ChatGPT-4 и OpenAI в сельском хозяйстве: ИИ трансформирует управление фермой

Введение в языковые модели ИИ в сельском хозяйстве

Вопрос, который я себе задаю: как языковые модели OpenAI и ChatGPT могут быть использованы в сельском хозяйстве для помощи и в целом? В этой статье я подробно расскажу о:

Хотите протестировать, как работают ChatGPT и сельское хозяйство? После некоторого размышления я решил объединить сельское хозяйство и большую языковую модель, в результате чего появился agri1.ai.

Эпоха универсалов

Это мощный инструмент для универсалов, поскольку он помогает им быстро получать и понимать новую информацию, а также быстро развивать свое понимание сложных тем. Кроме того, языковые модели, такие как ChatGPT, предоставляют универсалам возможность учиться быстрее и эффективнее из огромного объема знаний и информации в Интернете.

Это особенно полезно для фермеров, которым часто необходимо быть хорошо осведомленными по широкому кругу вопросов, от механики и финансов до биологии и маркетинга и продаж. Используя языковые модели, такие как ChatGPT, фермеры могут быстро получать новую информацию более эффективным способом. Это позволяет им приобретать знания и понимание тем, которые им необходимо знать, что является неотъемлемой частью их повседневной работы. Например, они могут использовать ChatGPT, чтобы быстро понять сложную работу машин или быстро получить представление о финансовой стороне сельского хозяйства.

Самый очевидный ответ на этот вопрос будет через несколько лет, конечно: "Спрашивайте меня о чем угодно". Фермеры, вероятно, станут той группой, которая выиграет от ИИ и робототехники, поскольку им приходится решать множество задач в различных областях биологии, технологий и бизнеса.

Мы готовы заглянуть в будущее прямо сейчас: OpenAI — ведущая исследовательская организация в области искусственного интеллекта. Одним из их наиболее заметных достижений является разработка передовой языковой модели под названием GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), которая обладает способностью генерировать текст, похожий на человеческий.

В сфере сельского хозяйства GPT-3, также известная как ChatGPT, имеет потенциал произвести революцию в отрасли, предоставляя фермерам ценные сведения и помощь. Вот лишь несколько примеров того, как ChatGPT может быть использован в сельском хозяйстве.

Как языковые модели могут помочь в сельском хозяйстве

Повышение общего объема производства фермеров и специалистов агробизнеса: ChatGPT может упростить и ускорить выполнение повторяющихся мыслительных задач, что приведет к повышению эффективности работы фермеров и, как следствие, к общему увеличению производительности. Благодаря своим передовым возможностям обработки языка, ChatGPT может автоматизировать многие задачи, освобождая время и позволяя фермерам сосредоточиться на более важных аспектах своей работы. Будь то оптимизация ведения учета, создание отчетов или помощь в принятии решений, ChatGPT может помочь фермерам стать более продуктивными и эффективными в своей работе. Специалисты агробизнеса с благодарностью получат помощь в таких задачах, как создание контента, шаблоны электронной почты, оптимизация электронной почты, учебные материалы, инструменты самообслуживания для получения информации и многое другое.

Предоставление экспертных консультаций: ChatGPT может быть обучен на огромных объемах сельскохозяйственных данных, включая информацию о состоянии почвы, погодных условиях и борьбе с вредителями. Это позволяет ему предоставлять фермерам персонализированные рекомендации и советы по оптимизации урожая. ChatGPT может быть обучен распознавать специфические почвенные и климатические условия конкретного хозяйства. Это позволяет ему давать индивидуальные рекомендации по наиболее подходящим культурам для данного хозяйства, учитывая такие факторы, как уровень питательных веществ в почве и местные погодные условия.

Улучшение урожайности: ChatGPT может помочь фермерам определить наиболее подходящие культуры для их специфических почвенных и климатических условий. Это может повысить шансы на успешный сбор урожая и, в конечном итоге, улучшить урожайность.

Борьба с вредителями: ChatGPT может предоставить фермерам ценную информацию о борьбе с вредителями, например, путем определения наиболее эффективных пестицидов и предоставления рекомендаций по их применению. Это может помочь фермерам защитить свои посевы и повысить их рентабельность. Борьба с вредителями является важным аспектом сельского хозяйства, поскольку вредители могут нанести значительный ущерб посевам и снизить их урожайность. Языковые модели, подобные предоставляемым OpenAI, обладают потенциалом революционизировать борьбу с вредителями в сельскохозяйственной отрасли. Одним из ключевых способов, которым модели могут помочь в борьбе с вредителями, является предоставление фермерам ценной информации о наиболее эффективных пестицидах для использования.

Это может включать информацию о конкретных вредителях, против которых эффективны пестициды, а также о том, как наиболее эффективно применять пестициды. Такие инструменты, как ChatGPT, могут предоставлять обновления в режиме реального времени об активности вредителей в определенном районе. Это позволит фермерам принять превентивные меры и защитить свои посевы до того, как вредители успеют нанести значительный ущерб.

Кроме того, ChatGPT может предоставлять фермерам персонализированные рекомендации по лучшим стратегиям борьбы с вредителями для их конкретных культур и климатических условий. Это поможет фермерам оптимизировать свои усилия по борьбе с вредителями и в конечном итоге повысить их производительность. Предоставляет ценные сведения и помощь фермерам.

Анализ данных и прогнозирование: Разработанная OpenAI языковая модель искусственного интеллекта обладает потенциалом значительно помочь в анализе данных и прогнозировании в сельском хозяйстве. Инструмент может обрабатывать большие объемы данных и делать прогнозы на основе этой информации. Для достижения этой цели крайне важно предоставить модели адекватные наборы данных и четкие руководящие принципы по интерпретации этих данных. Это позволит языковой модели ИИ делать точные прогнозы и предоставлять фермерам ценные сведения. Однако, если данные неадекватны или правила интерпретации неясны, результаты, полученные языковой моделью ИИ, могут быть неточными или ненадежными. Поэтому крайне важно обеспечить, чтобы языковая модель ИИ обучалась на высококачественных, релевантных данных, а правила интерпретации были четко определены, чтобы ее прогнозы были максимально точными. Если крупное агропредприятие имеет API, подключенный к своим внутренним системам, языковые модели могут обучаться на их внутренних данных для расширения своих возможностей.

Выявление заболеваний: Являясь частью вышеупомянутого анализа данных, ChatGPT может быть обучен распознавать симптомы различных заболеваний растений. Это позволит фермерам выявлять и лечить заболевания до их распространения, сокращая потери урожая и повышая производительность.

(Более интересный подход заключается в обучении моделей обработки изображений напрямую использовать фотографии и другие визуальные данные, возможно, путем их комбинирования. Например, я экспериментировал с обучением Microsoft LOBE для прогнозирования болезней виноградной лозы, и результаты были выдающимися. Однако эта тема заслуживает отдельного обсуждения в другой статье блога.) Тем не менее, ChatGPT может быть обучен распознавать специфические симптомы конкретного заболевания растений. Это может включать визуальные признаки, такие как изменения цвета или текстуры растения, а также поведенческие изменения, такие как снижение темпов роста растения или уменьшение устойчивости к вредителям. Как только заболевание растения будет идентифицировано, модель сможет предоставить фермерам персонализированные рекомендации по наилучшим вариантам лечения.

Это может включать информацию о наиболее эффективных пестицидах или других методах борьбы с заболеванием, а также советы о том, как наиболее эффективно применять лечение. Кроме того, модель, подобная ChatGPT, может предоставлять обновления в режиме реального времени о распространении заболеваний в определенном районе. Это позволит фермерам принимать превентивные меры и защищать свои посевы до того, как болезнь успеет нанести значительный ущерб. В целом, интеграция языковых моделей в идентификацию и лечение заболеваний растений имеет потенциал предоставить ценную информацию и помощь фермерам. Это может помочь предотвратить распространение заболеваний и, в конечном итоге, повысить производительность сельскохозяйственной отрасли.

Любой вопрос, возникающий в контексте фермы: Как вы, возможно, знаете, фермеры — это многогранные менеджеры, которым нужно знать всё и быть максималистами-универсалами.

Оптимизация операций и снижение затрат: При наличии всех доступных вариантов весьма вероятно, что произойдет снижение затрат. Однако еще предстоит увидеть, какие конкретные примеры материализуются и где языковые модели смогут оказать существенное влияние. Поэтому ниже я рассмотрю некоторые примеры из декабря 2022 года по февраль 2023 года, о которых мне известно.

Как GPT4 и его описание изображений могут быть полезны в сельском хозяйстве

Последняя версия ChatGPT, GPT4, обладает расширенными возможностями описания изображений, которые могут быть особенно полезны в области сельского хозяйства. Благодаря своей способности описывать изображения на естественном языке, ChatGPT 4.0 может стать мощным инструментом для анализа состояния посевов, идентификации вредителей и анализа детальных изображений посевов и полей.

Анализ состояния посевов имеет решающее значение для обеспечения здоровых и продуктивных урожаев. Анализируя изображения посевов, ChatGPT 4.0 может помочь фермерам выявить любые признаки стресса, такие как изменение цвета или увядание, которые могут указывать на потенциальную проблему. Это позволит фермерам своевременно принять меры для решения проблемы и предотвратить повреждение или потерю урожая.

Анализ вредителей также имеет решающее значение для поддержания здоровья сельскохозяйственных культур. Анализируя изображения культур, GPT4 может помочь выявить любые признаки заражения вредителями, такие как следы укусов или паутина. Это позволит фермерам принять соответствующие меры для борьбы с вредителями и предотвращения ущерба их культурам.

В дополнение к подробным изображениям культур, GPT4 также может анализировать изображения полей, чтобы предоставить всесторонний обзор сельскохозяйственного ландшафта. Анализируя изображения полей, ChatGPT 4.0 может помочь выявить потенциальные проблемы, такие как эрозия почвы, переувлажнение или дефицит питательных веществ. Это поможет фермерам принимать обоснованные решения относительно севооборота, орошения и внесения удобрений.

В целом, такие технологии, как возможности описания изображений GPT4, могут стать революционными для сельскохозяйственной отрасли. Предоставляя фермерам подробную информацию о здоровье культур, анализе вредителей и изображениях полей, языковая модель может помочь им принимать более обоснованные решения и предпринимать своевременные действия, которые могут повысить урожайность и прибыльность.

Как autoGPT может помочь в сельском хозяйстве и фермерам

Итак, я попытался использовать autoGPT в качестве помощника для решения сельскохозяйственных вопросов, в частности, для поиска субсидий. Автономный агент GPT, который ищет и сканирует интернет, мог бы быть очень полезен. Поэтому я назвал этого ИИ-агента "subsidyAI" и попросил найти интересные текущие программы. Хотя ИИ удалось получить доступ к нужным веб-сайтам для исследования, он не смог собрать правильную информацию (и давайте даже не будем говорить о выводе). Я считаю, что autoGPT для сельского хозяйства может стать огромным прорывом, особенно при подключении к системе обнаружения изображений. autoGPT, мы идем, дайте нам еще 2-3 месяца, и я попробую это снова. Читайте ниже, что пыталась сделать моя программа.

Программа представляет собой скрипт на Python, который использует API AutoGPT для автоматизации определенных задач, связанных с исследованием сельскохозяйственных субсидий в регионе Пуату-Шаранта, Франция. Программа начинает с поиска и сбора информации о соответствующих региональных и экологических показателях, таких как демографические данные, данные лабораторий или рынков и социальная статистика. Затем эта информация используется для выявления потенциальных источников сельскохозяйственных субсидий в регионе, в частности, связанных с такими культурами, как яблоки, виноградники AOC коньяк и люцерна.

Программа также планирует запустить агент GPT для генерации идей о том, как получить право на получение и использовать эти сельскохозяйственные субсидии. Агенту предоставляется четкое и подробное задание для фокусировки его ответов, и ожидается, что он предоставит как минимум пять различных идей о том, как фермер может получить право на получение сельскохозяйственных субсидий во Франции, и пять различных идей о том, как наилучшим образом использовать эти субсидии.

Программа затем нацелена на исследование способов определения размера субсидий и того, как фермеры могут подать заявку на субсидии, на которые они имеют право, в регионе Пуату-Шаранта (Poitou-Charentes). Планируется провести тщательный поиск на соответствующих правительственных и организационных веб-сайтах, проконсультироваться с фермерами региона и сельскохозяйственными консультантами для получения информации о процессе подачи заявок на эти субсидии.

На протяжении всего выполнения программы учитываются потенциальные ограничения собираемой информации, и предпринимаются меры для двойной проверки любых шагов или рекомендаций, предложенных GPT-агентом или другими источниками. Ну, это не увенчалось успехом.

Но сначала давайте посмотрим, что языковые модели (пока) не могут делать:

Ограничения: Неспособность ChatGPT к абстрагированию и пониманию причинно-следственных связей

Технологии искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения предоставили фермерам ценные данные и аналитику, например, для оптимизации урожайности. Однако ограничения языковых моделей, таких как ChatGPT, становятся все более очевидными. Языковые модели лишены способности к абстрагированию и пониманию причинно-следственных связей, что делает их недостаточной заменой когнитивному пониманию опытных фермеров.

Для достижения успеха в сельском хозяйстве фермеры должны обладать глубоким пониманием своей среды и способностью адаптировать свои практики в зависимости от постоянно меняющихся условий: мыслить абстрактно и принимать обоснованные решения на основе неполной или неопределенной информации. Хотя AI может помочь в этих процессах принятия решений, он не может заменить критическое мышление и опыт фермеров. (Ну, это как бы очевидно, по крайней мере, для меня.)

Следовательно, важно, чтобы фермеры продолжали полагаться на свои собственные когнитивные знания и опыт, одновременно используя технологии AI как инструмент для улучшения принятия решений и повышения сельскохозяйственных результатов. Все дело в правильном балансе между преимуществами технологий AI и (пока) незаменимой ценностью человеческого понимания и взаимодействия.

Примеры того, как фермеры и агрономы пытаются использовать chatGPT

• После наблюдения, тестирования и изучения chatGPT и сельского хозяйства я решил создать свою собственную сельскохозяйственную GPT-версию.

Дайте знать, что вы думаете, на twitter.com/agtecher_com или отправьте обратную связь

• Этот побочный проект под названием Farmer GPT использует ChatGPT и Whisper для оказания ценной помощи фермерам в Индии. Он помогает им улучшить сельскохозяйственные практики, урожайность и прибыльность, предоставляя информацию о погоде в режиме реального времени, персонализированные рекомендации по культурам и возможность общения с экспертами и другими фермерами на платформе peer-to-peer. Такой ИИ-ассистент имеет потенциал заменить агрономов и революционизировать сельскохозяйственные практики в Индии, используя мощь ИИ и безопасных сообщений для помощи фермерам в достижении успеха в конкурентной отрасли.

У "Farmer GPT" есть недостаток, поскольку в настоящее время он предоставляет результаты, аналогичные стандартному GPT, без какой-либо донастройки модели или подключенной базы данных. Кроме того, пользователи могут получать несвязанные ответы, например, ответ на вопрос типа "как испечь картошку", даже если это не имеет отношения к сельскому хозяйству.

• Оценка урожайности и случай с манго: Вишну Санкар спросил 11 февраля: "Получил разные ответы относительно генетического потенциала урожайности манго и разрыва между фактическим урожаем и потенциальным. Поэтому проверил с ChatGPT. Манго #Выращивание манго #UHDP #Фермерство #Сельское хозяйство #Фрукты #Фруктовый сад" Языковая модель прогнозирует, что одно дерево манго может принести от 50 до 300 плодов манго в год, а высокоурожайные деревья могут давать до 1000 плодов манго в год с одного дерева.

• Еще один интересный пример, который я нашел, касается регенеративного сельского хозяйства на виноградниках: wine thinker aka post.news/robertjoseph @robertjoseph пишет 5 февраля 2023 года: "Сколько из вас знают об использовании куриных перьев в виноградарстве? @SpierWineFarm использует их, а #ChatGPT объясняет некоторые причины почему." Я попросил его написать эссе о роли куриных перьев в регенеративном сельском хозяйстве. Я спросил Spier Wine Farm через Twitter, насколько точным является эссе, так что посмотрим.

• Сельскохозяйственное образование: Очень конкретный пример от учителя сельского хозяйства, Cassie Joiner @Cass_Joiner, которая написала 1 февраля 2023 года: "Первое задание, которое я дала ChatGPT, было написать план урока по тому, что я преподаю завтра, 'Генетика в сельском хозяйстве', и моя жизнь учителя изменилась навсегда."

Борьба с вредителями томатов, как в виде текста, так и в виде кода Python для обнаружения изображений: Еще один очень специфический вопрос в области предотвращения мучнистой росы на томатах: Shailendra singh @srj0408 пишет 10 декабря 2022 г.: Сегодня я попробовал ChatGPT с вопросами по #agritech, и результаты были потрясающими. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

Пользователь тестировал chatGPT как поддержку в программировании (работа с кодом Python с помощью chatGPT уже впечатляет, хотя он и не был специально обучен этому) для реализации модели опорных векторов (SVM) на Python для анализа изображений листьев растений.

Чтобы избежать мучнистой росы на томатах, вы можете предпринять следующие шаги:

1. Высаживайте устойчивые сорта: Некоторые сорта томатов более устойчивы к мучнистой росе, чем другие. Выбирайте сорта, известные своей хорошей устойчивостью к заболеванию, такие как 'Mountain Magic' или 'Legend'.
2. Обеспечьте хорошую циркуляцию воздуха: Мучнистая роса процветает во влажном, застойном воздухе. Чтобы предотвратить заболевание, убедитесь, что между вашими томатами достаточно пространства, и обеспечьте хорошую циркуляцию воздуха вокруг растений, регулярно их обрезая и избегая чрезмерного полива.
3. Избегайте полива сверху: Полив томатов сверху может привести к намоканию листьев, что создает благоприятную среду для роста мучнистой росы. Вместо этого поливайте растения у основания стебля или используйте систему капельного орошения.
4. Используйте фунгицид на основе серы: Если на ваших томатах все же появилась мучнистая роса, вы можете использовать фунгицид на основе серы для лечения заболевания. Применяйте фунгицид в соответствии с инструкциями на этикетке и повторяйте обработку через регулярные промежутки времени, чтобы предотвратить распространение заболевания.
5. Практикуйте севооборот: Мучнистая роса…

• Не конкретный пример, но интересно, что этот вопрос поднял специалист по теплицам и данным Джон Бофорт: Как ChatGPT может повлиять на отрасль садоводства: ChatGPT может оказать большую помощь производителям в садоводстве, предоставляя передовую и интегрированную технологическую систему для их теплиц.

Интегрируясь с ERP-системой производителя, датчиками, прогнозом погоды и аналитикой продаж, эта языковая модель может помочь производителям лучше понимать свою деятельность, создавать и выполнять более эффективные планы, оптимизировать прибыль и повышать эффективность пополнения запасов. Она может автоматизировать повторяющиеся задачи и сложный анализ данных, освобождая время для более важных дел. Эта технология станет ключевой частью следующей волны автоматизации бизнеса для производителей и имеет потенциальные применения для диагностики состояния растений в реальном времени и анализа затрат. Интеграция языковой модели с данными и системами, специфичными для деятельности производителя, может обеспечить более человекоподобный интерфейс для его тепличного бизнеса, облегчая производителям доступ к критически важной информации и ее анализ.

Это реальный вопрос, который у меня возник летом 2022 года, и я протестировал его с помощью ChatGPT от OpenAI:

Вопрос: "У меня виноградник площадью 1,5 гектара недалеко от Бордо, и мне нужно установить систему орошения. Какое оборудование мне понадобится и какое давление PSI требуется для покрытия 1,5 гектара?"

Ответ от OpenAI: "Установка системы орошения на винограднике является важным шагом для обеспечения здоровья и продуктивности лоз. Конкретное оборудование, которое вам понадобится, будет зависеть от ряда факторов, включая размер вашего виноградника, тип выбранной вами системы орошения и ваш бюджет.

В целом, для виноградника площадью 1,5 гектара потребуется довольно большая система орошения. Вероятно, она будет включать основную линию водоснабжения, а также сеть боковых линий и дождевателей или капельниц для распределения воды по всему винограднику. Вам также может потребоваться установить насос для увеличения давления воды и обеспечения адекватного покрытия.

Что касается давления воды, то для типичного виноградника требуется давление не менее 40 PSI (фунтов на квадратный дюйм) для обеспечения адекватного покрытия. Однако это может варьироваться в зависимости от таких факторов, как тип системы орошения и планировка виноградника. Лучше всего проконсультироваться со специалистом по орошению, чтобы определить конкретные требования к давлению воды для вашего виноградника."

В заключение, установка системы орошения на винограднике площадью 1,5 гектара потребует довольно крупной и сложной системы. Вам понадобится магистральная линия водоснабжения, сеть боковых линий и разбрызгивателей или капельниц, а также, возможно, насос для повышения давления воды. Конкретное оборудование, которое вам потребуется, будет зависеть от таких факторов, как планировка виноградника и ваш бюджет. Лучше всего проконсультироваться со специалистом по орошению, чтобы определить точные требования к оборудованию и давлению воды для вашего виноградника.

---

---

• Языковые модели ИИ в поддержке принятия решений в сельском хозяйстве (2023) - Исследование эффективности языковых моделей ИИ для сельскохозяйственных применений.
• AgFunder (2023) - Инвестиционные тенденции в области ИИ и агротехнологий.
• @agtecher_com в Twitter (2023)
• Кэсси Джойнер в Twitter (2023) - Сельскохозяйственное образование и планирование уроков с использованием ChatGPT.
• Роберт Джозеф в Twitter (2023) - Регенеративное земледелие в виноградниках.
• Шайлендра Сингх в Twitter (2022) - Борьба с вредителями томатов и детектирование изображений.
• John Deere (2023) - Коммерческие применения ИИ в современном сельскохозяйственном оборудовании и системах.
• Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН (2023) - Глобальная перспектива применения ИИ и цифровых инструментов в сельском хозяйстве.
• Greenhousegrower (2023) - Как ChatGPT влияет на отрасль садоводства.
• Microsoft Research (2023) - Платформа сельскохозяйственной аналитики на базе ИИ с использованием языковых моделей.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - Решения на основе ИИ и машинного обучения для принятия решений в сельском хозяйстве.
• Большие языковые модели для управления сельскохозяйственными знаниями (2023) - Академический анализ применения больших языковых моделей в системах сельскохозяйственных знаний.
• Технический отчет OpenAI GPT-4 (2023) - Официальная документация по возможностям и применениям GPT-4.