ChatGPT-4 & OpenAI di Pertanian: AI Mengubah Manajemen Pertanian

Tentu, berikut adalah terjemahan teks tersebut ke dalam Bahasa Indonesia dengan mempertahankan istilah teknis, angka, satuan, URL, format markdown, dan nama merek, serta menggunakan terminologi pertanian profesional:

Pengantar Model Bahasa AI dalam Pertanian

Pertanyaan yang saya ajukan pada diri sendiri: Bagaimana model bahasa OpenAI dan ChatGPT dapat dimanfaatkan dalam pertanian untuk membantu dan secara umum? Dalam artikel ini, saya akan menguraikan:

Apakah Anda ingin menguji bagaimana ChatGPT dan pertanian bekerja? Setelah beberapa waktu merenung, saya memutuskan untuk menggabungkan pertanian dan model bahasa besar, yang menghasilkan agri1.ai.

Era Para Generalis

Ini adalah alat yang ampuh bagi para generalis, karena membantu mereka untuk dengan cepat memperoleh dan memahami informasi baru, serta dengan cepat mengembangkan pemahaman mereka tentang topik-topik kompleks. Selain itu, model bahasa, seperti ChatGPT, memberikan kemampuan bagi para generalis untuk belajar lebih cepat dan lebih efisien dari sejumlah besar pengetahuan dan informasi daring.

Hal ini sangat bermanfaat bagi para petani, yang seringkali perlu memiliki informasi yang memadai tentang berbagai topik, mulai dari mekanik dan keuangan, hingga biologi dan pemasaran serta penjualan. Dengan menggunakan model bahasa, seperti ChatGPT, petani dapat dengan cepat mempelajari informasi baru dengan cara yang lebih efisien. Hal ini memungkinkan mereka untuk memperoleh pengetahuan dan pemahaman tentang topik-topik yang perlu mereka ketahui, yang sangat penting dalam pekerjaan sehari-hari mereka. Misalnya, mereka dapat menggunakan ChatGPT untuk dengan cepat memahami cara kerja mesin yang kompleks, atau untuk dengan cepat memperoleh pemahaman tentang sisi finansial pertanian.

Jawaban yang paling jelas untuk itu akan datang dalam beberapa tahun, pastinya: Tanyakan apa saja. Petani kemungkinan akan menjadi kelompok yang akan mendapat manfaat dari AI dan Robotika, karena mereka perlu mengatasi berbagai tantangan dalam berbagai jenis biologi, teknologi, dan bisnis.

Kami siap untuk melihat ke masa depan sekarang: OpenAI adalah organisasi riset terkemuka di bidang kecerdasan buatan. Salah satu pencapaian mereka yang paling patut diperhatikan adalah pengembangan model bahasa canggih yang disebut GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), yang memiliki kemampuan untuk menghasilkan teks yang mirip manusia.

Di ranah pertanian, GPT-3, yang juga dikenal sebagai ChatGPT, memiliki potensi untuk merevolusi industri dengan memberikan wawasan dan bantuan berharga bagi para petani. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana ChatGPT dapat digunakan dalam pertanian.

Bagaimana Model Bahasa Dapat Membantu dalam Pertanian

Berikut terjemahan teks tersebut ke dalam Bahasa Indonesia, dengan mempertahankan istilah teknis, angka, satuan, URL, format markdown, dan nama merek, serta menggunakan terminologi pertanian profesional:

Meningkatkan keluaran umum petani dan profesional agribisnis: ChatGPT dapat menyederhanakan dan mempercepat tugas mental yang berulang, yang mengarah pada peningkatan efisiensi bagi petani dan menghasilkan peningkatan produktivitas secara keseluruhan. Dengan kemampuan pemrosesan bahasa tingkat lanjutnya, ChatGPT dapat mengotomatiskan banyak tugas, membebaskan waktu dan memungkinkan petani untuk fokus pada aspek pekerjaan mereka yang lebih penting. Baik itu menyederhanakan pencatatan, menghasilkan laporan, atau membantu dalam pengambilan keputusan, ChatGPT dapat membantu petani menjadi lebih produktif dan efektif dalam pekerjaan mereka. Profesional agribisnis akan dengan senang hati menerima bantuan terkait tugas-tugas seperti pembuatan konten, templat email, penyederhanaan email, materi pelatihan, alat intelijen swalayan, dan banyak lagi.

Memberikan nasihat ahli: ChatGPT dapat dilatih dengan data pertanian dalam jumlah besar, termasuk informasi tentang kondisi tanah, pola cuaca, dan pengendalian hama. Hal ini memungkinkannya untuk memberikan rekomendasi dan nasihat yang dipersonalisasi kepada petani tentang cara mengoptimalkan tanaman mereka. ChatGPT dapat dilatih untuk mengenali kondisi tanah dan iklim spesifik dari suatu lahan pertanian tertentu. Hal ini memungkinkannya untuk memberikan rekomendasi yang disesuaikan mengenai tanaman yang paling sesuai untuk lahan tersebut, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti tingkat nutrisi tanah dan pola cuaca setempat.

Meningkatkan hasil panen: ChatGPT dapat membantu petani mengidentifikasi tanaman yang paling sesuai untuk kondisi tanah dan iklim spesifik mereka. Hal ini dapat meningkatkan peluang keberhasilan panen dan pada akhirnya meningkatkan hasil.

Berikut adalah terjemahan teks tersebut ke dalam Bahasa Indonesia, dengan mempertahankan istilah teknis, angka, satuan, URL, format markdown, dan nama merek, serta menggunakan terminologi pertanian profesional:

Pengendalian Hama: ChatGPT dapat memberikan informasi berharga kepada petani mengenai cara mengendalikan hama, seperti mengidentifikasi pestisida yang paling efektif dan memberikan saran tentang cara aplikasinya. Hal ini dapat membantu petani melindungi tanaman mereka dan meningkatkan profitabilitas. Pengendalian hama merupakan aspek penting dalam pertanian, karena hama dapat menyebabkan kerusakan signifikan pada tanaman dan mengurangi hasil panen. Model bahasa seperti yang disediakan oleh OpenAI memiliki potensi untuk merevolusi pengendalian hama dalam industri pertanian. Salah satu cara utama model dapat membantu pengendalian hama adalah dengan memberikan informasi berharga kepada petani mengenai pestisida yang paling efektif untuk digunakan.

Ini dapat mencakup informasi mengenai hama spesifik yang efektif dilawan oleh pestisida tersebut, serta cara mengaplikasikan pestisida dengan cara yang paling efektif. Alat seperti ChatGPT dapat memberikan pembaruan real-time mengenai aktivitas hama di area tertentu. Hal ini memungkinkan petani untuk mengambil tindakan pencegahan dan melindungi tanaman mereka sebelum hama sempat menyebabkan kerusakan signifikan.

Selain itu, ChatGPT dapat memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada petani mengenai strategi pengendalian hama terbaik untuk tanaman spesifik dan kondisi iklim mereka. Hal ini dapat membantu petani mengoptimalkan upaya pengendalian hama mereka dan pada akhirnya meningkatkan produktivitas mereka. Memberikan wawasan dan bantuan berharga kepada petani.

Analisis Data dan Prediksi: Model bahasa kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh OpenAI memiliki potensi untuk sangat membantu dalam analisis data dan prediksi di bidang pertanian. Alat ini dapat memproses data dalam jumlah besar dan membuat prediksi berdasarkan informasi tersebut. Untuk mencapai hal ini, sangat penting untuk menyediakan model dengan dataset yang memadai dan panduan yang jelas tentang cara menafsirkan data tersebut. Hal ini akan memungkinkan model bahasa AI untuk membuat prediksi yang akurat dan memberikan wawasan berharga kepada petani. Namun, jika data tidak memadai atau aturan interpretasi tidak jelas, hasil yang dihasilkan oleh model bahasa AI mungkin tidak akurat atau tidak dapat diandalkan. Oleh karena itu, sangat penting untuk memastikan bahwa model bahasa AI dilatih pada data berkualitas tinggi yang relevan dan bahwa aturan interpretasi didefinisikan dengan baik untuk memastikan prediksinya seakurat mungkin. Jika perusahaan agribisnis besar memiliki API yang terhubung ke sistem internal mereka, model bahasa dapat dilatih pada data internal mereka untuk meningkatkan kemampuannya.

Identifikasi Penyakit: Sebagai bagian dari analisis data yang disebutkan di atas, ChatGPT dapat dilatih untuk mengenali gejala berbagai penyakit tanaman. Hal ini dapat memungkinkan petani untuk mengidentifikasi dan mengobati penyakit sebelum menyebar, mengurangi kehilangan hasil panen dan meningkatkan produktivitas.

Pendekatan yang berpotensi lebih menarik adalah melatih model gambar untuk langsung menggunakan foto dan data visual lainnya, kemungkinan dengan menggabungkannya. Sebagai contoh, saya telah bereksperimen dengan melatih LOBE dari Microsoft untuk memprediksi penyakit pada tanaman rambat, dan hasilnya luar biasa. Namun, topik ini layak mendapatkan diskusi terpisah dalam artikel blog yang berbeda.

Meskipun demikian, ChatGPT dapat dilatih untuk mengenali gejala spesifik dari penyakit tanaman tertentu. Ini dapat mencakup isyarat visual, seperti perubahan warna atau tekstur tanaman, serta perubahan perilaku, seperti laju pertumbuhan tanaman yang berkurang atau penurunan resistensi terhadap hama. Setelah penyakit tanaman teridentifikasi, model dapat memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada petani mengenai pilihan perawatan terbaik.

Ini dapat mencakup informasi mengenai pestisida yang paling efektif atau metode lain untuk mengendalikan penyakit, serta saran tentang cara menerapkan perawatan dengan cara yang paling efektif. Selain itu, model seperti ChatGPT dapat memberikan pembaruan waktu nyata tentang penyebaran penyakit di area tertentu. Hal ini dapat memungkinkan petani untuk mengambil tindakan pencegahan dan melindungi tanaman mereka sebelum penyakit tersebut sempat menyebabkan kerusakan yang signifikan. Secara keseluruhan, integrasi model bahasa dalam identifikasi dan pengobatan penyakit tanaman berpotensi memberikan wawasan dan bantuan yang berharga bagi petani. Hal ini dapat membantu mencegah penyebaran penyakit dan pada akhirnya meningkatkan produktivitas industri pertanian.

Setiap pertanyaan yang muncul dalam konteks pertanian: Seperti yang Anda ketahui, petani adalah manajer multi-talenta yang perlu mengetahui segalanya dan menjadi generalis yang maksimalis.

Mengoptimalkan operasi dan mengurangi biaya: Dengan semua pilihan yang tersedia, sangat mungkin akan terjadi pengurangan biaya. Namun, masih harus dilihat contoh spesifik mana yang akan terwujud dan di mana model bahasa dapat memberikan dampak yang substansial. Itulah sebabnya saya akan menguji beberapa contoh dari Desember 2022 hingga Februari 2023 yang saya ketahui di bawah ini.

Bagaimana GPT4 dan deskripsi gambarnya dapat berguna dalam pertanian

Versi terbaru ChatGPT, GPT4, hadir dengan kemampuan deskripsi gambar yang canggih yang dapat sangat berguna di bidang pertanian. Dengan kemampuannya untuk mendeskripsikan gambar dalam bahasa alami, ChatGPT 4.0 dapat menjadi alat yang ampuh untuk menganalisis kesehatan tanaman, mengidentifikasi hama, dan menganalisis citra tanaman dan lahan yang detail.

Analisis kesehatan tanaman sangat penting untuk memastikan tanaman yang sehat dan produktif. Dengan menganalisis gambar tanaman, ChatGPT 4.0 dapat membantu petani mengidentifikasi tanda-tanda stres, seperti perubahan warna atau layu, yang mungkin mengindikasikan masalah potensial. Hal ini dapat memungkinkan petani untuk mengambil tindakan tepat waktu untuk mengatasi masalah tersebut dan mencegah kerusakan atau kehilangan tanaman.

Analisis hama juga krusial untuk menjaga kesehatan tanaman. Dengan menganalisis citra tanaman, GPT4 dapat membantu mengidentifikasi tanda-tanda infestasi hama, seperti bekas gigitan atau jaring. Hal ini memungkinkan petani untuk mengambil tindakan yang tepat untuk mengendalikan hama dan mencegah kerusakan pada tanaman mereka.

Selain citra tanaman yang detail, GPT4 juga dapat menganalisis citra lahan untuk memberikan pandangan komprehensif tentang lanskap pertanian. Dengan menganalisis citra lahan, ChatGPT 4.0 dapat membantu mengidentifikasi potensi masalah seperti erosi tanah, genangan air, atau kekurangan nutrisi. Hal ini dapat membantu petani membuat keputusan yang tepat mengenai rotasi tanaman, irigasi, dan pemupukan.

Secara keseluruhan, teknologi seperti kemampuan deskripsi citra GPT4 dapat menjadi pengubah permainan bagi industri pertanian. Dengan memberikan petani wawasan terperinci tentang kesehatan tanaman, analisis hama, dan citra lahan, model bahasa ini dapat membantu mereka membuat keputusan yang lebih tepat dan mengambil tindakan tepat waktu yang dapat meningkatkan hasil panen dan profitabilitas.

Bagaimana autoGPT dapat membantu di bidang pertanian dan petani

Jadi saya mencoba menggunakan autoGPT sebagai asisten untuk membantu saya dengan topik pertanian, khususnya untuk membantu mencari subsidi. Agen GPT otonom yang mencari dan mengikis internet bisa sangat berguna. Jadi saya menamai agen AI ini "subsidyAI" dan memintanya untuk menemukan beberapa program menarik saat ini. Meskipun AI berhasil mengakses situs web yang tepat untuk diteliti, AI gagal mengumpulkan informasi yang tepat (dan mari kita tidak membahas keluarannya). Saya percaya bahwa autoGPT untuk pertanian bisa menjadi besar, terutama ketika dihubungkan dengan deteksi citra. autoGPT, mari kita datang, beri kami 2-3 bulan lagi dan saya akan mencoba ini lagi. Baca di bawah apa yang coba dilakukan program saya di sini.

Program ini adalah skrip Python yang menggunakan API AutoGPT untuk mengotomatiskan tugas-tugas tertentu yang berkaitan dengan investigasi subsidi pertanian di wilayah Poitou-Charentes, Prancis. Program ini dimulai dengan mencari dan mengumpulkan informasi tentang indikator regional dan lingkungan yang relevan, seperti data demografi, laboratorium atau pasar, dan statistik sosial. Kemudian menggunakan informasi ini untuk mengidentifikasi potensi sumber subsidi pertanian di wilayah tersebut, khususnya yang berkaitan dengan tanaman seperti apel, anggur AOC cognac, dan alfalfa.

Program ini juga berencana untuk memulai agen GPT untuk membantu menghasilkan ide tentang cara memenuhi syarat dan menggunakan subsidi pertanian ini. Agen ini diberikan prompt yang jelas dan terperinci untuk memfokuskan responsnya, dan diharapkan memberikan setidaknya lima ide berbeda tentang cara petani dapat memenuhi syarat untuk subsidi pertanian di Prancis, dan lima ide berbeda tentang cara memanfaatkan subsidi ini sebaik mungkin.

Berikut terjemahan teks tersebut ke dalam Bahasa Indonesia, dengan mempertahankan istilah teknis, angka, unit, URL, format markdown, dan nama merek, serta menggunakan terminologi pertanian profesional:

Program ini kemudian bertujuan untuk meneliti cara menentukan nilai subsidi dan bagaimana petani dapat mengajukan subsidi yang berhak mereka terima di Poitou-Charentes. Program ini berencana untuk melakukan pencarian menyeluruh di situs web pemerintah dan organisasi terkait, memeriksa dengan petani di wilayah tersebut, dan berkonsultasi dengan penasihat pertanian untuk mendapatkan wawasan tentang proses pengajuan subsidi ini.

Sepanjang pelaksanaan program, program ini menyadari potensi keterbatasan informasi yang dikumpulkannya, dan berhati-hati untuk memeriksa kembali setiap langkah atau rekomendasi yang disarankan oleh agen GPT atau sumber lain. Yah, ini tidak berhasil.

Namun, pertama-tama mari kita lihat apa yang tidak dapat dilakukan oleh model bahasa (saat ini):

Keterbatasan: Ketidakmampuan ChatGPT untuk Mengabstraksi dan Memahami Hubungan Sebab Akibat

Teknologi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (machine learning) telah memberikan data dan wawasan berharga bagi petani untuk, misalnya, mengoptimalkan hasil panen. Namun, keterbatasan model bahasa seperti ChatGPT semakin terlihat. Model bahasa tidak memiliki kemampuan untuk mengabstraksi dan memahami hubungan sebab akibat, menjadikannya pengganti yang tidak memadai untuk pemahaman kognitif petani berpengalaman.

Untuk berhasil dalam pertanian, petani harus memiliki pemahaman mendalam tentang lingkungan mereka dan kemampuan untuk mengadaptasi praktik mereka berdasarkan kondisi yang terus berubah: Berpikir secara abstrak dan membuat keputusan yang tepat berdasarkan informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti. Meskipun AI dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan ini, AI tidak dapat menggantikan keterampilan berpikir kritis dan pengalaman petani. (Yah, itu agak jelas, setidaknya bagi saya.)

Oleh karena itu, penting bagi petani untuk terus mengandalkan pengetahuan dan keahlian kognitif mereka sendiri, sambil juga memanfaatkan teknologi AI sebagai alat untuk meningkatkan pengambilan keputusan mereka dan memperbaiki hasil pertanian. Ini semua tentang keseimbangan yang tepat antara manfaat teknologi AI dan nilai pemahaman dan interaksi manusia yang (untuk saat ini) tidak tergantikan.

Contoh bagaimana petani & pekebun mencoba menggunakan chatGPT

• Setelah mengamati, menguji, dan membaca tentang chatGPT dan pertanian, saya memutuskan untuk membangun versi GPT pertanian saya sendiri.

Beri tahu saya apa yang Anda pikirkan di twitter.com/agtecher_com atau kirim umpan balik

Berikut adalah terjemahan teks tersebut ke dalam Bahasa Indonesia, dengan mempertahankan istilah teknis, angka, satuan, URL, format markdown, dan nama merek, serta menggunakan terminologi pertanian profesional:

• Proyek sampingan ini, yang dinamai Farmer GPT, menggunakan ChatGPT dan Whisper untuk memberikan bantuan berharga bagi petani di India. Ini membantu mereka meningkatkan praktik pertanian, hasil panen, dan profitabilitas dengan menyediakan informasi cuaca real-time, rekomendasi tanaman yang dipersonalisasi, dan komunikasi peer-to-peer dengan para ahli dan petani lainnya. Asisten AI semacam ini berpotensi menggantikan ahli agronomi, merevolusi praktik pertanian di India dengan memanfaatkan kekuatan AI dan pesan aman untuk membantu petani sukses dalam industri yang kompetitif.

  "Farmer GPT" memiliki kekurangan karena saat ini memberikan hasil yang serupa dengan GPT standar tanpa model finetuning atau basis data yang terhubung. Selain itu, pengguna mungkin menerima respons di luar topik, seperti jawaban atas pertanyaan "bagaimana cara memanggang kentang" meskipun tidak terkait dengan pertanian.

• Estimasi Hasil Panen & Kasus Mangga: Vishnu Sankar bertanya pada 11 Februari: Mendapatkan jawaban yang bervariasi mengenai potensi hasil genetik mangga dan kesenjangan hasil dari yang aktual. Jadi, saya memeriksanya dengan ChatGPT. Mangga #BudidayaMangga #UHDP #Pertanian #Agrikultur #Buah #Kebun Model bahasa memprediksi bahwa satu pohon mangga dapat menghasilkan antara 50-300 buah mangga per tahun per pohon, dengan pohon yang berproduksi tinggi dapat menghasilkan hingga 1.000 buah mangga per pohon per tahun.

• Contoh bagus lainnya yang saya temukan adalah tentang pertanian regeneratif di kebun anggur: wine thinker alias post.news/robertjoseph @robertjoseph menulis pada 5 Februari 2023: “Berapa banyak dari Anda yang tahu tentang penggunaan bulu ayam dalam vitikultur? @SpierWineFarm menggunakannya dan #ChatGPT menjelaskan beberapa alasannya.” Saya memintanya untuk menulis esai tentang peran bulu ayam dalam pertanian regeneratif. Saya telah bertanya kepada Spier Wine Farm melalui Twitter apakah esai tersebut kurang lebih akurat, jadi mari kita lihat.

• Pendidikan Pertanian: Contoh yang sangat spesifik oleh seorang guru pertanian, Cassie Joiner @Cass_Joiner, yang menulis pada 1 Februari 2023: "Tugas pertama yang saya berikan kepada ChatGPT adalah menulis rencana pelajaran untuk apa yang saya ajarkan besok, 'Genetika dalam Pertanian,' dan kehidupan guru saya berubah selamanya."

Berikut terjemahan teks tersebut ke dalam Bahasa Indonesia dengan mempertahankan istilah teknis, angka, satuan, URL, format markdown, dan nama merek, serta menggunakan terminologi pertanian profesional:

• Pengendalian Hama Tomat, baik pertanyaan dalam bentuk teks maupun kode Python untuk deteksi gambar: Pertanyaan yang sangat spesifik lainnya dalam bidang pencegahan embun tepung pada Tomat: Shailendra singh @srj0408 menulis pada 10 Desember 2022: Mencoba ChatGPT hari ini dengan pertanyaan seputar #agritech dan hasilnya luar biasa. #pertanian #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

Pengguna menguji chatGPT sebagai dukungan pengkodean (pengkodean Python dengan chatGPT bekerja dengan cara yang mengesankan meskipun tidak dilatih untuk melakukannya) untuk mengimplementasikan model support vector machine (SVM) dalam Python untuk analisis gambar daun tanaman.

Untuk mencegah embun tepung pada tanaman tomat, Anda dapat mengambil langkah-langkah berikut:

1. Tanam varietas tahan: Beberapa varietas tanaman tomat lebih tahan terhadap embun tepung "daripada yang lain. Pilih varietas yang diketahui memiliki ketahanan yang baik terhadap penyakit, seperti 'Mountain Magic' atau 'Legend'."
2. Berikan sirkulasi udara yang baik: Embun tepung berkembang biak di udara yang lembap dan stagnan. Untuk mencegah "penyakit, pastikan tanaman tomat Anda memiliki ruang yang cukup di antara mereka, dan berikan sirkulasi udara yang baik di sekitar tanaman dengan memangkasnya secara teratur dan menghindari penyiraman berlebihan."
3. Hindari penyiraman dari atas: Menyiram tanaman tomat Anda dari atas dapat menyebabkan daun menjadi lembap, yang menciptakan lingkungan yang kondusif untuk pertumbuhan embun tepung. "Sebaliknya, siram tanaman di pangkal batang, atau gunakan sistem irigasi tetes."
4. Gunakan fungisida berbasis sulfur: Jika tanaman tomat Anda mengalami embun tepung, Anda dapat menggunakan fungisida berbasis sulfur untuk mengobati penyakit tersebut. Aplikasikan fungisida sesuai dengan instruksi pada label, dan ulangi aplikasi secara berkala untuk mencegah penyakit menyebar.
5. Lakukan rotasi tanaman: Embun tepung…

Berikut terjemahan teks tersebut ke dalam Bahasa Indonesia, dengan mempertahankan istilah teknis, angka, satuan, URL, format markdown, dan nama merek, serta menggunakan terminologi pertanian profesional:

• Bukan contoh spesifik, tetapi menarik bahwa hal ini diangkat oleh spesialis rumah kaca & data John Beauford: Bagaimana ChatGPT dapat memengaruhi industri hortikultura: ChatGPT dapat memberikan bantuan besar bagi petani hortikultura dengan menyediakan sistem teknologi yang canggih dan terintegrasi untuk rumah kaca mereka.

Dengan berintegrasi dengan perangkat lunak ERP petani, sensor, prakiraan cuaca, dan analitik penjualan, model bahasa ini dapat membantu petani memahami operasi mereka dengan lebih baik, membuat dan melaksanakan rencana yang lebih baik, mengoptimalkan keuntungan, dan meningkatkan kinerja pengisian kembali stok. Ini dapat mengotomatiskan tugas-tugas berulang dan analisis data yang kompleks, membebaskan waktu untuk tugas-tugas yang lebih penting. Teknologi ini akan menjadi bagian kunci dari gelombang otomatisasi bisnis berikutnya bagi petani dan memiliki potensi aplikasi untuk diagnostik tanaman real-time dan analisis biaya. Integrasi model bahasa dengan data dan sistem spesifik untuk operasi petani dapat menyediakan antarmuka yang lebih mirip manusia untuk bisnis rumah kaca mereka, sehingga memudahkan petani untuk mengakses dan menganalisis informasi kritis.

Ini adalah pertanyaan aktual yang saya ajukan pada musim panas 2022, dan saya mengujinya terhadap chatGPT milik OpenAI:

Pertanyaan: "Saya memiliki kebun anggur seluas 1,5 hektar di dekat Bordeaux dan saya perlu memasang irigasi, peralatan apa yang saya butuhkan dan jenis PSI berapa yang dibutuhkan untuk mencakup 1,5 hektar?"

Jawaban oleh OpenAI: "Memasang irigasi di kebun anggur adalah langkah penting dalam memastikan kesehatan dan produktivitas tanaman anggur. Peralatan spesifik yang Anda butuhkan akan bergantung pada sejumlah faktor, termasuk ukuran kebun anggur Anda, jenis sistem irigasi yang Anda pilih, dan anggaran Anda.

Secara umum, kebun anggur seluas 1,5 hektar akan membutuhkan sistem irigasi yang cukup besar. Ini kemungkinan akan mencakup jalur pasokan air utama, serta jaringan jalur lateral dan sprinkler atau drip emitter untuk mendistribusikan air ke seluruh kebun anggur. Anda mungkin juga perlu memasang pompa untuk meningkatkan tekanan air dan memastikan cakupan yang memadai.

Mengenai tekanan air, kebun anggur pada umumnya akan membutuhkan tekanan minimal 40 PSI (pound per inci persegi) untuk memastikan cakupan yang memadai. Namun, ini dapat bervariasi tergantung pada faktor-faktor seperti jenis sistem irigasi dan tata letak kebun anggur. Sebaiknya konsultasikan dengan spesialis irigasi untuk menentukan kebutuhan tekanan air spesifik untuk kebun anggur Anda."

Sebagai kesimpulan, pemasangan irigasi pada kebun anggur seluas 1,5 hektar akan memerlukan sistem yang cukup besar dan kompleks. Anda akan membutuhkan jalur pasokan air utama, jaringan jalur lateral dan sprinkler atau emitter tetes, serta kemungkinan pompa untuk meningkatkan tekanan air. Peralatan spesifik yang Anda butuhkan akan bergantung pada faktor-faktor seperti tata letak kebun anggur dan anggaran Anda. Sebaiknya berkonsultasi dengan spesialis irigasi untuk menentukan persyaratan peralatan dan tekanan air yang tepat untuk kebun anggur Anda.

---

---

• Model Bahasa AI dalam Dukungan Keputusan Pertanian (2023) - Riset mengenai efektivitas model bahasa AI untuk aplikasi pertanian.
• AgFunder (2023) - Tren investasi dalam AI dan teknologi pertanian.
• @agtecher_com di Twitter (2023)
• Cassie Joiner di Twitter (2023) - Pendidikan pertanian dan perencanaan pelajaran ChatGPT.
• Robert Joseph di Twitter (2023) - Pertanian regeneratif di kebun anggur.
• Shailendra Singh di Twitter (2022) - Pengendalian hama tomat dan deteksi gambar.
• John Deere (2023) - Aplikasi AI komersial dalam peralatan dan sistem pertanian modern.
• Organisasi Pangan dan Pertanian (FAO) (2023) - Perspektif global mengenai AI dan alat digital dalam pertanian.
• Greenhousegrower (2023) - Dampak ChatGPT terhadap industri hortikultura.
• Microsoft Research (2023) - Platform intelijen pertanian berbasis AI yang menggunakan model bahasa.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - Solusi AI dan machine learning untuk pengambilan keputusan pertanian.
• Model Bahasa Besar (LLM) untuk Manajemen Pengetahuan Pertanian (2023) - Analisis akademis aplikasi LLM dalam sistem pengetahuan pertanian.
• Laporan Teknis OpenAI GPT-4 (2023) - Dokumentasi resmi kapabilitas dan aplikasi GPT-4.