농업에서 OpenAI와 Chat GPT4를 사용하는 방법 - agtecher: 애그리 테크 플레이스

따라서 현재 우리는 이미지 생성 분야의 Midjourney 및 Dalle-2와 자연어 처리 분야의 OpenAI의 ChatGPT와 같은 애플리케이션이 주로 주도하는 2022년 허드슨-리버-모멘트 인공지능 시대를 목격하고 있습니다. 다른 많은 산업과 마찬가지로 ChatGPT와 같은 언어 모델은 농업 산업에 상당한 변화를 가져오고 새로운 기회, 비즈니스 및 일자리 전망을 열어줄 잠재력을 가지고 있습니다.

제가 스스로에게 던지는 질문입니다: OpenAI와 ChatGPT가 어떻게 언어 모델을 농업 분야에서 어떻게 활용할 수 있을까요? 이 글에서는 이에 대해 자세히 설명하겠습니다:

1. 제너럴리스트의 시대
2. 언어 모델이 농업에 도움이 되는 방법
3. GPT4 및 이미지 설명이 농업에 도움이 되는 방법
4. autoGPT가 농업을 돕는 방법: AI 에이전트와 웹 결합
5. 제한 사항: 인과 관계를 추상화하고 이해할 수 없음
6. 농부들이 chatGPT를 사용하는 실제 사례

채팅과 농업이 어떻게 작동하는지 테스트해보고 싶으신가요? 오랜 고민 끝에 농업과 대규모 언어 모델을 결합하기로 결정했고, 그 결과 다음과 같은 결과를 얻었습니다. agri1.ai.

제너럴리스트의 시대

이는 제너럴리스트가 새로운 정보를 빠르게 습득하고 이해하며 복잡한 주제에 대한 이해를 빠르게 발전시키는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 또한 채팅GPT와 같은 언어 모델은 제너럴리스트가 온라인의 방대한 지식과 정보에서 더 빠르고 효율적으로 학습할 수 있는 기능을 제공합니다.

이는 기계, 재무, 생물학, 마케팅 및 판매에 이르기까지 다양한 주제에 대해 잘 알고 있어야 하는 농부에게 특히 유용합니다. 농부들은 chatGPT와 같은 언어 모델을 사용하여 보다 효율적인 방식으로 새로운 정보를 빠르게 습득할 수 있습니다. 이를 통해 일상 업무에서 필수적으로 알아야 하는 주제에 대한 지식과 이해를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 농부들은 chatGPT를 사용하여 기계의 복잡한 작동 원리를 빠르게 이해하거나 농업의 재정적 측면을 빠르게 이해할 수 있습니다.

이에 대한 가장 확실한 답은 몇 년 후가 될 것입니다: 무엇이든 물어보세요. 농부들은 다양한 유형의 생물학, 기술 및 비즈니스에서 다양한 과제를 해결해야 하기 때문에 AI와 로봇공학의 혜택을 가장 많이 받을 그룹이 될 것입니다.

이제 미래를 들여다볼 준비가 되었습니다: OpenAI는 인공지능 분야의 선도적인 연구 기관입니다. 가장 주목할 만한 성과 중 하나는 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 GPT-3(Generative Pretrained Transformer 3)라는 최첨단 언어 모델을 개발한 것입니다.

농업 분야에서 ChatGPT라고도 알려진 GPT-3는 농부들에게 귀중한 인사이트와 도움을 제공함으로써 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 다음은 농업 분야에서 ChatGPT가 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 몇 가지 예시입니다.

언어 모델이 농업에 도움이 되는 방법

농부 및 농업 비즈니스 전문가의 전반적인 생산량을 늘립니다: ChatGPT는 반복적인 정신 작업을 단순화하고 속도를 높여 농부들의 효율성을 높이고 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 고급 언어 처리 기능을 갖춘 ChatGPT는 많은 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 농부들이 업무의 더 중요한 측면에 집중할 수 있도록 합니다. 기록 관리 간소화, 보고서 생성, 의사 결정 지원 등 ChatGPT는 농부들의 업무 생산성과 효율성을 높일 수 있도록 도와줍니다. 농업 전문가들은 콘텐츠 제작, 이메일 템플릿, 이메일 간소화, 교육 자료, 셀프 서비스 인텔리전스 도구 등과 같은 작업에서 도움을 받을 수 있습니다.

제공 전문가 조언: ChatGPT는 토양 조건, 날씨 패턴, 해충 방제에 대한 정보를 포함한 방대한 양의 농업 데이터를 학습할 수 있습니다. 이를 통해 농부에게 작물을 최적화하는 방법에 대한 개인화된 추천과 조언을 제공할 수 있습니다.
ChatGPT는 특정 농장의 특정 토양과 기후 조건을 인식하도록 학습할 수 있습니다. 이를 통해 토양의 영양분 수준과 지역 날씨 패턴과 같은 요소를 고려하여 해당 농장에 가장 적합한 작물을 맞춤형으로 추천할 수 있습니다.

작물 수확량 향상: ChatGPT는 농부들이 특정 토양과 기후 조건에 가장 적합한 작물을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 성공적인 수확 가능성을 높이고 궁극적으로 수확량을 향상시킬 수 있습니다.

해충 방제: ChatGPT는 가장 효과적인 살충제를 식별하고 살포 방법에 대한 조언을 제공하는 등 농부에게 해충 방제 방법에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 농부들은 농작물을 보호하고 수익성을 높일 수 있습니다. 해충은 농작물에 심각한 피해를 입히고 수확량을 감소시킬 수 있기 때문에 해충 방제는 농업의 중요한 측면입니다.

OpenAI에서 제공하는 언어 모델은 농업 업계에서 해충 방제에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다. 모델이 해충 방제에 도움을 줄 수 있는 주요 방법 중 하나는 농부들에게 가장 효과적인 살충제에 대한 귀중한 정보를 제공하는 것입니다.

여기에는 살충제가 효과가 있는 특정 해충에 대한 정보와 가장 효과적인 살충제 살포 방법이 포함될 수 있습니다. ChatGPT와 같은 도구는 특정 지역의 해충 활동에 대한 실시간 업데이트를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 농부들은 해충이 심각한 피해를 입히기 전에 예방 조치를 취하고 농작물을 보호할 수 있습니다.

또한 ChatGPT는 농부에게 특정 작물과 기후 조건에 가장 적합한 해충 방제 전략에 대한 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 농부들은 해충 방제 노력을 최적화하고 궁극적으로 생산성을 높일 수 있습니다. 농부들에게 귀중한 인사이트와 지원을 제공합니다.

데이터 분석 및 예측: OpenAI가 개발한 인공지능 언어 모델은 농업 분야의 데이터 분석과 예측에 큰 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 도구는 대량의 데이터를 처리하고 해당 정보를 기반으로 예측을 할 수 있습니다. 이를 위해서는 모델에 적절한 데이터 세트와 해당 데이터를 해석하는 방법에 대한 명확한 지침을 제공하는 것이 필수적입니다. 그래야 AI 언어 모델이 정확한 예측을 내리고 농부에게 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 그러나 데이터가 부적절하거나 해석 규칙이 명확하지 않으면 AI 언어 모델에서 생성된 결과가 부정확하거나 신뢰할 수 없을 수 있습니다. 따라서 AI 언어 모델을 고품질의 관련성 높은 데이터로 학습시키고 해석 규칙을 잘 정의하여 예측이 최대한 정확하도록 하는 것이 중요합니다. 대규모 농업 기업이 내부 시스템에 연결된 API를 보유하고 있다면 내부 데이터로 언어 모델을 학습시켜 그 능력을 향상시킬 수 있습니다.

질병 식별: 위에서 언급한 데이터 분석의 일부인 ChatGPT는 다양한 식물 질병의 증상을 인식하도록 학습시킬 수 있습니다. 이를 통해 농부들은 질병이 확산되기 전에 질병을 식별하고 치료하여 작물 손실을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.

( 잠재적으로 더 흥미로운 접근 방식은 사진과 기타 시각적 데이터를 결합하여 이미지 모델을 직접 사용하도록 훈련시키는 것입니다. 예를 들어, 저는 포도나무 질병을 예측하기 위해 Microsoft의 LOBE를 학습시키는 실험을 한 적이 있는데, 그 결과는 놀라웠습니다. 하지만 이 주제는 다른 블로그 글에서 별도로 논의할 필요가 있습니다.)

그럼에도 불구하고 ChatGPT는 특정 식물 질병의 특정 증상을 인식하도록 훈련할 수 있습니다. 여기에는 식물의 색상이나 질감 변화와 같은 시각적 신호뿐만 아니라 식물의 성장률 감소 또는 해충에 대한 저항력 감소와 같은 행동 변화도 포함될 수 있습니다. 식물 질병이 확인되면 이 모델은 농부에게 최상의 치료 옵션에 대한 개인화된 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

여기에는 가장 효과적인 살충제 또는 기타 질병 방제 방법에 대한 정보와 가장 효과적인 방법으로 치료법을 적용하는 방법에 대한 조언이 포함될 수 있습니다. 또한 ChatGPT와 같은 모델은 특정 지역의 질병 확산에 대한 실시간 업데이트를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 농부들은 질병이 심각한 피해를 입히기 전에 예방 조치를 취하고 농작물을 보호할 수 있습니다. 전반적으로 식물 질병의 식별 및 치료에 언어 모델을 통합하면 농부들에게 귀중한 인사이트와 지원을 제공할 수 있습니다. 이는 질병의 확산을 방지하고 궁극적으로 농업 산업의 생산성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

농장의 맥락에서 제기되는 모든 질문: 아시다시피 농부들은 모든 것을 알아야 하는 다재다능한 관리자이자 최대주의적 제너럴리스트가 되어야 합니다.

운영 최적화 및 비용 절감: 사용 가능한 모든 옵션을 고려할 때 비용 절감 효과가 발생할 가능성이 높습니다. 그러나 어떤 구체적인 사례가 실현될지, 어떤 언어 모델이 실질적인 영향을 미칠 수 있을지는 아직 지켜봐야 합니다. 그렇기 때문에 2022년 12월부터 2023년 2월까지 제가 알고 있는 몇 가지 사례를 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.

GPT4와 이미지 설명이 농업에 어떻게 유용할까요?

최신 버전의 ChatGPT인 GPT4에는 농업 분야에서 특히 유용할 수 있는 고급 이미지 설명 기능이 포함되어 있습니다. 자연어로 이미지를 설명할 수 있는 기능을 갖춘 ChatGPT 4.0은 작물의 건강 상태를 분석하고, 해충을 식별하며, 상세한 작물 및 현장 이미지를 분석하는 데 강력한 도구가 될 수 있습니다.

작물 건강 분석은 건강하고 생산적인 작물을 보장하는 데 필수적입니다. ChatGPT 4.0은 농작물의 이미지를 분석하여 변색이나 시들음 등 잠재적인 문제를 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 농부들은 문제를 해결하기 위해 적시에 조치를 취하고 농작물의 손상이나 손실을 방지할 수 있습니다.

해충 분석은 작물을 건강하게 유지하는 데도 매우 중요합니다. GPT4는 작물의 이미지를 분석하여 물린 자국이나 거미줄과 같은 해충의 침입 징후를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 농부들은 해충을 방제하고 농작물의 피해를 예방하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

GPT4는 상세한 농작물 이미지 외에도 현장 이미지를 분석하여 농업 경관을 종합적으로 파악할 수 있습니다. ChatGPT 4.0은 밭 이미지를 분석하여 토양 침식, 침수 또는 영양 결핍과 같은 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 농부들은 작물 순환, 관개 및 비료에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

전반적으로 GPT4의 이미지 설명 기능과 같은 기술은 농업 산업의 판도를 바꿀 수 있습니다. 농민에게 작물 건강, 해충 분석 및 현장 이미지에 대한 자세한 통찰력을 제공함으로써 언어 모델은 농민이 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 작물 수확량과 수익성을 개선할 수 있는 시기적절한 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다.

autoGPT가 농업과 농민을 도울 수 있는 방법

그래서 저는 농업 관련 주제, 특히 보조금을 찾는 데 도움이 되는 보조 도구로 자동GPT를 사용하려고 했습니다. 인터넷을 검색하고 스크랩하는 자율 GPT 에이전트는 꽤 유용할 것 같았습니다. 그래서 저는 이 AI 에이전트를 "보조금AI"라고 부르며 흥미로운 최신 프로그램을 찾아달라고 요청했습니다. 이 AI는 적절한 웹사이트에 접속하여 조사하는 데는 성공했지만, 올바른 정보를 수집하는 데는 실패했습니다(결과물에 대해서는 이야기하지 않겠습니다). 저는 특히 이미지 감지와 연결하면 농업용 자동GPT가 크게 발전할 수 있다고 생각합니다. 자, 이제 2~3개월만 더 시간을 주시면 다시 한 번 시도해 보겠습니다. 아래에서 제 프로그램이 시도한 내용을 읽어보세요.

이 프로그램은 AutoGPT API를 사용하여 프랑스 Poitou-Charentes 지역의 농업 보조금 조사와 관련된 특정 작업을 자동화하는 Python 스크립트입니다. 이 프로그램은 인구통계, 노동시장, 사회통계 등 관련 지역 및 환경 지표에 대한 정보를 검색하고 수집하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 특히 사과, 덩굴 AOC 코냑 및 알팔파와 같은 작물과 관련된 지역의 농업 보조금의 잠재적 출처를 식별합니다.

이 프로그램은 또한 이러한 농업 보조금을 받고 사용하는 방법에 대한 아이디어를 생성하는 데 도움이 되는 GPT 에이전트를 시작할 계획입니다. 에이전트는 응답에 초점을 맞출 수 있는 명확하고 상세한 프롬프트를 제공받으며 농부가 프랑스에서 농업 보조금을 받을 수 있는 방법에 대한 최소 5가지 아이디어와 이를 최대한 활용하는 방법에 대한 5가지 아이디어를 제공해야 합니다. 보조금.

그런 다음 이 프로그램은 보조금의 가치를 결정하는 방법과 농부들이 Poitou-Charentes에서 받을 수 있는 보조금을 신청할 수 있는 방법을 연구하는 것을 목표로 합니다. 관련 정부 및 기관 홈페이지를 철저히 조사하고, 해당 지역의 농민들에게 확인하고, 농업 자문위원들과 상담해 보조금 신청 절차에 대한 인사이트를 얻을 계획이다.

프로그램이 실행되는 동안 수집하는 정보의 잠재적인 한계를 염두에 두고 GPT 에이전트 또는 기타 출처에서 제안한 단계 또는 권장 사항을 다시 확인합니다. 글쎄, 이것은 성공하지 못했습니다.

하지만 먼저 언어 모델이 (지금 당장) 할 수 없는 것이 무엇인지 살펴보겠습니다:

한계: 인과 관계를 추상화하고 이해하지 못하는 ChatGPT의 한계

AI와 머신러닝 기술은 농부들에게 농작물 수확량 최적화 등 귀중한 데이터와 인사이트를 제공해 왔습니다. 그러나 ChatGPT와 같은 언어 모델의 한계는 점점 더 분명해지고 있습니다. 언어 모델은 인과 관계를 추상화하고 이해하는 능력이 부족하기 때문에 교체 숙련된 농부들의 인지적 이해를 돕습니다.

농업에서 성공하려면 농부들은 환경에 대한 깊은 이해와 끊임없이 변화하는 조건에 따라 자신의 관행을 조정할 수 있는 능력을 갖춰야 합니다: 추상적으로 사고하고 불완전하거나 불확실한 정보를 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내려야 합니다. AI는 이러한 의사 결정 과정에 도움을 줄 수 있지만, 농부의 비판적 사고 능력과 경험을 대체할 수는 없습니다. (적어도 제 생각에는 분명한 사실입니다.)

따라서 농부들은 자신의 인지적 지식과 전문성에 계속 의존하는 동시에 AI 기술을 의사결정을 강화하고 농업 성과를 개선하기 위한 도구로 활용하는 것이 중요합니다. AI 기술의 이점과 (현재로서는) 대체할 수 없는 인간의 이해와 상호 작용이라는 가치 사이의 적절한 균형이 중요합니다.

농부 및 재배자가 chatGPT를 사용하는 방법의 예시

채팅GPT와 농업에 대해 관찰하고, 테스트하고, 읽은 후, 저는 저만의 농업용 GPT 버전을 만들기로 결정했습니다.

농업용 AI 비서를 만들었습니다: 저는 이를 agri1.ai라고 부릅니다.

여러분의 생각을 알려주세요. twitter.com/agtecher_com 또는 보내기 피드백

Farmer GPT라는 이름의 이 사이드 프로젝트는 ChatGPT와 Whisper를 사용하여 인도의 농부들에게 귀중한 도움을 제공합니다. 실시간 날씨 정보, 맞춤형 작물 추천, 전문가 및 다른 농부들과의 P2P 커뮤니케이션을 제공하여 농업 관행, 수확량, 수익성을 개선하는 데 도움을 줍니다. 이러한 종류의 AI 비서는 농업 경제학자를 대체하고, AI의 힘을 활용하여 인도의 농업 관행을 혁신하며, 안전한 메시징을 통해 농부들이 경쟁이 치열한 산업에서 성공할 수 있도록 도울 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

'농부 GPT'는 현재 세분화된 모델이나 연결된 데이터베이스 없이 표준 GPT와 유사한 결과를 제공한다는 단점이 있습니다. 또한 사용자는 농사와 관련이 없는 질문임에도 불구하고 '감자 굽는 법'과 같이 주제에서 벗어난 답변을 받을 수 있습니다.

수익률 추정 및 망고 사건: 비슈누 산카르가 2월 11일에 질문했습니다: 망고의 유전적 수확량 잠재력과 실제 수확량과의 차이에 대해 다양한 답변을 받았습니다. 그래서 ChatGPT를 통해 확인했습니다. 망고 #M망고 재배 #UHDP #F농업 #A경작 1TP5과일 1TP5과수원

언어 모델에 따르면 망고 나무는 한 그루당 연간 50~300개의 망고를 생산할 수 있으며, 수확량이 많은 나무는 한 그루당 연간 최대 1,000개의 망고를 생산할 수 있다고 예측합니다.

제가 찾은 또 다른 좋은 예는 포도밭의 재생 농업: 와인 사상가 일명 post.news/robertjoseph @robertjoseph 2023년 2월 5일에 씁니다: 포도 재배에 닭 깃털을 사용하는 것에 대해 알고 계신 분이 얼마나 되나요? SpierWineFarm에서 사용하며 #Chatgpt에서 "재생 농업에서 닭 깃털의 역할에 대한 에세이를 작성하세요.”

트위터를 통해 스피어 와인 농장에 이 에세이가 어느 정도 정확한지 물어봤는데요, 한번 확인해 보겠습니다.

농업 교육농업 교사의 매우 구체적인 예시입니다: 캐시 조인어 @Cass_Joiner 2023년 2월 1일에 작성했습니다: "ChatGPT의 첫 번째 과제는 내일 가르칠 '농업의 유전학'에 대한 수업 계획을 작성하는 것이었는데, 그 후 제 교사 생활은 완전히 바뀌었습니다."

토마토 해충 방제, 이미지 감지를 위한 텍스트와 파이썬 코드로 된 두 가지 질문: 현장의 또 다른 매우 구체적인 질문은 토마토의 흰가루병을 피하는 것입니다: 샤일렌드라 싱 @srj0408 에 작성 2022 년 12 월 10 일 : 오늘 1TP5태그리 테크에 관한 질문으로 ChatGPT를 사용해 보았는데 결과는 굉장했습니다. 1TP5태그리테크 #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

사용자는 식물 잎의 이미지 분석을 위해 파이썬으로 서포트 벡터 머신 SVM 모델을 구현하기 위해 채팅GPT를 코딩 지원으로 테스트하고 있었습니다(채팅GPT로 파이썬을 코딩하는 것은 훈련되지 않았음에도 불구하고 이미 인상적인 방식으로 작동합니다).

토마토 식물에서 흰가루병을 피하려면 다음 단계를 수행하면 됩니다:
1. 식물 저항성 품종: 일부 품종의 토마토 식물은 다른 품종보다 흰가루병에 더 잘 견딥니다. '마운틴 매직'이나 '레전드'와 같이 질병에 대한 저항력이 좋은 것으로 알려진 품종을 선택하세요."
2. 공기 순환이 잘되도록 하세요: 흰가루병은 축축하고 정체된 공기에서 잘 자라며, "이 질병을 예방하려면 토마토 식물 사이에 충분한 공간을 확보하고 정기적으로 가지치기를 하고 물을 과도하게 주지 않도록 하여 식물 주변의 공기 순환이 잘되도록 하세요."
3. 머리 위에서 물을주지 마십시오 : 토마토 식물에 물을 주면 잎이 축축 해져 흰가루병이 자라기에 유리한 환경이 조성 될 수 있습니다." "대신 줄기 바닥에있는 식물에 물을 주거나 점적 관개 시스템을 사용하십시오.
4. 유황계 살균제를 사용합니다: 토마토 식물에 흰가루병이 발생하면 유황계 살균제를 사용하여 질병을 치료할 수 있습니다. 라벨의 지침에 따라 살균제를 바르고 질병이 퍼지는 것을 방지하기 위해 일정한 간격으로 적용을 반복하십시오.
5. 작물 순환을 연습합니다: 분말 마일드..."

구체적인 예는 아니지만 흥미로운 점은 다음과 같습니다. 온실 및 데이터 전문가인 존 보포드가 제기한 질문: 채팅GPT가 원예 산업에 미치는 영향: 채팅GPT는 온실에 첨단 통합 기술 시스템을 제공함으로써 원예 재배자에게 큰 도움이 될 수 있습니다.

이 언어 모델은 재배자의 ERP 소프트웨어, 센서, 일기 예보 및 판매 분석과 통합되어 재배자가 운영을 더 잘 이해하고, 더 나은 계획을 수립 및 실행하고, 수익을 최적화하고, 보충 성과를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 반복적인 작업과 복잡한 데이터 분석을 자동화하여 더 중요한 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이 기술은 재배자를 위한 차세대 비즈니스 자동화 물결의 핵심 부분이 될 것이며, 실시간 작물 진단 및 비용 분석에 잠재적으로 적용될 수 있습니다. 언어 모델을 재배업체의 운영에 특화된 데이터 및 시스템과 통합하면 온실 비즈니스에 보다 인간적인 인터페이스를 제공하여 재배업체가 중요한 정보에 더 쉽게 액세스하고 분석할 수 있습니다.

우리 농장에서 실제로 있었던 사례

이 질문은 2022년 여름에 제가 실제로 받은 질문이며, 오픈AI의 chatGPT에 대해 테스트했습니다:

질문 "보르도 근처에 1.5헥타르의 포도밭이 있는데 관개를 설치해야 하는데 장비 측면에서 무엇이 필요하고 1.5헥타르를 덮으려면 어떤 종류의 PSI가 필요합니까?"

답변: "포도밭에 관개를 설치하는 것은 포도나무의 건강과 생산성을 보장하는 데 중요한 단계입니다. 필요한 특정 장비는 포도밭의 크기, 선택한 관개 시스템 유형, 예산 등 여러 가지 요인에 따라 달라집니다.

일반적으로 1.5헥타르의 포도밭에는 상당히 큰 관개 시스템이 필요합니다. 여기에는 주 급수관뿐만 아니라 포도밭 전체에 물을 분배하기 위한 측면 라인과 스프링클러 또는 점적 방출기 네트워크가 포함될 가능성이 높습니다. 또한 수압을 높이고 적절한 범위를 확보하기 위해 펌프를 설치해야 할 수도 있습니다.

수압의 경우, 일반적인 포도원에서는 적절한 커버리지를 보장하기 위해 최소 40PSI(평방인치당 파운드)의 수압이 필요합니다. 그러나 이는 관개 시스템의 유형 및 포도밭의 레이아웃과 같은 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 관개 전문가와 상의하여 포도밭에 필요한 특정 수압을 결정하는 것이 가장 좋습니다.

결론적으로, 1.5헥타르의 포도밭에 관개를 설치하려면 상당히 크고 복잡한 시스템이 필요합니다. 주 급수관, 측면 라인과 스프링클러 또는 점적 방출기 네트워크, 그리고 수압을 높이기 위한 펌프가 필요합니다. 필요한 특정 장비는 포도원의 레이아웃과 예산 등의 요인에 따라 달라집니다. 관개 전문가와 상담하여 포도밭에 필요한 정확한 장비와 수압을 결정하는 것이 가장 좋습니다."