ChatGPT-4 و OpenAI در کشاورزی: هوش مصنوعی تحول‌آفرین در مدیریت مزرعه

در اینجا ترجمه متن به فارسی با رعایت قوانین ذکر شده آورده شده است:

مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی هوش مصنوعی در کشاورزی

سوالی که از خودم می‌پرسم این است: چگونه می‌توان از مدل‌های زبانی OpenAI و ChatGPT در کشاورزی برای کمک و به طور کلی استفاده کرد؟ در این مقاله، به موارد زیر خواهم پرداخت:

آیا می‌خواهید تست کنید که ChatGPT و کشاورزی چگونه کار می‌کنند؟ پس از مدتی تفکر، تصمیم گرفتم کشاورزی و یک مدل زبانی بزرگ را ترکیب کنم که نتیجه آن agri1.ai است.

عصر متخصصان عمومی

این یک ابزار قدرتمند برای متخصصان عمومی است، زیرا به آنها کمک می‌کند تا به سرعت اطلاعات جدید را کسب کرده و درک کنند، و به سرعت درک خود را از موضوعات پیچیده توسعه دهند. علاوه بر این، مدل‌های زبانی، مانند ChatGPT، توانایی یادگیری سریع‌تر و کارآمدتر از حجم عظیمی از دانش و اطلاعات آنلاین را در اختیار متخصصان عمومی قرار می‌دهند.

این امر به ویژه برای کشاورزان مفید است، که اغلب نیاز دارند در مورد طیف گسترده‌ای از موضوعات، از مکانیک و امور مالی گرفته تا زیست‌شناسی و بازاریابی و فروش، اطلاعات کافی داشته باشند. با استفاده از مدل‌های زبانی، مانند ChatGPT، کشاورزان می‌توانند به سرعت اطلاعات جدید را به شیوه‌ای کارآمدتر بیاموزند. این امر به آنها امکان می‌دهد تا دانش و درک موضوعاتی را که نیاز دارند، کسب کنند، که در کار روزمره آنها ضروری است. به عنوان مثال، آنها می‌توانند از ChatGPT برای درک سریع کارکرد پیچیده ماشین‌آلات، یا برای کسب سریع درک از جنبه مالی کشاورزی استفاده کنند.

واضح‌ترین پاسخ به این سوال، مطمئناً در چند سال آینده این خواهد بود: هر چیزی را بپرسید. کشاورزان احتمالاً گروهی خواهند بود که از هوش مصنوعی و رباتیک بهره‌مند خواهند شد، زیرا آنها نیاز دارند تا چالش‌های متنوعی را در انواع مختلف زیست‌شناسی، فناوری و کسب‌وکار پوشش دهند.

ما آماده نگاه کردن به آینده هستیم: OpenAI یک سازمان تحقیقاتی پیشرو در زمینه هوش مصنوعی است. یکی از برجسته‌ترین دستاوردهای آنها توسعه یک مدل زبانی پیشرفته به نام GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) است که توانایی تولید متن شبیه به انسان را دارد.

در حوزه کشاورزی، GPT-3 که با نام ChatGPT نیز شناخته می‌شود، با ارائه بینش‌ها و کمک‌های ارزشمند به کشاورزان، پتانسیل ایجاد تحول در این صنعت را دارد. در اینجا تنها چند نمونه از نحوه استفاده از ChatGPT در کشاورزی آورده شده است.

چگونه مدل‌های زبانی می‌توانند در کشاورزی کمک کنند؟

افزایش خروجی کلی کشاورزان و متخصصان کشاورزی: ChatGPT می‌تواند وظایف ذهنی تکراری را ساده و تسریع کند و منجر به افزایش کارایی برای کشاورزان و در نتیجه افزایش بهره‌وری کلی شود. با قابلیت‌های پیشرفته پردازش زبان، ChatGPT می‌تواند بسیاری از وظایف را خودکار کند و زمان را آزاد کرده و به کشاورزان اجازه دهد تا بر جنبه‌های مهم‌تر کار خود تمرکز کنند. چه در حال ساده‌سازی ثبت سوابق، تولید گزارش‌ها، یا کمک به تصمیم‌گیری باشد، ChatGPT می‌تواند به کشاورزان کمک کند تا در کار خود مولدتر و مؤثرتر باشند. متخصصان کشاورزی با کمال میل از کمک در مورد وظایفی مانند تولید محتوا، الگوهای ایمیل، ساده‌سازی ایمیل‌ها، مواد آموزشی، ابزارهای هوش خودکار و موارد دیگر استقبال خواهند کرد.

ارائه مشاوره تخصصی: ChatGPT می‌تواند بر روی حجم عظیمی از داده‌های کشاورزی، از جمله اطلاعات مربوط به شرایط خاک، الگوهای آب و هوایی و کنترل آفات آموزش ببیند. این امر به آن اجازه می‌دهد تا توصیه‌ها و مشاوره‌های شخصی‌سازی شده‌ای را در مورد چگونگی بهینه‌سازی محصولات به کشاورزان ارائه دهد. ChatGPT می‌تواند برای تشخیص شرایط خاص خاک و آب و هوای یک مزرعه خاص آموزش ببیند. این امر به آن اجازه می‌دهد تا توصیه‌های سفارشی‌شده‌ای در مورد مناسب‌ترین محصولات برای آن مزرعه ارائه دهد و عواملی مانند سطح مواد مغذی خاک و الگوهای آب و هوایی محلی را در نظر بگیرد.

بهبود عملکرد محصولات: ChatGPT می‌تواند به کشاورزان در شناسایی مناسب‌ترین محصولات برای شرایط خاص خاک و آب و هوایی آنها کمک کند. این امر می‌تواند شانس برداشت موفق را افزایش داده و در نهایت عملکرد را بهبود بخشد.

کنترل آفات: ChatGPT می‌تواند اطلاعات ارزشمندی در مورد نحوه کنترل آفات در اختیار کشاورزان قرار دهد، مانند شناسایی مؤثرترین آفت‌کش‌ها و ارائه توصیه‌هایی در مورد نحوه استفاده از آن‌ها. این امر می‌تواند به کشاورزان در محافظت از محصولات خود و افزایش سودآوری کمک کند. کنترل آفات جنبه مهمی از کشاورزی است، زیرا آفات می‌توانند خسارات قابل توجهی به محصولات وارد کرده و بازدهی آن‌ها را کاهش دهند.

مدل‌های زبان مانند آنچه توسط OpenAI ارائه شده است، پتانسیل انقلابی در کنترل آفات در صنعت کشاورزی دارند. یکی از راه‌های کلیدی که مدل‌ها می‌توانند در کنترل آفات کمک کنند، ارائه اطلاعات ارزشمند به کشاورزان در مورد مؤثرترین آفت‌کش‌ها برای استفاده است.

این می‌تواند شامل اطلاعاتی در مورد آفات خاصی باشد که آفت‌کش‌ها بر روی آن‌ها مؤثر هستند، و همچنین نحوه استفاده از آفت‌کش‌ها به مؤثرترین شکل. ابزارهایی مانند ChatGPT می‌توانند به‌روزرسانی‌های بلادرنگ در مورد فعالیت آفات در یک منطقه خاص ارائه دهند. این امر به کشاورزان اجازه می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه را انجام داده و از محصولات خود قبل از اینکه آفات فرصتی برای ایجاد خسارت قابل توجه پیدا کنند، محافظت کنند.

علاوه بر این، ChatGPT می‌تواند توصیه‌های شخصی‌سازی شده‌ای در مورد بهترین استراتژی‌های کنترل آفات برای محصولات خاص و شرایط آب و هوایی کشاورزان ارائه دهد. این امر می‌تواند به کشاورزان در بهینه‌سازی تلاش‌های کنترل آفات و در نهایت افزایش بهره‌وری آن‌ها کمک کند. اطلاعات ارزشمند و کمک به کشاورزان را ارائه می‌دهد.

تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی: مدل زبان هوش مصنوعی توسعه یافته توسط OpenAI، پتانسیل کمک شایانی به تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی در کشاورزی دارد. این ابزار می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کرده و بر اساس آن اطلاعات پیش‌بینی‌هایی را انجام دهد. برای دستیابی به این هدف، ارائه مجموعه داده‌های کافی و دستورالعمل‌های روشن در مورد نحوه تفسیر آن داده‌ها به مدل ضروری است. این امر مدل زبان هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهد و بینش‌های ارزشمندی را به کشاورزان ارائه دهد. با این حال، اگر داده‌ها ناکافی باشند یا قوانین تفسیر مشخص نباشند، نتایج تولید شده توسط مدل زبان هوش مصنوعی ممکن است نادرست یا غیرقابل اعتماد باشند. بنابراین، اطمینان از اینکه مدل زبان هوش مصنوعی بر روی داده‌های با کیفیت بالا و مرتبط آموزش دیده است و قوانین تفسیر به خوبی تعریف شده‌اند، برای اطمینان از دقیق بودن پیش‌بینی‌های آن حیاتی است. اگر یک کسب و کار بزرگ کشاورزی دارای API متصل به سیستم‌های داخلی خود باشد، مدل‌های زبان می‌توانند بر روی داده‌های داخلی آن‌ها آموزش داده شوند تا قابلیت‌های آن را افزایش دهند.

شناسایی بیماری‌ها: به عنوان بخشی از تجزیه و تحلیل داده‌های فوق، ChatGPT می‌تواند برای تشخیص علائم بیماری‌های مختلف گیاهی آموزش داده شود. این امر می‌تواند به کشاورزان اجازه دهد تا بیماری‌ها را قبل از گسترش شناسایی و درمان کنند، که منجر به کاهش خسارت محصول و افزایش بهره‌وری می‌شود.

رویکرد بالقوه جالب‌تر، آموزش مدل‌های تصویری برای استفاده مستقیم از عکس‌ها و سایر داده‌های بصری، احتمالاً با ترکیب آن‌ها است. به عنوان مثال، من با آموزش LOBE مایکروسافت برای پیش‌بینی بیماری‌های انگور آزمایش کرده‌ام و نتایج قابل توجه بود. با این حال، این موضوع شایسته بحث جداگانه خود در یک مقاله وبلاگ دیگر است.

با این حال، ChatGPT را می‌توان برای تشخیص علائم خاص یک بیماری گیاهی آموزش داد. این می‌تواند شامل نشانه‌های بصری، مانند تغییرات در رنگ یا بافت گیاه، و همچنین تغییرات رفتاری، مانند کاهش نرخ رشد گیاه یا کاهش مقاومت در برابر آفات باشد. پس از شناسایی بیماری گیاهی، مدل می‌تواند توصیه‌های شخصی‌سازی شده‌ای در مورد بهترین گزینه‌های درمانی به کشاورزان ارائه دهد.

این می‌تواند شامل اطلاعاتی در مورد مؤثرترین آفت‌کش‌ها یا سایر روش‌های کنترل بیماری، و همچنین نکاتی در مورد چگونگی اعمال درمان به مؤثرترین شکل باشد. علاوه بر این، مدلی مانند ChatGPT می‌تواند به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ در مورد گسترش بیماری‌ها در یک منطقه خاص ارائه دهد. این می‌تواند به کشاورزان اجازه دهد تا اقدامات پیشگیرانه را انجام دهند و از محصولات خود قبل از اینکه بیماری فرصتی برای ایجاد خسارت قابل توجه پیدا کند، محافظت کنند. در مجموع، ادغام مدل‌های زبانی در شناسایی و درمان بیماری‌های گیاهی پتانسیل ارائه بینش‌های ارزشمند و کمک به کشاورزان را دارد. این می‌تواند به جلوگیری از گسترش بیماری‌ها و در نهایت افزایش بهره‌وری صنعت کشاورزی کمک کند.

هر سوالی که در زمینه مزرعه مطرح شود: همانطور که ممکن است بدانید، کشاورزان مدیران چند استعدادی هستند که نیاز دارند همه چیز را بدانند و متخصصان عمومی حداکثری باشند.

بهینه‌سازی عملیات و کاهش هزینه‌ها: با تمام گزینه‌های موجود، احتمال زیادی وجود دارد که کاهش هزینه‌ها رخ دهد. با این حال، باید دید که کدام نمونه‌های خاص به واقعیت می‌پیوندند و مدل‌های زبانی کجا می‌توانند تأثیر قابل توجهی داشته باشند. به همین دلیل است که من برخی از نمونه‌ها را از دسامبر ۲۰۲۲ تا فوریه ۲۰۲۳ که از آن‌ها اطلاع دارم، در ادامه بررسی خواهم کرد.

چگونه GPT4 و قابلیت توصیف تصویر آن می‌تواند در کشاورزی مفید باشد

آخرین نسخه ChatGPT، GPT4، دارای قابلیت‌های پیشرفته توصیف تصویر است که می‌تواند به ویژه در زمینه کشاورزی مفید باشد. با توانایی توصیف تصاویر به زبان طبیعی، ChatGPT 4.0 می‌تواند ابزاری قدرتمند برای تجزیه و تحلیل سلامت محصول، شناسایی آفات و تجزیه و تحلیل تصاویر دقیق محصول و مزرعه باشد.

تجزیه و تحلیل سلامت محصول برای اطمینان از محصولات سالم و پربار ضروری است. با تجزیه و تحلیل تصاویر محصولات، ChatGPT 4.0 می‌تواند به کشاورزان کمک کند تا هرگونه نشانه استرس، مانند تغییر رنگ یا پژمردگی را که ممکن است نشان‌دهنده یک مشکل بالقوه باشد، شناسایی کنند. این می‌تواند به کشاورزان اجازه دهد تا به موقع برای رفع مشکل اقدام کرده و از آسیب یا از دست رفتن محصول جلوگیری کنند.

تحلیل آفات نیز برای حفظ سلامت محصولات زراعی حیاتی است. با تجزیه و تحلیل تصاویر محصولات زراعی، GPT4 می‌تواند به شناسایی هرگونه نشانه هجوم آفات، مانند جای گاز یا تار عنکبوت، کمک کند. این امر می‌تواند کشاورزان را قادر سازد تا اقدامات مناسبی را برای کنترل آفات و جلوگیری از آسیب به محصولات خود انجام دهند.

علاوه بر تصاویر دقیق محصولات زراعی، GPT4 می‌تواند تصاویر مزارع را نیز تجزیه و تحلیل کند تا دید جامعی از چشم‌انداز کشاورزی ارائه دهد. با تجزیه و تحلیل تصاویر مزارع، ChatGPT 4.0 می‌تواند به شناسایی مسائل بالقوه مانند فرسایش خاک، غرقابی یا کمبود مواد مغذی کمک کند. این امر می‌تواند به کشاورزان در تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد تناوب زراعی، آبیاری و کوددهی کمک کند.

در مجموع، فناوری‌هایی مانند قابلیت‌های توصیف تصویر GPT4 می‌تواند برای صنعت کشاورزی یک تغییر دهنده بازی باشد. با ارائه بینش‌های دقیق در مورد سلامت محصولات زراعی، تجزیه و تحلیل آفات و تصاویر مزارع به کشاورزان، مدل زبان می‌تواند به آنها در تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر و انجام اقدامات به موقع که می‌تواند بازده محصول و سودآوری را بهبود بخشد، کمک کند.

چگونه autoGPT می‌تواند در کشاورزی و برای کشاورزان کمک کند

بنابراین من سعی کردم از autoGPT به عنوان دستیار برای کمک به موضوعات کشاورزی، به طور خاص برای کمک به یافتن یارانه استفاده کنم. یک عامل GPT مستقل که اینترنت را جستجو و خراش می‌دهد می‌تواند بسیار مفید باشد. بنابراین من این عامل هوش مصنوعی را "subsidyAI" نامیدم و از آن خواستم تا برخی از برنامه‌های جالب فعلی را پیدا کند. در حالی که هوش مصنوعی موفق به دسترسی به وب‌سایت‌های مناسب برای تحقیق شد، در جمع‌آوری اطلاعات صحیح شکست خورد (و حتی در مورد خروجی صحبت نکنیم). من معتقدم که autoGPT برای کشاورزی می‌تواند بسیار بزرگ شود، به خصوص زمانی که با تشخیص تصویر متصل شود. autoGPT، ما اینجا می‌آییم، بیایید ۲-۳ ماه دیگر به خودمان فرصت دهیم و من دوباره این کار را امتحان خواهم کرد. در زیر بخوانید که برنامه من در اینجا چه تلاشی برای انجام آن داشت.

این برنامه یک اسکریپت پایتون است که از API AutoGPT برای خودکارسازی وظایف خاص مربوط به تحقیق در مورد یارانه‌های کشاورزی در منطقه Poitou-Charentes فرانسه استفاده می‌کند. این برنامه با جستجو و جمع‌آوری اطلاعات در مورد شاخص‌های منطقه‌ای و زیست‌محیطی مرتبط، مانند داده‌های مربوط به جمعیت‌شناسی، آزمایشگاه یا بازارها، و آمار اجتماعی آغاز می‌شود. سپس از این اطلاعات برای شناسایی منابع بالقوه یارانه‌های کشاورزی در منطقه، به طور خاص مربوط به محصولاتی مانند سیب، تاکستان‌های AOC کنیاک و یونجه استفاده می‌کند.

این برنامه همچنین قصد دارد یک عامل GPT راه‌اندازی کند تا به تولید ایده‌هایی در مورد چگونگی واجد شرایط شدن و استفاده از این یارانه‌های کشاورزی کمک کند. به این عامل یک درخواست واضح و دقیق برای تمرکز پاسخ‌هایش ارائه می‌شود و انتظار می‌رود که حداقل پنج ایده مختلف در مورد چگونگی واجد شرایط شدن یک کشاورز برای یارانه‌های کشاورزی در فرانسه، و پنج ایده مختلف در مورد چگونگی استفاده بهتر از این یارانه‌ها ارائه دهد.

در ادامه، این برنامه با هدف تحقیق در مورد چگونگی تعیین ارزش یارانه‌ها و نحوه درخواست کشاورزان برای یارانه های واجد شرایط در منطقه Poitou-Charentes انجام می‌شود. این برنامه قصد دارد جستجوی جامعی در وب‌سایت‌های دولتی و سازمانی مرتبط انجام دهد، با کشاورزان منطقه مشورت کند و با مشاوران کشاورزی برای کسب بینش در مورد فرآیند درخواست این یارانه‌ها گفتگو کند.

در طول اجرای برنامه، به محدودیت‌های بالقوه اطلاعات جمع‌آوری شده توجه می‌شود و مراقبت لازم برای بررسی مجدد هرگونه گام یا توصیه‌ی پیشنهادی توسط عامل GPT یا منابع دیگر انجام می‌گیرد. خب، این موفقیت‌آمیز نبود.

اما ابتدا بیایید نگاهی به آنچه مدل‌های زبانی (در حال حاضر) نمی‌توانند انجام دهند، بیندازیم:

محدودیت‌ها: ناتوانی ChatGPT در انتزاع و درک روابط علت و معلولی

فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning) داده‌ها و بینش‌های ارزشمندی را برای کشاورزان فراهم کرده‌اند، به عنوان مثال برای بهینه‌سازی عملکرد محصولات. با این حال، محدودیت‌های مدل‌های زبانی مانند ChatGPT به طور فزاینده‌ای آشکار شده است. مدل‌های زبانی فاقد توانایی انتزاع و درک روابط علت و معلولی هستند، که این امر آنها را به جایگزینی ناکافی برای درک شناختی کشاورزان باتجربه تبدیل می‌کند.

برای موفقیت در کشاورزی، کشاورزان باید درک عمیقی از محیط خود داشته باشند و توانایی انطباق شیوه‌های خود را بر اساس شرایط همیشه در حال تغییر داشته باشند: تفکر انتزاعی و تصمیم‌گیری آگاهانه بر اساس اطلاعات ناقص یا نامشخص. در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند در این فرآیندهای تصمیم‌گیری کمک کند، اما نمی‌تواند جایگزین مهارت‌های تفکر انتقادی و تجربه کشاورزان شود. (خب این تا حدودی واضح است، حداقل برای من.)

بنابراین، مهم است که کشاورزان به اتکای دانش و تخصص شناختی خود ادامه دهند، در حالی که از فناوری‌های هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای تقویت تصمیم‌گیری و بهبود نتایج کشاورزی استفاده می‌کنند. همه چیز در مورد تعادل مناسب بین مزایای فناوری‌های هوش مصنوعی و ارزش (در حال حاضر) غیرقابل جایگزین درک و تعامل انسانی است.

نمونه‌هایی از نحوه تلاش کشاورزان و باغداران برای استفاده از ChatGPT

• پس از مشاهده، آزمایش و مطالعه در مورد ChatGPT و کشاورزی، تصمیم گرفتم نسخه مخصوص کشاورزی ChatGPT خود را بسازم.

نظرات خود را در twitter.com/agtecher_com به من اطلاع دهید یا بازخورد ارسال کنید.

• این پروژه جانبی که "فارمر جی‌پی‌تی" (Farmer GPT) نام دارد، با استفاده از ChatGPT و Whisper، کمک‌های ارزشمندی را به کشاورزان در هند ارائه می‌دهد. این ابزار با فراهم کردن اطلاعات آب و هوایی لحظه‌ای، توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای محصولات و ارتباط همتا به همتا با کارشناسان و سایر کشاورزان، به آن‌ها در بهبود شیوه‌های کشاورزی، افزایش محصول و سودآوری کمک می‌کند. این نوع دستیار هوش مصنوعی پتانسیل جایگزینی کارشناسان کشاورزی و انقلابی در شیوه‌های کشاورزی در هند را دارد و با بهره‌گیری از قدرت هوش مصنوعی و پیام‌رسانی امن، به کشاورزان کمک می‌کند تا در صنعتی رقابتی موفق شوند.

"فارمر جی‌پی‌تی" دارای یک نقطه ضعف است، زیرا در حال حاضر نتایج مشابهی با GPT استاندارد بدون هیچ‌گونه مدل تنظیم دقیق (finetuning model) یا پایگاه داده متصل ارائه می‌دهد. علاوه بر این، کاربران ممکن است پاسخ‌های نامرتبط دریافت کنند، مانند پاسخی به سوالی شبیه به "چگونه سیب‌زمینی بپزیم"، حتی اگر به کشاورزی مربوط نباشد.

• تخمین محصول و مورد انبه: ویشنو سانکار در ۱۱ فوریه پرسید: پاسخ‌های متفاوتی برای پتانسیل ژنتیکی محصول انبه و شکاف محصول از مقدار واقعی دریافت کردم. بنابراین، با ChatGPT بررسی کردم. انبه #کشت_انبه #UHDP #کشاورزی #باغبانی #میوه #باغ مدل زبان پیش‌بینی می‌کند که یک درخت انبه می‌تواند سالانه بین ۵۰ تا ۳۰۰ انبه در هر درخت تولید کند، و درختان پرمحصول می‌توانند تا ۱۰۰۰ انبه در هر درخت در سال تولید کنند.

• مثال جالب دیگر که یافتم در مورد کشاورزی احیاکننده در تاکستان‌ها است: متفکر شراب یا wine thinker aka post.news/robertjoseph @robertjoseph در ۵ فوریه ۲۰۲۳ می‌نویسد: "چند نفر از شما از استفاده از پر مرغ در تاک‌کاری (viticulture) اطلاع دارید؟ @SpierWineFarm از آن‌ها استفاده می‌کند و #ChatGPT دلایلی را برای این کار توضیح می‌دهد." از آن خواستم تا مقاله‌ای در مورد نقش پر مرغ در کشاورزی احیاکننده بنویسد. من از مزرعه شراب اسپیر (Spier Wine Farm) از طریق توییتر پرسیدم که آیا مقاله دقیق است یا خیر، پس منتظر پاسخ می‌مانیم.

• آموزش کشاورزی: یک مثال بسیار خاص توسط یک معلم کشاورزی، کیسی جوینر @Cass_Joiner، که در ۱ فوریه ۲۰۲۳ نوشت: "اولین وظیفه‌ای که به ChatGPT دادم این بود که یک طرح درس برای آنچه فردا تدریس می‌کنم، 'ژنتیک در کشاورزی'، بنویسد و زندگی معلمی من برای همیشه تغییر کرد."

کنترل آفات گوجه فرنگی، هم به صورت پرسش متنی و هم کد پایتون برای تشخیص تصویر: سوالی بسیار خاص در زمینه جلوگیری از سفیدک پودری در گوجه فرنگی: شایلندرا سینگ @srj0408 در تاریخ ۱۰ دسامبر ۲۰۲۲ می‌نویسد: امروز ChatGPT را با سوالاتی در مورد #فناوری_کشاورزی امتحان کردم و نتایج شگفت‌انگیز بود. #کشاورزی #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #استارتاپ

کاربر در حال آزمایش ChatGPT به عنوان پشتیبان کدنویسی بود (کدنویسی پایتون با ChatGPT به طرز چشمگیری کار می‌کند، حتی اگر برای این منظور آموزش ندیده باشد) تا یک مدل ماشین بردار پشتیبان (SVM) را در پایتون برای تجزیه و تحلیل تصویر برگ‌های گیاهان پیاده‌سازی کند.

برای جلوگیری از سفیدک پودری در گیاهان گوجه فرنگی، می‌توانید اقدامات زیر را انجام دهید: ۱. کاشت ارقام مقاوم: برخی از ارقام گیاهان گوجه فرنگی در برابر سفیدک پودری مقاوم‌تر از سایرین هستند. ارقامی را انتخاب کنید که به خوبی در برابر این بیماری مقاومت دارند، مانند 'Mountain Magic' یا 'Legend'. ۲. تهویه مناسب هوا: سفیدک پودری در هوای مرطوب و راکد رشد می‌کند. برای جلوگیری از این بیماری، اطمینان حاصل کنید که گیاهان گوجه فرنگی شما فضای کافی بین خود دارند و با هرس منظم و اجتناب از آبیاری بیش از حد، تهویه هوای خوبی در اطراف گیاهان فراهم کنید. ۳. از آبیاری از بالا خودداری کنید: آبیاری گیاهان گوجه فرنگی از بالا می‌تواند باعث مرطوب شدن برگ‌ها شود که محیط مساعدی برای رشد سفیدک پودری ایجاد می‌کند. در عوض، گیاهان را از پای ساقه آبیاری کنید یا از سیستم آبیاری قطره‌ای استفاده کنید. ۴. از قارچ‌کش مبتنی بر گوگرد استفاده کنید: اگر گیاهان گوجه فرنگی شما دچار سفیدک پودری شدند، می‌توانید از قارچ‌کش مبتنی بر گوگرد برای درمان بیماری استفاده کنید. قارچ‌کش را طبق دستورالعمل روی برچسب اعمال کنید و برای جلوگیری از گسترش بیماری، اعمال را در فواصل منظم تکرار کنید. ۵. تناوب زراعی را رعایت کنید: سفیدک پودری...

قوانین: اصطلاحات فنی، اعداد، واحدها، URL ها، قالب‌بندی markdown و نام‌های تجاری را حفظ کنید. از اصطلاحات تخصصی کشاورزی استفاده کنید.

• این یک مثال خاص نیست، اما جالب است که توسط جان بوفورد، متخصص گلخانه و داده‌ها مطرح شد: چگونه ChatGPT ممکن است بر صنعت باغبانی تأثیر بگذارد: ChatGPT می‌تواند با ارائه یک سیستم فناوری پیشرفته و یکپارچه برای گلخانه‌های خود، کمک بزرگی به پرورش‌دهندگان باغبانی کند.

با ادغام با نرم‌افزار ERP پرورش‌دهنده، سنسورها، پیش‌بینی آب و هوا و تجزیه و تحلیل فروش، این مدل زبان می‌تواند به پرورش‌دهندگان کمک کند تا عملیات خود را بهتر درک کنند، برنامه‌های بهتری ایجاد و اجرا کنند، سود را بهینه کنند و عملکرد تجدید موجودی را بهبود بخشند. این فناوری می‌تواند وظایف تکراری و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده را خودکار کند و زمان را برای وظایف مهم‌تر آزاد کند. این فناوری بخش کلیدی موج بعدی اتوماسیون کسب و کار برای پرورش‌دهندگان خواهد بود و پتانسیل کاربرد برای تشخیص محصول در زمان واقعی و تجزیه و تحلیل هزینه را دارد. ادغام یک مدل زبان با داده‌ها و سیستم‌های خاص عملیات یک پرورش‌دهنده می‌تواند رابط کاربری شبیه به انسان را به کسب و کار گلخانه آنها ارائه دهد و دسترسی و تجزیه و تحلیل اطلاعات حیاتی را برای پرورش‌دهندگان آسان‌تر کند.

این یک سوال واقعی بود که من در تابستان ۲۰۲۲ داشتم و آن را با ChatGPT OpenAI آزمایش کردم:

سوال: "من ۱.۵ هکتار تاکستان در نزدیکی بوردو دارم و نیاز به نصب آبیاری دارم، چه تجهیزاتی نیاز دارم و چه مقدار PSI برای پوشش ۱.۵ هکتار لازم است؟"

پاسخ توسط OpenAI: "نصب آبیاری در تاکستان گامی مهم در تضمین سلامت و بهره‌وری موها است. تجهیزات خاصی که نیاز خواهید داشت به عوامل متعددی از جمله اندازه تاکستان شما، نوع سیستم آبیاری که انتخاب می‌کنید و بودجه شما بستگی دارد.

به طور کلی، یک تاکستان ۱.۵ هکتاری به یک سیستم آبیاری نسبتاً بزرگ نیاز دارد. این احتمالاً شامل یک خط اصلی تأمین آب و همچنین شبکه‌ای از خطوط جانبی و آبپاش‌ها یا قطره‌چکان‌ها برای توزیع آب در سراسر تاکستان خواهد بود. ممکن است برای افزایش فشار آب و اطمینان از پوشش کافی، نیاز به نصب پمپ داشته باشید.

در مورد فشار آب، یک تاکستان معمولی برای اطمینان از پوشش کافی به فشاری حداقل ۴۰ PSI (پوند بر اینچ مربع) نیاز دارد. با این حال، این می‌تواند بسته به عواملی مانند نوع سیستم آبیاری و چیدمان تاکستان متفاوت باشد. بهترین کار این است که با یک متخصص آبیاری مشورت کنید تا الزامات فشار آب خاص تاکستان خود را تعیین کنید."

در نتیجه، نصب سیستم آبیاری در یک تاکستان به مساحت ۱.۵ هکتار نیازمند یک سیستم نسبتاً بزرگ و پیچیده خواهد بود. شما به یک خط اصلی تأمین آب، شبکه‌ای از خطوط جانبی و آب‌پاش‌ها یا قطره‌چکان‌ها، و احتمالاً یک پمپ برای افزایش فشار آب نیاز خواهید داشت. تجهیزات خاص مورد نیاز شما به عواملی مانند طرح تاکستان و بودجه شما بستگی دارد. بهترین کار این است که با یک متخصص آبیاری مشورت کنید تا تجهیزات دقیق و الزامات فشار آب برای تاکستان خود را تعیین کنید.

---

سوالات متداول

---

منابع

در اینجا ترجمه متن به فارسی با رعایت قوانین ارائه شده است:

• مدل‌های زبان هوش مصنوعی در پشتیبانی تصمیم‌گیری کشاورزی (2023) - تحقیق در مورد اثربخشی مدل‌های زبان هوش مصنوعی برای کاربردهای زراعی.
• AgFunder (2023) - روندهای سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی و فناوری کشاورزی.
• @agtecher_com در توییتر (2023)
• کیسی جوینر در توییتر (2023) - آموزش کشاورزی و برنامه‌ریزی درس ChatGPT.
• رابرت جوزف در توییتر (2023) - کشاورزی احیاکننده در تاکستان‌ها.
• شایلندرا سینگ در توییتر (2022) - کنترل آفات گوجه‌فرنگی و تشخیص تصویر.
• John Deere (2023) - کاربردهای تجاری هوش مصنوعی در تجهیزات و سیستم‌های مدرن کشاورزی.
• سازمان خواربار و کشاورزی (2023) - چشم‌انداز جهانی هوش مصنوعی و ابزارهای دیجیتال در کشاورزی.
• Greenhousegrower (2023) - تأثیر ChatGPT بر صنعت باغبانی.
• Microsoft Research (2023) - پلتفرم هوش کشاورزی مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های زبان.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - راه‌حل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری در کشاورزی.
• مدل‌های زبان بزرگ برای مدیریت دانش کشاورزی (2023) - تحلیل آکادمیک کاربردهای LLM در سیستم‌های دانش کشاورزی.
• گزارش فنی OpenAI GPT-4 (2023) - مستندات رسمی قابلیت‌ها و کاربردهای GPT-4.