निश्चित रूप से, यहाँ आपके पाठ का हिंदी में अनुवाद दिया गया है, जिसमें तकनीकी शब्दों, संख्याओं, इकाइयों, URL, मार्कडाउन फॉर्मेटिंग और ब्रांड नामों को संरक्षित किया गया है, और पेशेवर कृषि शब्दावली का उपयोग किया गया है:
कृषि में AI भाषा मॉडल का परिचय
मैं स्वयं से यह प्रश्न पूछता हूँ: OpenAI और ChatGPT भाषा मॉडल का उपयोग कृषि में सहायता के लिए और सामान्य रूप से कैसे किया जा सकता है? इस लेख में, मैं विस्तार से बताऊंगा:
क्या आप परीक्षण करना चाहते हैं कि ChatGPT और कृषि कैसे काम करते हैं? कुछ समय विचार करने के बाद, मैंने कृषि और एक बड़े भाषा मॉडल को संयोजित करने का निर्णय लिया है, जिसके परिणामस्वरूप agri1.ai बना है।
सामान्यवादियों का युग
यह सामान्यवादियों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, क्योंकि यह उन्हें नई जानकारी को शीघ्रता से प्राप्त करने और समझने में मदद करता है, और जटिल विषयों की अपनी समझ को तेजी से विकसित करने में सक्षम बनाता है। इसके अलावा, ChatGPT जैसे भाषा मॉडल, सामान्यवादियों को ऑनलाइन ज्ञान और सूचना की विशाल मात्रा से तेजी से और अधिक कुशलता से सीखने की क्षमता प्रदान करते हैं।
यह किसानों के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है, जिन्हें अक्सर यांत्रिकी और वित्त से लेकर जीव विज्ञान और विपणन और बिक्री तक, विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला के बारे में अच्छी तरह से सूचित रहने की आवश्यकता होती है। ChatGPT जैसे भाषा मॉडल का उपयोग करके, किसान अधिक कुशल तरीके से नई जानकारी को शीघ्रता से सीख सकते हैं। यह उन्हें उन विषयों का ज्ञान और समझ प्राप्त करने में सक्षम बनाता है जिन्हें उन्हें जानने की आवश्यकता है, जो उनके दैनिक कार्य में आवश्यक है। उदाहरण के लिए, वे मशीनरी के जटिल कामकाज को शीघ्रता से समझने के लिए, या खेती के वित्तीय पक्ष की समझ को शीघ्रता से प्राप्त करने के लिए ChatGPT का उपयोग कर सकते हैं।
इसका सबसे स्पष्ट उत्तर कुछ वर्षों में निश्चित रूप से होगा: मुझसे कुछ भी पूछें। किसान संभवतः वह समूह होंगे जिन्हें AI और रोबोटिक्स से लाभ होगा, क्योंकि उन्हें विभिन्न प्रकार के जीव विज्ञान, प्रौद्योगिकी और व्यवसाय में विभिन्न चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।
हम अब भविष्य को देखने के लिए तैयार हैं: OpenAI कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक अग्रणी अनुसंधान संगठन है। उनकी सबसे उल्लेखनीय उपलब्धियों में से एक GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) नामक एक अत्याधुनिक भाषा मॉडल का विकास है, जिसमें मानव-जैसी पाठ उत्पन्न करने की क्षमता है।
कृषि के क्षेत्र में, GPT-3, जिसे ChatGPT के नाम से भी जाना जाता है, किसानों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि और सहायता प्रदान करके उद्योग में क्रांति लाने की क्षमता रखता है। यहाँ कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि कृषि में ChatGPT का उपयोग कैसे किया जा सकता है।
कृषि में भाषा मॉडल कैसे मदद कर सकते हैं
किसानों और कृषि-व्यवसाय पेशेवरों के लिए सामान्य उत्पादन बढ़ाना: ChatGPT दोहराए जाने वाले मानसिक कार्यों को सरल और तेज़ कर सकता है, जिससे किसानों की दक्षता बढ़ेगी और समग्र उत्पादकता में वृद्धि होगी। अपनी उन्नत भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं के साथ, ChatGPT कई कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जिससे समय की बचत होगी और किसानों को अपने काम के अधिक महत्वपूर्ण पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने का अवसर मिलेगा। चाहे वह रिकॉर्ड-कीपिंग को सुव्यवस्थित करना हो, रिपोर्ट तैयार करना हो, या निर्णय लेने में सहायता करना हो, ChatGPT किसानों को अपने काम में अधिक उत्पादक और प्रभावी बनने में मदद कर सकता है। कृषि-व्यवसाय पेशेवर सामग्री निर्माण, ईमेल टेम्प्लेट, ईमेल को सुव्यवस्थित करने, प्रशिक्षण सामग्री, स्व-सेवा बुद्धिमत्ता उपकरण और बहुत कुछ जैसे कार्यों में सहायता प्राप्त करके आभारी होंगे।
विशेषज्ञ सलाह प्रदान करना: ChatGPT को कृषि डेटा की विशाल मात्रा पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिसमें मिट्टी की स्थिति, मौसम के पैटर्न और कीट नियंत्रण के बारे में जानकारी शामिल है। यह किसानों को उनकी फसलों को अनुकूलित करने के तरीके पर व्यक्तिगत सिफारिशें और सलाह प्रदान करने में सक्षम बनाता है। ChatGPT को किसी विशेष खेत की विशिष्ट मिट्टी और जलवायु परिस्थितियों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह मिट्टी के पोषक तत्वों के स्तर और स्थानीय मौसम के पैटर्न जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए, उस खेत के लिए सबसे उपयुक्त फसलों पर अनुरूप सिफारिशें प्रदान करने में सक्षम बनाता है।
फसल की पैदावार में सुधार: ChatGPT किसानों को उनकी विशिष्ट मिट्टी और जलवायु परिस्थितियों के लिए सबसे उपयुक्त फसलों की पहचान करने में मदद कर सकता है। इससे सफल फसल की संभावना बढ़ सकती है और अंततः पैदावार में सुधार हो सकता है।
यहाँ दिए गए टेक्स्ट का हिंदी अनुवाद है, जिसमें तकनीकी शब्दों, संख्याओं, इकाइयों, URL, मार्कडाउन फॉर्मेटिंग और ब्रांड नामों को संरक्षित किया गया है, और पेशेवर कृषि शब्दावली का उपयोग किया गया है:
कीट नियंत्रण (Pest control): ChatGPT किसानों को कीटों को नियंत्रित करने के तरीके के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्रदान कर सकता है, जैसे कि सबसे प्रभावी कीटनाशकों की पहचान करना और उन्हें लागू करने के तरीके पर सलाह देना। यह किसानों को अपनी फसलों की रक्षा करने और उनकी लाभप्रदता बढ़ाने में मदद कर सकता है। कीट नियंत्रण कृषि का एक महत्वपूर्ण पहलू है, क्योंकि कीट फसलों को महत्वपूर्ण नुकसान पहुंचा सकते हैं और उनकी उपज को कम कर सकते हैं। OpenAI द्वारा प्रदान किए गए भाषा मॉडल, जैसे कि ChatGPT, कृषि उद्योग में कीट नियंत्रण में क्रांति लाने की क्षमता रखते हैं। मॉडल जिन प्रमुख तरीकों से कीट नियंत्रण में सहायता कर सकते हैं, उनमें से एक किसानों को उपयोग करने के लिए सबसे प्रभावी कीटनाशकों के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्रदान करना है। इसमें उन विशिष्ट कीटों के बारे में जानकारी शामिल हो सकती है जिनके खिलाफ कीटनाशक प्रभावी हैं, साथ ही कीटनाशकों को सबसे प्रभावी तरीके से कैसे लागू किया जाए। ChatGPT जैसे उपकरण किसी विशेष क्षेत्र में कीट गतिविधि पर वास्तविक समय अपडेट प्रदान कर सकते हैं। यह किसानों को निवारक उपाय करने और कीटों द्वारा महत्वपूर्ण नुकसान पहुंचाने का मौका मिलने से पहले अपनी फसलों की रक्षा करने की अनुमति दे सकता है। इसके अतिरिक्त, ChatGPT किसानों को उनकी विशिष्ट फसलों और जलवायु परिस्थितियों के लिए सर्वोत्तम कीट नियंत्रण रणनीतियों पर व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान कर सकता है। यह किसानों को अपने कीट नियंत्रण प्रयासों को अनुकूलित करने और अंततः उनकी उत्पादकता बढ़ाने में मदद कर सकता है। किसानों को बहुमूल्य अंतर्दृष्टि और सहायता प्रदान करता है।
डेटा विश्लेषण और भविष्यवाणी (Data analysis and prediction): OpenAI द्वारा विकसित कृत्रिम बुद्धिमत्ता भाषा मॉडल में कृषि में डेटा विश्लेषण और भविष्यवाणी में बहुत सहायता करने की क्षमता है। यह टूल बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित कर सकता है और उस जानकारी के आधार पर भविष्यवाणियां कर सकता है। इसे प्राप्त करने के लिए, मॉडल को पर्याप्त डेटासेट और उस डेटा की व्याख्या कैसे करें, इस पर स्पष्ट दिशानिर्देश प्रदान करना आवश्यक है। यह AI भाषा मॉडल को सटीक भविष्यवाणियां करने और किसानों को बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने में सक्षम करेगा। हालांकि, यदि डेटा अपर्याप्त है या व्याख्या नियम स्पष्ट नहीं हैं, तो AI भाषा मॉडल द्वारा उत्पादित परिणाम गलत या अविश्वसनीय हो सकते हैं। इसलिए, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि AI भाषा मॉडल उच्च-गुणवत्ता वाले, प्रासंगिक डेटा पर प्रशिक्षित हो और व्याख्या नियम अच्छी तरह से परिभाषित हों ताकि इसकी भविष्यवाणियां यथासंभव सटीक हों। यदि किसी बड़े कृषि व्यवसाय के पास उनके आंतरिक प्रणालियों से जुड़ा एक API है, तो भाषा मॉडल को उनकी क्षमताओं को बढ़ाने के लिए उनके आंतरिक डेटा पर प्रशिक्षित किया जा सकता है।
रोगों की पहचान (Identifying diseases): उपरोक्त डेटा विश्लेषण का हिस्सा होने के नाते, ChatGPT को विभिन्न पौधों के रोगों के लक्षणों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह किसानों को रोगों को फैलने से पहले पहचानने और उनका इलाज करने की अनुमति दे सकता है, जिससे फसल का नुकसान कम हो और उत्पादकता बढ़े।
(संभावित रूप से अधिक दिलचस्प दृष्टिकोण यह होगा कि छवि मॉडल को सीधे तस्वीरों और अन्य दृश्य डेटा का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया जाए, संभवतः उन्हें मिलाकर। उदाहरण के लिए, मैंने बेल की बीमारियों की भविष्यवाणी करने के लिए Microsoft के LOBE को प्रशिक्षित करने के साथ प्रयोग किया है, और परिणाम उल्लेखनीय थे। हालांकि, यह विषय एक अलग ब्लॉग लेख में अपनी अलग चर्चा का हकदार है।)
फिर भी, ChatGPT को किसी विशेष पौधे की बीमारी के विशिष्ट लक्षणों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। इसमें दृश्य संकेत शामिल हो सकते हैं, जैसे पौधे के रंग या बनावट में परिवर्तन, साथ ही व्यवहारिक परिवर्तन, जैसे पौधे की कम विकास दर या कीटों के प्रति प्रतिरोध में कमी। एक बार जब पौधे की बीमारी की पहचान हो जाती है, तो मॉडल किसानों को सर्वोत्तम उपचार विकल्पों पर व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान कर सकता है।
इसमें सबसे प्रभावी कीटनाशकों या रोग नियंत्रण के अन्य तरीकों पर जानकारी शामिल हो सकती है, साथ ही उपचार को सबसे प्रभावी तरीके से कैसे लागू किया जाए, इस पर सलाह भी शामिल हो सकती है। इसके अतिरिक्त, ChatGPT जैसा मॉडल किसी विशेष क्षेत्र में बीमारियों के प्रसार पर वास्तविक समय अपडेट प्रदान कर सकता है। यह किसानों को निवारक उपाय करने और बीमारी को महत्वपूर्ण नुकसान पहुंचाने का मौका मिलने से पहले अपनी फसलों की रक्षा करने की अनुमति दे सकता है। कुल मिलाकर, पौधों की बीमारियों की पहचान और उपचार में भाषा मॉडल के एकीकरण में किसानों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि और सहायता प्रदान करने की क्षमता है। यह बीमारियों के प्रसार को रोकने में मदद कर सकता है और अंततः कृषि उद्योग की उत्पादकता बढ़ा सकता है।
किसी खेत के संदर्भ में आने वाला कोई भी प्रश्न: जैसा कि आप जानते होंगे, किसान बहु-प्रतिभाशाली प्रबंधक होते हैं जिन्हें सब कुछ जानने और अधिकतमवादी सामान्यवादी बनने की आवश्यकता होती है।
संचालन का अनुकूलन और लागत कम करना: सभी उपलब्ध विकल्पों के साथ, यह अत्यधिक संभावना है कि लागत में कमी आएगी। हालांकि, यह देखना बाकी है कि कौन से विशिष्ट उदाहरण साकार होंगे और भाषा मॉडल कहां महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं। इसीलिए मैं दिसंबर 2022 से फरवरी 2023 तक के कुछ उदाहरणों की जांच करूंगा जिनके बारे में मुझे नीचे पता है।
कृषि में GPT4 और इसके छवि विवरण कैसे उपयोगी हो सकते हैं
ChatGPT का नवीनतम संस्करण, GPT4, उन्नत छवि विवरण क्षमताओं के साथ आता है जो कृषि के क्षेत्र में विशेष रूप से उपयोगी हो सकती हैं। प्राकृतिक भाषा में छवियों का वर्णन करने की अपनी क्षमता के साथ, ChatGPT 4.0 फसल स्वास्थ्य का विश्लेषण करने, कीटों की पहचान करने और विस्तृत फसल और क्षेत्र की इमेजरी का विश्लेषण करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है।
स्वस्थ और उत्पादक फसलों को सुनिश्चित करने के लिए फसल स्वास्थ्य विश्लेषण आवश्यक है। फसलों की छवियों का विश्लेषण करके, ChatGPT 4.0 किसानों को संकट के किसी भी संकेत की पहचान करने में मदद कर सकता है, जैसे कि रंग बदलना या मुरझाना, जो एक संभावित समस्या का संकेत दे सकता है। यह किसानों को समस्या का समाधान करने और फसल क्षति या हानि को रोकने के लिए समय पर कार्रवाई करने में सक्षम बना सकता है।
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कीट विश्लेषण स्वस्थ फसलों को बनाए रखने के लिए भी महत्वपूर्ण है। फसलों की छवियों का विश्लेषण करके, GPT4 कीट संक्रमण के किसी भी संकेत, जैसे कि काटने के निशान या जाले की पहचान करने में मदद कर सकता है। यह किसानों को कीटों को नियंत्रित करने और उनकी फसलों को नुकसान से बचाने के लिए उचित उपाय करने में सक्षम बना सकता है।
विस्तृत फसल इमेजरी के अलावा, GPT4 कृषि परिदृश्य का एक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करने के लिए क्षेत्र इमेजरी का भी विश्लेषण कर सकता है। खेतों की छवियों का विश्लेषण करके, ChatGPT 4.0 मिट्टी के कटाव, जलभराव, या पोषक तत्वों की कमी जैसे संभावित मुद्दों की पहचान करने में मदद कर सकता है। यह किसानों को फसल चक्र, सिंचाई और उर्वरकीकरण के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद कर सकता है।
कुल मिलाकर, GPT4 की इमेज डिस्क्रिप्शन क्षमताओं जैसी तकनीक कृषि उद्योग के लिए एक गेम-चेंजर हो सकती है। किसानों को फसल स्वास्थ्य, कीट विश्लेषण और क्षेत्र इमेजरी में विस्तृत जानकारी प्रदान करके, भाषा मॉडल उन्हें अधिक सूचित निर्णय लेने और समय पर कार्रवाई करने में मदद कर सकता है जो फसल की पैदावार और लाभप्रदता में सुधार कर सकती है।
ऑटोजीपीटी कृषि और किसानों की मदद कैसे कर सकता है
तो मैंने कृषि विषयों में मेरी मदद करने के लिए एक सहायक के रूप में ऑटोजीपीटी का उपयोग करने की कोशिश की, विशेष रूप से सब्सिडी खोजने में मदद करने के लिए। एक स्वायत्त जीपीटी एजेंट जो इंटरनेट पर खोज और स्क्रैप कर सकता है, काफी उपयोगी हो सकता है। इसलिए मैंने इस एआई एजेंट को "सब्सिडीएआई" नाम दिया और कुछ दिलचस्प वर्तमान कार्यक्रम खोजने के लिए कहा। जबकि एआई ने शोध के लिए सही वेबसाइटों तक पहुंचने का प्रबंधन किया, यह सही जानकारी एकत्र करने में विफल रहा (और आउटपुट के बारे में बात भी न करें)। मेरा मानना है कि कृषि के लिए ऑटोजीपीटी बहुत बड़ा हो सकता है, खासकर जब इमेज डिटेक्शन से जुड़ा हो। ऑटोजीपीटी हम आ रहे हैं, हमें 2-3 महीने और दें और मैं इसे फिर से आजमाऊंगा। नीचे पढ़ें कि मेरे प्रोग्राम ने यहाँ क्या करने की कोशिश की।
यह प्रोग्राम एक पायथन स्क्रिप्ट है जो फ्रांस के पोइटौ-चैरेन्ट्स क्षेत्र में कृषि सब्सिडी की जांच से संबंधित कुछ कार्यों को स्वचालित करने के लिए ऑटोजीपीटी एपीआई का उपयोग करती है। प्रोग्राम प्रासंगिक क्षेत्रीय और पर्यावरणीय संकेतकों पर जानकारी खोजने और एकत्र करने से शुरू होता है, जैसे कि जनसांख्यिकी, प्रयोगशाला या बाजारों, और सामाजिक आंकड़ों पर डेटा। फिर यह इस जानकारी का उपयोग क्षेत्र में कृषि सब्सिडी के संभावित स्रोतों की पहचान करने के लिए करता है, विशेष रूप से सेब, अंगूर एओसी कॉन्यैक, और अल्फाल्फा जैसी फसलों से संबंधित।
यह प्रोग्राम कृषि सब्सिडी के लिए अर्हता प्राप्त करने और उनका उपयोग करने के तरीकों पर विचार उत्पन्न करने में मदद करने के लिए एक जीपीटी एजेंट शुरू करने की भी योजना बना रहा है। एजेंट को अपने प्रतिक्रियाओं को केंद्रित करने के लिए एक स्पष्ट और विस्तृत प्रॉम्प्ट प्रदान किया गया है, और उम्मीद है कि एक किसान फ्रांस में कृषि सब्सिडी के लिए अर्हता प्राप्त करने के तरीके के लिए कम से कम पांच अलग-अलग विचार, और इन सब्सिडी का सर्वोत्तम उपयोग करने के तरीके के लिए पांच अलग-अलग विचार प्रदान करेगा।
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यह कार्यक्रम तब Poitou-Charentes में सब्सिडी के मूल्य का निर्धारण करने और किसान अपनी पात्रता के अनुसार सब्सिडी के लिए कैसे आवेदन कर सकते हैं, इस पर शोध करने का लक्ष्य रखता है। यह प्रासंगिक सरकारी और संगठन वेबसाइटों की गहन खोज करने, क्षेत्र के किसानों से संपर्क करने और इन सब्सिडी के लिए आवेदन प्रक्रिया में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए कृषि सलाहकारों से परामर्श करने की योजना बनाता है।
कार्यक्रम के निष्पादन के दौरान, यह एकत्रित की गई जानकारी की संभावित सीमाओं के प्रति सचेत रहता है, और GPT एजेंट या अन्य स्रोतों द्वारा सुझाए गए किसी भी कदम या सिफारिशों को दोबारा जांचने का ध्यान रखता है। खैर, यह सफल नहीं हुआ।
लेकिन पहले आइए देखें कि भाषा मॉडल (अभी) क्या नहीं कर सकते:
सीमाएँ: अमूर्तता और कारण-प्रभाव संबंधों को समझने में ChatGPT की अक्षमता
AI और मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों ने किसानों को e.g. फसल की पैदावार को अनुकूलित करने के लिए मूल्यवान डेटा और अंतर्दृष्टि प्रदान की है। हालांकि, ChatGPT जैसे भाषा मॉडल की सीमाएं तेजी से स्पष्ट हो गई हैं। भाषा मॉडल में अमूर्तता और कारण-प्रभाव संबंधों को समझने की क्षमता का अभाव होता है, जिससे वे अनुभवी किसानों की संज्ञानात्मक समझ का अपर्याप्त प्रतिस्थापन बन जाते हैं।
कृषि में सफल होने के लिए, किसानों को अपने पर्यावरण की गहरी समझ होनी चाहिए और लगातार बदलती परिस्थितियों के आधार पर अपनी प्रथाओं को अनुकूलित करने की क्षमता होनी चाहिए: अमूर्त रूप से सोचना और अपूर्ण या अनिश्चित जानकारी के आधार पर सूचित निर्णय लेना। जबकि AI इन निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में सहायता कर सकता है, यह किसानों की महत्वपूर्ण सोच कौशल और अनुभव को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है। (खैर, यह कुछ हद तक स्पष्ट है, कम से कम मेरे लिए।)
इसलिए, किसानों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे AI प्रौद्योगिकियों का उपयोग अपने निर्णय लेने को बढ़ाने और कृषि परिणामों में सुधार करने के लिए एक उपकरण के रूप में करते हुए, अपने स्वयं के संज्ञानात्मक ज्ञान और विशेषज्ञता पर भरोसा करना जारी रखें। यह सब AI प्रौद्योगिकियों के लाभों और (फिलहाल) मानव समझ और बातचीत के अपूरणीय मूल्य के बीच सही संतुलन के बारे में है।
उदाहरण कि कैसे किसान और उत्पादक chatGPT का उपयोग करने का प्रयास करते हैं
- chatGPT और खेती के बारे में अवलोकन, परीक्षण और पढ़ने के बाद, मैंने अपना खुद का कृषि GPT संस्करण बनाने का फैसला किया।
मुझे बताएं कि आप twitter.com/agtecher_com पर क्या सोच रहे हैं या feedback भेजें।
यहाँ आपके टेक्स्ट का हिन्दी (Hindi) में अनुवाद दिया गया है, जिसमें तकनीकी शब्दों, संख्याओं, इकाइयों, URL, मार्कडाउन फ़ॉर्मेटिंग और ब्रांड नामों को संरक्षित किया गया है, और पेशेवर कृषि शब्दावली का उपयोग किया गया है:
- यह साइड प्रोजेक्ट, जिसका नाम Farmer GPT है, भारत में किसानों को मूल्यवान सहायता प्रदान करने के लिए ChatGPT और Whisper का उपयोग करता है। यह उन्हें वास्तविक समय की मौसम की जानकारी, व्यक्तिगत फसल अनुशंसाएँ, और विशेषज्ञों और अन्य किसानों के साथ पीयर-टू-पीयर संचार प्रदान करके खेती पद्धतियों, उत्पादन (yield) और लाभप्रदता में सुधार करने में मदद करता है। इस प्रकार के AI सहायक में कृषि वैज्ञानिकों (agronomists) को बदलने, AI की शक्ति और सुरक्षित मैसेजिंग का लाभ उठाकर भारतीय खेती में क्रांति लाने की क्षमता है, ताकि किसानों को एक प्रतिस्पर्धी उद्योग में सफल होने में मदद मिल सके।
"Farmer GPT" में एक कमी है क्योंकि वर्तमान में यह किसी भी फाइन-ट्यूनिंग मॉडल या कनेक्टेड डेटाबेस के बिना मानक GPT के समान परिणाम प्रदान करता है। इसके अलावा, उपयोगकर्ताओं को विषय से हटकर प्रतिक्रियाएँ मिल सकती हैं, जैसे कि "आलू कैसे बेक करें" जैसे प्रश्न का उत्तर, भले ही यह खेती से संबंधित न हो।
- उत्पादन अनुमान और आम का मामला: विष्णु शंकर ने 11 फरवरी को पूछा: आम की आनुवंशिक उत्पादन क्षमता (genetic yield potential) और वास्तविक उत्पादन से उत्पादन अंतर (yield gap) के बारे में अलग-अलग जवाब मिले। इसलिए, ChatGPT से जाँच की। आम #आम की खेती #UHDP #खेती #कृषि #फल #बागवानी भाषा मॉडल भविष्यवाणी करता है कि एक आम का पेड़ प्रति वर्ष प्रति पेड़ 50-300 आम पैदा कर सकता है, जिसमें उच्च उत्पादन वाले पेड़ प्रति वर्ष प्रति पेड़ 1,000 आम तक पैदा कर सकते हैं।
- एक और अच्छा उदाहरण जो मुझे मिला वह अंगूर के बागों में पुनर्योजी कृषि (regenerative agriculture in vineyards) पर है: वाइन थिंकर उर्फ post.news/robertjoseph @robertjoseph ने 5 फरवरी 2023 को लिखा: "आप में से कितने लोग बागवानी (viticulture) में चिकन पंखों (chicken feathers) के उपयोग के बारे में जानते हैं? @SpierWineFarm उनका उपयोग करता है और #ChatGPT इसके कुछ कारण बताता है।" मैंने उनसे पुनर्योजी कृषि में चिकन पंखों की भूमिका के बारे में एक निबंध लिखने के लिए कहा। मैंने ट्विटर के माध्यम से स्पियर वाइन फार्म से पूछा है कि क्या निबंध अधिक या कम सटीक है, तो देखते हैं।
- कृषि शिक्षा (Agricultural education): एक कृषि शिक्षक, कैसी जोइनर @Cass_Joiner द्वारा एक बहुत ही विशिष्ट उदाहरण, जिन्होंने 1 फरवरी 2023 को लिखा: "मैंने ChatGPT को दिया गया पहला कार्य कल जो पढ़ा रहा हूँ, 'कृषि में आनुवंशिकी (Genetics in Agriculture),' उसके लिए एक पाठ योजना (lesson plan) लिखना था, और मेरे शिक्षक का जीवन हमेशा के लिए बदल गया है।"
यहाँ उस टेक्स्ट का हिन्दी (हिन्दी) में अनुवाद दिया गया है:
- टमाटर कीट नियंत्रण, प्रश्न टेक्स्ट के रूप में और इमेज डिटेक्शन के लिए पायथन कोड के रूप में: क्षेत्र में एक और बहुत विशिष्ट प्रश्न टमाटर में पाउडरी मिल्ड्यू से बचाव: शैलेंद्र सिंह @srj0408 ने 10 दिसंबर, 2022 को लिखा: आज #agritech से जुड़े सवालों के साथ ChatGPT का परीक्षण किया और परिणाम अद्भुत थे। #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup
उपयोगकर्ता चैटजीपीटी को कोडिंग सहायता (कोडिंग पायथन चैटजीपीटी के साथ प्रभावशाली तरीके से काम करता है, भले ही उसे इसके लिए प्रशिक्षित नहीं किया गया हो) के रूप में परीक्षण कर रहा था ताकि पौधे की पत्तियों के इमेज विश्लेषण के लिए पायथन में एक सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) मॉडल लागू किया जा सके।
टमाटर के पौधों में पाउडरी मिल्ड्यू से बचने के लिए, आप निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं:
- प्रतिरोधी किस्मों को लगाएं: टमाटर के पौधों की कुछ किस्में पाउडरी मिल्ड्यू के प्रति दूसरों की तुलना में अधिक प्रतिरोधी होती हैं। ऐसी किस्म चुनें जो रोग के प्रति अच्छी प्रतिरोधक क्षमता के लिए जानी जाती हो, जैसे 'माउंटेन मैजिक' या 'लेजेंड'।
- अच्छी वायु परिसंचरण प्रदान करें: पाउडरी मिल्ड्यू नम, स्थिर हवा में पनपता है। रोग को रोकने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपके टमाटर के पौधों के बीच पर्याप्त जगह हो, और नियमित रूप से छंटाई करके और अत्यधिक पानी देने से बचकर पौधों के चारों ओर अच्छी वायु परिसंचरण प्रदान करें।
- ओवरहेड वाटरिंग से बचें: अपने टमाटर के पौधों को ऊपर से पानी देने से पत्तियां नम हो सकती हैं, जो पाउडरी मिल्ड्यू के विकास के लिए अनुकूल वातावरण बनाती है। इसके बजाय, तने के आधार पर पौधों को पानी दें, या ड्रिप सिंचाई प्रणाली का उपयोग करें।
- सल्फर-आधारित फफूंदनाशक का उपयोग करें: यदि आपके टमाटर के पौधों में पाउडरी मिल्ड्यू विकसित हो जाता है, तो आप रोग के इलाज के लिए सल्फर-आधारित फफूंदनाशक का उपयोग कर सकते हैं। लेबल पर दिए गए निर्देशों के अनुसार फफूंदनाशक लगाएं, और रोग को फैलने से रोकने के लिए नियमित अंतराल पर अनुप्रयोग दोहराएं।
- फसल चक्र अपनाएं: पाउडरी मिल्ड्यू…
नियम: तकनीकी शब्दों, संख्याओं, इकाइयों, यूआरएल, मार्कडाउन फ़ॉर्मेटिंग और ब्रांड नामों को बनाए रखें। पेशेवर कृषि शब्दावली का प्रयोग करें।
- कोई विशिष्ट उदाहरण नहीं, लेकिन यह दिलचस्प है कि ग्रीनहाउस और डेटा विशेषज्ञ जॉन ब्यूफ़ोर्ड द्वारा उठाया गया था: चैटजीपीटी बागवानी उद्योग को कैसे प्रभावित कर सकता है: चैटजीपीटी अपने ग्रीनहाउस के लिए एक उन्नत और एकीकृत प्रौद्योगिकी प्रणाली प्रदान करके बागवानी उत्पादकों की बहुत सहायता कर सकता है।
उत्पादक के ईआरपी सॉफ्टवेयर, सेंसर, मौसम पूर्वानुमान और बिक्री विश्लेषण के साथ एकीकृत करके, यह भाषा मॉडल उत्पादकों को अपने संचालन को बेहतर ढंग से समझने, बेहतर योजनाएँ बनाने और निष्पादित करने, लाभ को अनुकूलित करने और पुनःपूर्ति प्रदर्शन में सुधार करने में मदद कर सकता है। यह दोहराए जाने वाले कार्यों और जटिल डेटा विश्लेषण को स्वचालित कर सकता है, जिससे अधिक महत्वपूर्ण कार्यों के लिए समय खाली हो जाता है। यह तकनीक उत्पादकों के लिए व्यावसायिक स्वचालन की अगली लहर का एक प्रमुख हिस्सा होगी और इसमें वास्तविक समय फसल निदान और लागत विश्लेषण के लिए संभावित अनुप्रयोग हैं। एक भाषा मॉडल का एक उत्पादक के संचालन के लिए विशिष्ट डेटा और प्रणालियों के साथ एकीकरण उनके ग्रीनहाउस व्यवसाय के लिए अधिक मानव-जैसी इंटरफ़ेस प्रदान कर सकता है, जिससे उत्पादकों के लिए महत्वपूर्ण जानकारी तक पहुंचना और उसका विश्लेषण करना आसान हो जाता है।
यह एक वास्तविक प्रश्न है जो मेरे पास ग्रीष्मकाल 2022 में था, और मैंने इसे ओपनएआई के चैटजीपीटी के विरुद्ध परखा:
प्रश्न: "मेरे पास बोर्डो के पास 1.5 हेक्टेयर अंगूर का बाग है और मुझे सिंचाई स्थापित करने की आवश्यकता है, मुझे किस तरह के उपकरण की आवश्यकता होगी और 1.5 हेक्टेयर को कवर करने के लिए किस तरह के पीएसआई की आवश्यकता है?"
ओपनएआई द्वारा उत्तर: "अंगूर के बाग में सिंचाई स्थापित करना बेलों के स्वास्थ्य और उत्पादकता सुनिश्चित करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है। आपको जिन विशिष्ट उपकरणों की आवश्यकता होगी, वह कई कारकों पर निर्भर करेगा, जिसमें आपके अंगूर के बाग का आकार, आपके द्वारा चुनी गई सिंचाई प्रणाली का प्रकार और आपका बजट शामिल है।
सामान्य तौर पर, 1.5 हेक्टेयर के अंगूर के बाग के लिए एक काफी बड़ी सिंचाई प्रणाली की आवश्यकता होगी। इसमें संभवतः एक मुख्य जल आपूर्ति लाइन, साथ ही पूरे अंगूर के बाग में पानी वितरित करने के लिए पार्श्व लाइनों और स्प्रिंकलर या ड्रिप एमिटर का एक नेटवर्क शामिल होगा। आपको पानी के दबाव को बढ़ाने और पर्याप्त कवरेज सुनिश्चित करने के लिए एक पंप स्थापित करने की भी आवश्यकता हो सकती है।
पानी के दबाव के संबंध में, एक विशिष्ट अंगूर के बाग को पर्याप्त कवरेज सुनिश्चित करने के लिए कम से कम 40 पीएसआई (पाउंड प्रति वर्ग इंच) के दबाव की आवश्यकता होगी। हालांकि, यह सिंचाई प्रणाली के प्रकार और अंगूर के बाग के लेआउट जैसे कारकों के आधार पर भिन्न हो सकता है। अपने अंगूर के बाग के लिए विशिष्ट पानी के दबाव की आवश्यकताओं को निर्धारित करने के लिए सिंचाई विशेषज्ञ से परामर्श करना सबसे अच्छा है।"
निष्कर्षतः, 1.5 हेक्टेयर के अंगूर के बाग में सिंचाई की स्थापना के लिए एक काफी बड़े और जटिल सिस्टम की आवश्यकता होगी। आपको एक मुख्य जल आपूर्ति लाइन, पार्श्व लाइनों और स्प्रिंकलर या ड्रिप एमिटर के नेटवर्क, और संभवतः पानी के दबाव को बढ़ाने के लिए एक पंप की आवश्यकता होगी। आपको जिन विशिष्ट उपकरणों की आवश्यकता होगी, वे अंगूर के बाग के लेआउट और आपके बजट जैसे कारकों पर निर्भर करेंगे। अपने अंगूर के बाग के लिए सटीक उपकरण और जल दबाव की आवश्यकताओं को निर्धारित करने के लिए सिंचाई विशेषज्ञ से परामर्श करना सबसे अच्छा है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQs)
- कृषि निर्णय समर्थन में AI भाषा मॉडल (2023) - खेती के अनुप्रयोगों के लिए AI भाषा मॉडल की प्रभावशीलता पर शोध।
- AgFunder (2023) - AI और कृषि प्रौद्योगिकी में निवेश के रुझान।
- @agtecher_com ट्विटर पर (2023)
- कैसी जोइनर ट्विटर पर (2023) - कृषि शिक्षा और ChatGPT पाठ योजना।
- रॉबर्ट जोसेफ ट्विटर पर (2023) - अंगूर के बागों में पुनर्योजी कृषि।
- शैलेन्द्र सिंह ट्विटर पर (2022) - टमाटर कीट नियंत्रण और छवि पहचान।
- John Deere (2023) - आधुनिक कृषि उपकरणों और प्रणालियों में व्यावसायिक AI अनुप्रयोग।
- खाद्य और कृषि संगठन (2023) - कृषि में AI और डिजिटल उपकरणों पर वैश्विक दृष्टिकोण।
- Greenhousegrower (2023) - ChatGPT बागवानी उद्योग को कैसे प्रभावित करता है।
- Microsoft Research (2023) - भाषा मॉडल का उपयोग करके AI-संचालित कृषि बुद्धिमत्ता मंच।
- IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - कृषि निर्णय लेने के लिए AI और मशीन लर्निंग समाधान।
- कृषि ज्ञान प्रबंधन के लिए बड़े भाषा मॉडल (2023) - कृषि ज्ञान प्रणालियों में LLM अनुप्रयोगों का अकादमिक विश्लेषण।
- OpenAI GPT-4 तकनीकी रिपोर्ट (2023) - आधिकारिक GPT-4 क्षमताएं और अनुप्रयोग दस्तावेज़ीकरण।
Key Takeaways
- •ChatGPT-4 और AI भाषा मॉडल फसल निदान, उपज भविष्यवाणी और स्वचालित फार्म योजना के माध्यम से खेती में क्रांति ला रहे हैं
- •प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस तकनीकी विशेषज्ञता के बिना किसानों के लिए जटिल कृषि डेटा को सुलभ बनाते हैं
- •AI कीट पहचान, रोग निदान और स्थानीय परिस्थितियों के आधार पर व्यक्तिगत खेती की सिफारिशों में सहायता करता है
- •भाषा मॉडल खेती समुदायों में स्वचालित रिपोर्ट निर्माण, दस्तावेज़ीकरण और ज्ञान साझा करने में सक्षम बनाते हैं
- •IoT सेंसर और फार्म डेटा के साथ एकीकरण वास्तविक समय फार्म प्रबंधन के लिए बुद्धिमान निर्णय समर्थन प्रणाली बनाता है
FAQs
How can ChatGPT-4 help farmers?
ChatGPT-4 assists farmers with crop diagnostics, pest identification, yield predictions, farm planning, weather analysis, and personalized recommendations. It provides instant access to agricultural knowledge through natural language conversations, making expert advice accessible to all farmers.
Can ChatGPT diagnose crop diseases?
Yes, when integrated with image recognition, ChatGPT can help identify crop diseases by analyzing symptoms described or shown by farmers. It provides treatment recommendations, preventive measures, and connects farmers with relevant agricultural extension services.
Is ChatGPT accurate for agricultural advice?
ChatGPT-4 provides generally accurate agricultural information based on vast training data, but should be used as a decision support tool alongside local expertise. For critical decisions, farmers should verify recommendations with agricultural extension services or agronomists.
How much does it cost to use ChatGPT for farming?
Basic ChatGPT access is free, while ChatGPT Plus costs $20/month for enhanced features. Many agricultural organizations are developing free or subsidized AI tools specifically for farmers using similar language model technology.
What are the limitations of AI in agriculture?
Limitations include need for internet connectivity, potential inaccuracies with highly localized conditions, inability to physically inspect crops, and dependence on quality of input data. AI works best as complement to human expertise, not replacement.
Sources
- •AI language models in agricultural decision support (2023) - Research on effectiveness of AI language models for farming applications.
- •https://agfunder.com/research/agfunder-agrifoodtech-investment-report-2023 (2023) - Investment trends in AI and agricultural technology.
- •https://twitter.com/agtecher_com
- •https://twitter.com/Cass_Joiner/status/1620647952917348353
- •https://twitter.com/robertjoseph/status/1622301952825593861
- •https://twitter.com/srj0408/status/1601494092009328642
- •https://www.deere.com/en/technology-products/precision-ag-technology/ai-agriculture/ (2023) - Commercial AI applications in modern farming equipment and systems.
- •https://www.fao.org/digital-agriculture/en/ (2023) - Global perspective on AI and digital tools in agriculture.
- •https://www.greenhousegrower.com/management/how-the-impressive-capability-of-chatgpt-might-impact-the-horticulture-industry/
- •https://www.microsoft.com/en-us/research/project/farmvibes/ (2023) - AI-powered agricultural intelligence platform using language models.
- •IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - AI and machine learning solutions for agricultural decision making.
- •Large Language Models for Agricultural Knowledge Management (2023) - Academic analysis of LLM applications in agricultural knowledge systems.
- •OpenAI GPT-4 Technical Report (2023) - Official GPT-4 capabilities and applications documentation.
