Cómo se pueden usar OpenAI y Chat GPT4 en agricultura

Por lo tanto, actualmente estamos viendo un Momento del río Hudson de la IA en 2022, impulsado principalmente por aplicaciones como Midjourney y Dalle-2 en el campo de la generación de imágenes, y OpenAI’s ChatGPT en el campo del procesamiento del lenguaje natural. Al igual que en muchas otras industrias, los modelos de lenguaje como ChatGPT tienen el potencial de generar cambios importantes en la industria agrícola y abrir nuevas oportunidades, negocios y perspectivas laborales.

La pregunta que me hago: ¿Cómo pueden OpenAI y ChatGPT modelos de lenguaje se utilizarán en la agricultura para ayudar y en general? En este artículo, profundizaré en:

1. La era de los generalistas
2. Cómo los modelos lingüísticos pueden ayudar en la agricultura
3. Cómo GPT4 y la descripción de imágenes pueden ayudar en la agricultura
4. Cómo ayudará autoGPT a la agricultura: Combinando agentes de IA con la web
5. Limitaciones: incapacidad para abstraer y comprender las relaciones de causa y efecto
6. Ejemplos reales de cómo los agricultores intentan usar chatGPT

¿Quieres probar cómo funciona chatgpt y la agricultura? Tras un tiempo de contemplación, he decidido combinar la agricultura y un gran modelo lingüístico, lo que ha dado como resultado agri1.ai.

La era de los generalistas

Esta es una herramienta poderosa para generalistas, ya que les ayuda a adquirir y comprender rápidamente nueva información, y a desarrollar rápidamente su comprensión de temas complejos. Además, los modelos de lenguaje, como chatGPT, brindan a los generalistas la capacidad de aprender de manera más rápida y eficiente a partir de la gran cantidad de conocimientos e información en línea.

Esto es especialmente beneficioso para los agricultores, que a menudo necesitan estar bien informados sobre una amplia gama de temas, desde mecánica y finanzas hasta biología, marketing y ventas. Usando modelos de lenguaje, como chatGPT, los agricultores pueden aprender rápidamente nueva información de una manera más eficiente. Esto les permite obtener conocimiento y comprensión de los temas que necesitan saber, lo cual es esencial en su trabajo diario. Por ejemplo, pueden usar chatGPT para comprender rápidamente el complejo funcionamiento de la maquinaria o para comprender rápidamente el aspecto financiero de la agricultura.

La respuesta más obvia a eso será en unos años, seguro: Pregúntame cualquier cosa. Los agricultores probablemente serán EL grupo que se beneficiará de la IA y la robótica, ya que necesitan cubrir una variedad de desafíos en diferentes tipos de biología, tecnología y negocios.

Estamos listos para mirar hacia el futuro ahora: OpenAI es una organización de investigación líder en el campo de la inteligencia artificial. Uno de sus logros más notables es el desarrollo de un modelo de lenguaje de última generación llamado GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), que tiene la capacidad de generar texto similar al humano.

En el ámbito de la agricultura, GPT-3, también conocido como ChatGPT, tiene el potencial de revolucionar la industria al proporcionar a los agricultores información y asistencia valiosas. Estos son solo algunos ejemplos de cómo se puede usar ChatGPT en la agricultura.

Cómo los modelos lingüísticos pueden ayudar en la agricultura

Aumentar la producción general de los agricultores y profesionales de la agroindustria: ChatGPT puede simplificar y acelerar las tareas mentales repetitivas, lo que lleva a una mayor eficiencia para los agricultores y da como resultado una mayor productividad general. Con sus capacidades avanzadas de procesamiento de lenguaje, ChatGPT puede automatizar muchas tareas, liberando tiempo y permitiendo a los agricultores concentrarse en aspectos más importantes de su trabajo. Ya sea simplificando el mantenimiento de registros, generando informes o ayudando en la toma de decisiones, ChatGPT puede ayudar a los agricultores a ser más productivos y efectivos en su trabajo. Afortunadamente, los profesionales de la agroindustria recibirán ayuda cuando se trata de tareas como la creación de contenido, plantillas de correo electrónico, simplificación de correos electrónicos, materiales de capacitación, herramientas de inteligencia de autoservicio y más.

Proporcionar asesoramiento de expertos: ChatGPT se puede entrenar con grandes cantidades de datos agrícolas, incluida información sobre las condiciones del suelo, los patrones climáticos y el control de plagas. Esto le permite brindar a los agricultores recomendaciones y consejos personalizados sobre cómo optimizar sus cultivos.
ChatGPT puede ser entrenado para reconocer las condiciones específicas de suelo y clima de una granja en particular. Esto le permite brindar recomendaciones personalizadas sobre los cultivos más adecuados para esa granja, teniendo en cuenta factores como los niveles de nutrientes del suelo y los patrones climáticos locales.

Mejorar el rendimiento de los cultivos: ChatGPT puede ayudar a los agricultores a identificar los cultivos más adecuados para sus condiciones específicas de suelo y clima. Esto puede aumentar las posibilidades de cosechas exitosas y, en última instancia, mejorar el rendimiento.

Control de plagas: ChatGPT puede brindarles a los agricultores información valiosa sobre cómo controlar las plagas, por ejemplo, identificando los pesticidas más efectivos y brindando consejos sobre cómo aplicarlos. Esto puede ayudar a los agricultores a proteger sus cultivos y aumentar su rentabilidad. El control de plagas es un aspecto importante de la agricultura, ya que las plagas pueden causar daños significativos a los cultivos y reducir su rendimiento.

Los modelos de lenguaje como los proporcionados por OpenAI tienen el potencial de revolucionar el control de plagas en la industria agrícola. Una de las formas clave en que los modelos pueden ayudar con el control de plagas es proporcionando a los agricultores información valiosa sobre los pesticidas más efectivos para usar.

Esto puede incluir información sobre las plagas específicas contra las que los pesticidas son efectivos, así como también cómo aplicar los pesticidas de la manera más efectiva. Herramientas como ChatGPT pueden proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre la actividad de plagas en un área en particular. Esto puede permitir a los agricultores tomar medidas preventivas y proteger sus cultivos antes de que las plagas tengan la posibilidad de causar un daño significativo.

Además, ChatGPT puede proporcionar a los agricultores recomendaciones personalizadas sobre las mejores estrategias de control de plagas para sus cultivos y condiciones climáticas específicas. Esto puede ayudar a los agricultores a optimizar sus esfuerzos de control de plagas y, en última instancia, aumentar su productividad. proporcionar información valiosa y asistencia a los agricultores.

Análisis de datos y predicción: El modelo de lenguaje de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI tiene el potencial de ser de gran ayuda en el análisis de datos y la predicción en la agricultura. La herramienta puede procesar grandes cantidades de datos y hacer predicciones basadas en esa información. Para lograr esto, es esencial proporcionar al modelo conjuntos de datos adecuados y pautas claras sobre cómo interpretar esos datos. Esto permitirá que el modelo de lenguaje de IA haga predicciones precisas y brinde información valiosa a los agricultores. Sin embargo, si los datos son inadecuados o las reglas de interpretación no son claras, los resultados producidos por el modelo de lenguaje de IA pueden ser inexactos o poco confiables. Por lo tanto, es crucial asegurarse de que el modelo de lenguaje de IA se entrene con datos relevantes y de alta calidad y que las reglas de interpretación estén bien definidas para garantizar que sus predicciones sean lo más precisas posible. Si una gran agroindustria tiene una API conectada a sus sistemas internos, los modelos de lenguaje podrían capacitarse en sus datos internos para mejorar sus capacidades.

Identificación de enfermedades: Siendo parte del análisis de datos mencionado anteriormente, ChatGPT puede ser entrenado para reconocer los síntomas de varias enfermedades de las plantas. Esto puede permitir a los agricultores identificar y tratar enfermedades antes de que se propaguen, reduciendo la pérdida de cultivos y aumentando la productividad.

(El Un enfoque potencialmente más interesante sería entrenar modelos de imágenes para usar directamente fotografías y otros datos visuales, posiblemente combinándolos. Por ejemplo, experimenté con el entrenamiento LOBE de Microsoft para predecir enfermedades de la vid y los resultados fueron notables. Sin embargo, este tema merece su propia discusión por separado en un artículo de blog diferente).

No obstante, ChatGPT puede ser entrenado para reconocer los síntomas específicos de una enfermedad vegetal en particular. Esto podría incluir señales visuales, como cambios en el color o la textura de la planta, así como cambios de comportamiento, como la tasa de crecimiento reducida de la planta o la disminución de la resistencia a las plagas. Una vez que se ha identificado una enfermedad de la planta, el modelo puede proporcionar a los agricultores recomendaciones personalizadas sobre las mejores opciones de tratamiento.

Esto podría incluir información sobre los pesticidas más efectivos u otros métodos para controlar la enfermedad, así como consejos sobre cómo aplicar el tratamiento de la manera más efectiva. Además, un modelo como ChatGPT puede proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre la propagación de enfermedades en un área en particular. Esto puede permitir a los agricultores tomar medidas preventivas y proteger sus cultivos antes de que la enfermedad tenga la posibilidad de causar un daño significativo. En general, la integración de modelos lingüísticos en la identificación y el tratamiento de enfermedades de las plantas tiene el potencial de brindar información y asistencia valiosas a los agricultores. Esto puede ayudar a prevenir la propagación de enfermedades y, en última instancia, aumentar la productividad de la industria agrícola.

Cualquier pregunta que surja en el contexto de una granja: como sabrá, los agricultores son gerentes con múltiples talentos que necesitan saberlo todo y ser generalistas maximalistas.

Optimización de operaciones y reducción de costes: con todas las opciones disponibles, es muy probable que se produzcan reducciones de costes. Sin embargo, queda por ver qué ejemplos específicos se materializarán y dónde los modelos lingüísticos pueden tener un impacto sustancial. Es por eso que examinaré algunos ejemplos de diciembre de 2022 a febrero de 2023 que conozco más adelante.

Cómo GPT4 y su descripción de imagen pueden ser útiles en la agricultura

La última versión de ChatGPT, GPT4, viene con capacidades avanzadas de descripción de imágenes que pueden ser particularmente útiles en el campo de la agricultura. Con su capacidad para describir imágenes en lenguaje natural, ChatGPT 4.0 puede ser una herramienta poderosa para analizar la salud de los cultivos, identificar plagas y analizar imágenes detalladas de cultivos y campos.

El análisis de la salud de los cultivos es esencial para garantizar cosechas sanas y productivas. Mediante el análisis de imágenes de cultivos, ChatGPT 4.0 puede ayudar a los agricultores a identificar cualquier signo de deterioro, como decoloración o marchitamiento, que pueda indicar un problema potencial. Esto puede permitir a los agricultores tomar medidas oportunas para abordar el problema y evitar daños o pérdidas de cultivos.

El análisis de plagas también es crucial para mantener cultivos saludables. Al analizar imágenes de cultivos, GPT4 puede ayudar a identificar cualquier signo de infestación de plagas, como marcas de mordeduras o telarañas. Esto puede permitir a los agricultores tomar las medidas adecuadas para controlar las plagas y evitar daños a sus cultivos.

Además de las imágenes detalladas de cultivos, GPT4 también puede analizar imágenes de campo para proporcionar una visión completa del paisaje agrícola. Al analizar las imágenes de los campos, ChatGPT 4.0 puede ayudar a identificar posibles problemas, como la erosión del suelo, el anegamiento o las deficiencias de nutrientes. Esto puede ayudar a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre la rotación de cultivos, el riego y la fertilización.

En general, tecnologías como las capacidades de descripción de imágenes del GPT4 pueden cambiar las reglas del juego de la industria agrícola. Al proporcionar a los agricultores información detallada sobre la salud de los cultivos, el análisis de plagas y las imágenes de campo, el modelo lingüístico puede ayudarles a tomar decisiones más informadas y a emprender acciones oportunas que mejoren el rendimiento y la rentabilidad de los cultivos.

Cómo puede ayudar el autoGPT a la agricultura y los agricultores

Así que intenté utilizar autoGPT como asistente para ayudarme con temas agrícolas, concretamente para ayudarme a encontrar subvenciones. Un agente GPT autónomo que busca y rastrea en Internet podría ser bastante útil. Así que llamé a este agente de IA "subsidyAI" y le pedí que encontrara algunos programas actuales interesantes. Aunque la IA consiguió acceder a los sitios web adecuados para investigar, no consiguió reunir la información correcta (y no hablemos ya de la producción). Creo que autoGPT para la agricultura podría llegar a ser enorme, especialmente cuando se conecta con la detección de imágenes. autoGPT aquí venimos, vamos a darnos 2-3 meses más y voy a intentar esto de nuevo. Lea a continuación lo que mi programa trató de hacer aquí.

El programa es un script en Python que utiliza la API AutoGPT para automatizar ciertas tareas relacionadas con la investigación de las subvenciones agrícolas en la región francesa de Poitou-Charentes. El programa comienza buscando y recopilando información sobre indicadores regionales y medioambientales relevantes, como datos sobre demografía, mercados laborales y estadísticas sociales. A continuación, utiliza esta información para identificar posibles fuentes de subvenciones agrícolas en la región, concretamente relacionadas con cultivos como las manzanas, las vides AOC coñac y la alfalfa.

El programa también prevé poner en marcha un agente GPT que ayude a generar ideas sobre cómo optar a estas subvenciones agrícolas y cómo utilizarlas. El agente recibe una indicación clara y detallada para centrar sus respuestas, y se espera que proporcione al menos cinco ideas diferentes sobre cómo un agricultor podría optar a las subvenciones agrícolas en Francia, y cinco ideas diferentes sobre cómo hacer el mejor uso de estas subvenciones.

A continuación, el programa se propone investigar cómo determinar el valor de las subvenciones y cómo pueden los agricultores solicitar las subvenciones a las que tienen derecho en Poitou-Charentes. El programa tiene previsto realizar una búsqueda exhaustiva en los sitios web gubernamentales y de organizaciones pertinentes, consultar a los agricultores de la región y a asesores agrícolas para conocer el proceso de solicitud de estas subvenciones.

A lo largo de la ejecución del programa, es consciente de las posibles limitaciones de la información que recopila, y se preocupa de volver a comprobar cualquier paso o recomendación sugeridos por el agente GPT u otras fuentes. Esto no tuvo éxito.

Pero primero echemos un vistazo a lo que los modelos de lenguaje no pueden hacer (ahora mismo):

Limitaciones: la incapacidad de ChatGPT&#8217 para abstraer y comprender las relaciones de causa y efecto

Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático han brindado a los agricultores datos e información valiosos para, por ejemplo, optimizar el rendimiento de los cultivos. Sin embargo, las limitaciones de los modelos de lenguaje como ChatGPT se han vuelto cada vez más evidentes. Los modelos de lenguaje carecen de la capacidad de abstraer y comprender las relaciones de causa y efecto, lo que los convierte en una herramienta insuficiente. reemplazo para la comprensión cognitiva de los agricultores experimentados.

Para tener éxito en la agricultura, los agricultores deben tener una comprensión profunda de su entorno y la capacidad de adaptar sus prácticas en función de las condiciones en constante cambio: pensar de manera abstracta y tomar decisiones informadas basadas en información incompleta o incierta. Si bien la IA puede ayudar en estos procesos de toma de decisiones, no puede reemplazar las habilidades de pensamiento crítico y la experiencia de los agricultores. (Bueno, eso es un poco obvio, al menos para mí).

Por lo tanto, es importante que los agricultores sigan confiando en su propio conocimiento y experiencia cognitivos, al mismo tiempo que utilizan las tecnologías de IA como una herramienta para mejorar su toma de decisiones y mejorar los resultados agrícolas. Se trata del equilibrio adecuado entre los beneficios de las tecnologías de IA y el (por ahora) valor insustituible de la comprensión y la interacción humanas.

Ejemplos de cómo los granjeros y cultivadores intentan usar chatGPT

• Después de observar, probar y leer sobre chatGPT y la agricultura, decidí construir mi propia versión de agricultura GPT.

He creado un asistente de inteligencia artificial para la agricultura: Yo lo llamo agri1.ai

Déjame saber lo que estás pensando en twitter.com/agtecher_com o enviar comentario

• Este proyecto paralelo, denominado Farmer GPT, utiliza ChatGPT y Whisper para proporcionar una valiosa ayuda a los agricultores de la India. Les ayuda a mejorar las prácticas agrícolas, el rendimiento y la rentabilidad proporcionándoles información meteorológica en tiempo real, recomendaciones personalizadas sobre cultivos y comunicación entre iguales con expertos y otros agricultores. Este tipo de asistente de IA tiene el potencial de sustituir a los agrónomos y revolucionar las prácticas agrícolas en la India aprovechando el poder de la IA y la mensajería segura para ayudar a los agricultores a triunfar en un sector competitivo.
  
  El “Granjero GPT” tiene un inconveniente, ya que actualmente proporciona resultados similares a la GPT estándar sin ningún modelo de ajuste fino o base de datos conectada. Además, los usuarios pueden recibir respuestas fuera del tema, como una respuesta a una pregunta como “cómo hornear una papa” aunque no esté relacionado con la agricultura.

• Estimación de rendimiento y el caso mango: Vishnu Sankar preguntó el 11 de febrero: Obtuve diferentes respuestas sobre el potencial de rendimiento genético del mango y la brecha de rendimiento con respecto al real. Entonces, verificado con ChatGPT. Mangos #Cultivo de mango #UHDP #Agricultura #Agricultura #Frutas #Orza
  
  El modelo de lenguaje predice que un árbol de mango puede producir entre 50 y 300 mangos por año por árbol, con árboles de alto rendimiento que pueden producir hasta 1000 mangos por árbol por año.
  

• Otro buen ejemplo que encontré está en Agricultura regenerativa en viñedos: pensador del vino, también conocido como post.news/robertjoseph @robertjoseph escribe el 5 de febrero de 2023: ¿Cuántos de vosotros sabéis sobre el uso de las plumas de pollo en la viticultura? @SpierWineFarm los usa y #Chatgpt explica algunas razones por las que le pedí que “Escriba un ensayo sobre el papel de las plumas de pollo en la agricultura regenerativa”
  
  Le pregunté a Spier Wine Farm a través de Twitter si el ensayo es más o menos preciso, así que veamos eso.

• Educación Agrícola, Un ejemplo muy específico de un profesor de agricultura: Cassie Joiner @Cass_Joiner escribió el 1 de febrero de 2023: "La primera tarea que le asigné a ChatGPT fue escribir un plan de lecciones para lo que voy a enseñar mañana, "Genética en la agricultura", y mi vida como maestra cambió para siempre"
  

• Control de plagas en tomate, tanto pregunta como texto y código python para detección de imagen: Otra pregunta muy específica en el campo evitar oídio con tomates: Shailendra singh @srj0408 escribe el 10 de diciembre de 2022: Intenté ChatGPT hoy con preguntas sobre #agritech y los resultados fueron increíbles. #agricultura #chatgpt3 #CatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup
  
  El usuario estaba probando chatGPT como soporte de codificación (la codificación de python con chatGPT ya funciona de manera impresionante, aunque no estaba capacitado para hacerlo) para implementar un modelo SVM de máquina de vectores de soporte en python para el análisis de imágenes de las hojas de las plantas.

Para evitar el mildiú polvoroso en las plantas de tomate, puede seguir los siguientes pasos: 1. Plantar variedades resistentes: algunas variedades de plantas de tomate son más resistentes que otras al mildiu polvoriento. Elija una variedad que se sepa que tiene buena resistencia a la enfermedad, como 'Mountain Magic' o 'Legend'". 2. Proporcione una buena circulación de aire: el mildiú polvoroso prospera en el aire húmedo y estancado. Para prevenir la ""enfermedad, asegúrese de que sus plantas de tomate tengan suficiente espacio entre ellas y proporcione una buena circulación de aire alrededor de las plantas podándolas regularmente y evitando el exceso de riego". 3. Evite el riego por encima de la cabeza: Regar sus plantas de tomate desde arriba puede hacer que las hojas se humedezcan, lo que crea un ambiente favorable para el crecimiento del mildiú polvoroso". "En su lugar, riegue las plantas en la base del tallo, o use un sistema de riego por goteo... 4. Use un fungicida a base de azufre: si sus plantas de tomate desarrollan mildiú polvoriento, puede usar un fungicida a base de azufre para tratar el enfermedad. Aplique el fungicida de acuerdo con las instrucciones de la etiqueta y repita la aplicación a intervalos regulares para evitar que la enfermedad se propague. 5. Practique la rotación de cultivos: mildiu polvoriento…" 

• No es un ejemplo específico, pero es interesante que fuera planteado por el especialista en datos e invernaderos John Beauford: Cómo puede impactar chatGPT en la industria de la horticultura: ChatGPT puede ser de gran ayuda para los productores de horticultura al proporcionar un sistema tecnológico avanzado e integrado para sus invernaderos.
  
  Al integrarse con el software ERP, los sensores, el pronóstico del tiempo y el análisis de ventas del productor, este modelo de lenguaje puede ayudar a los productores a comprender mejor su operación, crear y ejecutar mejores planes, optimizar las ganancias y mejorar el rendimiento de la reposición. Puede automatizar tareas repetitivas y análisis de datos complejos, liberando tiempo para tareas más importantes. Esta tecnología será una parte clave de la próxima ola de automatización comercial para los productores y tiene aplicaciones potenciales para el diagnóstico de cultivos en tiempo real y el análisis de costos. La integración de un modelo de lenguaje con los datos y sistemas específicos de la operación de un productor puede proporcionar una interfaz más humana para su negocio de invernaderos, lo que facilita que los productores accedan y analicen información crítica.

Un ejemplo de la vida real que fue relevante en nuestra granja

Esta es una pregunta real que tuve en el verano de 2022 y la probé con el chatGPT de openAI&#8217:

Pregunta: "Tengo 1,5 hectáreas de viñedo cerca de Burdeos y necesito instalar riego, ¿qué necesito en términos de equipo y qué tipo de PSI se necesita para cubrir 1,5 hectáreas?" Respuesta de openAI: "Instalar riego en un viñedo es un paso importante para garantizar la salud y la productividad de las vides. El equipo específico que necesitará dependerá de una serie de factores, incluido el tamaño de su viñedo, el tipo de sistema de riego tú eliges y tu presupuesto. En general, un viñedo de 1,5 hectáreas requerirá un sistema de riego bastante grande. Esto probablemente incluirá una línea principal de suministro de agua, así como una red de líneas laterales y aspersores o emisores de goteo para distribuir el agua por todo el lugar. el viñedo. Es posible que también necesite instalar una bomba para aumentar la presión del agua y garantizar una cobertura adecuada. En cuanto a la presión del agua, un viñedo típico requerirá una presión de al menos 40 PSI (libras por pulgada cuadrada) para garantizar una cobertura adecuada. Sin embargo, esto puede variar dependiendo de factores como el tipo de sistema de riego y el diseño del viñedo, lo mejor es consultar con un especialista en riego para determinar la presión de agua específica re requisitos para su viña. En conclusión, instalar riego en un viñedo de 1,5 hectáreas requerirá de un sistema bastante grande y complejo. Necesitará una línea principal de suministro de agua, una red de líneas laterales y rociadores o emisores de goteo, y posiblemente una bomba para aumentar la presión del agua. El equipo específico que necesita dependerá de factores como el diseño del viñedo y su presupuesto. Lo mejor es consultar con un especialista en riego para determinar el equipo exacto y los requisitos de presión de agua para su viñedo".