalyse kann ChatGPT darauf trainiert werden, die Symptome verschiedener Pflanzenkrankheiten zu erkennen. Dies kann Landwirten ermöglichen, Krankheiten zu erkennen und zu behandeln, bevor sie sich ausbreiten, Ernteverluste zu reduzieren und die Produktivität zu steigern.

(Der Ein möglicherweise interessanterer Ansatz wäre es, Bildmodelle zu trainieren, um Fotos und andere visuelle Daten direkt zu verwenden, 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 Diskussion in einem anderen Blog-Artikel).

Trotzdem kann ChatGPT darauf trainiert werden, die spezifischen Symptome einer bestimmten Pflanzenkrankheit zu erkennen. Dies könnte visuelle Hinweise wie Änderungen in der Farbe oder Textur der Pflanze sowie Verhaltensänderungen wie die verringerte Wachstumsrate der Pflanze oder die verringerte Resistenz gegen Schädlinge umfassen. Sobald eine Pflanzenkrankheit identifiziert wurde, kann das Modell den Landwirten personalisierte Empfehlungen zu den besten Behandlungsmöglichkeiten geben.

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

Jede Frage, die sich im Zusammenhang mit einem landwirtschaftlichen Betrieb stellt: Wie Sie vielleicht wissen, sind Landwirte vielseitig begabte Manager, die sozusagen alles wissen und maximalistische Generalisten sein müssen.

Abläufe optimieren und Kosten senken: Bei allen verfügbaren Optionen ist es sehr wahrscheinlich, dass Kostensenkungen eintreten werden. Es bleibt jedoch abzuwarten, welche konkreten Beispiele sich materialisieren und wo Sprachmodelle eine wesentliche Wirkung entfalten können. Aus diesem Grund werde ich einige Beispiele von Dezember 2022 bis Februar 2023 untersuchen, die mir weiter unten bekannt sind.

Wie GPT4 und seine Bildbeschreibung in der Landwirtschaft nützlich sein können

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

Die Analyse der Pflanzengesundheit ist unerlässlich, um gesunde und produktive Pflanzen zu gewährleisten. Durch die Analyse von Bildern von Feldfrüchten kann ChatGPT 4.0 Landwirten dabei helfen, Anzeichen von Stress wie Verfärbungen oder Welken zu erkennen, die auf ein potenzielles Problem hinweisen könnten. Dies kann den Landwirten ermöglichen, rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um das Problem anzugehen und Ernteschäden oder -verluste zu vermeiden.

Die Schädlingsanalyse ist auch entscheidend für die Erhaltung gesunder Pflanzen. Durch die Analyse von Bildern von Nutzpflanzen kann GPT4 dabei helfen, Anzeichen von Schädlingsbefall wie Bissspuren oder Schwimmhäute zu erkennen. Dadurch können Landwirte geeignete Maßnahmen ergreifen, um Schädlinge zu bekämpfen und Schäden an ihren Ernten zu verhindern.

Neben detaillierten Pflanzenbildern kann GPT4 auch Feldbilder analysieren, um einen umfassenden Überblick über die Agrarlandschaft zu erhalten. Durch die Analyse von Bildern von Feldern kann ChatGPT 4.0 dabei 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 eine Technologie wie die Bildbeschreibungsfunktionen von GPT4 für die Agrarindustrie einen entscheidenden Wandel bewirken. Indem das Sprachmodell den Landwirten detaillierte Einblicke in die Pflanzengesundheit, die Schädlingsanalyse und die Feldbilder bietet, kann es ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, die die Ernteerträge und die Rentabilität verbessern können.

Wie autoGPT in der Landwirtschaft und bei Landwirten helfen kann

Also habe ich versucht, autoGPT als Assistenten einzusetzen, der mir bei landwirtschaftlichen Themen hilft, insbesondere bei der Suche nach Subventionen. Ein autonomer GPT-Agent, der das Internet durchsucht und durchforstet, könnte ziemlich nützlich sein. Also nannte ich diesen KI-Agenten "subsidyAI" und bat ihn, einige interessante aktuelle Programme zu finden. Die KI schaffte es zwar, auf die richtigen Websites zuzugreifen, um dort zu recherchieren, aber es gelang ihr nicht, die richtigen Informationen zu sammeln (und über den Output wollen wir gar nicht reden). Ich glaube, dass autoGPT für die Landwirtschaft eine große Rolle spielen könnte, vor allem in Verbindung mit Bilderkennung. autoGPT ist da, geben wir uns noch 2-3 Monate Zeit und ich werde es erneut versuchen. Lesen Sie unten, was mein Programm hier zu tun versucht hat.

Das Programm ist ein Python-Skript, das die AutoGPT-API verwendet, um bestimmte Aufgaben im Zusammenhang mit der Untersuchung von Agrarsubventionen in der französischen Region Poitou-Charentes zu automatisieren. Das Programm beginnt mit der Suche und Sammlung von Informationen über relevante Regional- und Umweltindikatoren, wie z. B. Daten über Demografie, Arbeitsmärkte und Sozialstatistiken. Anschließend werden diese Informationen genutzt, um potenzielle Quellen für Agrarsubventionen in der Region zu ermitteln, insbesondere im Zusammenhang mit Kulturen wie Äpfeln, AOC-Weinen und Luzerne.

Das Programm sieht auch die Einrichtung eines GPT-Agenten vor, der dabei helfen soll, Ideen zu entwickeln, wie man sich für diese Agrarsubventionen qualifizieren und sie nutzen kann. Der Agent erhält eine klare und detaillierte Aufforderung, um seine Antworten zu fokussieren, und soll mindestens fünf verschiedene Ideen liefern, wie ein Landwirt sich für Agrarsubventionen in Frankreich qualifizieren könnte, und fünf verschiedene Ideen, wie er diese Subventionen am besten nutzen kann.

Anschließend soll untersucht werden, wie der Wert der Subventionen ermittelt werden kann und wie die Landwirte in Poitou-Charentes die für sie in Frage kommenden Subventionen beantragen können. Geplant ist eine gründliche Suche auf den einschlägigen Websites von Behörden und Organisationen, eine Befragung von Landwirten in der Region und eine Konsultation von landwirtschaftlichen Beratern, um Einblicke in das Antragsverfahren für diese Subventionen zu erhalten.

Während der Ausführung des Programms ist es sich der möglichen Grenzen der gesammelten Informationen bewusst und achtet darauf, alle vom GPT-Agenten oder anderen Quellen vorgeschlagenen Schritte oder Empfehlungen zu überprüfen. Nun, dies war nicht erfolgreich.

Aber schauen wir uns zuerst an, was Sprachmodelle (im Moment) nicht können:

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

KI und maschinelle Lerntechnologien haben Landwirten wertvolle Daten und Erkenntnisse geliefert, um z. B. die Ernteerträge zu optimieren. Allerdings werden die Grenzen von Sprachmodellen wie ChatGPT immer deutlicher. Sprachmodellen fehlt die Fähigkeit, Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu abstrahieren und zu verstehen, was sie zu einer unzureichenden Ersatz für das kognitive Verständnis erfahrener Landwirte.

Um in der Landwirtschaft erfolgreich zu sein, müssen Landwirte ein tiefes Verständnis ihrer Umwelt haben und in der Lage sein, ihre Praktiken an die sich ständig ändernden Bedingungen anzupassen: Sie müssen abstrakt denken und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger oder unsicherer Informationen treffen. KI kann zwar bei diesen Entscheidungsprozessen helfen, aber sie kann das kritische Denkvermögen und die Erfahrung der Landwirte 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 Erfahrung zu verlassen und gleichzeitig KI-Technologien als Instrument zur Verbesserung ihrer Entscheidungsfindung und der landwirtschaftlichen Ergebnisse zu nutzen. Es geht um das richtige Gleichgewicht zwischen den Vorteilen der KI-Technologien und dem (vorerst) unersetzlichen Wert des menschlichen Verständnisses und der Interaktion.

Beispiele dafür, wie Landwirte und Züchter versuchen, chatGPT zu verwenden

  • Nach dem Beobachten, Testen und Lesen über chatGPT und Farming, entschied ich mich, meine eigene GPT-Version für die Landwirtschaft zu bauen.

Ich habe einen KI-Assistenten für die Landwirtschaft entwickelt: Ich nenne es agri1.ai

Lassen Sie mich wissen, woran Sie denken twitter.com/agtecher_com oder senden Rückmeldung

  • Dieses Nebenprojekt mit dem Namen Farmer GPT nutzt ChatGPT und Whisper, um Landwirten in Indien wertvolle Unterstützung zu bieten. Es hilft ihnen, ihre Anbaumethoden, 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 er die Leistungsfähigkeit von KI und sicherem Messaging nutzt, um Landwirten zu helfen, in einer wettbewerbsintensiven Branche erfolgreich zu sein.

    Das “Farmer GPT” hat einen Nachteil, da es derzeit ähnliche Ergebnisse wie das Standard-GPT ohne ein Feinabstimmungsmodell oder eine verbundene Datenbank liefert. Darüber hinaus erhalten Benutzer möglicherweise Antworten, die nicht zum Thema gehören, z. B. eine Antwort auf eine Frage wie “wie man eine Kartoffel backt” auch wenn es nichts mit Landwirtschaft zu tun hat.
  • Ertragsschätzung & Der Mango-Fall: Vishnu Sankar fragte am 11. Februar: Erhielt unterschiedliche Antworten für das genetische Ertragspotenzial von Mango und die Ertragslücke zum tatsächlichen. Also habe ich bei ChatGPT nachgefragt. Mangos #Mangoanbau #UHDP #Farming #ALandwirtschaft #Fruits #Ochard

    Das Sprachmodell sagt voraus, 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 nettes Beispiel, das ich gefunden habe, ist on Regenerative Landwirtschaft im Weinbau: Weindenker alias post.news/robertjoseph @robertjoseph schreibt am 05.02.2023: Wie viele von Ihnen wissen über die Verwendung von Hühnerfedern im Weinanbau Bescheid? @SpierWineFarm verwendet sie und #Chatgpt erklärt einige Gründe, warum ich ihn gebeten habe, "Schreiben Sie einen Aufsatz über die Rolle von Hühnerfedern in der regenerativen Landwirtschaft

    Ich habe die Spier Wine Farm über Twitter gefragt, ob der Aufsatz mehr oder weniger genau ist, also sehen wir uns das an.
  • Landwirtschaftliche Bildung, Ein ganz konkretes Beispiel eines Landwirtschaftslehrers: Cassie Joiner @Cass_Joiner schrieb am 01.02.2023: "Die erste Aufgabe, die ich ChatGPT gestellt habe, war, einen Unterrichtsplan für meinen morgigen Unterricht "Genetik in der Landwirtschaft" zu schreiben, und mein Leben als Lehrer hat sich für immer verändert.

  • Schädlingsbekämpfung bei Tomaten, beide Fragen als Text und Python-Code für die 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 zu #agritech ausprobiert und die Ergebnisse waren fantastisch. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

    Der Benutzer testete chatGPT als Codierungshilfe (das Codieren von Python mit chatGPT funktioniert bereits auf beeindruckende Weise, obwohl es nicht dafür trainiert wurde), um ein Support-Vektor-Maschine SVM-Modell in Python für die Bildanalyse von Pflanzenblättern zu implementieren.
Um Mehltau bei Tomatenpflanzen zu vermeiden, können Sie folgende Maßnahmen ergreifen:
1. Pflanzen Sie resistente Sorten: Einige Tomatensorten sind widerstandsfähiger gegen Mehltau "als andere. Wählen Sie eine Sorte, von der bekannt ist, dass sie eine gute Resistenz gegen die Krankheit aufweist, wie z. B. 'Mountain Magic' oder 'Legend'."
2. Sorgen Sie für eine gute Luftzirkulation: Um der Krankheit vorzubeugen, stellen Sie sicher, dass Ihre Tomatenpflanzen genügend Platz zwischen ihnen haben, und sorgen Sie für eine gute Luftzirkulation um die Pflanzen, indem Sie sie regelmäßig beschneiden und eine Überwässerung vermeiden."
3. Vermeiden Sie Überkopfbewässerung: Wenn Sie Ihre Tomatenpflanzen von oben gießen, können die Blätter feucht werden, was ein günstiges Umfeld für das Wachstum von Mehltau schafft." "Gießen Sie die Pflanzen stattdessen an der Basis des Stängels oder verwenden Sie ein Tropfbewässerungssystem.
4. Verwenden Sie ein Fungizid auf Schwefelbasis: Wenn Ihre Tomatenpflanzen Mehltau entwickeln, können Sie ein Fungizid auf Schwefelbasis verwenden, um die Krankheit zu behandeln. Wenden Sie das Fungizid gemäß den Anweisungen auf dem Etikett an und wiederholen Sie die Anwendung in regelmäßigen Abständen, um eine Ausbreitung der Krankheit zu verhindern.
5. Fruchtfolge praktizieren: Powdery milde..." 

  • Kein konkretes Beispiel, aber interessant, dass es so war vom Gewächshaus- und Datenspezialisten John Beauford aufgezogen: Wie chatGPT die Gartenbauindustrie beeinflussen kann: ChatGPT kann den Gartenbauern eine große Hilfe sein, indem es ein fortschrittliches und integriertes Technologiesystem für ihre Gewächshäuser bietet.

    Durch die Integration mit der ERP-Software des Landwirts, Sensoren, Wettervorhersagen und Verkaufsanalysen kann dieses Sprachmodell den Landwirten helfen, ihren Betrieb besser zu verstehen, bessere Pläne zu erstellen und auszuführen, den Gewinn zu optimieren und die Nachschubleistung zu verbessern. Es kann sich wiederholende Aufgaben und komplexe Datenanalysen automatisieren, so dass mehr Zeit für wichtigere Aufgaben zur Verfügung steht. Diese Technologie wird ein wichtiger Bestandteil der nächsten Welle der Geschäftsautomatisierung für Landwirte sein und bietet potenzielle Anwendungen für die Echtzeitdiagnose von Pflanzen und die Kostenanalyse. Die Integration eines Sprachmodells mit den Daten und Systemen, die für den Betrieb eines Landwirts spezifisch sind, kann eine menschenähnliche Schnittstelle zu seinem Gewächshausbetrieb schaffen, die den Landwirten den Zugang zu wichtigen Informationen und deren Analyse erleichtert.

Ein Beispiel aus der Praxis, das auf unserem Hof relevant war

Dies ist eine aktuelle Frage, die ich im Sommer 2022 hatte, und ich habe sie mit chatGPT von openAI & #8217; getestet:

Frage: "Ich habe 1,5 Hektar Weinberg in der Nähe von Bordeaux und muss eine Bewässerung installieren. Was brauche ich an Ausrüstung und welche Art von PSI ist erforderlich, um 1,5 Hektar zu bedecken?" Antwort von openAI: „Die Installation einer Bewässerung in einem Weinberg ist ein wichtiger Schritt, um die Gesundheit und Produktivität der Reben sicherzustellen. Die spezifische Ausrüstung, die Sie benötigen, hängt von einer Reihe von Faktoren ab, einschließlich der Größe Ihres Weinbergs und der Art des Bewässerungssystems Sie wählen und Ihr Budget. Im Allgemeinen erfordert ein Weinberg von 1,5 Hektar ein ziemlich großes Bewässerungssystem. Dies umfasst wahrscheinlich eine Hauptwasserversorgungsleitung sowie ein Netzwerk von Seitenleitungen und Sprinkler oder Tröpfchenstrahler, um das Wasser überall zu verteilen der Weinberg. Möglicherweise müssen Sie auch eine Pumpe installieren, um den Wasserdruck zu erhöhen und eine ausreichende Abdeckung sicherzustellen. Was den Wasserdruck betrifft, so benötigt ein typischer Weinberg einen Druck von mindestens 40 PSI (Pfund pro Quadratzoll), um eine ausreichende Abdeckung zu gewährleisten. Dieser kann jedoch je nach Art des Bewässerungssystems und der Lage des Weingartens variieren.Um den spezifischen Wasserdruck re zu ermitteln, wenden Sie sich am besten an einen Bewässerungsspezialisten Anforderungen an Ihren Weinberg. 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 Netz aus Nebenleitungen und Sprinkler oder Tropfstrahler und eventuell eine Pumpe zur Erhöhung des Wasserdrucks. Die spezifische Ausrüstung, die Sie benötigen, hängt von Faktoren wie dem Layout des Weinbergs und Ihrem Budget ab. Wenden Sie sich am besten an einen Bewässerungsspezialisten, um die genauen Anforderungen an Ausrüstung und Wasserdruck für Ihren Weinberg zu ermitteln.

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