Como o OpenAI e o Chat GPT4 podem ser usados na Agricultura

Portanto, estamos atualmente vendo um Hudson-River-Moment of AI em 2022, impulsionado principalmente por aplicativos como Midjourney e Dalle-2 no campo de geração de imagens, e OpenAI’s ChatGPT no campo de processamento de linguagem natural. Como em muitos outros setores, modelos de linguagem como o ChatGPT têm o potencial de provocar algumas mudanças no setor agrícola e abrir novas oportunidades, negócios e perspectivas de emprego.

A pergunta que me faço: como o OpenAI e o ChatGPT podem modelos de linguagem podem ser utilizados na agricultura para ajudar e em geral? Neste artigo, vou detalhar:

1. A era dos generalistas
2. Como os modelos de linguagem podem ajudar na agricultura
3. Como o GPT4 e a descrição da imagem podem ajudar na agricultura
4. Como o autoGPT ajudará a agricultura: combinando agentes de IA com a web
5. Limitações: incapacidade de abstrair e compreender relações de causa e efeito
6. Exemplos reais de como os agricultores tentam usar o chatGPT

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

A era dos generalistas

Esta é uma ferramenta poderosa para os generalistas, pois os ajuda a adquirir e compreender rapidamente novas informações, e a desenvolver rapidamente sua compreensão de tópicos complexos. Além disso, os modelos linguísticos, como o chatGPT, proporcionam aos generalistas a capacidade de aprender mais rapidamente e com mais eficiência a partir da vasta quantidade de conhecimento e informações on-line.

Isto é especialmente benéfico para os agricultores, que muitas vezes precisam estar bem informados sobre uma ampla gama de tópicos, desde mecânica e finanças, até biologia e marketing e vendas. Usando modelos linguísticos, como o chatGPT, os agricultores podem aprender rapidamente novas informações de uma maneira mais eficiente. Isto lhes permite adquirir conhecimento e compreensão dos tópicos que precisam conhecer, o que é essencial em seu trabalho diário. Por exemplo, eles podem usar o chatGPT para compreender rapidamente o complexo funcionamento das máquinas, ou para obter rapidamente uma compreensão do lado financeiro da agricultura.

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

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

No campo da agricultura, o GPT-3, também conhecido como ChatGPT, tem o potencial de revolucionar o setor ao fornecer informações e assistência valiosas aos agricultores. 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: ChatGPT pode simplificar e acelerar tarefas mentais repetitivas, levando a uma maior 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 racionalizando a manutenção de registros, gerando relatórios ou ajudando na tomada de decisões, o ChatGPT pode ajudar os agricultores a serem mais produtivos e eficazes em seu trabalho. Felizmente, os profissionais do agronegócio receberão ajuda quando se trata de tarefas como criação de conteúdo, modelos de e-mail, racionalização de e-mails, materiais de treinamento, ferramentas de inteligência de auto-serviço e muito mais.

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

Melhorando o rendimento das colheitas: 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, finalmente, melhorar o rendimento.

Controle de pragas: O ChatGPT pode fornecer aos agricultores informações valiosas sobre como controlar as pragas, como identificar os pesticidas mais eficazes e fornecer conselhos sobre como aplicá-los. Isso pode ajudar os agricultores a proteger suas colheitas e aumentar sua lucratividade. O controle de pragas é um aspecto importante da agricultura, pois as pragas podem causar danos significativos às plantações e reduzir seu rendimento.

Modelos de linguagem, como os fornecidos pela OpenAI, têm o potencial de revolucionar o controle de pragas na indústria agrícola. Uma das principais maneiras pelas quais os modelos podem ajudar no controle de pragas é fornecer 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 sobre como aplicar os pesticidas da maneira mais eficaz. Ferramentas como ChatGPT podem fornecer atualizações em tempo real sobre a atividade de pragas em uma área específica. Isso pode permitir que os agricultores tomem medidas preventivas e protejam suas plantações 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 e condições climáticas específicas. Isso pode ajudar os agricultores a otimizar seus esforços de controle de pragas e, por fim, aumentar sua produtividade. fornecer informações valiosas e assistência aos agricultores.

Análise e previsão de dados: O modelo de linguagem de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI tem o potencial de ajudar muito na análise e predição de dados na agricultura. A ferramenta pode processar grandes quantidades de dados e fazer previsões com base nessas informações. Para conseguir isso, é essencial fornecer ao modelo conjuntos de dados adequados e diretrizes claras sobre como interpretar esses dados. Isto permitirá que o modelo de linguagem da IA faça previsões precisas e forneça informações valiosas para os agricultores. Entretanto, se os dados forem inadequados ou as regras de interpretação não forem claras, os resultados produzidos pelo modelo de linguagem AI podem ser imprecisos ou não confiáveis. Portanto, é crucial assegurar que o modelo de linguagem AI seja treinado em dados relevantes de alta qualidade e que as regras de interpretação sejam bem definidas para garantir que suas previsões sejam o mais precisas possível. Se um grande agronegócio tem um API conectado a seus sistemas internos, os modelos de linguagem podem ser treinados em seus dados internos para melhorar suas habilidades.

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

(O abordagem potencialmente mais interessante seria treinar modelos de imagens para usar diretamente fotografias e outros dados visuais, possivelmente combinando-as. Por exemplo, eu experimentei com o treinamento do LOBE da Microsoft para prever as doenças da videira, e os resultados foram notáveis. Entretanto, este tópico merece uma discussão separada em um artigo de blog diferente).

No entanto, o ChatGPT pode ser treinado para reconhecer os sintomas específicos de uma determinada doença de planta. Isso pode incluir pistas visuais, como mudanças na cor ou textura da planta, bem como mudanças comportamentais, como a taxa de crescimento reduzida da planta ou diminuição da resistência a pragas. Uma vez identificada uma doença da planta, o modelo pode fornecer aos agricultores recomendações personalizadas sobre as melhores opções de tratamento.

Isso pode incluir informações sobre os pesticidas mais eficazes ou outros métodos para controlar a doença, bem como conselhos sobre como aplicar o tratamento da maneira mais eficaz. Além disso, um modelo como o ChatGPT pode fornecer atualizações em tempo real sobre a propagação de doenças em uma determinada área. Isso pode permitir que os agricultores tomem medidas preventivas e protejam suas plantações antes que a doença tenha a chance de causar danos significativos. No 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. Isso pode ajudar a prevenir a propagação de doenças e, por fim, aumentar a produtividade da indústria agrícola.

Qualquer questão que surja no contexto de uma fazenda: Como você deve saber, os agricultores são gerentes multi-talentosos que precisam saber tudo e ser maximalistas generalistas.

Otimizando operações e reduzindo custos: Com todas as opções disponíveis, é altamente provável que ocorram reduções de custo. No entanto, resta saber quais exemplos específicos se materializarão e onde os modelos de linguagem podem causar 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 sua descrição de imagem podem ser úteis na agricultura

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

A análise da saúde da cultura é essencial para garantir colheitas saudáveis e produtivas. Ao analisar as imagens das plantações, o ChatGPT 4.0 pode ajudar os agricultores a identificar quaisquer sinais de problemas, como descoloração ou murcha, que possam indicar um problema em potencial. Isso pode permitir que os agricultores tomem medidas oportunas para resolver o problema e evitar danos ou perdas nas colheitas.

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

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

No geral, tecnologias como os recursos de descrição de imagem do GPT4 podem ser um divisor de águas para o setor agrícola. Ao fornecer aos agricultores informações detalhadas sobre a saúde das culturas, análise de pragas e imagens de campo, o modelo de linguagem pode ajudá-los a tomar decisões mais informadas e ações oportunas que podem melhorar o rendimento e a lucratividade das culturas.

Como o autoGPT pode ajudar na agricultura e nos agricultores

Por isso, 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 vasculha a Internet pode ser muito útil. Então, chamei esse agente de IA de "subsidyAI" e pedi que encontrasse alguns programas atuais interessantes. Embora a IA tenha conseguido acessar os sites certos para pesquisar, ela não conseguiu coletar as informações certas (e nem vamos falar de resultados). Acredito que o autoGPT para a agricultura pode se tornar enorme, especialmente quando conectado à detecção de imagens. autoGPT aqui vamos nós, vamos nos dar mais dois ou três meses e eu tentarei novamente. Leia abaixo o que meu programa tentou fazer aqui.

O programa é um script Python que usa a API AutoGPT para automatizar certas tarefas relacionadas à investigação de subsídios agrícolas na região de Poitou-Charentes, na França. O programa começa por pesquisar e coletar informações sobre indicadores regionais e ambientais relevantes, como dados demográficos, mercados de trabalho e estatísticas sociais. Em seguida, usa essas informações para identificar fontes potenciais de subsídios agrícolas na região, especificamente relacionados a culturas como maçãs, videiras, conhaque AOC 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 recebe um prompt claro e detalhado para focar suas respostas e deve fornecer pelo menos cinco ideias diferentes sobre como um agricultor pode se qualificar para subsídios agrícolas na França e cinco ideias diferentes sobre como fazer o melhor uso desses subsídios subsídios.

O programa visa, então, pesquisar como determinar o valor dos subsídios e como os agricultores podem solicitar os subsídios aos quais são elegíveis em Poitou-Charentes. Ele planeja realizar uma busca completa nos sites relevantes do governo e da organização, verificar com os agricultores da região e consultar os consultores agrícolas para obter informações sobre o processo de inscrição para esses subsídios.

Ao longo da execução do programa, ele está atento às possíveis limitações das informações que coleta e tem o cuidado de verificar novamente quaisquer etapas ou recomendações sugeridas pelo agente GPT ou outras fontes. Bem, isso não foi bem sucedido.

Mas primeiro vamos ver o que os modelos de linguagem não podem fazer (agora):

Limitações: incapacidade do ChatGPT’s de abstrair e compreender relações de causa e efeito

A IA e as tecnologias de aprendizado de máquinas têm fornecido aos agricultores dados e insights valiosos para, por exemplo, otimizar o rendimento das colheitas. Entretanto, as limitações de modelos de linguagem como o ChatGPT têm se tornado cada vez mais evidentes. Os modelos de linguagem não têm a capacidade de abstrair e compreender as relações de causa e efeito, tornando-as um substituição para a compreensão cognitiva de agricultores experientes.

Para ter sucesso na agricultura, os agricultores devem ter uma compreensão profunda de seu ambiente e a capacidade de adaptar suas práticas com base em condições em constante mudança: Pensar de forma abstrata e tomar decisões informadas baseadas em informações incompletas ou incertas. Embora a IA possa ajudar nestes processos de tomada de decisão, ela não pode substituir as habilidades de pensamento crítico e a experiência dos agricultores. (Bem, isso é meio óbvio, pelo menos para mim).

Portanto, é importante que os agricultores continuem confiando em seu próprio conhecimento cognitivo e experiência, enquanto também utilizam as tecnologias de IA como uma ferramenta para melhorar suas decisões e melhorar os resultados agrícolas. Trata-se do equilíbrio certo entre os benefícios das tecnologias de IA e o (por enquanto) valor insubstituível da compreensão e interação humana.

Exemplos de como os agricultores e produtores tentam usar o chatGPT

• Depois de observar, testar e ler sobre o chatGPT e a agricultura, decidi criar minha própria versão do GPT para agricultura.

Criei um assistente de IA para agricultura: Eu o chamo de agri1.ai

Deixe-me saber o que você está pensando em twitter.com/agtecher_com ou enviar opinião

• Esse projeto paralelo, chamado Farmer GPT, usa o ChatGPT e o Whisper para fornecer assistência valiosa aos agricultores da Índia. Ele os ajuda a aprimorar as práticas agrícolas, o rendimento e a lucratividade, fornecendo informações meteorológicas em tempo real, recomendações personalizadas de culturas e comunicação ponto a ponto com especialistas e outros agricultores. Esse tipo de assistente de IA tem o potencial de substituir os agrônomos e revolucionar as práticas agrícolas na Índia, aproveitando o poder da IA e das mensagens seguras para ajudar os agricultores a ter sucesso em um setor competitivo.
  
  O “Farmer GPT” tem uma desvantagem, pois atualmente fornece resultados semelhantes ao GPT padrão sem nenhum modelo de ajuste fino ou banco de dados conectado. Além disso, os usuários podem receber respostas fora do tópico, como uma resposta a uma pergunta como “como assar uma batata” mesmo que não esteja relacionado com a agricultura.

• Estimativa de rendimento e o caso da manga: Vishnu Sankar perguntou em 11 de fevereiro: Tem respostas variadas para o potencial de rendimento genético da manga e para a diferença de rendimento em relação ao real. Portanto, verificado com ChatGPT. Manga #Mcultivo de manga #UHDP #Farme #Agricultura #Frutas #Ochardo
  
  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 está em agricultura regenerativa em vinhas: pensador do vinho, também conhecido como post.news/robertjoseph @robertjoseph escreve em 5 de fevereiro de 2023: Quantos de vocês sabem sobre o uso de penas de frango na viticultura? @SpierWineFarm os usa e #Chatgpt explica algumas razões pelas quais eu o pedi para "Escreva um ensaio sobre o papel das penas de frango na agricultura regenerativa”
  
  Eu perguntei ao Spier Wine Farm via twitter se o ensaio é mais ou menos preciso, então vamos ver isso.

• Educação Agrícola, Um exemplo bem específico de um Professor de Agronomia: Cassie Joiner @Cass_Joiner 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 minha vida de professor mudou para sempre".
  

• Controle de pragas do tomate, tanto como texto como código de pitão para detecção de imagem: Outra pergunta muito específica no campo evita o oídio com tomates: Shailendra singh @srj0408 escreve em 10 de dezembro de 2022: ChatGPT experimentado hoje com perguntas em torno de #agritech e os resultados foram incríveis. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup
  
  O usuário estava testando o chatGPT como suporte de codificação (a codificação python com chatGPT já funciona de forma impressionante, embora não tenha sido treinado para isso) para implementar um modelo SVM de máquina vetorial de suporte em python para análise de imagens de folhas de plantas.

Para evitar o oídio em plantas de tomateiro, você pode tomar as seguintes medidas:
1. Variedades resistentes às plantas: Algumas variedades de plantas de tomateiro são mais resistentes ao oídio "do que outras. Escolha uma variedade conhecida por ter boa resistência à doença, como 'Mountain Magic' ou 'Legend'".
2. Proporcionar boa circulação de ar: Para prevenir a "doença", garanta que seus tomateiros tenham muito espaço entre eles, e proporcione boa circulação de ar ao redor das plantas, podando-as regularmente e evitando o excesso de rega".
3. Evite a rega por cima: regar seus tomateiros por cima pode fazer com que as folhas fiquem úmidas, o que cria um ambiente favorável para o crescimento do oídio". "Ao invés 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 o oídio, você pode usar um fungicida à base de enxofre para tratar a doença. Aplique o fungicida de acordo com as instruções no rótulo, e repita a aplicação em intervalos regulares para evitar que a doença se propague.
5. Pratique a rotação de culturas: Oídio em pó...". 

• Não é um exemplo específico, mas interessante que foi criado pelo especialista em estufa e dados John Beauford: Como o chatGPT pode impactar a indústria da horticultura: O ChatGPT pode ser de grande ajuda para os horticultores, fornecendo um sistema de tecnologia avançada e integrada para suas estufas.
  
  Ao integrar 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 seu funcionamento, criar e executar melhores planos, otimizar os lucros e melhorar o desempenho de reposição. Ele pode automatizar tarefas repetitivas e análises de dados complexos, liberando tempo para tarefas mais importantes. Esta tecnologia será uma parte fundamental da próxima onda de automação comercial para os produtores e tem aplicações potenciais para o diagnóstico de culturas em tempo real e análise de custos. A integração de um modelo de linguagem com os dados e sistemas específicos para a operação de um agricultor pode proporcionar uma interface mais humana para seus negócios de estufas, facilitando o acesso e a análise de informações críticas por parte dos agricultores.

Um exemplo da vida real que foi relevante em nossa fazenda

Esta é uma pergunta real que tive no verão de 2022 e testei-a no chatGPT do openAI’:

Pergunta: "Tenho 1,5 hectares de vinha perto de Bordéus e preciso instalar rega, o que preciso em termos de equipamento e que tipo de PSI é necessário para cobrir 1,5 hectares?" Resposta da openAI: "Instalar a irrigação em um vinhedo é um passo importante para garantir a saúde e a produtividade das videiras. O equipamento específico que você precisará dependerá de vários fatores, incluindo o tamanho do seu vinhedo, o tipo de sistema de irrigação você escolhe e seu orçamento. Em geral, um vinhedo 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 gotejadores para distribuir a água por todo o vinhedo. Você também pode precisar instalar uma bomba para aumentar a pressão da água e garantir uma cobertura adequada. Quanto à pressão da água, um vinhedo típico exigirá uma pressão de pelo menos 40 PSI (libras por polegada quadrada) para garantir uma cobertura adequada. No entanto, isso pode variar dependendo de fatores como o tipo de sistema de irrigação e o layout do vinhedo. É melhor consultar um especialista em irrigação para determinar a pressão de água específica. requisitos para a 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 de que você precisa dependerá de fatores como o layout do vinhedo e seu orçamento. É melhor consultar um especialista em irrigação para determinar os requisitos exatos de equipamento e pressão de água para o seu vinhedo."