ChatGPT-4 e OpenAI na Agricultura: IA Transforma a Gestão Agrícola

Regras: Preservar termos técnicos, números, unidades, URLs, formatação markdown e nomes de marcas. Usar termos agrícolas portugueses: Agricultura, Agricultura de precisão

Introdução aos Modelos de Linguagem de IA na Agricultura

A pergunta que me faço: Como podem os modelos de linguagem da OpenAI e do ChatGPT ser utilizados na agricultura para ajudar e, em geral? Neste artigo, irei detalhar:

Quer testar como o ChatGPT e a agricultura funcionam? Após algum tempo de reflexão, decidi combinar agricultura e um modelo de linguagem grande, resultando em agri1.ai.

A Era dos Generalistas

Esta é uma ferramenta poderosa para generalistas, pois ajuda-os a adquirir e compreender rapidamente novas informações, e a desenvolver rapidamente a sua compreensão de tópicos complexos. Além disso, os modelos de linguagem, como o ChatGPT, proporcionam aos generalistas a capacidade de aprender de forma mais rápida e eficiente a partir da vasta quantidade de conhecimento e informação online.

Isto é especialmente benéfico para agricultores, que muitas vezes precisam de estar bem informados sobre uma vasta gama de tópicos, desde mecânica e finanças, a biologia e marketing e vendas. Utilizando modelos de linguagem, como o ChatGPT, os agricultores podem aprender rapidamente novas informações de forma mais eficiente. Isto permite-lhes adquirir conhecimento e compreensão dos tópicos de que precisam de saber, o que é essencial no seu trabalho diário. Por exemplo, podem usar o ChatGPT para compreender rapidamente o funcionamento complexo de maquinaria, ou para obter rapidamente uma compreensão do lado financeiro da agricultura.

A resposta mais óbvia a isto será, em poucos anos, com certeza: Pergunte-me qualquer coisa. Os agricultores serão provavelmente O grupo que beneficiará da IA e da Robótica, pois precisam de cobrir uma variedade de desafios em diferentes tipos de biologia, tecnologia e negócios.

Estamos prontos para olhar para o futuro agora: A OpenAI é uma organização de investigação líder no campo da inteligência artificial. Uma das suas conquistas mais notáveis é o desenvolvimento de um modelo de linguagem de ponta chamado GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), que tem a capacidade de gerar texto semelhante ao humano.

No domínio da agricultura, o GPT-3, também conhecido como ChatGPT, tem o potencial de revolucionar a indústria, fornecendo aos agricultores informações e assistência valiosas. Aqui estão apenas alguns exemplos de como o ChatGPT pode ser usado na agricultura.

Como os modelos de linguagem podem ajudar na agricultura

Aumentar a produção geral de agricultores e profissionais do agronegócio: O ChatGPT pode simplificar e acelerar tarefas mentais repetitivas, levando a um aumento da eficiência para os agricultores e resultando em um aumento geral da produtividade. Com suas capacidades avançadas de processamento de linguagem, o ChatGPT pode automatizar muitas tarefas, liberando tempo e permitindo que os agricultores se concentrem em aspectos mais importantes de seu trabalho. Seja otimizando o registro de dados, gerando relatórios ou auxiliando na tomada de decisões, o ChatGPT pode ajudar os agricultores a serem mais produtivos e eficazes em seu trabalho. Profissionais do agronegócio receberão ajuda com gratidão em tarefas como criação de conteúdo, modelos de e-mail, otimização de e-mails, materiais de treinamento, ferramentas de inteligência de autoatendimento e muito mais.

Fornecendo aconselhamento especializado: O ChatGPT pode ser treinado em vastas quantidades de dados agrícolas, incluindo informações sobre condições do solo, padrões climáticos e controle de pragas. Isso permite que ele forneça aos agricultores recomendações personalizadas e conselhos sobre como otimizar suas lavouras. O ChatGPT pode ser treinado para reconhecer as condições específicas de solo e clima de uma fazenda em particular. Isso permite que ele forneça recomendações personalizadas sobre as culturas mais adequadas para essa fazenda, levando em consideração fatores como os níveis de nutrientes do solo e os padrões climáticos locais.

Melhorando os rendimentos das lavouras: O ChatGPT pode ajudar os agricultores a identificar as culturas mais adequadas para suas condições específicas de solo e clima. Isso pode aumentar as chances de colheitas bem-sucedidas e, em última análise, melhorar o rendimento.

Controle de pragas: O ChatGPT pode fornecer aos agricultores informações valiosas sobre como controlar pragas, como identificar os pesticidas mais eficazes e fornecer conselhos sobre como aplicá-los. Isso pode ajudar os agricultores a proteger suas lavouras e aumentar sua lucratividade. O controle de pragas é um aspecto importante da Agricultura, pois as pragas podem causar danos significativos às lavouras e reduzir seu rendimento. Modelos de linguagem como os fornecidos pela OpenAI têm o potencial de revolucionar o controle de pragas na indústria da Agricultura. Uma das principais maneiras pelas quais os modelos podem auxiliar no controle de pragas é fornecendo aos agricultores informações valiosas sobre os pesticidas mais eficazes a serem usados. Isso pode incluir informações sobre as pragas específicas contra as quais os pesticidas são eficazes, bem como como aplicá-los da maneira mais eficaz. Ferramentas como o ChatGPT podem fornecer atualizações em tempo real sobre a atividade de pragas em uma determinada área. Isso pode permitir que os agricultores tomem medidas preventivas e protejam suas lavouras antes que as pragas tenham a chance de causar danos significativos. Além disso, o ChatGPT pode fornecer aos agricultores recomendações personalizadas sobre as melhores estratégias de controle de pragas para suas culturas específicas e condições climáticas. Isso pode ajudar os agricultores a otimizar seus esforços de controle de pragas e, finalmente, aumentar sua produtividade. fornecer insights e assistência valiosos aos agricultores.

Análise e previsão de dados: O modelo de linguagem de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI tem o potencial de auxiliar significativamente na análise e previsão de dados na Agricultura. A ferramenta pode processar grandes quantidades de dados e fazer previsões com base nessas informações. Para isso, é essencial fornecer ao modelo conjuntos de dados adequados e diretrizes claras sobre como interpretar esses dados. Isso permitirá que o modelo de linguagem de IA faça previsões precisas e forneça insights valiosos aos agricultores. No entanto, se os dados forem inadequados ou as regras de interpretação não forem claras, os resultados produzidos pelo modelo de linguagem de IA podem ser imprecisos ou não confiáveis. Portanto, é crucial garantir que o modelo de linguagem de IA seja treinado com dados de alta qualidade e relevantes, e que as regras de interpretação sejam bem definidas para garantir que suas previsões sejam o mais precisas possível. Se uma grande empresa do agronegócio tiver uma API conectada aos seus sistemas internos, os modelos de linguagem poderão ser treinados em seus dados internos para aprimorar suas capacidades.

Identificação de doenças: Fazendo parte da análise de dados mencionada acima, o ChatGPT pode ser treinado para reconhecer os sintomas de várias doenças de plantas. Isso pode permitir que os agricultores identifiquem e tratem doenças antes que elas se espalhem, reduzindo a perda de safra e aumentando a produtividade.

(A abordagem potencialmente mais interessante seria treinar modelos de imagem para usar diretamente fotografias e outros dados visuais, possivelmente combinando-os. Por exemplo, experimentei treinar o LOBE da Microsoft para prever doenças em videiras, e os resultados foram notáveis. No entanto, este tópico merece uma discussão separada num artigo de blogue diferente.)

Não obstante, o ChatGPT pode ser treinado para reconhecer os sintomas específicos de uma doença particular de uma planta. Isto pode incluir pistas visuais, como alterações na cor ou textura da planta, bem como alterações comportamentais, como a taxa de crescimento reduzida da planta ou a diminuição da resistência a pragas. Uma vez identificada uma doença de planta, o modelo pode fornecer aos agricultores recomendações personalizadas sobre as melhores opções de tratamento.

Isto pode incluir informações sobre os pesticidas mais eficazes ou outros métodos para controlar a doença, bem como conselhos sobre como aplicar o tratamento da forma mais eficaz. Adicionalmente, um modelo como o ChatGPT pode fornecer atualizações em tempo real sobre a propagação de doenças numa área particular. Isto pode permitir aos agricultores tomar medidas preventivas e proteger as suas colheitas antes que a doença tenha a oportunidade de causar danos significativos. Em geral, a integração de modelos de linguagem na identificação e tratamento de doenças de plantas tem o potencial de fornecer informações valiosas e assistência aos agricultores. Isto pode ajudar a prevenir a propagação de doenças e, em última análise, aumentar a produtividade da indústria da Agricultura.

Qualquer questão que surja no contexto de uma quinta: Como talvez saiba, os agricultores são gestores multitalentosos que precisam de saber de tudo e ser generalistas maximalistas.

Otimizando operações e reduzindo custos: Com todas as opções disponíveis, é muito provável que ocorram reduções de custos. No entanto, resta saber quais exemplos específicos se materializarão e onde os modelos de linguagem podem ter um impacto substancial. É por isso que examinarei alguns exemplos de dezembro de 2022 a fevereiro de 2023 que conheço mais abaixo.

Como o GPT4 e a sua descrição de imagem podem ser úteis na Agricultura

A versão mais recente do ChatGPT, GPT4, vem com capacidades avançadas de descrição de imagem que podem ser particularmente úteis no campo da Agricultura. Com a sua capacidade de descrever imagens em linguagem natural, o ChatGPT 4.0 pode ser uma ferramenta poderosa para analisar a saúde das colheitas, identificar pragas e analisar imagens detalhadas de colheitas e campos.

A análise da saúde das colheitas é essencial para garantir colheitas saudáveis e produtivas. Ao analisar imagens de colheitas, o ChatGPT 4.0 pode ajudar os agricultores a identificar quaisquer sinais de stress, como descoloração ou murcha, que possam indicar um problema potencial. Isto pode permitir aos agricultores tomar medidas atempadas para resolver o problema e prevenir danos ou perdas nas colheitas.

A análise de pragas é também crucial para a manutenção de culturas saudáveis. Ao analisar imagens de culturas, o GPT4 pode ajudar a identificar quaisquer sinais de infestação de pragas, como marcas de mordidas ou teias. Isto pode permitir que os agricultores tomem medidas apropriadas para controlar pragas e prevenir danos às suas culturas.

Além de imagens detalhadas das culturas, o GPT4 também pode analisar imagens de campos para fornecer uma visão abrangente da paisagem agrícola. Ao analisar imagens de campos, o ChatGPT 4.0 pode ajudar a identificar potenciais problemas como erosão do solo, encharcamento ou deficiências nutricionais. Isto pode ajudar os agricultores a tomar decisões informadas sobre rotação de culturas, irrigação e fertilização.

No geral, a tecnologia como as capacidades de descrição de imagens do GPT4 pode ser um divisor de águas para a indústria agrícola. Ao fornecer aos agricultores insights detalhados sobre a saúde das culturas, análise de pragas e imagens de campos, o modelo de linguagem pode ajudá-los a tomar decisões mais informadas e a tomar ações oportunas que podem melhorar os rendimentos das culturas e a lucratividade.

Como o autoGPT pode ajudar na Agricultura e nos agricultores

Então, tentei usar o autoGPT como um assistente para me ajudar com tópicos agrícolas, especificamente para ajudar a encontrar subsídios. Um agente GPT autônomo que pesquisa e raspa a internet poderia ser bastante útil. Então, chamei este agente de IA de "subsidyAI" e pedi para encontrar alguns programas atuais interessantes. Embora a IA tenha conseguido acessar os sites certos para pesquisar, ela falhou em coletar as informações corretas (e nem vamos falar sobre a saída). Acredito que o autoGPT para agricultura poderia se tornar enorme, especialmente quando conectado com detecção de imagem. autoGPT, aí vamos nós, vamos nos dar mais 2-3 meses e tentarei novamente. Leia abaixo o que meu programa tentou fazer aqui.

O programa é um script Python que usa a API do AutoGPT para automatizar certas tarefas relacionadas à investigação de subsídios agrícolas na região de Poitou-Charentes, na França. O programa começa pesquisando e coletando informações sobre indicadores regionais e ambientais relevantes, como dados sobre demografia, laboratórios ou mercados e estatísticas sociais. Em seguida, usa essas informações para identificar potenciais fontes de subsídios agrícolas na região, especificamente relacionadas a culturas como maçãs, vinhas AOC cognac e alfafa.

O programa também planeja iniciar um agente GPT para ajudar a gerar ideias sobre como se qualificar e usar esses subsídios agrícolas. O agente é fornecido com um prompt claro e detalhado para focar suas respostas, e espera-se que forneça pelo menos cinco ideias diferentes sobre como um agricultor poderia se qualificar para subsídios agrícolas na França, e cinco ideias diferentes sobre como fazer o melhor uso desses subsídios.

O programa visa então pesquisar como determinar o valor dos subsídios e como os agricultores podem candidatar-se aos subsídios a que têm direito em Poitou-Charentes. Planeia realizar uma pesquisa aprofundada em sites relevantes do governo e de organizações, verificar com agricultores da região e consultar consultores agrícolas para obter informações sobre o processo de candidatura a estes subsídios.

Ao longo da execução do programa, tem em consideração as potenciais limitações das informações que recolhe e tem o cuidado de verificar novamente quaisquer passos ou recomendações sugeridas pelo agente GPT ou outras fontes. Bem, isto não foi bem-sucedido.

Mas primeiro, vejamos o que os modelos de linguagem não conseguem fazer (neste momento):

Limitações: Inabilidade do ChatGPT em Abstrair e Compreender Relações de Causa e Efeito

As tecnologias de IA e de machine learning têm fornecido aos agricultores dados e insights valiosos para, por exemplo, otimizar a produção de culturas. No entanto, as limitações de modelos de linguagem como o ChatGPT tornaram-se cada vez mais evidentes. Os modelos de linguagem carecem da capacidade de abstrair e compreender relações de causa e efeito, tornando-os um substituto insuficiente para a compreensão cognitiva de agricultores experientes.

Para ter sucesso na Agricultura, os agricultores devem ter uma compreensão profunda do seu ambiente e a capacidade de adaptar as suas práticas com base em condições em constante mudança: Pensar abstratamente e tomar decisões informadas com base em informações incompletas ou incertas. Embora a IA possa auxiliar nestes processos de tomada de decisão, não pode substituir as competências de pensamento crítico e a experiência dos agricultores. (Bem, isto é algo óbvio, pelo menos para mim.)

Portanto, é importante que os agricultores continuem a confiar no seu próprio conhecimento cognitivo e experiência, ao mesmo tempo que utilizam as tecnologias de IA como uma ferramenta para aprimorar a sua tomada de decisão e melhorar os resultados agrícolas. Tudo se resume ao equilíbrio certo entre os benefícios das tecnologias de IA e o valor (por enquanto) insubstituível da compreensão e interação humana.

Exemplos de como agricultores e produtores tentam usar o chatGPT

• Após observar, testar e ler sobre o chatGPT e a Agricultura, decidi construir a minha própria versão de GPT para Agricultura.

Deixe-me saber o que está a pensar em twitter.com/agtecher_com ou envie feedback

• Este projeto paralelo, denominado Farmer GPT, utiliza ChatGPT e Whisper para fornecer assistência valiosa aos agricultores na Índia. Ajuda-os a melhorar as práticas agrícolas, o rendimento e a rentabilidade, fornecendo informações meteorológicas em tempo real, recomendações personalizadas de culturas e comunicação peer-to-peer com especialistas e outros agricultores. Este tipo de assistente de IA tem o potencial de substituir agrônomos, revolucionando as práticas agrícolas na Índia, aproveitando o poder da IA e mensagens seguras para ajudar os agricultores a terem sucesso numa indústria competitiva.

O "Farmer GPT" tem uma desvantagem, pois atualmente fornece resultados semelhantes ao GPT padrão sem qualquer modelo de finetuning ou base de dados conectada. Além disso, os utilizadores podem receber respostas fora do tópico, como uma resposta a uma pergunta como "como assar uma batata", mesmo que não esteja relacionada com a agricultura.

• Estimativa de rendimento e o caso da Manga: Vishnu Sankar perguntou em 11 de fevereiro: Obtive respostas variadas sobre o potencial genético de rendimento da manga e a lacuna de rendimento em relação ao real. Portanto, verifiquei com o ChatGPT. Mangas #CultivoDeManga #UHDP #Agricultura #Frutas #Pomares O modelo de linguagem prevê que uma mangueira pode produzir entre 50-300 mangas por ano por árvore, com árvores de alto rendimento que podem produzir até 1.000 mangas por árvore por ano.

• Outro bom exemplo que encontrei é sobre agricultura regenerativa em vinhas: wine thinker aka post.news/robertjoseph @robertjoseph escreve em 5 de fevereiro de 2023: “Quantos de vocês sabem sobre o uso de penas de galinha na viticultura? @SpierWineFarm usa-as e o #ChatGPT explica algumas razões pelas quais.” Pedi-lhe para escrever um ensaio sobre o papel das penas de galinha na agricultura regenerativa. Perguntei à Spier Wine Farm via Twitter se o ensaio é mais ou menos preciso, então vamos ver.

• Educação agrícola: Um exemplo muito específico de um professor de agricultura, Cassie Joiner @Cass_Joiner, que escreveu em 1 de fevereiro de 2023: "A primeira tarefa que dei ao ChatGPT foi escrever um plano de aula para o que vou ensinar amanhã, 'Genética na Agricultura', e a minha vida de professor mudou para sempre."

Controle de pragas em tomateiros, tanto em texto quanto em código Python para detecção de imagens: Uma pergunta muito específica na área de Agricultura para evitar o oídio em Tomateiros: Shailendra singh @srj0408 escreve em 10 de dezembro de 2022: Experimentei o ChatGPT hoje com perguntas sobre #agritech e os resultados foram incríveis. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

O usuário estava testando o chatGPT como suporte de codificação (codificar em Python com chatGPT funciona de forma impressionante, mesmo que não tenha sido treinado para isso) para implementar um modelo de máquina de vetores de suporte SVM em Python para análise de imagens de folhas de plantas.

Para evitar o oídio em plantas de tomate, você pode tomar as seguintes medidas:

1. Plante variedades resistentes: Algumas variedades de plantas de tomate são mais resistentes ao oídio do que outras. Escolha uma variedade conhecida por ter boa resistência à doença, como 'Mountain Magic' ou 'Legend'.
2. Proporcione boa circulação de ar: O oídio prospera em ar úmido e estagnado. Para prevenir a doença, certifique-se de que suas plantas de tomate tenham bastante espaço entre elas e proporcione boa circulação de ar ao redor das plantas, podando-as regularmente e evitando regar em excesso.
3. Evite regar por cima: Regar suas plantas de tomate por cima pode fazer com que as folhas fiquem úmidas, o que cria um ambiente favorável para o crescimento do oídio. Em vez disso, regue as plantas na base do caule ou use um sistema de irrigação por gotejamento.
4. Use um fungicida à base de enxofre: Se suas plantas de tomate desenvolverem oídio, você pode usar um fungicida à base de enxofre para tratar a doença. Aplique o fungicida de acordo com as instruções do rótulo e repita a aplicação em intervalos regulares para evitar que a doença se espalhe.
5. Pratique a rotação de culturas: O oídio...

Regras: Preservar termos técnicos, números, unidades, URLs, formatação markdown e nomes de marcas. Usar termos agrícolas em português: Agricultura, Agricultura de precisão

• Não é um exemplo específico, mas é interessante que tenha sido levantado pelo especialista em estufas e dados John Beauford: Como o ChatGPT pode impactar a indústria da horticultura: O ChatGPT pode ser de grande ajuda para produtores de horticultura, fornecendo um sistema de tecnologia avançado e integrado para suas estufas.

Ao integrar-se com o software ERP do produtor, sensores, previsão do tempo e análise de vendas, este modelo de linguagem pode ajudar os produtores a entender melhor suas operações, criar e executar melhores planos, otimizar lucros e melhorar o desempenho de reposição. Ele pode automatizar tarefas repetitivas e análises de dados complexas, liberando tempo para tarefas mais importantes. Esta tecnologia será uma parte fundamental da próxima onda de automação de negócios para produtores e tem aplicações potenciais para diagnóstico de culturas em tempo real e análise de custos. A integração de um modelo de linguagem com os dados e sistemas específicos da operação de um produtor pode fornecer uma interface mais semelhante à humana para o seu negócio de estufas, tornando mais fácil para os produtores acessar e analisar informações críticas.

Esta é uma pergunta real que tive no verão de 2022 e a testei contra o ChatGPT da OpenAI:

Pergunta: "Tenho 1,5 hectares de vinha perto de Bordeaux e preciso instalar irrigação, o que preciso em termos de equipamento e que tipo de PSI é necessário para cobrir 1,5 hectares?"

Resposta da OpenAI: "A instalação de irrigação em uma vinha é um passo importante para garantir a saúde e a produtividade das videiras. O equipamento específico que você precisará dependerá de uma série de fatores, incluindo o tamanho da sua vinha, o tipo de sistema de irrigação que você escolher e seu orçamento.

Em geral, uma vinha de 1,5 hectares exigirá um sistema de irrigação bastante grande. Isso provavelmente incluirá uma linha principal de abastecimento de água, bem como uma rede de linhas laterais e aspersores ou emissores de gotejamento para distribuir água por toda a vinha. Você também pode precisar instalar uma bomba para aumentar a pressão da água e garantir cobertura adequada.

Quanto à pressão da água, uma vinha típica exigirá uma pressão de pelo menos 40 PSI (libras por polegada quadrada) para garantir cobertura adequada. No entanto, isso pode variar dependendo de fatores como o tipo de sistema de irrigação e o layout da vinha. É melhor consultar um especialista em irrigação para determinar os requisitos específicos de pressão de água para sua vinha."

Em conclusão, a instalação de irrigação em um vinhedo de 1.5 hectares exigirá um sistema bastante grande e complexo. Você precisará de uma linha principal de abastecimento de água, uma rede de linhas laterais e aspersores ou gotejadores, e possivelmente uma bomba para aumentar a pressão da água. O equipamento específico que você precisa dependerá de fatores como o layout do vinhedo e seu orçamento. É melhor consultar um especialista em irrigação para determinar o equipamento exato e os requisitos de pressão de água para o seu vinhedo.

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• Modelos de linguagem de IA no suporte à decisão agrícola (2023) - Pesquisa sobre a eficácia de modelos de linguagem de IA para aplicações na Agricultura.
• AgFunder (2023) - Tendências de investimento em IA e tecnologia agrícola.
• @agtecher_com no Twitter (2023)
• Cassie Joiner no Twitter (2023) - Educação agrícola e planeamento de aulas com ChatGPT.
• Robert Joseph no Twitter (2023) - Agricultura regenerativa em vinhas.
• Shailendra Singh no Twitter (2022) - Controlo de pragas de tomate e deteção de imagem.
• John Deere (2023) - Aplicações comerciais de IA em equipamentos e sistemas de Agricultura moderna.
• Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (2023) - Perspetiva global sobre IA e ferramentas digitais na Agricultura.
• Greenhousegrower (2023) - Como o ChatGPT impacta a indústria da horticultura.
• Microsoft Research (2023) - Plataforma de inteligência agrícola alimentada por IA, utilizando modelos de linguagem.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - Soluções de IA e machine learning para tomada de decisão agrícola.
• Modelos de Linguagem Grandes para Gestão de Conhecimento Agrícola (2023) - Análise académica das aplicações de LLM em sistemas de conhecimento agrícola.
• OpenAI GPT-4 Technical Report (2023) - Documentação oficial das capacidades e aplicações do GPT-4.