OpenAIとChat GPT4は農業でどう使えるか - agtecher：アグリテックの場

そのため、2022 年には主に画像生成分野の Midjourney や Dalle-2、自然言語処理分野の OpenAI の ChatGPT などのアプリケーションによって、AI のハドソン川の瞬間が見られます。他の多くの業界と同様に、ChatGPT のような言語モデルは、農業業界にかなりの変化をもたらし、新しい機会、ビジネス、および雇用の見通しを開く可能性を秘めています。

私が自問する質問: どうすれば OpenAI と ChatGPT を実現できますか? 言語モデルを農業で利用して一般的に役立てることはできますか?この記事では、以下について詳しく説明します。

1. ゼネラリストの時代
2. 言語モデルが農業にどのように役立つか
3. GPT4 と画像の説明が農業にどのように役立つか
4. autoGPT が農業にどのように役立つか: AI エージェントと Web の組み合わせ
5. 制限: 因果関係を抽象化して理解することができない
6. 農家がchatGPTを使ってみた実例

chatgpt と農業がどのように機能するかをテストしますか? その結果、農業と大規模な言語モデルを組み合わせることにしました。 agri1.ai.

ゼネラリストの時代

これは、ゼネラリストにとって強力なツールであり、新しい情報を迅速に取得して理解し、複雑なトピックの理解を迅速に深めるのに役立ちます。さらに、chatGPT などの言語モデルは、ゼネラリストがオンラインの膨大な量の知識と情報からより迅速かつ効率的に学習する能力を提供します。

これは、機械や財政から生物学、マーケティング、販売に至るまで、幅広いトピックについて十分な情報を得る必要があることが多い農家にとって特に有益です. chatGPT などの言語モデルを使用すると、農家は新しい情報をより効率的な方法ですばやく学習できます。これにより、日常業務に不可欠な、知る必要のあるトピックの知識と理解を得ることができます。たとえば、chatGPT を使用して機械の複雑な仕組みをすばやく理解したり、農業の財務面をすばやく理解したりすることができます。

それに対する最も明白な答えは、確かに数年以内になるでしょう。何でも聞いてください。農業従事者は、さまざまなタイプの生物学、テクノロジー、ビジネスにおけるさまざまな課題をカバーする必要があるため、おそらく AI とロボティクスの恩恵を受けるグループになるでしょう。

OpenAI は、人工知能の分野における主要な研究組織です。彼らの最も注目すべき成果の 1 つは、GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) と呼ばれる最先端の言語モデルの開発です。これは、人間のようなテキストを生成する機能を備えています。

農業の分野では、ChatGPT としても知られる GPT-3 は、農家に貴重な洞察と支援を提供することで、業界に革命を起こす可能性を秘めています。以下は、ChatGPT を農業で使用する方法のほんの一例です。

言語モデルが農業にどのように役立つか

農家とアグリビジネスの専門家の一般的な生産量を増やす: ChatGPT は反復的な精神的タスクを簡素化および高速化できるため、農家の効率が向上し、全体的な生産性が向上します。高度な言語処理機能により、ChatGPT は多くのタスクを自動化して時間を解放し、農家が仕事のより重要な側面に集中できるようにします。記録管理の合理化、レポートの作成、意思決定の支援など、ChatGPT は農家の生産性と効率を高めます。アグリビジネスの専門家は、コンテンツの作成、メールテンプレート、メールの効率化、トレーニング資料、セルフサービスインテリジェンスツールなどのタスクに関して、ありがたいことにサポートを受けられます。

提供する 専門家の助言: ChatGPT は、土壌の状態、気象パターン、害虫駆除に関する情報など、膨大な量の農業データでトレーニングできます。これにより、作物を最適化する方法について、農家に個別の推奨事項とアドバイスを提供できます。
ChatGPT は、特定の農場の特定の土壌と気候条件を認識するようにトレーニングできます。これにより、土壌の栄養レベルや地域の気象パターンなどの要因を考慮して、その農場に最も適した作物に関する調整された推奨事項を提供できます。

収穫量の改善: ChatGPT は、農家が特定の土壌や気候条件に最も適した作物を特定するのに役立ちます。これにより、収穫が成功する可能性が高まり、最終的に収量が向上します。

害虫駆除: ChatGPT は、最も効果的な農薬を特定し、その適用方法に関するアドバイスを提供するなど、害虫を制御する方法に関する貴重な情報を農家に提供できます。これにより、農家は作物を保護し、収益性を高めることができます。害虫は作物に重大な損害を与え、収量を減らす可能性があるため、害虫駆除は農業の重要な側面です。

OpenAI によって提供されるような言語モデルは、農業業界における害虫駆除に革命を起こす可能性を秘めています。モデルが害虫駆除に役立つ重要な方法の 1 つは、使用する最も効果的な農薬に関する貴重な情報を農家に提供することです。

これには、殺虫剤が効果的な特定の害虫に関する情報や、最も効果的な方法で殺虫剤を散布する方法が含まれます。 ChatGPT のようなツールは、特定の地域での害虫の活動に関するリアルタイムの更新を提供できます。これにより、農家は、害虫が重大な損害を与える前に、予防措置を講じて作物を保護することができます。

さらに、ChatGPT は、特定の作物や気候条件に最適な害虫駆除戦略について、個別の推奨事項を農家に提供できます。これにより、農家は害虫駆除の取り組みを最適化し、最終的に生産性を向上させることができます。農家に貴重な洞察と支援を提供します。

データ分析と予測: OpenAI によって開発された人工知能言語モデルは、農業におけるデータ分析と予測に大きく役立つ可能性を秘めています。このツールは、大量のデータを処理し、その情報に基づいて予測を行うことができます。これを実現するには、モデルに適切なデータセットと、そのデータの解釈方法に関する明確なガイドラインを提供することが不可欠です。これにより、AI 言語モデルが正確な予測を行い、農家に貴重な洞察を提供できるようになります。ただし、データが不十分であるか、解釈規則が明確でない場合、AI 言語モデルによって生成された結果は不正確または信頼できないものになる可能性があります。したがって、AI 言語モデルが高品質で関連性のあるデータでトレーニングされていること、および予測が可能な限り正確になるように解釈ルールが明確に定義されていることを確認することが重要です。大規模なアグリビジネスが内部システムに接続された API を持っている場合、言語モデルを内部データでトレーニングしてその機能を強化できます。

病気の特定: 上記のデータ分析の一部として、ChatGPT はさまざまな植物病の症状を認識するようにトレーニングできます。これにより、農家は病気が広がる前に特定して治療することができ、作物の損失を減らし、生産性を向上させることができます。

( 潜在的により興味深いアプローチは、おそらくそれらを組み合わせることによって、写真やその他の視覚データを直接使用するように画像モデルをトレーニングすることです。たとえば、Microsoft の LOBE をトレーニングしてぶどう病を予測する実験を行ったところ、驚くべき結果が得られました。ただし、このトピックについては、別のブログ記事で個別に説明する必要があります。)

それにもかかわらず、ChatGPT は特定の植物病害の特定の症状を認識するように訓練することができます。これには、植物の色や質感の変化などの視覚的な合図や、植物の成長率の低下や害虫に対する抵抗力の低下などの行動の変化が含まれます。植物の病気が特定されると、モデルは農家に最適な治療オプションに関する個別の推奨事項を提供できます。

これには、病気を制御するための最も効果的な農薬やその他の方法に関する情報、および最も効果的な方法で治療を適用する方法に関するアドバイスが含まれます。さらに、ChatGPT のようなモデルは、特定の地域での病気の蔓延に関するリアルタイムの更新を提供できます。これにより、農業従事者は、病気が重大な被害をもたらす前に、予防措置を講じて作物を保護することができます。全体として、言語モデルを植物病害の特定と治療に統合することは、農家に貴重な洞察と支援を提供する可能性を秘めています。これにより、病気の蔓延を防ぎ、最終的に農業の生産性を高めることができます。

農場の文脈で出てくる質問: ご存知かもしれませんが、農業従事者は多才な管理者であり、すべてを知っていて、最大限のジェネラリストになる必要があります。

運用の最適化とコストの削減: 利用可能なすべてのオプションを使用すると、コスト削減が発生する可能性が高くなります。ただし、どの具体例が実現するか、言語モデルがどこで大きな影響を与えるかはまだわかりません。そのため、2022 年 12 月から 2023 年 2 月までにわかっているいくつかの例を以下で調べます。

GPT4 とその画像記述が農業でどのように役立つか

ChatGPT の最新バージョンである GPT4 には、農業の分野で特に役立つ高度な画像記述機能が付属しています。自然言語で画像を説明する機能を備えた ChatGPT 4.0 は、作物の健康状態を分析し、害虫を特定し、詳細な作物と畑の画像を分析するための強力なツールとなります。

作物の健康状態の分析は、健康で生産的な作物を確保するために不可欠です。 ChatGPT 4.0 は作物の画像を分析することで、農家が潜在的な問題を示す可能性のある変色やしおれなどの苦痛の兆候を特定するのに役立ちます。これにより、農家はタイムリーに問題に対処し、作物の損傷や損失を防ぐことができます。

病害虫の分析は、健康な作物を維持するためにも重要です。作物の画像を分析することで、GPT4 は、噛み跡や水かきなどの害虫の侵入の兆候を特定するのに役立ちます。これにより、農家は適切な対策を講じて害虫を防除し、作物への被害を防ぐことができます。

詳細な作物画像に加えて、GPT4 は畑の画像を分析して、農業景観の包括的なビューを提供することもできます。畑の画像を分析することで、ChatGPT 4.0 は土壌侵食、浸水、栄養不足などの潜在的な問題を特定するのに役立ちます。これにより、農家は輪作、灌漑、施肥について十分な情報に基づいた決定を下すことができます。

全体として、GPT4 の画像記述機能のようなテクノロジーは、農業業界のゲームチェンジャーになる可能性があります。言語モデルは、作物の健康状態、害虫分析、畑の画像に関する詳細な洞察を農家に提供することで、農家がより多くの情報に基づいた意思決定を行い、作物の収量と収益性を向上させるタイムリーな行動を取るのに役立ちます。

autoGPT が農業と農家にどのように役立つか

そこで私は、農業の話題、特に補助金探しを手助けしてくれるアシスタントとしてautoGPTを使ってみた。インターネットを検索し、スクラップしてくれる自律GPTエージェントはかなり役に立つかもしれない。そこで私はこのAIエージェントを「補助金AI」と呼び、現在の興味深いプログラムを探してくれるよう頼んだ。AIは適切なウェブサイトにアクセスして調査することはできたが、適切な情報を集めることには失敗した（アウトプットの話は置いておこう）。農業のためのautoGPTは、特に画像検出と結びつけば、巨大になる可能性があると私は信じている。私のプログラムがここで何をしようとしているかは、以下をお読みください。

このプログラムは、AutoGPT API を使用して、フランスのポワトゥーシャラント地域での農業補助金の調査に関連する特定のタスクを自動化する Python スクリプトです。このプログラムは、人口統計、労働市場、社会統計に関するデータなど、関連する地域および環境指標に関する情報を検索および収集することから始まります。次に、この情報を使用して、特にリンゴ、ブドウ AOC コニャック、アルファルファなどの作物に関連する、地域の農業補助金の潜在的なソースを特定します。

このプログラムでは、GPT エージェントを開始して、これらの農業補助金の資格を得て使用する方法に関するアイデアを生み出すことも計画しています。エージェントには、回答の焦点を絞り込むための明確かつ詳細なプロンプトが提供され、農家がフランスで農業補助金の資格を得る方法について少なくとも 5 つの異なるアイデアと、これらを最大限に活用する方法に関する 5 つの異なるアイデアを提供することが期待されています。補助金。

次に、このプログラムは、補助金の価値を決定する方法と、農民がポワトゥーシャラントで資格のある補助金を申請する方法を研究することを目的としています。関連する政府や組織のウェブサイトを徹底的に検索し、地域の農家に確認し、農業アドバイザーに相談して、これらの補助金の申請プロセスに関する洞察を得ることを計画しています。

プログラムの実行中は、収集する情報の潜在的な制限に留意し、GPT エージェントまたはその他の情報源によって提案された手順または推奨事項を再確認するように注意します。さて、これは成功しませんでした。

しかし、最初に、(現時点では) できない言語モデルを見てみましょう。

制限事項: ChatGPT’ は因果関係を抽象化して理解することができない

AI と機械学習技術は、農作物の収量を最適化するなどの貴重なデータと洞察を農家に提供してきました。ただし、ChatGPT などの言語モデルの限界がますます明らかになっています。言語モデルには、因果関係を抽象化して理解する能力が欠けているため、言語モデルは不十分です。置換経験豊富な農家の認知的理解のために。

農業で成功するには、農業従事者は自分たちの環境を深く理解し、絶え間なく変化する条件に基づいて慣行を適応させる能力を持っている必要があります。抽象的に考え、不完全または不確実な情報に基づいて十分な情報に基づいた意思決定を行う必要があります。 AI はこれらの意思決定プロセスを支援できますが、農業従事者の批判的思考スキルと経験に取って代わることはできません。（まあ、少なくとも私には明らかです。）

したがって、農業従事者は、自身の認知的知識と専門知識に頼り続けると同時に、AI テクノロジーをツールとして活用して意思決定を強化し、農業成果を向上させることが重要です。すべては、AI テクノロジの利点と、(現時点では) 人間の理解と相互作用のかけがえのない価値との間の適切なバランスに関するものです。

農家と生産者がchatGPTを使用しようとする方法の例

chatGPTと農業について観察し、テストし、読んだ後、私は自分自身の農業GPTバージョンを構築することにしました。

農業用のAIアシスタントを作りました：私はagri1.aiと呼んでいる

あなたが何を考えているか教えてください’ twitter.com/agtecher_com または送信フィードバック

Farmer GPTと名付けられたこのサイドプロジェクトは、ChatGPTとWhisperを使って、インドの農家に価値ある支援を提供します。リアルタイムの気象情報、パーソナライズされた作物の推奨、専門家や他の農家とのピアツーピアコミュニケーションを提供することで、農法、収穫量、収益性の向上を支援します。このようなAIアシスタントは、農学者に取って代わる可能性があり、AIと安全なメッセージングの力を活用することで、インドの農業実践に革命を起こし、農家が競争の激しい業界で成功するのを支援することができるのです。

“ファーマー GPT”現在のところ、微調整モデルや接続データベースなしで標準の GPT と同様の結果が得られるため、欠点があります。さらに、ユーザーは、“じゃがいもを焼く方法”のような質問への回答など、トピックから外れた応答を受け取る場合があります。農業とは関係ありませんが。

収量推定 & マンゴー事件: Vishnu Sankar は 2 月 11 日に尋ねました。 マンゴーの遺伝子収量の可能性と、実際の収穫量とのギャップについて、さまざまな回答を得ました。というわけでChatGPTで確認。 マンゴー #マンゴー栽培 #UHDP #農業 #A農業 #F果物 #Oチャード

言語モデルは、マンゴーの木が 1 本の木あたり年間 50 ～ 300 個のマンゴーを生産できると予測しています。

私が見つけた別の良い例はぶどう畑の再生農業：ワイン思想家別名post.news/robertjoseph @robertjoseph 2023 年 2 月 5 日に次のように書いています。 ブドウ栽培における鶏の羽の使用について知っている人は何人いますか? @SpierWineFarmはそれらを使用し、 #Chatgpt は、「再生農業における鶏の羽の役割についてエッセイを書く”

私は、エッセイが多かれ少なかれ正確であるかどうか、ツイッターでスパイアワインファームに尋ねたので、それについて見てみましょう.

農業教育、農業教師による非常に具体的な例：キャシー・ジョイナー @Cass_Joiner 2023 年 2 月 1 日に次のように書いています。 「私が ChatGPT に与えた最初のタスクは、明日教えること「農業の遺伝学」の授業計画を書くことでした。私の教師生活は永遠に変わりました。」

トマトの害虫駆除、テキストとしての質問と画像検出用の Python コードの両方: フィールドでの別の非常に具体的な質問は、トマトのうどんこ病を回避します。シャイレンドラ・シン @srj0408 2022 年 12 月 10 日の書き込み: #agritech に関する質問で今日 ChatGPT を試したところ、結果は素晴らしかったです。 #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

ユーザーは、植物の葉の画像解析用の Python でサポートベクターマシン SVM モデルを実装するために、chatGPT をコーディングサポートとしてテストしていました (chatGPT を使用した Python のコーディングは、そのように訓練されていなくても、すでに印象的な方法で機能します)。

トマト植物のうどんこ病を避けるには、次の手順を実行できます。 1. 植物抵抗性品種: トマトのいくつかの品種は、うどんこ病に対してより耐性があります。 『マウンテンマジック』や『レジェンド』など」 2. 良好な空気循環を提供する: ウドンコ病は、湿った停滞した空気の中で繁殖します。この病気を防ぐために、トマト植物の間に十分なスペースを確保し、定期的に剪定し、過度の乾燥を避けることで、植物の周囲に良好な空気循環を提供します。 3. 頭上からの水やりを避ける: トマトに上から水をやると、葉が湿ってしまい、うどんこ病の成長に適した環境ができてしまう可能性があります。 「代わりに、植物の茎の根元に水をまくか、点滴灌漑システムを使用してください..ラベルの指示に従って殺菌剤を散布し、病気が広がるのを防ぐために定期的に散布を繰り返します. 5. 輪作の練習: ウドンコ病…"

具体的な例ではありませんが、それが興味深いものでした温室とデータの専門家であるジョン・ボーフォードによって育てられました: chatGPT が園芸業界に与える影響: ChatGPT は、温室に高度で統合された技術システムを提供することにより、園芸栽培者を大きく支援します。

この言語モデルは、栽培者の ERP ソフトウェア、センサー、天気予報、販売分析と統合することで、栽培者が自分たちの業務をよりよく理解し、より良い計画を作成して実行し、利益を最適化し、補充パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。反復的なタスクと複雑なデータ分析を自動化し、より重要なタスクに時間を割くことができます。この技術は、生産者にとってビジネス自動化の次の波の重要な部分であり、リアルタイムの作物診断とコスト分析に応用できる可能性があります。栽培者の業務に固有のデータおよびシステムと言語モデルを統合することで、温室ビジネスにより人間らしいインターフェイスを提供できるため、栽培者は重要な情報に簡単にアクセスして分析できます。

私たちの農場に関連した実際の例

これは 2022 年の夏に私が実際に受けた質問で、openAI’ の chatGPT に対してテストしました。

質問: 「ボルドーの近くに 1.5 ヘクタールのブドウ園があり、灌漑設備を設置する必要があります。設備に関して何が必要で、1.5 ヘクタールをカバーするにはどのような PSI が必要ですか?」 openAI による回答: 「ぶどう園に灌漑設備を設置することは、ブドウの木の健康と生産性を確保するための重要なステップです。必要な特定の機器は、ぶどう園のサイズ、灌漑システムの種類など、多くの要因によって異なります。一般的に、1.5 ヘクタールのブドウ園には、かなり大きな灌漑システムが必要です. これには、主な給水ラインのほか、水を全体に分配するための側線とスプリンクラーまたはドリップエミッターのネットワークが含まれる可能性があります.ブドウ園. 水圧を上げて十分な範囲を確保するためにポンプを設置する必要があるかもしれません. 水圧に関しては、典型的なブドウ園では、適切な範囲を確保するために少なくとも40 PSI（1平方インチあたりのポンド）の圧力が必要です.ただし、これは灌漑システムの種類やブドウ園のレイアウトなどの要因によって異なる場合があります. 灌漑の専門家に相談して、特定の水圧を決定することをお勧めします.あなたのぶどう園の要件。結論として、1.5 ヘクタールのブドウ園に灌漑設備を設置するには、かなり大規模で複雑なシステムが必要になります。主な給水ライン、側線とスプリンクラーまたはドリップ エミッターのネットワーク、および場合によっては水圧を上げるためのポンプが必要になります。必要な特定の機器は、ブドウ園のレイアウトや予算などの要因によって異なります。灌漑の専門家に相談して、ぶどう園の正確な設備と水圧要件を判断することをお勧めします。」