Tarımda OpenAI ve Chat GPT4 nasıl kullanılabilir?

Bu nedenle, şu anda 2022'de yapay zekanın Hudson-River-Moment'ini görüyoruz, bu da ağırlıklı olarak görüntü oluşturma alanında Midjourney ve Dalle-2 ve doğal dil işleme alanında OpenAI’s ChatGPT gibi uygulamalar tarafından yönlendiriliyor. Diğer pek çok sektörde olduğu gibi, ChatGPT gibi dil modelleri de tarım sektöründe oldukça bazı değişiklikler getirme ve yeni fırsatlar, işler ve iş olanakları yaratma potansiyeline sahiptir.

Kendime sorduğum soru: OpenAI ve ChatGPT nasıl Tarımda yardımcı olmak için ve genel olarak kullanılan dil modelleri? Bu yazıda şunları detaylandıracağım:

1. Genelcilerin Çağı
2. Dil modelleri tarımda nasıl yardımcı olabilir?
3. GPT4 ve resim açıklaması tarımda nasıl yardımcı olabilir?
4. autoGPT tarıma nasıl yardımcı olacak? Yapay zeka aracılarını web ile birleştirmek
5. Kısıtlamalar: Sebep-Sonuç İlişkilerini Soyutlama ve Anlama Yetersizliği
6. Çiftçilerin chatGPT'yi nasıl kullanmaya çalıştıklarına dair gerçek örnekler

Chatgpt ve tarımın nasıl çalıştığını test etmek ister misiniz? Bir süre düşündükten sonra, tarım ve büyük bir dil modelini birleştirmeye karar verdim ve sonuç olarak agri1.ai.

Genelcilerin Çağı

Bu, yeni bilgileri hızlı bir şekilde edinmelerine ve anlamalarına ve karmaşık konulara ilişkin anlayışlarını hızla geliştirmelerine yardımcı olduğundan, genel bilgiler için güçlü bir araçtır. Ayrıca, chatGPT gibi dil modelleri, genel uzmanlara çok büyük miktarda çevrimiçi bilgi ve bilgiden daha hızlı ve daha verimli bir şekilde öğrenme yeteneği sağlar.

Bu, özellikle mekanikten finansa, biyolojiden pazarlamaya ve satışa kadar çok çeşitli konularda iyi bilgi sahibi olması gereken çiftçiler için faydalıdır. Çiftçiler, chatGPT gibi dil modellerini kullanarak yeni bilgileri daha verimli bir şekilde hızla öğrenebilir. Bu, günlük işlerinde gerekli olan, bilmeleri gereken konularda bilgi ve anlayış kazanmalarını sağlar. Örneğin, makinelerin karmaşık işleyişini hızlı bir şekilde anlamak veya çiftçiliğin mali yönünü hızla anlamak için chatGPT'yi kullanabilirler.

Bunun en bariz cevabı birkaç yıl sonra olacaktır, şüphesiz: Bana bir şey sor. Farklı biyoloji, teknoloji ve işletme türlerindeki çeşitli zorlukları ele almaları gerektiğinden, muhtemelen AI ve Robotik'ten yararlanacak grup çiftçiler olacaktır.

Şimdi geleceğe bakmaya hazırız: OpenAI, yapay zeka alanında lider bir araştırma kuruluşudur. En dikkate değer başarılarından biri, insan benzeri metin üretme yeteneğine sahip GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) adlı son teknoloji bir dil modelinin geliştirilmesidir.

Tarım alanında, ChatGPT olarak da bilinen GPT-3, çiftçilere değerli bilgiler ve yardım sağlayarak sektörde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. İşte ChatGPT'nin tarımda nasıl kullanılabileceğine dair birkaç örnek.

Dil modelleri tarımda nasıl yardımcı olabilir?

Çiftçilerin ve tarım ticareti uzmanlarının genel çıktısını artırın: ChatGPT, tekrarlayan zihinsel görevleri basitleştirip hızlandırabilir, bu da çiftçiler için verimliliğin artmasına ve genel olarak üretkenliğin artmasına neden olur. ChatGPT, gelişmiş dil işleme yetenekleriyle birçok görevi otomatikleştirerek zamandan tasarruf sağlar ve çiftçilerin işlerinin daha önemli yönlerine odaklanmalarına olanak tanır. Kayıt tutmayı kolaylaştırmak, raporlar oluşturmak veya karar vermeye yardımcı olmak olsun, ChatGPT çiftçilerin işlerinde daha üretken ve etkili olmalarına yardımcı olabilir. Tarım ticareti profesyonelleri, içerik oluşturma, e-posta şablonları, e-postaları düzene sokma, eğitim materyalleri, kendi kendine hizmet istihbarat araçları ve daha fazlası gibi görevler söz konusu olduğunda çok şükür yardım alacaklar.

Sağlama uzman tavsiyesi: ChatGPT, toprak koşulları, hava durumu modelleri ve haşere kontrolü hakkında bilgiler dahil olmak üzere çok miktarda tarımsal veri üzerinde eğitilebilir. Bu, çiftçilere mahsullerini nasıl optimize edecekleri konusunda kişiselleştirilmiş öneriler ve tavsiyeler sunmasına olanak tanır.
ChatGPT, belirli bir çiftliğin belirli toprak ve iklim koşullarını tanımak üzere eğitilebilir. Bu, toprağın besin seviyeleri ve yerel hava durumu modelleri gibi faktörleri dikkate alarak söz konusu çiftlik için en uygun ürünler hakkında özel öneriler sunmasına olanak tanır.

Mahsul veriminin iyileştirilmesi: ChatGPT, çiftçilerin kendi özel toprak ve iklim koşulları için en uygun ürünleri belirlemelerine yardımcı olabilir. Bu, başarılı hasat şansını artırabilir ve sonuçta verimi artırabilir.

Haşere kontrolü: ChatGPT, çiftçilere, en etkili böcek ilaçlarını belirleyerek ve bunları nasıl uygulayacaklarına dair tavsiyeler vererek, zararlıları nasıl kontrol edeceklerine dair değerli bilgiler sağlayabilir. Bu, çiftçilerin mahsullerini korumalarına ve karlılıklarını artırmalarına yardımcı olabilir. Haşere kontrolü, tarımın önemli bir yönüdür, çünkü haşereler ekinlere önemli ölçüde zarar verebilir ve verimi azaltabilir.

OpenAI tarafından sağlananlar gibi dil modelleri, tarım endüstrisinde haşere kontrolünde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Modellerin haşere kontrolüne yardımcı olabileceği en önemli yollardan biri, çiftçilere kullanılabilecek en etkili böcek ilaçları hakkında değerli bilgiler sağlamaktır.

Bu, pestisitlerin etkili olduğu belirli zararlılara ilişkin bilgileri ve ayrıca pestisitlerin en etkili şekilde nasıl uygulanacağını içerebilir. ChatGPT gibi araçlar, belirli bir alandaki haşere faaliyetleri hakkında gerçek zamanlı güncellemeler sağlayabilir. Bu, çiftçilerin önleyici tedbirler almasına ve haşereler önemli hasara neden olma şansı bulamadan mahsullerini korumalarına izin verebilir.

Ek olarak ChatGPT, çiftçilere kendi mahsulleri ve iklim koşulları için en iyi haşere kontrol stratejileri hakkında kişiselleştirilmiş öneriler sağlayabilir. Bu, çiftçilerin haşere kontrol çabalarını optimize etmelerine ve sonuç olarak üretkenliklerini artırmalarına yardımcı olabilir. çiftçilere değerli bilgiler ve yardım sağlar.

Veri analizi ve tahmin: OpenAI tarafından geliştirilen yapay zeka dil modeli, tarımda veri analizi ve tahminde 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 verilerin nasıl yorumlanacağına dair açık yönergeler sağlamak önemlidir. Bu, AI dil modelinin doğru tahminler yapmasını ve çiftçilere değerli bilgiler sağlamasını sağlayacaktır. Ancak veriler yetersizse veya yorumlama kuralları net değilse yapay zeka dil modeli tarafından üretilen sonuçlar hatalı veya güvenilmez olabilir. Bu nedenle, AI dil modelinin yüksek kaliteli, ilgili veriler üzerinde eğitildiğinden ve tahminlerinin olabildiğince doğru olmasını sağlamak için yorumlama kurallarının iyi tanımlanmış olduğundan emin olmak çok önemlidir. Büyük bir tarım işletmesinin dahili sistemlerine bağlı bir API'si varsa, dil modelleri yeteneklerini geliştirmek için dahili verileri üzerinde eğitilebilir.

Hastalıkları belirleme: Yukarıda bahsedilen veri analizinin bir parçası olan ChatGPT, çeşitli bitki hastalıklarının semptomlarını tanımak üzere eğitilebilir. Bu, çiftçilerin hastalıkları yayılmadan önce tespit edip tedavi etmelerine, ürün kaybını azaltmalarına ve üretkenliği artırmalarına olanak sağlayabilir.

( potansiyel olarak daha ilginç bir yaklaşım, muhtemelen bunları birleştirerek, fotoğrafları ve diğer görsel verileri doğrudan kullanmak için görüntü modellerini eğitmek olacaktır. Örneğin, asma hastalıklarını tahmin etmek için Microsoft'un LOBE'unu eğitmeyi denedim ve sonuçlar dikkate değerdi. Ancak bu konu, farklı bir blog makalesinde ayrı bir tartışmayı hak ediyor.)

Yine de ChatGPT, belirli bir bitki hastalığının spesifik semptomlarını tanıyacak şekilde eğitilebilir. Bu, bitkinin rengindeki veya dokusundaki değişiklikler gibi görsel ipuçlarının yanı sıra bitkinin azalan büyüme hızı veya zararlılara karşı direncinin azalması gibi davranış değişikliklerini içerebilir. Bir bitki hastalığı tanımlandıktan sonra model, çiftçilere en iyi tedavi seçenekleri hakkında kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir.

Bu, en etkili böcek ilaçları veya hastalığı kontrol altına almak için diğer yöntemler hakkında bilgilerin yanı sıra tedavinin en etkili şekilde nasıl uygulanacağına ilişkin tavsiyeleri içerebilir. Ek olarak, ChatGPT gibi bir model, belirli bir alandaki hastalıkların yayılması hakkında gerçek zamanlı güncellemeler sağlayabilir. Bu, çiftçilerin önleyici tedbirler almasına ve hastalık önemli bir hasara yol açmadan önce mahsullerini korumasına olanak sağlayabilir. Genel olarak, dil modellerinin bitki hastalıklarının tanımlanması ve tedavisine entegrasyonu, çiftçilere değerli içgörüler ve yardım sağlama potansiyeline sahiptir. Bu, hastalıkların yayılmasını önlemeye ve sonuçta tarım endüstrisinin üretkenliğini artırmaya yardımcı olabilir.

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

Operasyonları optimize etme ve maliyetleri düşürme: Mevcut tüm seçeneklerle, maliyet düşüşlerinin gerçekleşmesi oldukça olasıdır. Bununla birlikte, hangi belirli örneklerin gerçekleşeceği ve dil modellerinin nerede önemli bir etki yaratabileceği henüz görülmemektedir. Bu yüzden Aralık 2022'den Şubat 2023'e kadar bildiğim bazı örnekleri aşağıda daha detaylı inceleyeceğim.

GPT4 ve resim 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 tanımlama yeteneği sayesinde ChatGPT 4.0, mahsul sağlığını analiz etmek, zararlıları tespit etmek ve detaylı mahsul ve tarla görüntülerini analiz etmek için güçlü bir araç olabilir.

Mahsul sağlığı analizi, sağlıklı ve verimli mahsuller sağlamak için gereklidir. ChatGPT 4.0, ekinlerin görüntülerini analiz ederek, çiftçilerin olası bir soruna işaret edebilecek renk solması veya solma gibi herhangi bir sıkıntı belirtisini belirlemesine yardımcı olabilir. Bu, çiftçilerin sorunu çözmek ve mahsulün zarar görmesini veya kaybını önlemek için zamanında harekete geçmesini sağlayabilir.

Zararlı analizi, sağlıklı mahsulleri korumak için de çok önemlidir. GPT4, ekinlerin görüntülerini analiz ederek, ısırık izleri veya dokuma gibi haşere istilasına dair her türlü işareti belirlemeye yardımcı olabilir. Bu, çiftçilerin zararlıları kontrol etmek ve mahsullerinin zarar görmesini önlemek için uygun önlemleri almalarını sağlayabilir.

Ayrıntılı ekin görüntülerine ek olarak GPT4, tarımsal peyzajın kapsamlı bir görünümünü sağlamak için tarla görüntülerini de analiz edebilir. ChatGPT 4.0, tarlaların görüntülerini analiz ederek toprak erozyonu, su basması veya besin eksiklikleri gibi olası sorunları belirlemeye 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 endüstrisi için oyunun kurallarını değiştirebilir. Dil modeli, çiftçilere mahsul sağlığı, haşere analizi ve tarla görüntüleri hakkında ayrıntılı bilgiler sağlayarak, daha bilinçli kararlar almalarına ve mahsul verimini ve karlılığı artırabilecek eylemleri zamanında gerçekleştirmelerine yardımcı olabilir

autoGPT tarıma ve çiftçilere nasıl yardımcı olabilir?

Bu yüzden autoGPT'yi tarımsal konularda bana yardımcı olacak bir asistan olarak kullanmaya çalıştım, özellikle de sübvansiyonları bulmama yardımcı olması için. İnternette arama ve tarama yapan otonom bir GPT ajanı oldukça faydalı olabilirdi. Bu yüzden bu yapay zeka ajanına "subsidyAI" adını verdim ve bazı ilginç güncel programlar bulmasını istedim. Yapay zeka araştırma yapmak için doğru web sitelerine erişmeyi başarsa da, doğru bilgileri toplamada başarısız oldu (ve çıktı hakkında konuşmayalım 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 sübvansiyonların araştırılmasıyla ilgili belirli görevleri otomatikleştirmek için AutoGPT API'sini kullanan bir Python betiğidir. Program, demografik veriler, işgücü piyasaları ve sosyal istatistikler gibi ilgili bölgesel ve çevresel göstergeler hakkında bilgi arayarak ve toplayarak başlar. Daha sonra bu bilgileri, özellikle elma, AOC konyak üzümleri ve yonca gibi ürünlerle ilgili olarak bölgedeki potansiyel tarımsal sübvansiyon kaynaklarını belirlemek için kullanır.

Program ayrıca, bu tarımsal desteklere nasıl hak kazanılacağı ve bu desteklerin nasıl kullanılacağı konusunda fikir üretilmesine yardımcı olacak bir GPT aracısı başlatmayı planlamaktadır. Temsilciye, yanıtlarına odaklanması için açık ve ayrıntılı bir yönerge verilir ve bir çiftçinin Fransa'daki tarımsal desteklere nasıl hak kazanabileceğine dair en az beş farklı fikir ve bu desteklerden en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğine dair beş farklı fikir sunması beklenir.

Program daha sonra Poitou-Charentes'de sübvansiyonların değerinin nasıl belirleneceğini ve çiftçilerin uygun oldukları sübvansiyonlar için nasıl başvurabileceklerini araştırmayı amaçlamaktadır. Bu sübvansiyonlara başvuru süreci hakkında bilgi edinmek için ilgili hükümet ve kuruluş web sitelerini kapsamlı bir şekilde araştırmayı, bölgedeki çiftçilerle görüşmeyi ve tarım danışmanlarına danışmayı planlıyor.

Programın yürütülmesi boyunca, topladığı bilgilerin potansiyel sınırlamalarına dikkat eder ve GPT temsilcisi veya diğer kaynaklar tarafından önerilen tüm adımları veya önerileri iki kez kontrol etmeye özen gösterir. Bu başarılı olmadı.

Ama önce dil modellerinin (şu anda) yapamadıklarına bakalım:

Sınırlamalar: ChatGPT’'nin Sebep-Sonuç İlişkilerini Soyutlama ve Anlama Yetersizliği

Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri, çiftçilere örneğin mahsul verimini optimize etmek için değerli veriler ve içgörüler sağladı. Ancak, ChatGPT gibi dil modellerinin sınırlamaları giderek daha belirgin hale geldi. Dil modelleri, neden-sonuç ilişkilerini soyutlama ve anlama yeteneğinden yoksundur, bu da onları yetersiz kılar. yenisiyle değiştirme deneyimli çiftçilerin bilişsel anlayışı için.

Tarımda başarılı olmak için, çiftçilerin çevreleri hakkında derin bir anlayışa sahip olmaları ve uygulamalarını sürekli değişen koşullara göre uyarlama becerisine sahip olmaları gerekir: Soyut düşünmeli ve eksik veya belirsiz bilgilere dayanarak bilinçli kararlar vermelidir. Yapay zeka bu karar verme süreçlerinde yardımcı olabilirken, çiftçilerin eleştirel düşünme becerilerinin ve deneyiminin yerini alamaz. (Eh, bu çok açık, en azından benim için.)

Bu nedenle, çiftçilerin kendi bilişsel bilgilerine ve uzmanlıklarına güvenmeye devam ederken aynı zamanda yapay zeka teknolojilerini karar verme mekanizmalarını geliştirmek ve tarımsal sonuçları iyileştirmek için bir araç olarak kullanmaları önemlidir. Her şey yapay zeka teknolojilerinin faydaları ile insan anlayışının ve etkileşiminin (şimdilik) yeri doldurulamaz değeri arasındaki doğru denge ile ilgilidir.

Çiftçilerin ve yetiştiricilerin chatGPT'yi nasıl kullanmaya çalıştıklarına ilişkin örnekler

• ChatGPT ve çiftçilik hakkında gözlem yaptıktan, test ettikten ve okuduktan sonra kendi tarım GPT versiyonumu oluşturmaya karar verdim.

Tarım için bir yapay zeka asistanı geliştirdim: Ben ona agri1.ai diyorum.

Ne düşündüğünüzü bana bildirin twitter.com/agtecher_com veya gönder geri bildirim

• Farmer GPT adlı bu yan proje, Hindistan'daki çiftçilere değerli yardımlar sağlamak için ChatGPT ve Whisper kullanıyor. Gerçek zamanlı hava durumu bilgileri, kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve uzmanlar ve diğer çiftçilerle eşler arası iletişim sağlayarak tarım uygulamalarını, verimi ve karlılığı artırmalarına yardımcı oluyor. Bu tür bir yapay zeka asistanı, çiftçilerin rekabetçi bir sektörde başarılı olmalarına yardımcı olmak için yapay zekanın ve güvenli mesajlaşmanın gücünden yararlanarak Hindistan'daki tarım uygulamalarında devrim yaratma ve tarım uzmanlarının yerini alma potansiyeline sahiptir.
  
  “Çiftçi GPT” şu anda herhangi bir ince ayar modeli veya bağlı veritabanı olmadan standart GPT'ye benzer sonuçlar sağladığı için bir dezavantajı vardır. Ayrıca kullanıcılar, “patates nasıl pişirilir” tarımla alakası olmasa da

• Getiri tahmini & Mango davası: Vishnu Sankar 11 Şubat'ta sordu: Mangonun genetik verim potansiyeli ve gerçek verim farkı için farklı cevaplar aldım. Yani, ChatGPT ile kontrol edildi. Mangolar #Mango yetiştiriciliği #UHDP #Farming #Atarım #Fruits #ORchard
  
  Dil modeli, bir mango ağacının ağaç başına yılda 50-300 mango üretebileceğini ve yüksek verimli ağaçların yılda ağaç başına 1.000 mango üretebileceğini tahmin ediyor.
  

• Bulduğum bir başka güzel örnek de bağlarda rejeneratif tarım: şarap düşünürü namı diğer post.news/robertjoseph @robertjoseph 5 Şubat 2023'te yazıyor: Tavuk tüyünün bağcılıkta kullanıldığını kaçınız biliyor? @SpierWineFarm bunları kullanır Ve #Chatgpt, neden “Yenileyici tarımda tavuk tüylerinin rolü hakkında bir makale yazın.”
  
  Spier Wine Farm'a twitter aracılığıyla makalenin aşağı yukarı doğru olup olmadığını sordum, o yüzden hadi buna bir bakalım.

• Tarım Eğitimi, Bir Ziraat Öğretmeninden çok özel bir örnek: Cassie Birleştirici @Cass_Joiner 1 Şubat 2023 tarihinde yazmıştı: "ChatGPT'ye verdiğim ilk görev, yarın öğreteceğim "Tarımda Genetik" konusu için bir ders planı yazmaktı ve öğretmenimin hayatı sonsuza dek değişti"
  

• Domates haşere kontrolü, hem metin olarak soru hem de görüntü tespiti için python kodu: Domateslerde külleme önleme alanında çok özel bir başka soru: @srj0408 10 Aralık 2022'de yazıyor: ChatGPT'yi bugün #agritech ile ilgili sorularla denedim ve sonuçlar muhteşemdi. #arım #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #başlangıç
  
  Kullanıcı, bitki yapraklarının görüntü analizi için python'da bir destek vektör makinesi SVM modeli uygulamak için chatGPT'yi bir kodlama desteği olarak test ediyordu (chatGPT ile python kodlama, bunun için eğitilmemiş olmasına rağmen zaten etkileyici bir şekilde çalışıyor).

Domates bitkilerinde küllemeyi önlemek için aşağıdaki adımları uygulayabilirsiniz: 1. Bitkiye dayanıklı çeşitler: Bazı domates bitkisi çeşitleri "külleme karşı diğerlerine göre daha dayanıklıdır. Hastalığa karşı iyi dirençli olduğu bilinen bir çeşit seçin, 'Dağ Büyüsü' veya 'Efsane' gibi." 2. İyi hava sirkülasyonu sağlayın: Külleme nemli, durgun havada gelişir. Hastalığı önlemek için, domates bitkilerinizin aralarında bol boşluk olmasını sağlayın ve düzenli olarak budayarak ve aşırı gübrelemeden kaçınarak bitkilerin çevresinde iyi hava sirkülasyonu sağlayın. 3. Üstten sulamadan kaçının: Domates bitkilerinizi yukarıdan sulamak, yaprakların nemlenmesine neden olabilir, bu da külleme oluşumu için uygun bir ortam yaratır. 4. Kükürt bazlı bir mantar ilacı kullanın: Domates bitkilerinizde külleme gelişirse, kükürt bazlı bir mantar ilacı kullanabilirsiniz. Mantar ilacını etiketteki talimatlara göre uygulayın ve hastalığın yayılmasını önlemek için uygulamayı düzenli aralıklarla tekrarlayın. 5. Ürün rotasyonu uygulayın: Toz halinde milde..." 

• Spesifik bir örnek değil, ama olması ilginçti. sera ve veri uzmanı John Beauford tarafından gündeme getirildi: ChatGPT bahçecilik endüstrisini nasıl etkileyebilir: ChatGPT, seraları için gelişmiş ve entegre bir teknoloji sistemi sağlayarak bahçecilik yetiştiricilerine büyük yardımcı olabilir.
  
  Yetiştiricinin ERP yazılımı, sensörleri, hava durumu tahmini ve satış analitiği ile entegre olan bu dil modeli, yetiştiricilerin operasyonlarını daha iyi anlamalarına, daha iyi planlar oluşturup yürütmelerine, karları optimize etmelerine ve ikmal performansını iyileştirmelerine yardımcı olabilir. Tekrarlayan görevleri ve karmaşık veri analizini otomatikleştirerek daha önemli görevler için zaman kazandırır. Bu teknoloji, yetiştiriciler için bir sonraki iş otomasyonu dalgasının önemli bir parçası olacak ve gerçek zamanlı mahsul teşhisi ve maliyet analizi için potansiyel uygulamalara sahip olacak. Bir dil modelinin, yetiştiricinin operasyonuna özgü veri ve sistemlerle entegrasyonu, sera işlerine daha insan benzeri bir arayüz sağlayarak yetiştiricilerin kritik bilgilere erişmesini ve bunları analiz etmesini kolaylaştırabilir.

Çiftliğimizle alakalı gerçek hayattan bir örnek

Bu, 2022 yazında sorduğum gerçek bir soru ve bunu openAI’s chatGPT'ye karşı test ettim:

Soru: "Bordo'ya yakın 1,5 hektarlık bir bağım var ve sulama yapmam gerekiyor, ekipman açısından neye ihtiyacım var ve 1,5 hektarı kaplamak için nasıl bir PSI gerekiyor?" openAI'den yanıt: "Bir bağa sulama sistemi kurmak, bağların sağlığını ve üretkenliğini sağlamada önemli bir adımdır. İhtiyaç duyacağınız özel ekipman, bağınızın boyutu, sulama sisteminin türü gibi bir dizi faktöre bağlı olacaktır. Seçiminiz ve bütçeniz.Genel olarak, 1,5 hektarlık bir bağ oldukça büyük bir sulama sistemi gerektirecektir.Bu, muhtemelen bir ana su besleme hattının yanı sıra yan hatlardan oluşan bir ağı ve suyu dağıtmak için fıskiyeleri veya damlatıcıları içerecektir. Ayrıca, su basıncını artırmak ve yeterli kapsama alanı sağlamak için bir pompa kurmanız gerekebilir.Su basıncına gelince, tipik bir bağ, yeterli kapsama alanı sağlamak için en az 40 PSI (pounds per inç kare) basınç gerektirecektir. Ancak bu, sulama sisteminin türü ve bağın yerleşimi gibi faktörlere bağlı olarak değişebilir.Spesifik su basıncını belirlemek için bir sulama uzmanına danışmak en iyisidir. Bağınız için gereksinimler. Sonuç olarak, 1,5 hektarlık bir bağda sulama yapmak oldukça büyük ve karmaşık bir sistem gerektirecektir. Su basıncını artırmak için bir ana su besleme hattına, yan hatlardan ve fıskiyelerden veya damla damlatıcılardan oluşan bir ağa ve muhtemelen bir pompaya ihtiyacınız olacaktır. İhtiyacınız olan özel ekipman, bağın düzeni ve bütçeniz gibi faktörlere bağlı olacaktır. Bağınız için tam ekipman ve su basıncı gereksinimlerini belirlemek için bir sulama uzmanına danışmak en iyisidir."