ChatGPT-4 ve Tarımda OpenAI: Yapay Zeka Çiftlik Yönetimini Dönüştürüyor

Tarımda Yapay Zeka Dil Modellerine Giriş

Kendime sorduğum soru şu: OpenAI ve ChatGPT dil modelleri tarımda ve genel olarak nasıl kullanılabilir? Bu makalede şunları detaylandıracağım:

ChatGPT ve tarımın nasıl çalıştığını test etmek ister misiniz? Bir süre düşündükten sonra tarımı ve büyük bir dil modelini birleştirmeye karar verdim, bu da agri1.ai'yi ortaya çıkardı.

Genel Uzmanlar Çağı

Bu, genel uzmanlar için güçlü bir araçtır, çünkü yeni bilgileri hızlı bir şekilde edinmelerine ve anlamalarına ve karmaşık konular hakkındaki anlayışlarını hızla geliştirmelerine yardımcı olur. Dahası, chatGPT gibi dil modelleri, genel uzmanlara çevrimiçi olarak bulunan engin bilgi ve verilerden daha hızlı ve daha verimli bir şekilde öğrenme yeteneği sunar.

Bu, özellikle mekanik ve finansmandan biyoloji ve pazarlama ve satışa kadar çok çeşitli konularda bilgili olması gereken çiftçiler için faydalıdır. chatGPT gibi dil modellerini kullanarak çiftçiler yeni bilgileri daha verimli bir şekilde hızla öğrenebilirler. Bu, günlük işlerinde temel olan ihtiyaç duydukları konular hakkında bilgi ve anlayış kazanmalarını sağlar. Örneğin, makinelerin karmaşık işleyişini hızla anlamak veya çiftçiliğin finansal yönünü hızla kavramak için chatGPT'yi kullanabilirler.

Bunun en bariz cevabı birkaç yıl içinde kesinlikle şöyle olacaktır: Bana her şeyi sorun. Çiftçiler muhtemelen Yapay Zeka ve Robotikten en çok fayda sağlayacak grup olacaktır, çünkü farklı türlerde biyoloji, teknoloji ve iş alanlarındaki çeşitli zorlukların üstesinden gelmeleri gerekmektedir.

Şimdi geleceğe bakmaya hazırız: OpenAI, yapay zeka alanında önde gelen bir araştırma kuruluşudur. En dikkat çekici başarılarından biri, insan benzeri metinler üretebilme yeteneğine sahip, son teknoloji bir dil modeli olan GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3)'ün geliştirilmesidir.

Tarım alanında, ChatGPT olarak da bilinen GPT-3, çiftçilere değerli bilgiler ve yardım sağlayarak sektörü devrim niteliğinde değiştirebilecek potansiyele sahiptir. İşte ChatGPT'nin tarımda kullanılabileceği birkaç örnek:

Dil Modelleri Tarımda Nasıl Yardımcı Olabilir?

Çiftçilerin ve tarım işletmesi profesyonellerinin genel çıktısını artırmak: ChatGPT, tekrarlayan zihinsel görevleri basitleştirip hızlandırarak çiftçiler için verimliliği artırabilir ve genel üretkenliği yükseltebilir. Gelişmiş dil işleme yetenekleriyle ChatGPT, birçok görevi otomatikleştirebilir, zaman kazandırarak çiftçilerin işlerinin daha önemli yönlerine odaklanmalarını sağlayabilir. Kayıt tutmayı düzenlemek, raporlar oluşturmak veya karar vermeye yardımcı olmak gibi konularda, ChatGPT çiftçilerin işlerinde daha üretken ve etkili olmalarına yardımcı olabilir. Tarım işletmesi profesyonelleri, içerik oluşturma, e-posta şablonları, e-postaları düzenleme, eğitim materyalleri, kendi kendine hizmet veren zeka araçları ve daha fazlası gibi görevlerde yardım almaktan memnuniyet duyacaktır.

Uzman tavsiyesi sağlamak: ChatGPT, toprak koşulları, hava durumu örüntüleri ve zararlı kontrolü hakkında bilgiler dahil olmak üzere büyük miktarda tarımsal veri üzerinde eğitilebilir. Bu, çiftçilere ürünlerini optimize etme konusunda kişiselleştirilmiş öneriler ve tavsiyeler sunmasını sağlar. ChatGPT, belirli bir çiftliğin özel toprak ve iklim koşullarını tanıyacak şekilde eğitilebilir. Bu, toprak besin seviyeleri ve yerel hava durumu örüntüleri gibi faktörleri göz önünde bulundurarak, o çiftlik için en uygun ürünler hakkında özel öneriler sunmasını sağlar.

Ürün verimini iyileştirmek: ChatGPT, çiftçilerin belirli toprak ve iklim koşulları için en uygun ürünleri belirlemelerine yardımcı olabilir. Bu, başarılı hasat şansını artırabilir ve nihayetinde verimi iyileştirebilir.

Zararlı Yönetimi: ChatGPT, çiftçilere zararlıları nasıl kontrol edecekleri konusunda değerli bilgiler sağlayabilir; örneğin, en etkili pestisitleri belirleyerek ve bunları nasıl uygulayacakları konusunda tavsiyelerde bulunarak. Bu, çiftçilerin ürünlerini korumalarına ve kârlılıklarını artırmalarına yardımcı olabilir. Zararlı yönetimi, tarımın önemli bir yönüdür, çünkü zararlılar ürünlere önemli zararlar verebilir ve verimlerini düşürebilir. OpenAI tarafından sağlanan dil modelleri, tarım endüstrisinde zararlı yönetiminde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Modellerin zararlı yönetimine yardımcı olabileceği temel yollardan biri, çiftçilere kullanılacak en etkili pestisitler hakkında değerli bilgiler sağlamaktır. Bu, pestisitlerin etkili olduğu belirli zararlılar hakkında bilgi içerebilir ve ayrıca pestisitlerin en etkili şekilde nasıl uygulanacağı hakkında bilgi içerebilir. ChatGPT gibi araçlar, belirli bir bölgedeki zararlı aktivitesi hakkında gerçek zamanlı güncellemeler sağlayabilir. Bu, çiftçilerin önleyici tedbirler almalarını ve zararlıların önemli zararlara neden olmadan önce ürünlerini korumalarını sağlayabilir. Ek olarak, ChatGPT, çiftçilere özel ürünleri ve iklim koşulları için en iyi zararlı yönetimi stratejileri hakkında kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir. Bu, çiftçilerin zararlı yönetimi çabalarını optimize etmelerine ve nihayetinde verimliliklerini artırmalarına yardımcı olabilir. Çiftçilere değerli içgörüler ve yardım sağlayabilir.

Veri Analizi ve Tahmini: OpenAI tarafından geliştirilen yapay zeka dil modeli, tarımda veri analizi ve tahmininde büyük ölçüde yardımcı olma potansiyeline sahiptir. Araç, büyük miktarda veriyi işleyebilir ve bu bilgilere dayanarak tahminler yapabilir. Bunu başarmak için, modele yeterli veri kümeleri ve bu verileri nasıl yorumlayacağına dair net yönergeler sağlamak esastır. Bu, yapay zeka dil modelinin doğru tahminler yapmasını ve çiftçilere değerli içgörüler sunmasını sağlayacaktır. Ancak, veri yetersizse veya yorumlama kuralları net değilse, yapay zeka dil modeli tarafından üretilen sonuçlar yanlış veya güvenilmez olabilir. Bu nedenle, yapay zeka dil modelinin yüksek kaliteli, ilgili veriler üzerinde eğitildiğinden ve tahminlerinin mümkün olduğunca doğru olmasını sağlamak için yorumlama kurallarının iyi tanımlandığından emin olmak çok önemlidir. Büyük bir tarım işletmesinin iç sistemlerine bağlı bir API'si varsa, dil modelleri yeteneklerini geliştirmek için iç verileri üzerinde eğitilebilir.

Hastalıkların Tanımlanması: Yukarıda belirtilen veri analizinin bir parçası olarak, ChatGPT çeşitli bitki hastalıklarının belirtilerini tanımak üzere eğitilebilir. Bu, çiftçilerin hastalıkları yayılmadan önce tanımlamalarına ve tedavi etmelerine olanak tanıyarak ürün kaybını azaltır ve verimliliği artırır.

Türkçe'ye çevrilmiş metin:

(Muhtemelen daha ilginç bir yaklaşım, fotoğraf ve diğer görsel verileri, muhtemelen bunları birleştirerek doğrudan kullanmak üzere görüntü modellerini eğitmektir. Örneğin, Microsoft'un LOBE'unu asma hastalıklarını tahmin etmek için eğitmeyi denedim ve sonuçlar dikkat çekiciydi. Ancak bu konu, farklı bir blog yazısında kendi ayrı tartışmasını hak ediyor.)

Bununla birlikte, ChatGPT belirli bir bitki hastalığının özel semptomlarını tanımak üzere eğitilebilir. Bu, bitkinin renginde veya dokusundaki değişiklikler gibi görsel ipuçlarının yanı sıra, bitkinin büyüme hızının azalması veya zararlılara karşı direncinin düşmesi gibi davranışsal değişiklikleri de içerebilir. Bir bitki hastalığı tespit edildiğinde, model çiftçilere en iyi tedavi seçenekleri hakkında kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir.

Bu, hastalığı kontrol etmek için en etkili pestisitler veya diğer yöntemler hakkında bilgi içerebileceği gibi, tedavinin en etkili şekilde nasıl uygulanacağına dair tavsiyeleri de içerebilir. Ek olarak, ChatGPT gibi bir model, belirli bir alandaki hastalıkların yayılması hakkında gerçek zamanlı güncellemeler sağlayabilir. Bu, çiftçilerin hastalığın önemli zararlara neden olma şansı bulmadan önce önleyici tedbirler almasına ve ürünlerini korumasına olanak tanır. Genel olarak, dil modellerinin bitki hastalıklarının teşhis ve tedavisine entegrasyonu, çiftçilere değerli bilgiler ve yardım sağlama potansiyeline sahiptir. Bu, hastalıkların yayılmasını önlemeye yardımcı olabilir ve nihayetinde tarım endüstrisinin verimliliğini artırabilir.

Bir çiftlik bağlamında ortaya çıkan herhangi bir soru: Bildiğiniz gibi, çiftçiler her şeyi bilmesi gereken ve maksimalist genellere sahip çok yetenekli yöneticilerdir.

Operasyonları optimize etmek ve maliyetleri düşürmek: Mevcut tüm seçeneklerle, maliyet düşüşlerinin meydana gelmesi yüksek olasılıktır. Ancak, hangi spesifik örneklerin gerçekleşeceği ve dil modellerinin nerede önemli bir etki yaratabileceği henüz görülmedi. Bu nedenle, aşağıda bildiğim Aralık 2022 ile Şubat 2023 arasındaki bazı örnekleri inceleyeceğim.

GPT4 ve Görüntü Açıklaması Tarımda Nasıl Faydalı Olabilir

ChatGPT'nin en son sürümü olan GPT4, özellikle tarım alanında faydalı olabilecek gelişmiş görüntü açıklama yetenekleriyle birlikte gelir. Görüntüleri doğal dilde açıklama yeteneğiyle ChatGPT 4.0, ürün sağlığını analiz etmek, zararlıları tanımlamak ve ayrıntılı ürün ve saha görüntülerini analiz etmek için güçlü bir araç olabilir.

Ürün sağlığı analizi, sağlıklı ve verimli ürünler sağlamak için esastır. Ürünlerin görüntülerini analiz ederek, ChatGPT 4.0 çiftçilerin renk değişikliği veya solgunluk gibi, potansiyel bir sorunu gösterebilecek herhangi bir stres belirtisini tanımlamasına yardımcı olabilir. Bu, çiftçilerin sorunu ele almak ve ürün hasarını veya kaybını önlemek için zamanında harekete geçmesini sağlayabilir.

Elbette, metnin Türkçe çevirisi aşağıdadır:

Zararlı analizi, sağlıklı ürünlerin sürdürülmesi için de kritik öneme sahiptir. Ürünlerin görüntülerini analiz ederek, GPT4 ısırık izleri veya ağlar gibi zararlı istilası belirtilerini tespit etmeye yardımcı olabilir. Bu, çiftçilerin zararlıları kontrol etmek ve ürünlerine verilen zararı önlemek için uygun önlemleri almalarını sağlayabilir.

Detaylı ürün görüntülemeye ek olarak, GPT4 tarım manzarasının kapsamlı bir görünümünü sağlamak için saha görüntülerini de analiz edebilir. Tarlaların görüntülerini analiz ederek, ChatGPT 4.0 toprak erozyonu, su basması veya besin eksiklikleri gibi potansiyel sorunları tespit etmeye yardımcı olabilir. Bu, çiftçilerin ürün rotasyonu, sulama ve gübreleme hakkında bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir.

Genel olarak, GPT4'ün görüntü açıklama yetenekleri gibi teknolojiler tarım sektörü için bir dönüm noktası olabilir. Dil modeli, çiftçilere ürün sağlığı, zararlı analizi ve saha görüntüleri hakkında detaylı bilgiler sunarak, daha bilinçli kararlar almalarına ve ürün verimini ve karlılığını artırabilecek zamanında eylemler gerçekleştirmelerine yardımcı olabilir.

AutoGPT tarım ve çiftçilere nasıl yardımcı olabilir

Bu nedenle, tarım konularında, özellikle sübvansiyon bulma konusunda bana yardımcı olması için autoGPT'yi bir asistan olarak kullanmayı denedim. İnterneti arayan ve kazıyan otonom bir GPT ajanı oldukça kullanışlı olabilir. Bu yapay zeka aracına "subsidyAI" adını verdim ve bazı ilginç güncel programları bulmasını istedim. Yapay zeka, araştırma için doğru web sitelerine erişmeyi başarsa da, doğru bilgiyi toplamada başarısız oldu (ve çıktıdan bahsetmeyelim bile). Tarım için autoGPT'nin, özellikle görüntü algılama ile bağlantılı olduğunda çok büyük olabileceğine inanıyorum. AutoGPT, işte geliyoruz, bize 2-3 ay daha verelim ve bunu tekrar deneyeceğim. Programımın burada ne yapmaya çalıştığını aşağıda okuyun.

Program, Fransa'nın Poitou-Charentes bölgesindeki tarımsal sübvansiyonları araştırmakla ilgili belirli görevleri otomatikleştirmek için AutoGPT API'sini kullanan bir Python betiğidir. Program, demografi, laboratuvar veya pazar verileri ve sosyal istatistikler gibi ilgili bölgesel ve çevresel göstergeler hakkında bilgi arayarak ve toplayarak başlar. Ardından, bu bilgiyi, özellikle elma, AOC konyak üzümleri ve yonca gibi ürünlerle ilgili bölgedeki potansiyel tarımsal sübvansiyon kaynaklarını belirlemek için kullanır.

Program ayrıca, bu tarımsal sübvansiyonlara nasıl hak kazanılacağı ve kullanılacağı konusunda fikir üretmeye yardımcı olmak için bir GPT ajanı başlatmayı planlamaktadır. Ajan, yanıtlarını odaklaması için net ve ayrıntılı bir komutla sağlanır ve bir çiftçinin Fransa'da tarımsal sübvansiyonlara nasıl hak kazanabileceğine dair en az beş farklı fikir ve bu sübvansiyonlardan en iyi şekilde yararlanmaya yönelik beş farklı fikir sunması beklenir.

Kurallar: Teknik terimleri, sayıları, birimleri, URL'leri, markdown biçimlendirmesini ve marka adlarını koruyun. Profesyonel tarım terminolojisi kullanın.

Program daha sonra, Poitou-Charentes'te sübvansiyonların değerinin nasıl belirleneceğini ve çiftçilerin hak kazandıkları sübvansiyonlara nasıl başvurabileceklerini araştırmayı amaçlamaktadır. İlgili devlet ve kuruluş web sitelerinde kapsamlı bir arama yapmayı, bölgedeki çiftçilerle görüşmeyi ve bu sübvansiyonların başvuru süreci hakkında bilgi edinmek için tarım danışmanlarına danışmayı planlamaktadır.

Programın yürütülmesi boyunca, topladığı bilgilerin potansiyel sınırlamalarının farkındadır ve GPT aracısı veya diğer kaynaklar tarafından önerilen herhangi bir adımı veya tavsiyeyi iki kez kontrol etmeye özen gösterir. Pekala, bu başarılı olmadı.

Ancak önce dil modellerinin (şu anda) neler yapamayacağına bakalım:

Sınırlamalar: ChatGPT'nin Soyutlama ve Neden-Sonuç İlişkilerini Anlama Yeteneğinin Olmaması

Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri, çiftçilere örneğin ürün verimini optimize etmek için değerli veriler ve içgörüler sağlamıştır. Ancak, ChatGPT gibi dil modellerinin sınırlamaları giderek daha belirgin hale gelmiştir. Dil modelleri, soyutlama ve neden-sonuç ilişkilerini anlama yeteneğinden yoksundur, bu da onları deneyimli çiftçilerin bilişsel anlayışları için yetersiz bir yedek haline getirir.

Tarımda başarılı olmak için çiftçilerin çevrelerini derinlemesine anlamaları ve sürekli değişen koşullara göre uygulamalarını uyarlama yeteneğine sahip olmaları gerekir: Soyut düşünmek ve eksik veya belirsiz bilgilere dayanarak bilinçli kararlar vermek. Yapay zeka bu karar verme süreçlerinde yardımcı olabilirken, çiftçilerin eleştirel düşünme becerilerinin ve deneyimlerinin yerini alamaz. (Pekala, bu biraz açık, en azından bana göre.)

Bu nedenle, çiftçilerin kendi bilişsel bilgilerine ve uzmanlıklarına güvenmeye devam etmeleri, aynı zamanda yapay zeka teknolojilerini karar verme süreçlerini geliştirmek ve tarımsal sonuçları iyileştirmek için bir araç olarak kullanmaları önemlidir. Hepsi yapay zeka teknolojilerinin faydaları ile (şimdilik) yeri doldurulamaz insan anlayışı ve etkileşiminin değeri arasındaki doğru dengeyle ilgilidir.

Çiftçilerin ve yetiştiricilerin ChatGPT'yi kullanmaya çalıştıkları örnekler

• ChatGPT ve tarım hakkında gözlem, test ve okuma yaptıktan sonra kendi tarım GPT sürümümü oluşturmaya karar verdim.

Düşüncelerinizi twitter.com/agtecher_com adresinden bana bildirin veya geri bildirim gönderin

İşte metnin Türkçe çevirisi:

Kurallar: Teknik terimleri, sayıları, birimleri, URL'leri, markdown biçimlendirmesini ve marka adlarını koruyun. Profesyonel tarım terminolojisi kullanın.

• Farmer GPT adını taşıyan bu yan proje, Hindistan'daki çiftçilere değerli yardımlar sağlamak için ChatGPT ve Whisper'ı kullanıyor. Gerçek zamanlı hava bilgileri, kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve uzmanlarla ve diğer çiftçilerle eşler arası iletişim sağlayarak çiftçilerin tarım uygulamalarını, verimliliğini ve karlılığını iyileştirmelerine yardımcı oluyor. Bu tür bir yapay zeka asistanı, tarım uzmanlarının yerini alma, yapay zekanın gücünden ve güvenli mesajlaşmadan yararlanarak Hindistan'daki tarım uygulamalarını devrimleştirme ve çiftçilerin rekabetçi bir sektörde başarılı olmalarına yardımcı olma potansiyeline sahip.

"Farmer GPT"nin bir dezavantajı var, çünkü şu anda herhangi bir ince ayar modeli veya bağlı veritabanı olmadan standart GPT'ye benzer sonuçlar veriyor. Ayrıca, kullanıcılar tarımla ilgili olmasa bile "patates nasıl pişirilir" gibi bir soruya verilen yanıt gibi konu dışı yanıtlar alabilirler.

• Verim tahmini ve Mango vakası: Vishnu Sankar sordu 11 Şubat: Mango'nun genetik verim potansiyeli ve gerçek verim arasındaki verim farkı hakkında farklı cevaplar aldım. Bu yüzden ChatGPT ile kontrol ettim. Mango #Mango yetiştiriciliği #UHDP #Çiftçilik #Tarım #Meyveler #Meyve Bahçesi Dil modeli, bir mango ağacının ağaç başına yılda 50-300 mango üretebileceğini, yüksek verimli ağaçların ise ağaç başına yılda 1.000'e kadar mango üretebileceğini tahmin ediyor.

• Bulduğum bir diğer güzel örnek ise üzüm bağlarında rejeneratif tarım üzerine: şarap düşünürü takma adı post.news/robertjoseph @robertjoseph 5 Şubat 2023'te yazıyor: "Kaçınız bağcılıkta tavuk tüyü kullanımını biliyor? @SpierWineFarm bunları kullanıyor ve #ChatGPT nedenlerini açıklıyor." Ona rejeneratif tarımda tavuk tüylerinin rolü hakkında bir deneme yazmasını istedim. Spier Wine Farm'a twitter üzerinden denemenin ne kadar doğru olduğunu sordum, bakalım ne diyecekler.

• Tarım eğitimi: Bir tarım öğretmeni olan Cassie Joiner @Cass_Joiner'dan çok spesifik bir örnek, 1 Şubat 2023'te şöyle yazdı: "ChatGPT'ye verdiğim ilk görev, yarın öğreteceğim 'Tarımda Genetik' ders planını yazmaktı ve öğretmenlik hayatım sonsuza dek değişti."

Domates zararlıları ile mücadele, hem metin olarak soru hem de görüntü algılama için Python kodu: Alanda çok spesifik bir başka soru, domateslerde küllemeyi önlemek: Shailendra singh @srj0408 10 Aralık 2022'de yazıyor: Bugün #agritech ile ilgili sorularla ChatGPT'yi denedim ve sonuçlar harikaydı. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

Kullanıcı, bitki yapraklarının görüntü analizi için Python'da bir destek vektör makinesi (SVM) modeli uygulamak üzere, kodlama desteği (ChatGPT ile Python kodlama, bu amaçla eğitilmemiş olmasına rağmen zaten etkileyici bir şekilde çalışıyor) olarak chatGPT'yi test ediyordu.

Domates bitkilerinde küllemeyi önlemek için aşağıdaki adımları atabilirsiniz:

1. Dirençli çeşitleri ekin: Bazı domates bitkisi çeşitleri küllemeye diğerlerinden daha dirençlidir. Hastalığa karşı iyi direnç gösterdiği bilinen, örneğin 'Mountain Magic' veya 'Legend' gibi bir çeşit seçin.
2. İyi hava sirkülasyonu sağlayın: Külleme, nemli ve durgun havada gelişir. Hastalığı önlemek için domates bitkilerinizin aralarında yeterli boşluk olduğundan emin olun ve düzenli budama yaparak ve aşırı sulamadan kaçınarak bitkilerin etrafında iyi hava sirkülasyonu sağlayın.
3. Üstten sulamadan kaçının: Domates bitkilerinizi yukarıdan sulamak, yaprakların nemlenmesine neden olabilir, bu da küllemenin büyümesi için uygun bir ortam yaratır. Bunun yerine, bitkileri gövdenin dibinden sulayın veya damla sulama sistemi kullanın.
4. Kükürt bazlı bir fungisit kullanın: Domates bitkilerinizde külleme gelişirse, hastalığı tedavi etmek için kükürt bazlı bir fungisit kullanabilirsiniz. Fungisiti etiketteki talimatlara göre uygulayın ve hastalığın yayılmasını önlemek için uygulamayı düzenli aralıklarla tekrarlayın.
5. Münavebe uygulayın: Külleme…

İşte metnin Türkçe çevirisi:

Kurallar: Teknik terimleri, sayıları, birimleri, URL'leri, markdown biçimlendirmesini ve marka adlarını koruyun. Profesyonel tarım terminolojisi kullanın.

• Belirli bir örnek olmasa da, sera ve veri uzmanı John Beauford tarafından gündeme getirildiğini belirtmek ilginçtir: ChatGPT seracılık sektörünü nasıl etkileyebilir: ChatGPT, seraları için gelişmiş ve entegre bir teknoloji sistemi sağlayarak seracılık yetiştiricilerine büyük ölçüde yardımcı olabilir.

Yetiştiricinin ERP yazılımı, sensörler, hava durumu tahmini ve satış analitikleri ile entegre olarak bu dil modeli, yetiştiricilerin operasyonlarını daha iyi anlamalarına, daha iyi planlar oluşturup uygulamalarına, kârlarını optimize etmelerine ve yenileme performanslarını iyileştirmelerine yardımcı olabilir. Tekrarlayan görevleri ve karmaşık veri analizlerini otomatikleştirebilir, böylece daha önemli görevler için zaman kazandırır. Bu teknoloji, yetiştiriciler için bir sonraki iş otomasyon dalgasının önemli bir parçası olacak ve gerçek zamanlı ürün teşhisi ve maliyet analizi için potansiyel uygulamalara sahip olacaktır. Bir dil modelinin, yetiştiricinin operasyonuna özgü veriler ve sistemlerle entegrasyonu, sera işlerine daha insan benzeri bir arayüz sağlayarak yetiştiricilerin kritik bilgilere erişmesini ve analiz etmesini kolaylaştırabilir.

Bu, 2022 yazında sahip olduğum gerçek bir soruydu ve bunu OpenAI'nin chatGPT'sine karşı test ettim:

Soru: "Bordeaux yakınlarında 1,5 hektarlık bir üzüm bağım var ve sulama kurmam gerekiyor, ekipman açısından neye ihtiyacım var ve 1,5 hektarı kapsamak için ne tür bir PSI gereklidir?"

OpenAI'nin cevabı: "Bir üzüm bağında sulama kurmak, asmaların sağlığını ve verimliliğini sağlamak için önemli bir adımdır. İhtiyacınız olacak özel ekipman, üzüm bağınızın büyüklüğü, seçeceğiniz sulama sistemi türü ve bütçeniz dahil olmak üzere bir dizi faktöre bağlı olacaktır.

Genel olarak, 1,5 hektarlık bir üzüm bağı oldukça büyük bir sulama sistemi gerektirecektir. Bu muhtemelen bir ana su tedarik hattının yanı sıra, üzüm bağı boyunca suyu dağıtmak için bir dizi yanal hat ve sprinkler veya damla sulama sistemi içerecektir. Yeterli kapsama alanını sağlamak ve su basıncını artırmak için bir pompa kurmanız da gerekebilir.

Su basıncına gelince, tipik bir üzüm bağı, yeterli kapsama alanını sağlamak için en az 40 PSI (pound per square inch) basınç gerektirecektir. Ancak bu, sulama sistemi türü ve üzüm bağının düzeni gibi faktörlere bağlı olarak değişebilir. Üzüm bağınız için özel su basıncı gereksinimlerini belirlemek için bir sulama uzmanına danışmanız en iyisidir."

Sonuç olarak, 1.5 hektarlık bir bağa sulama sistemi kurmak oldukça büyük ve karmaşık bir sistem gerektirecektir. Ana su besleme hattı, yan hatlar ve sprinkler veya damla sulama damlatıcılarından oluşan bir ağ ve su basıncını artırmak için muhtemelen bir pompa ihtiyacınız olacaktır. İhtiyacınız olan özel ekipman, bağın yerleşim düzeni ve bütçeniz gibi faktörlere bağlı olacaktır. Bağınız için kesin ekipman ve su basıncı gereksinimlerini belirlemek üzere bir sulama uzmanına danışmanız en iyisidir.

---

---

• Tarım Karar Destek Sistemlerinde Yapay Zeka Dil Modelleri (2023) - Çiftçilik uygulamaları için yapay zeka dil modellerinin etkinliği üzerine araştırma.
• AgFunder (2023) - Yapay zeka ve tarım teknolojilerindeki yatırım eğilimleri.
• Twitter'da @agtecher_com (2023)
• Twitter'da Cassie Joiner (2023) - Tarımsal eğitim ve ChatGPT ders planlaması.
• Twitter'da Robert Joseph (2023) - Bağcılıkta rejeneratif tarım.
• Twitter'da Shailendra Singh (2022) - Domates zararlı kontrolü ve görüntü algılama.
• John Deere (2023) - Modern tarım ekipmanları ve sistemlerinde ticari yapay zeka uygulamaları.
• Gıda ve Tarım Örgütü (2023) - Tarımda yapay zeka ve dijital araçlara küresel bakış açısı.
• Greenhousegrower (2023) - ChatGPT'nin bahçe bitkileri (hortikültür) endüstrisini nasıl etkilediği.
• Microsoft Research (2023) - Dil modellerini kullanan yapay zeka destekli tarımsal istihbarat platformu.
• IBM Watson Tarım Karar Platformu (2023) - Tarımsal karar verme için yapay zeka ve makine öğrenmesi çözümleri.
• Tarımsal Bilgi Yönetimi için Büyük Dil Modelleri (2023) - Tarımsal bilgi sistemlerinde LLM uygulamalarının akademik analizi.
• OpenAI GPT-4 Teknik Raporu (2023) - Resmi GPT-4 yetenekleri ve uygulamaları dokümantasyonu.