Comment OpenAI et Chat GPT4 peuvent être utilisés dans l'agriculture

Nous assistons donc actuellement à un Hudson-River-Moment d'IA en 2022, principalement porté par des applications telles que Midjourney et Dalle-2 dans le domaine de la génération d'images, et ChatGPT d'OpenAI dans le domaine du traitement du langage naturel. Comme dans de nombreux autres secteurs, les modèles linguistiques tels que ChatGPT ont le potentiel d'apporter de nombreux changements dans le secteur agricole et d'ouvrir de nouvelles opportunités, entreprises et perspectives d'emploi.

La question que je me pose : Comment OpenAI et ChatGPT peuvent-ils les modèles linguistiques peuvent-ils être utilisés dans l'agriculture pour aider et en général ? Dans cet article, je vais détailler :

1. L'ère des généralistes
2. Comment les modèles linguistiques peuvent aider dans l'agriculture
3. Comment GPT4 et la description d'image peuvent aider dans l'agriculture
4. Comment l'autoGPT aidera l'agriculture : combiner les agents d'IA avec le Web
5. Limitations : Incapacité à abstraire et à comprendre les relations de cause à effet
6. Exemples réels de la façon dont les agriculteurs essaient d'utiliser chatGPT

Voulez-vous tester le fonctionnement de chatgpt et de l'agriculture ? Après un certain temps de réflexion, j'ai décidé de combiner l'agriculture et un grand modèle linguistique, ce qui donne agri1.ai.

L'ère des généralistes

Il s'agit d'un outil puissant pour les généralistes, car il les aide à acquérir et à comprendre rapidement de nouvelles informations et à développer rapidement leur compréhension de sujets complexes. De plus, les modèles de langage, tels que chatGPT, offrent aux généralistes la possibilité d'apprendre plus rapidement et plus efficacement à partir de la vaste quantité de connaissances et d'informations en ligne.

Ceci est particulièrement avantageux pour les agriculteurs, qui ont souvent besoin d'être bien informés sur un large éventail de sujets, allant de la mécanique et des finances à la biologie, au marketing et aux ventes. En utilisant des modèles de langage, tels que chatGPT, les agriculteurs peuvent rapidement apprendre de nouvelles informations de manière plus efficace. Cela leur permet d'acquérir des connaissances et une compréhension des sujets qu'ils doivent connaître, ce qui est essentiel dans leur travail quotidien. Par exemple, ils peuvent utiliser chatGPT pour comprendre rapidement le fonctionnement complexe des machines ou pour comprendre rapidement l'aspect financier de l'agriculture.

La réponse la plus évidente à cela sera certainement dans quelques années : demandez-moi n'importe quoi. Les agriculteurs seront probablement LE groupe qui bénéficiera de l'IA et de la robotique, car ils doivent relever une variété de défis dans différents types de biologie, de technologie et d'entreprise.

Nous sommes prêts à regarder vers l'avenir dès maintenant : OpenAI est une organisation de recherche de premier plan dans le domaine de l'intelligence artificielle. L'une de leurs réalisations les plus remarquables est le développement d'un modèle de langage de pointe appelé GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), qui a la capacité de générer du texte de type humain.

Dans le domaine de l'agriculture, GPT-3, également connu sous le nom de ChatGPT, a le potentiel de révolutionner l'industrie en fournissant aux agriculteurs des informations et une assistance précieuses. Voici quelques exemples de la façon dont ChatGPT peut être utilisé dans l'agriculture.

Comment les modèles linguistiques peuvent aider dans l'agriculture

Augmenter la production générale des agriculteurs et des professionnels de l'agro-industrie : ChatGPT peut simplifier et accélérer les tâches mentales répétitives, ce qui améliore l'efficacité des agriculteurs et entraîne une augmentation globale de la productivité. Grâce à ses capacités avancées de traitement du langage, ChatGPT peut automatiser de nombreuses tâches, libérant ainsi du temps et permettant aux agriculteurs de se concentrer sur des aspects plus importants de leur travail. Qu'il s'agisse de rationaliser la tenue de registres, de générer des rapports ou d'aider à la prise de décision, ChatGPT peut aider les agriculteurs à être plus productifs et efficaces dans leur travail. Les professionnels de l'agro-industrie recevront heureusement de l'aide pour des tâches telles que la création de contenu, les modèles d'e-mails, la rationalisation des e-mails, le matériel de formation, les outils d'intelligence en libre-service, etc.

Fournir Conseil d'Expert: ChatGPT peut être formé sur de grandes quantités de données agricoles, y compris des informations sur les conditions du sol, les conditions météorologiques et la lutte antiparasitaire. Cela lui permet de fournir aux agriculteurs des recommandations et des conseils personnalisés pour optimiser leurs cultures.
ChatGPT peut être formé pour reconnaître les conditions spécifiques du sol et du climat d'une ferme particulière. Cela lui permet de fournir des recommandations sur mesure sur les cultures les plus adaptées à cette exploitation, en tenant compte de facteurs tels que les niveaux de nutriments du sol et les conditions météorologiques locales.

Améliorer les rendements des cultures: ChatGPT peut aider les agriculteurs à identifier les cultures les plus adaptées à leurs conditions pédoclimatiques spécifiques. Cela peut augmenter les chances de récoltes réussies et, en fin de compte, améliorer le rendement.

Antiparasitaire: ChatGPT peut fournir aux agriculteurs des informations précieuses sur la manière de lutter contre les ravageurs, par exemple en identifiant les pesticides les plus efficaces et en fournissant des conseils sur la manière de les appliquer. Cela peut aider les agriculteurs à protéger leurs cultures et à augmenter leur rentabilité. La lutte antiparasitaire est un aspect important de l'agriculture, car les ravageurs peuvent causer des dommages importants aux cultures et réduire leur rendement.

Les modèles de langage tels que ceux fournis par OpenAI ont le potentiel de révolutionner la lutte antiparasitaire dans l'industrie agricole. L'un des principaux moyens par lesquels les modèles peuvent aider à lutter contre les ravageurs est de fournir aux agriculteurs des informations précieuses sur les pesticides les plus efficaces à utiliser.

Cela peut inclure des informations sur les ravageurs spécifiques contre lesquels les pesticides sont efficaces, ainsi que sur la manière d'appliquer les pesticides de la manière la plus efficace. Des outils comme ChatGPT peuvent fournir des mises à jour en temps réel sur l'activité des ravageurs dans une zone particulière. Cela peut permettre aux agriculteurs de prendre des mesures préventives et de protéger leurs cultures avant que les ravageurs n'aient la possibilité de causer des dommages importants.

De plus, ChatGPT peut fournir aux agriculteurs des recommandations personnalisées sur les meilleures stratégies de lutte antiparasitaire pour leurs cultures et conditions climatiques spécifiques. Cela peut aider les agriculteurs à optimiser leurs efforts de lutte antiparasitaire et, en fin de compte, à augmenter leur productivité. fournir des informations précieuses et une assistance aux agriculteurs.

Analyse et prédiction des données: Le modèle de langage d'intelligence artificielle développé par OpenAI a le potentiel d'aider grandement à l'analyse et à la prédiction des données dans l'agriculture. L'outil peut traiter de grandes quantités de données et faire des prédictions basées sur ces informations. Pour y parvenir, il est essentiel de fournir au modèle des ensembles de données adéquats et des directives claires sur la manière d'interpréter ces données. Cela permettra au modèle de langage de l'IA de faire des prédictions précises et de fournir des informations précieuses aux agriculteurs. Cependant, si les données sont inadéquates ou si les règles d'interprétation ne sont pas claires, les résultats produits par le modèle de langage de l'IA peuvent être inexacts ou peu fiables. Par conséquent, il est crucial de s'assurer que le modèle de langage d'IA est formé sur des données pertinentes et de haute qualité et que les règles d'interprétation sont bien définies pour garantir que ses prédictions sont aussi précises que possible. Si une grande entreprise agroalimentaire dispose d'une API connectée à ses systèmes internes, les modèles de langage pourraient être entraînés sur ses données internes pour améliorer ses capacités.

Identifier les maladies: Faisant partie de l'analyse de données mentionnée ci-dessus, ChatGPT peut être formé pour reconnaître les symptômes de diverses maladies des plantes. Cela peut permettre aux agriculteurs d'identifier et de traiter les maladies avant qu'elles ne se propagent, réduisant ainsi les pertes de récoltes et augmentant la productivité.

(Le Une approche potentiellement plus intéressante consisterait à entraîner des modèles d'images à utiliser directement des photographies et d'autres données visuelles, éventuellement en les combinant. Par exemple, j'ai expérimenté la formation de LOBE de Microsoft pour prédire les maladies de la vigne, et les résultats ont été remarquables. Cependant, ce sujet mérite sa propre discussion séparée dans un article de blog différent.)

Néanmoins, ChatGPT peut être formé pour reconnaître les symptômes spécifiques d'une maladie végétale particulière. Cela pourrait inclure des indices visuels, tels que des changements de couleur ou de texture de la plante, ainsi que des changements de comportement, tels que le taux de croissance réduit de la plante ou une résistance réduite aux ravageurs. Une fois qu'une maladie des plantes a été identifiée, le modèle peut fournir aux agriculteurs des recommandations personnalisées sur les meilleures options de traitement.

Cela pourrait inclure des informations sur les pesticides les plus efficaces ou d'autres méthodes de contrôle de la maladie, ainsi que des conseils sur la manière d'appliquer le traitement de la manière la plus efficace. De plus, un modèle comme ChatGPT peut fournir des mises à jour en temps réel sur la propagation des maladies dans une zone particulière. Cela peut permettre aux agriculteurs de prendre des mesures préventives et de protéger leurs cultures avant que la maladie ne puisse causer des dégâts importants. Dans l'ensemble, l'intégration de modèles linguistiques dans l'identification et le traitement des maladies des plantes a le potentiel de fournir des informations précieuses et une assistance aux agriculteurs. Cela peut aider à prévenir la propagation des maladies et, en fin de compte, à augmenter la productivité de l'industrie agricole.

Toute question qui se pose dans le contexte d'une ferme : Comme vous le savez peut-être, les agriculteurs sont des gestionnaires polyvalents qui doivent en quelque sorte tout savoir et être des généralistes maximalistes.

Optimisation des opérations et réduction des coûts: Avec toutes les options disponibles, il est fort probable que des réductions de coûts se produiront. Cependant, il reste à voir quels exemples spécifiques se matérialiseront et où les modèles linguistiques peuvent avoir un impact substantiel. C'est pourquoi j'examinerai ci-dessous quelques exemples de décembre 2022 à février 2023 dont j'ai connaissance.

Comment GPT4 et sa description d'image peuvent être utiles dans l'agriculture

La dernière version de ChatGPT, GPT4 , est livrée avec des capacités avancées de description d'images qui peuvent être particulièrement utiles dans le domaine de l'agriculture. Grâce à sa capacité à décrire des images en langage naturel, ChatGPT 4.0 peut être un outil puissant pour analyser la santé des cultures, identifier les ravageurs et analyser des images détaillées des cultures et des champs.

L'analyse de la santé des cultures est essentielle pour garantir des cultures saines et productives. En analysant les images des cultures, ChatGPT 4.0 peut aider les agriculteurs à identifier tout signe de détresse, tel qu'une décoloration ou un flétrissement, pouvant indiquer un problème potentiel. Cela peut permettre aux agriculteurs de prendre des mesures en temps opportun pour résoudre le problème et prévenir les dommages ou les pertes de cultures.

L'analyse des ravageurs est également cruciale pour maintenir des cultures saines. En analysant des images de cultures, GPT4 peut aider à identifier tout signe d'infestation de ravageurs, comme des marques de morsures ou des toiles. Cela peut permettre aux agriculteurs de prendre les mesures appropriées pour lutter contre les ravageurs et prévenir les dommages à leurs cultures.

En plus des images détaillées des cultures, GPT4 peut également analyser les images des champs pour fournir une vue complète du paysage agricole. En analysant les images des champs, ChatGPT 4.0 peut aider à identifier les problèmes potentiels tels que l'érosion du sol, l'engorgement ou les carences en nutriments. Cela peut aider les agriculteurs à prendre des décisions éclairées concernant la rotation des cultures, l'irrigation et la fertilisation.

Dans l'ensemble, une technologie telle que les capacités de description d'image de GPT4 peut changer la donne pour l'industrie agricole. En fournissant aux agriculteurs des informations détaillées sur la santé des cultures, l'analyse des ravageurs et les images de terrain, le modèle linguistique peut les aider à prendre des décisions plus éclairées et à prendre des mesures opportunes qui peuvent améliorer les rendements et la rentabilité des cultures.

Comment l'autoGPT peut aider l'agriculture et les agriculteurs

J'ai donc essayé d'utiliser autoGPT comme un assistant pour m'aider dans le domaine de l'agriculture, en particulier pour trouver des subventions. Un agent GPT autonome qui recherche et scrute l'internet pourrait être très utile. J'ai donc appelé cet agent IA "subsidyAI" et lui ai demandé de trouver des programmes actuels intéressants. Bien que l'IA ait réussi à accéder aux bons sites web pour effectuer des recherches, elle n'a pas réussi à rassembler les bonnes informations (et ne parlons même pas de la production). Je pense que l'autoGPT pour l'agriculture pourrait devenir énorme, en particulier lorsqu'il est lié à la détection d'images. L'autoGPT est là, donnons-nous 2 ou 3 mois de plus et j'essaierai à nouveau. Lisez ci-dessous ce que mon programme a essayé de faire ici.

Le programme est un script Python qui utilise l'API AutoGPT pour automatiser certaines tâches liées à l'enquête sur les subventions agricoles dans la région Poitou-Charentes en France. Le programme commence par rechercher et collecter des informations sur les indicateurs régionaux et environnementaux pertinents, tels que les données démographiques, les marchés du travail et les statistiques sociales. Il utilise ensuite ces informations pour identifier les sources potentielles de subventions agricoles dans la région, spécifiquement liées à des cultures telles que les pommes, les vignes AOC cognac et la luzerne.

Le programme prévoit également de créer un agent GPT pour aider à générer des idées sur la façon de se qualifier et d'utiliser ces subventions agricoles. L'agent reçoit une invite claire et détaillée pour concentrer ses réponses, et doit fournir au moins cinq idées différentes sur la façon dont un agriculteur pourrait bénéficier de subventions agricoles en France, et cinq idées différentes sur la façon d'utiliser au mieux ces subventions. subventions.

Le programme vise ensuite à rechercher comment déterminer la valeur des subventions et comment les agriculteurs peuvent demander les subventions auxquelles ils ont droit en Poitou-Charentes. Il prévoit de mener une recherche approfondie sur les sites Web pertinents des gouvernements et des organisations, de vérifier auprès des agriculteurs de la région et de consulter des conseillers agricoles pour mieux comprendre le processus de demande de ces subventions.

Tout au long de l'exécution du programme, il est conscient des limites potentielles des informations qu'il collecte et prend soin de revérifier toutes les étapes ou recommandations suggérées par l'agent GPT ou d'autres sources. Eh bien, cela n'a pas réussi.

Mais voyons d'abord ce que les modèles de langage ne peuvent pas faire (pour l'instant) :

Limitations : incapacité de ChatGPT à résumer et à comprendre les relations de cause à effet

Les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique ont fourni aux agriculteurs des données et des informations précieuses pour, par exemple, optimiser les rendements des cultures. Cependant, les limites des modèles de langage tels que ChatGPT sont devenues de plus en plus évidentes. Les modèles de langage n'ont pas la capacité d'abstraire et de comprendre les relations de cause à effet, ce qui en fait un outil insuffisant. remplacement pour la compréhension cognitive des agriculteurs expérimentés.

Pour réussir dans l'agriculture, les agriculteurs doivent avoir une compréhension approfondie de leur environnement et la capacité d'adapter leurs pratiques en fonction de conditions en constante évolution : penser de manière abstraite et prendre des décisions éclairées sur la base d'informations incomplètes ou incertaines. Bien que l'IA puisse aider à ces processus de prise de décision, elle ne peut pas remplacer les capacités de réflexion critique et l'expérience des agriculteurs. (Eh bien, c'est assez évident, du moins pour moi.)

Par conséquent, il est important que les agriculteurs continuent de s'appuyer sur leurs propres connaissances et expertise cognitives, tout en utilisant les technologies de l'IA comme un outil pour améliorer leur prise de décision et améliorer les résultats agricoles. Il s'agit de trouver le juste équilibre entre les avantages des technologies d'intelligence artificielle et la valeur (pour l'instant) irremplaçable de la compréhension et de l'interaction humaines.

Exemples de la façon dont les agriculteurs et les producteurs essaient d'utiliser chatGPT

• Après avoir observé, testé et lu sur chatGPT et l'agriculture, j'ai décidé de créer ma propre version de GPT pour l'agriculture.

J'ai créé un assistant d'IA pour l'agriculture : Je l'appelle agri1.ai

Faites-moi savoir ce que vous pensez à twitter.com/agtecher_com ou envoyer retour

• Ce projet parallèle, baptisé Farmer GPT, utilise ChatGPT et Whisper pour apporter une aide précieuse aux agriculteurs indiens. Il les aide à améliorer leurs pratiques agricoles, leur rendement et leur rentabilité en leur fournissant des informations météorologiques en temps réel, des recommandations personnalisées sur les cultures et une communication de pair à pair avec des experts et d'autres agriculteurs. Ce type d'assistant IA a le potentiel de remplacer les agronomes et de révolutionner les pratiques agricoles en Inde en tirant parti de la puissance de l'IA et de la messagerie sécurisée pour aider les agriculteurs à réussir dans un secteur concurrentiel.
  
  Le “Farmer GPT” a un inconvénient car il fournit actuellement des résultats similaires au GPT standard sans aucun modèle de réglage fin ni base de données connectée. De plus, les utilisateurs peuvent recevoir des réponses hors sujet, comme une réponse à une question comme “comment faire cuire une pomme de terre” même si ce n'est pas lié à l'agriculture.

• Estimation du rendement & l'affaire Mangue: Vishnu Sankar a demandé le 11 février : J'ai obtenu différentes réponses concernant le potentiel de rendement génétique de la mangue et l'écart de rendement par rapport au réel. Donc, vérifié avec ChatGPT. Mangues #MCulture d'angos #UHDP #Agriculture #Agriculture #Fruits #Overger
  
  Le modèle de langage prédit qu'un manguier peut produire entre 50 et 300 mangues par an et par arbre, avec des arbres à haut rendement pouvant produire jusqu'à 1 000 mangues par arbre et par an.
  

• Un autre bel exemple que j'ai trouvé est sur agriculture régénérative dans les vignes : penseur du vin alias post.news/robertjoseph @robertjoseph écrit le 5 février 2023 : Combien d'entre vous connaissent l'utilisation des plumes de poulet en viticulture ? @SpierWineFarm les utilise Et #Chatgpt explique quelques raisons pour lesquelles je lui ai demandé de "Rédiger un essai sur le rôle des plumes de poulet dans l'agriculture régénérative”
  
  J'ai demandé à la Spier Wine Farm via Twitter si l'essai est plus ou moins précis, alors voyons voir à ce sujet.

• Enseignement agricole, Un exemple très précis par un professeur d'agriculture : Cassie Joiner @Cass_Joiner a écrit le 1 février 2023 : "La première tâche que j'ai confiée à ChatGPT a été d'écrire un plan de cours pour ce que j'enseigne demain, "La génétique dans l'agriculture", et ma vie d'enseignant a changé à jamais"
  

• Lutte contre les ravageurs de la tomate, à la fois question en tant que texte et code python pour la détection d'image : une autre question très spécifique dans le domaine évite l'oïdium avec les tomates : Shailendra singh @ srj0408 écrit le 10 décembre 2022 : J'ai essayé ChatGPT aujourd'hui avec des questions sur #agritech et les résultats étaient géniaux. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup
  
  L'utilisateur testait chatGPT comme support de codage (coder python avec chatGPT fonctionne déjà de manière impressionnante même s'il n'était pas formé pour le faire) pour implémenter un modèle SVM de machine vectorielle de support en python pour l'analyse d'image des feuilles des plantes.

Pour éviter l'oïdium dans les plants de tomates, vous pouvez suivre les étapes suivantes : 1. Plantez des variétés résistantes : Certaines variétés de plants de tomates sont plus résistantes à l'oïdium " que d'autres. Choisissez une variété qui est connue pour avoir une bonne résistance à la maladie, comme 'Mountain Magic' ou 'Legend'." 2. Assurez une bonne circulation de l'air : l'oïdium se développe dans l'air humide et stagnant. 3. Évitez l'arrosage par le haut : arroser vos plants de tomates par le haut peut provoquer l'humidité des feuilles, ce qui crée un environnement favorable à la croissance de l'oïdium." "Au lieu de cela, arrosez les plantes à la base de la tige ou utilisez un système d'irrigation goutte à goutte. 4. Utilisez un fongicide à base de soufre : si vos plants de tomates développent de l'oïdium, vous pouvez utiliser un fongicide à base de soufre pour traiter le maladie. Appliquer le fongicide selon les instructions sur l'étiquette, et répéter l'application à intervalles réguliers pour empêcher la propagation de la maladie. 5. Pratiquer la rotation des cultures : Oïdium…" 

• Pas un exemple spécifique, mais intéressant que ce soit soulevé par John Beauford, spécialiste des serres et des données: Comment chatGPT peut avoir un impact sur l'industrie horticole : ChatGPT peut être d'une grande aide pour les producteurs horticoles en fournissant un système technologique avancé et intégré pour leurs serres.
  
  En s'intégrant au logiciel ERP, aux capteurs, aux prévisions météorologiques et à l'analyse des ventes du producteur, ce modèle de langage peut aider les producteurs à mieux comprendre leur fonctionnement, à créer et à exécuter de meilleurs plans, à optimiser les bénéfices et à améliorer les performances de réapprovisionnement. Il peut automatiser les tâches répétitives et l'analyse de données complexes, libérant ainsi du temps pour des tâches plus importantes. Cette technologie sera un élément clé de la prochaine vague d'automatisation commerciale pour les producteurs et a des applications potentielles pour le diagnostic des cultures en temps réel et l'analyse des coûts. L'intégration d'un modèle de langage avec les données et les systèmes spécifiques à l'exploitation d'un producteur peut fournir une interface plus humaine à son activité de serre, facilitant ainsi l'accès et l'analyse des informations critiques par les producteurs.

Un exemple concret qui était pertinent sur notre ferme

C'est une vraie question que j'avais à l'été 2022, et je l'ai testée avec le chatGPT d'openAI’

Question : "J'ai 1,5 hectare de vignes près de Bordeaux et j'ai besoin d'installer une irrigation, de quoi ai-je besoin en termes d'équipement et de quel type de PSI est-il nécessaire pour couvrir 1,5 hectare ?" Réponse d'openAI : "L'installation d'une irrigation dans un vignoble est une étape importante pour assurer la santé et la productivité des vignes. L'équipement spécifique dont vous aurez besoin dépendra d'un certain nombre de facteurs, notamment la taille de votre vignoble, le type de système d'irrigation vous choisissez, et votre budget.En général, un vignoble de 1,5 hectares nécessitera un système d'irrigation assez important.Cela comprendra probablement une conduite d'eau principale, ainsi qu'un réseau de conduites latérales et des arroseurs ou des goutteurs pour distribuer l'eau partout. Vous devrez peut-être également installer une pompe pour augmenter la pression de l'eau et assurer une couverture adéquate.En ce qui concerne la pression de l'eau, un vignoble typique nécessitera une pression d'au moins 40 PSI (livres par pouce carré) pour assurer une couverture adéquate. Cependant, cela peut varier en fonction de facteurs tels que le type de système d'irrigation et la disposition du vignoble.Il est préférable de consulter un spécialiste de l'irrigation pour déterminer la pression d'eau spécifique re exigences de votre vignoble. En conclusion, installer l'irrigation dans un vignoble de 1,5 hectare nécessitera un système assez vaste et complexe. Vous aurez besoin d'une conduite principale d'alimentation en eau, d'un réseau de conduites latérales et de gicleurs ou goutteurs, et éventuellement d'une pompe pour augmenter la pression de l'eau. L'équipement spécifique dont vous avez besoin dépendra de facteurs tels que l'aménagement du vignoble et votre budget. Il est préférable de consulter un spécialiste en irrigation pour déterminer l'équipement exact et les exigences de pression d'eau pour votre vignoble."