Miten OpenAI:ta ja Chat GPT4:ää voidaan käyttää maataloudessa?

Tällä hetkellä näemme siis vuonna 2022 tekoälyn Hudson-joen hetken, jota vauhdittavat pääasiassa Midjourneyn ja Dalle-2:n kaltaiset sovellukset kuvien tuottamisen alalla ja OpenAI:n ChatGPT luonnollisen kielen käsittelyn alalla. Kuten monilla muillakin teollisuudenaloilla, ChatGPT:n kaltaisilla kielimalleilla on potentiaalia saada aikaan melkoisia muutoksia maatalousalalla ja avata uusia mahdollisuuksia, liiketoimintaa ja työnäkymiä.

Kysymys, jonka esitän itselleni: Miten OpenAI ja ChatGPT kielimallit voidaan hyödyntää maataloudessa apuna ja yleensä? Tässä artikkelissa käsittelen tarkemmin:

1. Generalistien aika
2. Miten kielimallit voivat auttaa maataloudessa
3. Miten GPT4 ja kuvien kuvaus voivat auttaa maataloudessa?
4. Miten autoGPT auttaa maataloutta: Tekoälyagenttien ja verkon yhdistäminen
5. Rajoitukset: Kyvyttömyys abstrahoida ja ymmärtää syy-seuraussuhteita.
6. Todellisia esimerkkejä siitä, miten viljelijät yrittävät käyttää chatGPT:tä.

Haluatko testata, miten chatgpt ja maatalous toimivat? Jonkin aikaa pohdittuani olen päättänyt yhdistää maatalouden ja laajan kielimallin, jolloin tuloksena on agri1.ai.

Generalistien aika

Tämä on tehokas väline yleissivistäville asiantuntijoille, sillä se auttaa heitä omaksumaan ja ymmärtämään nopeasti uutta tietoa ja kehittämään nopeasti ymmärrystään monimutkaisista aiheista. Lisäksi chatGPT:n kaltaiset kielimallit tarjoavat generalisteille mahdollisuuden oppia nopeammin ja tehokkaammin verkossa olevasta valtavasta tieto- ja informaatiomäärästä.

Tämä on erityisen hyödyllistä maanviljelijöille, joiden on usein oltava hyvin perillä monista eri aiheista, kuten mekaniikasta ja taloudesta, biologiasta sekä markkinoinnista ja myynnistä. Käyttämällä kielimalleja, kuten chatGPT:tä, maanviljelijät voivat oppia uutta tietoa nopeasti ja tehokkaammin. Näin he saavat tietoa ja ymmärrystä aiheista, jotka heidän on tiedettävä, mikä on olennaista heidän päivittäisessä työssään. He voivat esimerkiksi käyttää chatGPT:tä ymmärtääkseen nopeasti koneiden monimutkaisen toiminnan tai saadakseen nopeasti käsityksen maanviljelyn taloudellisesta puolesta.

Ilmeisin vastaus tähän on varmasti muutaman vuoden kuluttua: Kysy minulta mitä tahansa. Maatalousyrittäjät ovat luultavasti se ryhmä, joka hyötyy tekoälystä ja robotiikasta, koska heidän on katettava monenlaisia haasteita eri biologian, teknologian ja liiketoiminnan aloilla.

Olemme nyt valmiita katsomaan tulevaisuuteen: OpenAI on johtava tutkimusorganisaatio tekoälyn alalla. Yksi heidän merkittävimmistä saavutuksistaan on GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) -nimisen huippuluokan kielimallin kehittäminen, jolla on kyky tuottaa ihmisen kaltaista tekstiä.

Maatalouden alalla GPT-3, joka tunnetaan myös nimellä ChatGPT, voi mullistaa alan tarjoamalla maanviljelijöille arvokasta tietoa ja apua. Seuraavassa on vain muutamia esimerkkejä siitä, miten ChatGPT:tä voidaan käyttää maataloudessa.

Miten kielimallit voivat auttaa maataloudessa

Lisätään viljelijöiden ja maatalousalan ammattilaisten yleistä tuotantoa: ChatGPT voi yksinkertaistaa ja nopeuttaa toistuvia henkisiä tehtäviä, mikä lisää viljelijöiden tehokkuutta ja johtaa tuottavuuden yleiseen kasvuun. Kehittyneiden kielenkäsittelyominaisuuksiensa ansiosta ChatGPT voi automatisoida monia tehtäviä, mikä vapauttaa aikaa ja antaa viljelijöille mahdollisuuden keskittyä tärkeämpiin asioihin työssään. Olipa kyse sitten kirjanpidon tehostamisesta, raporttien luomisesta tai päätöksenteon avustamisesta, ChatGPT voi auttaa viljelijöitä tekemään työtään tuottavammin ja tehokkaammin. Maatalousalan ammattilaiset saavat kiitettävästi apua, kun on kyse sellaisista tehtävistä kuin sisällön luominen, sähköpostimallit, sähköpostiviestien virtaviivaistaminen, koulutusmateriaalit, itsepalvelun tiedustelutyökalut ja paljon muuta.

Tarjoaminen asiantunteva neuvonta: ChatGPT:tä voidaan kouluttaa valtavilla maatalousdatamäärillä, mukaan lukien maaperäolosuhteita, säämalleja ja tuholaistorjuntaa koskevat tiedot. Näin se voi antaa viljelijöille henkilökohtaisia suosituksia ja neuvoja viljelykasvien optimoimiseksi.
ChatGPT voidaan kouluttaa tunnistamaan tietyn maatilan erityiset maaperä- ja ilmasto-olosuhteet. Näin se voi antaa räätälöityjä suosituksia kyseiselle tilalle sopivimmista viljelykasveista ottaen huomioon esimerkiksi maaperän ravinnetasot ja paikalliset sääolosuhteet.

Satojen parantaminen: ChatGPT voi auttaa maanviljelijöitä tunnistamaan sopivimmat viljelykasvit omiin maaperä- ja ilmasto-olosuhteisiinsa. Tämä voi lisätä satojen onnistumisen mahdollisuuksia ja lopulta parantaa satoa.

Tuholaisten torjunta: ChatGPT voi antaa viljelijöille arvokasta tietoa tuholaisten torjunnasta, esimerkiksi määrittämällä tehokkaimmat torjunta-aineet ja antamalla neuvoja niiden käytöstä. Tämä voi auttaa viljelijöitä suojelemaan satonsa ja parantamaan kannattavuuttaan. Tuhoeläinten torjunta on tärkeä osa maataloutta, sillä tuholaiset voivat aiheuttaa merkittävää vahinkoa viljelykasveille ja vähentää niiden satoa.

OpenAI:n tarjoamat kielimallit voivat mullistaa maatalouden tuholaistorjunnan. Yksi tärkeimmistä tavoista, joilla mallit voivat auttaa tuholaistorjunnassa, on antaa viljelijöille arvokasta tietoa tehokkaimmista torjunta-aineista.

Tähän voi sisältyä tietoa tietyistä tuholaisista, joihin torjunta-aineet tehoavat, sekä siitä, miten torjunta-aineita käytetään tehokkaimmalla mahdollisella tavalla. ChatGPT:n kaltaiset työkalut voivat tarjota reaaliaikaisia päivityksiä tuholaisten toiminnasta tietyllä alueella. Näin viljelijät voivat ryhtyä ennaltaehkäiseviin toimenpiteisiin ja suojella satoaan ennen kuin tuholaiset ehtivät aiheuttaa merkittävää vahinkoa.

Lisäksi ChatGPT voi antaa viljelijöille henkilökohtaisia suosituksia parhaista tuholaistorjuntastrategioista heidän omille viljelykasveilleen ja ilmasto-olosuhteilleen. Tämä voi auttaa viljelijöitä optimoimaan tuholaistorjuntatoimensa ja viime kädessä lisäämään tuottavuuttaan. antaa viljelijöille arvokasta tietoa ja apua.

Tietojen analysointi ja ennustaminen: OpenAI:n kehittämä tekoälykielimalli voi auttaa huomattavasti tietojen analysoinnissa ja ennustamisessa maataloudessa. Työkalu pystyy käsittelemään suuria tietomääriä ja tekemään niiden perusteella ennusteita. Tämän saavuttamiseksi on olennaista antaa mallille riittävät tietokokonaisuudet ja selkeät ohjeet siitä, miten tietoja tulkitaan. Näin tekoälykielinen malli pystyy tekemään tarkkoja ennusteita ja tarjoamaan viljelijöille arvokkaita oivalluksia. Jos tiedot ovat kuitenkin riittämättömiä tai tulkintasäännöt eivät ole selkeitä, tekoälyn kielimallin tuottamat tulokset voivat olla epätarkkoja tai epäluotettavia. Siksi on ratkaisevan tärkeää varmistaa, että tekoälyn kielimalli koulutetaan laadukkailla, merkityksellisillä tiedoilla ja että tulkintasäännöt ovat hyvin määritellyt, jotta sen ennusteet ovat mahdollisimman tarkkoja. Jos suurella maatalousyrityksellä on API, joka on yhteydessä sen sisäisiin järjestelmiin, kielimallit voidaan kouluttaa niiden sisäisillä tiedoilla sen kykyjen parantamiseksi.

Sairauksien tunnistaminen: ChatGPT voidaan kouluttaa tunnistamaan eri kasvitautien oireita osana edellä mainittua data-analyysia. Näin viljelijät voivat tunnistaa ja hoitaa tauteja ennen niiden leviämistä, mikä vähentää sadonmenetyksiä ja lisää tuottavuutta.

(The Mahdollisesti mielenkiintoisempi lähestymistapa olisi kouluttaa kuvamalleja käyttämään suoraan valokuvia ja muuta visuaalista dataa, mahdollisesti yhdistelemällä niitä. Olen esimerkiksi kokeillut Microsoftin LOBE-mallin kouluttamista ennustamaan viiniköynnösten sairauksia, ja tulokset olivat merkittäviä. Tämä aihe ansaitsee kuitenkin oman erillisen keskustelunsa eri blogiartikkelissa).

ChatGPT voidaan kuitenkin kouluttaa tunnistamaan tietyn kasvitautien erityiset oireet. Näihin voivat kuulua visuaaliset vihjeet, kuten muutokset kasvin värissä tai rakenteessa, sekä käyttäytymismuutokset, kuten kasvin vähentynyt kasvuvauhti tai heikentynyt vastustuskyky tuholaisia vastaan. Kun kasvitauti on tunnistettu, malli voi antaa viljelijöille henkilökohtaisia suosituksia parhaista hoitovaihtoehdoista.

Tämä voi sisältää tietoa tehokkaimmista torjunta-aineista tai muista taudin torjuntamenetelmistä sekä neuvoja siitä, miten käsittelyä sovelletaan tehokkaimmalla mahdollisella tavalla. Lisäksi ChatGPT:n kaltainen malli voi tarjota reaaliaikaisia päivityksiä tautien leviämisestä tietyllä alueella. Näin viljelijät voivat ryhtyä ennaltaehkäiseviin toimenpiteisiin ja suojella satoaan ennen kuin tauti ehtii aiheuttaa merkittävää vahinkoa. Kaiken kaikkiaan kielimallien integroiminen kasvitautien tunnistamiseen ja hoitoon voi tarjota viljelijöille arvokasta tietoa ja apua. Tämä voi auttaa estämään tautien leviämistä ja viime kädessä lisäämään maatalousalan tuottavuutta.

Kaikki maatilaa koskevat kysymykset: Kuten ehkä tiedätte, maanviljelijät ovat monitaitoisia johtajia, joiden on tiedettävä tavallaan kaikki ja oltava maksimissaan generalisteja.

Toiminnan optimointi ja kustannusten vähentäminen: Kaikkien käytettävissä olevien vaihtoehtojen ansiosta on erittäin todennäköistä, että kustannuksia vähennetään. Nähtäväksi jää kuitenkin, mitkä konkreettiset esimerkit toteutuvat ja missä kielimallit voivat vaikuttaa merkittävästi. Siksi tarkastelen seuraavassa muutamia esimerkkejä joulukuusta 2022 helmikuuhun 2023, jotka ovat tiedossani.

Miten GPT4 ja sen kuvakuvaus voivat olla hyödyllisiä maataloudessa?

ChatGPT:n uusimmassa versiossa, GPT4 , on edistykselliset kuvien kuvausominaisuudet, jotka voivat olla erityisen hyödyllisiä maatalouden alalla. ChatGPT 4.0 pystyy kuvaamaan kuvia luonnollisella kielellä, joten se voi olla tehokas työkalu viljelykasvien terveyden analysointiin, tuholaisten tunnistamiseen ja yksityiskohtaisten viljely- ja peltokuvien analysointiin.

Viljelykasvien terveysanalyysit ovat olennaisen tärkeitä terveiden ja tuottavien viljelykasvien varmistamiseksi. Analysoimalla viljelykasvien kuvia ChatGPT 4.0 voi auttaa viljelijöitä tunnistamaan mahdolliset ongelmiin viittaavat merkit, kuten värimuutokset tai kuihtuminen. Näin viljelijät voivat ryhtyä ajoissa toimiin ongelman ratkaisemiseksi ja satovahinkojen tai -menetysten estämiseksi.

Tuhoeläinten analysointi on myös ratkaisevan tärkeää terveiden viljelykasvien ylläpitämiseksi. Analysoimalla viljelykasvien kuvia GPT4 voi auttaa tunnistamaan kaikki merkit tuholaisten saastumisesta, kuten puremajäljet tai verkot. Näin viljelijät voivat ryhtyä asianmukaisiin toimenpiteisiin tuholaisten torjumiseksi ja satovahinkojen estämiseksi.

Yksityiskohtaisten viljelmäkuvien lisäksi GPT4 voi analysoida myös peltokuvia ja tarjota kattavan kuvan maatalousmaisemasta. Analysoimalla peltojen kuvia ChatGPT 4.0 voi auttaa tunnistamaan mahdolliset ongelmat, kuten maaperän eroosion, veden samentumisen tai ravinnepuutokset. Tämä voi auttaa maanviljelijöitä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä viljelykierrosta, kastelusta ja lannoituksesta.

Kaiken kaikkiaan GPT4:n kuvankuvausominaisuuksien kaltainen teknologia voi olla ratkaiseva tekijä maatalousalalla. Tarjoamalla viljelijöille yksityiskohtaista tietoa viljelykasvien terveydestä, tuholaisanalyyseistä ja peltokuvista kielimalli voi auttaa heitä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä ja ryhtymään ajoissa toimenpiteisiin, jotka voivat parantaa sadon tuottoa ja kannattavuutta.

Miten autoGPT voi auttaa maataloudessa ja maanviljelijöille

Yritin siis käyttää autoGPT:tä apuna maatalousaiheissa, erityisesti tukien löytämisessä. Autonominen GPT-agentti, joka etsii ja raaputtaa internetiä, voisi olla melko hyödyllinen. Kutsuin siis tätä tekoälyagenttia nimellä "subsidyAI" ja pyysin etsimään mielenkiintoisia nykyisiä ohjelmia. Vaikka tekoäly onnistui pääsemään oikeille verkkosivuille tutkimusta varten, se epäonnistui oikean tiedon keräämisessä (eikä puhuta edes tuotoksesta). Uskon, että maatalouden autoGPT:stä voisi tulla valtava, varsinkin kun se liitetään kuvantunnistukseen. autoGPT täältä tullaan, annetaan meille vielä 2-3 kuukautta aikaa ja yritän tätä uudelleen. Lue alta, mitä ohjelmani yritti tehdä täällä.

Ohjelma on Python-skripti, joka käyttää AutoGPT API:ta automatisoidakseen tiettyjä tehtäviä, jotka liittyvät maataloustukien tutkimiseen Poitou-Charentesin alueella Ranskassa. Ohjelma aloittaa etsimällä ja keräämällä tietoja asiaankuuluvista alue- ja ympäristöindikaattoreista, kuten väestö- ja työmarkkinatietoja sekä sosiaalitilastoja. Sen jälkeen se käyttää näitä tietoja kartoittaakseen alueen mahdollisia maataloustukien lähteitä, jotka liittyvät erityisesti omenoiden, AOC-konjakin ja sinimailasen kaltaisiin viljelykasveihin.

Ohjelma aikoo myös käynnistää GPT-agentin, joka auttaa ideoimaan, miten näitä maataloustukia voidaan saada ja käyttää. Agentille annetaan selkeä ja yksityiskohtainen kehotus vastausten kohdentamiseksi, ja sen odotetaan antavan vähintään viisi erilaista ideaa siitä, miten viljelijä voisi saada maataloustukia Ranskassa, ja viisi erilaista ideaa siitä, miten näitä tukia voitaisiin hyödyntää parhaalla mahdollisella tavalla.

Tämän jälkeen ohjelmassa pyritään tutkimaan, miten tukien arvo määritetään ja miten viljelijät voivat hakea Poitou-Charentesin alueen tukikelpoisia tukia. Ohjelma aikoo tehdä perusteellisen haun asiaankuuluvilta hallituksen ja organisaatioiden verkkosivuilta, kysyä alueen viljelijöiltä ja kuulla maatalousneuvojia saadakseen tietoa näiden tukien hakuprosessista.

Ohjelman toteutuksen aikana se on tietoinen keräämiensä tietojen mahdollisista rajoituksista, ja se varmistaa, että kaikki GPT-agentin tai muiden lähteiden ehdottamat toimenpiteet tai suositukset tarkistetaan uudelleen. No, tämä ei onnistunut.

Katsotaan kuitenkin ensin, mihin kielimallit eivät pysty (juuri nyt):

Rajoitukset: ChatGPT:n kyvyttömyys abstrahoida ja ymmärtää syy-seuraussuhteita.

Tekoäly- ja koneoppimisteknologiat ovat tarjonneet maanviljelijöille arvokasta tietoa ja näkemyksiä, joiden avulla he voivat esimerkiksi optimoida satoja. ChatGPT:n kaltaisten kielimallien rajoitukset ovat kuitenkin käyneet yhä selvemmiksi. Kielimalleilta puuttuu kyky abstrahoida ja ymmärtää syy-seuraussuhteita, joten ne eivät ole riittävät korvaava kokeneiden viljelijöiden kognitiivinen ymmärrys.

Menestyäkseen maataloudessa viljelijöillä on oltava syvällinen ymmärrys ympäristöstään ja kyky mukauttaa käytäntöjään jatkuvasti muuttuvien olosuhteiden mukaan: Abstrakti ajattelu ja tietoon perustuvien päätösten tekeminen epätäydellisten tai epävarmojen tietojen perusteella. Vaikka tekoäly voi auttaa näissä päätöksentekoprosesseissa, se ei voi korvata viljelijöiden kriittistä ajattelua ja kokemusta. (No, se on tavallaan selvää, ainakin minulle.)

Siksi on tärkeää, että viljelijät luottavat edelleen omaan kognitiiviseen tietämykseensä ja asiantuntemukseensa ja hyödyntävät samalla tekoälyteknologiaa välineenä päätöksenteon tehostamiseen ja maatalouden tulosten parantamiseen. Kyse on oikeasta tasapainosta tekoälyteknologioiden hyötyjen ja ihmisen ymmärryksen ja vuorovaikutuksen (toistaiseksi) korvaamattoman arvon välillä.

Esimerkkejä siitä, miten maanviljelijät ja viljelijät yrittävät käyttää chatGPT:tä.

• Tarkkailtuani, testattuani ja luettuani chatGPT:stä ja maataloudesta päätin rakentaa oman maatalouden GPT-version.

Rakensin tekoälyavustajan maataloutta varten: Kutsun sitä nimellä agri1.ai

Kerro minulle, mitä ajattelet osoitteessa twitter.com/agtecher_com tai lähetä palaute

• Tämä Farmer GPT -niminen sivuprojekti käyttää ChatGPT:tä ja Whisperiä tarjotakseen arvokasta apua maanviljelijöille Intiassa. Se auttaa heitä parantamaan viljelykäytäntöjä, satoa ja kannattavuutta tarjoamalla reaaliaikaisia säätietoja, henkilökohtaisia viljelysuosituksia ja vertaisviestintää asiantuntijoiden ja muiden viljelijöiden kanssa. Tällainen tekoälyavustaja voi korvata agronomit ja mullistaa maatalouskäytännöt Intiassa hyödyntämällä tekoälyn ja turvallisen viestinvälityksen voimaa, jotta viljelijät voivat menestyä kilpaillulla alalla.
  
  Farmer GPT:llä on yksi haittapuoli, sillä se antaa tällä hetkellä samanlaisia tuloksia kuin tavallinen GPT ilman hienosäätömallia tai yhdistettyä tietokantaa. Lisäksi käyttäjät voivat saada aiheen ulkopuolisia vastauksia, kuten vastauksen kysymykseen "miten peruna paistetaan", vaikka se ei liity maanviljelyyn.

• Tuottoarvio & Mangon tapaus: Vishnu Sankar kysyi 11. helmikuuta: Saimme vaihtelevia vastauksia mangon geneettisestä satopotentiaalista ja satoerosta todelliseen satoon nähden. Tarkistin asian ChatGPT:ltä. Mangot #Mangon viljely #UHDP #Farming #Agriculture #Fruit #Orchard #Orchard
  
  Kielimallin mukaan mangopuu voi tuottaa 50-300 mangoa vuodessa puuta kohti, ja hyvin tuottavat puut voivat tuottaa jopa 1 000 mangoa puuta kohti vuodessa.
  

• Toinen löytämäni hieno esimerkki on osoitteessa uudistuva maatalous viinitarhoilla: viini ajattelija aka post.news/robertjoseph @robertjoseph @robertjoseph kirjoittaa 5. helmikuuta 2023: Kuinka moni teistä tietää kananhöyhenien käytöstä viininviljelyssä? @SpierWineFarm käyttää niitä Ja #Chatgpt selittää joitakin syitä, miksi pyysin sitä "Kirjoita essee kananhöyhenien roolista uudistuvassa maataloudessa.”
  
  Olen kysynyt Twitterissä Spier Wine Farmilta, onko essee enemmän tai vähemmän tarkka, joten katsotaanpa sitä.

• Maatalouskoulutus, Eräs maatalousopettaja antaa hyvin konkreettisen esimerkin: Cassie Joiner @Cass_Joiner kirjoitti 1. helmikuuta 2023: "Ensimmäinen tehtävä, jonka annoin ChatGPT:lle, oli kirjoittaa tuntisuunnitelma sitä varten, mitä opetan huomenna, "Genetiikka maataloudessa", ja opettajan elämäni on muuttunut ikuisesti"
  

• Tomaatin tuholaistorjunta, sekä kysymys tekstinä että python-koodi kuvantunnistusta varten: Toinen hyvin erityinen kysymys alalla välttää härmäsienen tomaattien kanssa: Shailendra singh @srj0408 kirjoittaa 10. joulukuuta 2022: Kokeillut ChatGPT tänään kysymyksiä noin #agritech ja tulokset olivat mahtavia. #agritec #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup #startup
  
  Käyttäjä testasi chatGPT:tä koodauksen tukena (pythonin koodaaminen chatGPT:llä toimii jo vaikuttavalla tavalla, vaikka sitä ei olisikaan koulutettu siihen) tukivektorikoneen SVM-mallin toteuttamiseksi pythonilla kasvien lehtien kuva-analyysiä varten.

Voit välttää tomaattikasvien härmäsienen, jos noudatat seuraavia ohjeita:
1. Istuta vastustuskykyisiä lajikkeita: Jotkut tomaattikasvilajikkeet ovat kestävämpiä "kuin toiset" härmäsientä vastaan. Valitse lajike, jolla tiedetään olevan hyvä vastustuskyky tautia vastaan, kuten 'Mountain Magic' tai 'Legend'."
2. Huolehdi hyvästä ilmankierrosta: Hehtaarihome viihtyy kosteassa, seisovassa ilmassa." "Taudin ehkäisemiseksi" "varmista, että tomaattikasveillasi on runsaasti tilaa niiden välillä, ja huolehdi hyvästä ilmankierrosta kasvien ympärillä karsimalla niitä säännöllisesti ja välttämällä ylikastelua.""
3. Vältä ylhäältäpäin kastelua:Tomaattikasvien kastelu ylhäältäpäin voi aiheuttaa lehtien kostumista,mikä luo suotuisat olosuhteet härmäsienen kasvulle.""" "Kastele sen sijaan kasvit varren tyvestä tai käytä tippukastelujärjestelmää.
4. Käytä rikkipohjaista sienitautien torjunta-ainetta: Jos tomaattikasveillesi kehittyy härmäsieni, voit käyttää rikkipohjaista sienitautimyrkkyä taudin hoitoon. Levitä sienitautimyrkkyä etiketissä olevien ohjeiden mukaisesti,ja toista levitys säännöllisin väliajoin, jotta tauti ei pääse leviämään.
5. Harjoittele viljelykiertoa: Jauhemainen milde..." 

• Ei mikään erityinen esimerkki, mutta mielenkiintoista, että se oli kasvihuone- ja data-asiantuntija John Beauford on ottanut esille: Miten chatGPT voi vaikuttaa puutarhaviljelyalaan: ChatGPT voi olla suuri apu puutarhaviljelijöille tarjoamalla kehittyneen ja integroidun teknologiajärjestelmän heidän kasvihuoneisiinsa.
  
  Integroimalla tämä kielimalli viljelijän toiminnanohjausohjelmistoon, antureihin, sääennusteisiin ja myyntianalytiikkaan viljelijät voivat ymmärtää paremmin toimintaansa, luoda ja toteuttaa parempia suunnitelmia, optimoida voittoja ja parantaa täydennystoimintaa. Se voi automatisoida toistuvia tehtäviä ja monimutkaista tietojen analysointia, jolloin aikaa vapautuu tärkeämpiin tehtäviin. Tämä teknologia on keskeinen osa viljelijöiden liiketoiminnan automatisoinnin seuraavaa aaltoa, ja sillä on potentiaalisia sovelluksia reaaliaikaiseen sadon diagnostiikkaan ja kustannusanalyysiin. Kielimallin integrointi viljelijän toiminnalle ominaisten tietojen ja järjestelmien kanssa voi tarjota kasvihuonetoiminnalleen ihmisläheisemmän käyttöliittymän, jolloin viljelijöiden on helpompi käyttää ja analysoida kriittisiä tietoja.

Tosielämän esimerkki, joka oli merkityksellinen maatilallamme.

Tämä on todellinen kysymys, joka minulla oli kesällä 2022, ja testasin sitä openAI:n chatGPT:tä vastaan:

Kysymys: "Minulla on 1,5 hehtaarin viinitarha lähellä Bordeaux'ta ja minun on asennettava kastelujärjestelmä, mitä tarvitsen laitteiston osalta ja millainen PSI tarvitaan 1,5 hehtaarin kattamiseen?"

OpenAI:n vastaus: "Kastelun asentaminen viinitarhaan on tärkeä vaihe viiniköynnösten terveyden ja tuottavuuden varmistamisessa. Tarvitsemasi erityislaitteet riippuvat useista tekijöistä, kuten viinitarhan koosta, valitsemastasi kastelujärjestelmän tyypistä ja budjetistasi.

Yleensä 1,5 hehtaarin viinitarha vaatii melko suuren kastelujärjestelmän. Siihen kuuluu todennäköisesti päävesijohto sekä sivujohtojen ja sadettimien tai tippukastelulaitteiden verkosto veden jakamiseksi koko viinitarhan alueelle. Voit myös joutua asentamaan pumpun vedenpaineen lisäämiseksi ja riittävän kattavuuden varmistamiseksi.

Tyypillinen viinitarha vaatii vähintään 40 PSI:n (pounds per square inch) vedenpaineen riittävän kattavuuden varmistamiseksi. Tämä voi kuitenkin vaihdella riippuen esimerkiksi kastelujärjestelmän tyypistä ja viinitarhan pohjapiirroksesta. On parasta neuvotella kasteluasiantuntijan kanssa viinitarhan erityisten vedenpainevaatimusten määrittämiseksi.

Yhteenvetona voidaan todeta, että kastelun asentaminen 1,5 hehtaarin viinitarhaan edellyttää melko suurta ja monimutkaista järjestelmää. Tarvitaan päävesijohto, sivujohtoverkosto ja sadettimet tai tippukastelulaitteet sekä mahdollisesti pumppu vedenpaineen lisäämiseksi. Tarvittavat laitteet riippuvat muun muassa viinitarhan pohjapiirroksesta ja budjetista. On parasta neuvotella kasteluasiantuntijan kanssa viinitarhan tarkkojen laitteiden ja vedenpainevaatimusten määrittämiseksi."