ChatGPT-4 та OpenAI в сільському господарстві: ШІ трансформує управління фермами

Вступ до мовних моделей ШІ в сільському господарстві

Питання, яке я собі ставлю: Як мовні моделі OpenAI та ChatGPT можуть бути використані в сільському господарстві для допомоги загалом? У цій статті я детально розгляну:

Хочете протестувати, як працюють ChatGPT та сільське господарство? Після деяких роздумів я вирішив поєднати сільське господарство та велику мовну модель, що призвело до створення agri1.ai.

Епоха універсалів

Це потужний інструмент для універсалів, оскільки він допомагає їм швидко отримувати та розуміти нову інформацію, а також швидко розвивати своє розуміння складних тем. Крім того, мовні моделі, такі як ChatGPT, надають універсалам можливість навчатися швидше та ефективніше з величезного обсягу знань та інформації в Інтернеті.

Це особливо корисно для фермерів, яким часто потрібно бути добре поінформованими з широкого кола тем, від механіки та фінансів до біології та маркетингу та продажів. Використовуючи мовні моделі, такі як ChatGPT, фермери можуть швидко отримувати нову інформацію більш ефективним способом. Це дозволяє їм здобувати знання та розуміння тем, які їм потрібно знати, що є надзвичайно важливим у їхній щоденній роботі. Наприклад, вони можуть використовувати ChatGPT, щоб швидко зрозуміти складну роботу техніки, або швидко отримати розуміння фінансової сторони фермерства.

Найбільш очевидною відповіддю на це буде через кілька років, безумовно: Запитуйте мене будь-що. Фермери, ймовірно, стануть ТІЄЮ групою, яка отримає вигоду від ШІ та робототехніки, оскільки їм доводиться вирішувати різноманітні виклики в різних галузях біології, технологій та бізнесу.

Ми готові зазирнути в майбутнє вже зараз: OpenAI є провідною дослідницькою організацією в галузі штучного інтелекту. Одним з їхніх найвизначніших досягнень є розробка передової мовної моделі під назвою GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), яка має здатність генерувати текст, схожий на людський.

У сфері сільського господарства GPT-3, також відомий як ChatGPT, має потенціал революціонізувати галузь, надаючи фермерам цінну інформацію та допомогу. Ось лише кілька прикладів того, як ChatGPT може бути використаний у сільському господарстві.

Як мовні моделі можуть допомогти в сільському господарстві

Ось переклад тексту українською мовою з дотриманням ваших правил:

Підвищення загальної продуктивності фермерів та фахівців агробізнесу: ChatGPT може спростити та прискорити повторювані розумові завдання, що призведе до підвищення ефективності роботи фермерів та, як наслідок, загального зростання продуктивності. Завдяки своїм передовим можливостям обробки мови, ChatGPT може автоматизувати багато завдань, вивільняючи час і дозволяючи фермерам зосередитися на більш важливих аспектах своєї роботи. Незалежно від того, чи йдеться про оптимізацію ведення обліку, створення звітів чи допомогу в прийнятті рішень, ChatGPT може допомогти фермерам бути більш продуктивними та ефективними у своїй роботі. Фахівці агробізнесу з вдячністю отримають допомогу у таких завданнях, як створення контенту, шаблони електронних листів, оптимізація електронної пошти, навчальні матеріали, інструменти самообслуговування для отримання інформації тощо.

Надання експертних порад: ChatGPT може бути навчений на величезних обсягах сільськогосподарських даних, включаючи інформацію про стан ґрунту, погодні умови та боротьбу зі шкідниками. Це дозволяє йому надавати фермерам персоналізовані рекомендації та поради щодо оптимізації вирощування культур. ChatGPT може бути навчений розпізнавати специфічні умови ґрунту та клімату конкретного господарства. Це дозволяє надавати індивідуальні рекомендації щодо найбільш придатних культур для цього господарства, враховуючи такі фактори, як рівень поживних речовин у ґрунті та місцеві погодні умови.

Покращення врожайності культур: ChatGPT може допомогти фермерам визначити найбільш придатні культури для їхніх специфічних умов ґрунту та клімату. Це може збільшити шанси на успішні врожаї та, зрештою, покращити врожайність.

Боротьба зі шкідниками: ChatGPT може надати фермерам цінну інформацію щодо боротьби зі шкідниками, наприклад, визначаючи найефективніші пестициди та надаючи поради щодо їх застосування. Це може допомогти фермерам захистити свої посіви та збільшити свою прибутковість. Боротьба зі шкідниками є важливим аспектом сільського господарства, оскільки шкідники можуть завдати значної шкоди посівам та знизити їх урожайність. Мовні моделі, подібні до тих, що надаються OpenAI, мають потенціал революціонізувати боротьбу зі шкідниками в сільськогосподарській галузі. Одним з ключових способів, яким моделі можуть допомогти в боротьбі зі шкідниками, є надання фермерам цінної інформації про найефективніші пестициди для використання. Це може включати інформацію про конкретних шкідників, проти яких пестициди ефективні, а також про те, як найефективніше застосовувати пестициди. Такі інструменти, як ChatGPT, можуть надавати оновлення в реальному часі про активність шкідників у певній місцевості. Це дозволить фермерам вживати профілактичних заходів та захищати свої посіви до того, як шкідники встигнуть завдати значної шкоди. Крім того, ChatGPT може надавати фермерам персоналізовані рекомендації щодо найкращих стратегій боротьби зі шкідниками для їхніх конкретних культур та кліматичних умов. Це допоможе фермерам оптимізувати свої зусилля з боротьби зі шкідниками та, зрештою, збільшити свою продуктивність. надавати цінну інформацію та допомогу фермерам.

Аналіз даних та прогнозування: Розроблена OpenAI мовна модель штучного інтелекту має потенціал значно допомогти в аналізі даних та прогнозуванні в сільському господарстві. Інструмент може обробляти великі обсяги даних та робити прогнози на основі цієї інформації. Для досягнення цього необхідно надати моделі достатні набори даних та чіткі вказівки щодо інтерпретації цих даних. Це дозволить мовній моделі ШІ робити точні прогнози та надавати цінну інформацію фермерам. Однак, якщо дані недостатні або правила інтерпретації нечіткі, результати, отримані мовною моделлю ШІ, можуть бути неточними або ненадійними. Тому вкрай важливо забезпечити, щоб мовна модель ШІ навчалася на високоякісних, релевантних даних, а правила інтерпретації були чітко визначені, щоб забезпечити максимальну точність її прогнозів. Якщо велике агропідприємство має API, підключене до своїх внутрішніх систем, мовні моделі можуть навчатися на їхніх внутрішніх даних для розширення своїх можливостей.

Виявлення хвороб: Будучи частиною вищезгаданого аналізу даних, ChatGPT може бути навчений розпізнавати симптоми різних хвороб рослин. Це дозволить фермерам виявляти та лікувати хвороби до їх поширення, зменшуючи втрати врожаю та збільшуючи продуктивність.

(Можливо, більш цікавим підходом було б навчити моделі обробки зображень безпосередньо використовувати фотографії та інші візуальні дані, можливо, комбінуючи їх. Наприклад, я експериментував з навчанням Microsoft LOBE для прогнозування хвороб винограду, і результати були вражаючими. Однак ця тема заслуговує на окреме обговорення в іншій статті в блозі.)

Тим не менш, ChatGPT можна навчити розпізнавати специфічні симптоми конкретного захворювання рослин. Це може включати візуальні ознаки, такі як зміни кольору або текстури рослини, а також поведінкові зміни, такі як зниження темпу росту рослини або зменшення стійкості до шкідників. Після виявлення захворювання рослин модель може надати фермерам персоналізовані рекомендації щодо найкращих варіантів лікування.

Це може включати інформацію про найефективніші пестициди або інші методи боротьби із захворюванням, а також поради щодо найефективнішого способу застосування лікування. Крім того, модель, подібна до ChatGPT, може надавати оновлення в реальному часі про поширення захворювань у певній місцевості. Це дозволить фермерам вживати профілактичних заходів та захищати свої посіви до того, як хвороба завдасть значної шкоди. Загалом, інтеграція мовних моделей у виявлення та лікування захворювань рослин має потенціал надати цінну інформацію та допомогу фермерам. Це може допомогти запобігти поширенню захворювань і, зрештою, підвищити продуктивність сільського господарства.

Будь-яке питання, що виникає в контексті ферми: Як ви, можливо, знаєте, фермери є багатопрофільними менеджерами, які повинні знати все і бути максималістами-універсалами.

Оптимізація операцій та зниження витрат: З усіма доступними варіантами, дуже ймовірно, що відбудеться зниження витрат. Однак ще належить побачити, які конкретні приклади матеріалізуються і де мовні моделі можуть зробити суттєвий вплив. Ось чому я далі розгляну деякі приклади з грудня 2022 року по лютий 2023 року, про які мені відомо.

Як GPT4 та його опис зображень можуть бути корисними в сільському господарстві

Остання версія ChatGPT, GPT4, має розширені можливості опису зображень, які можуть бути особливо корисними в галузі сільського господарства. Завдяки своїй здатності описувати зображення природною мовою, ChatGPT 4.0 може стати потужним інструментом для аналізу стану посівів, виявлення шкідників та аналізу детальних зображень посівів і полів.

Аналіз стану посівів є важливим для забезпечення здорових та продуктивних культур. Аналізуючи зображення посівів, ChatGPT 4.0 може допомогти фермерам виявити будь-які ознаки стресу, такі як зміна кольору або в'янення, які можуть вказувати на потенційну проблему. Це дозволить фермерам вчасно вжити заходів для вирішення проблеми та запобігти пошкодженню або втраті врожаю.

Аналіз шкідників також є ключовим для підтримки здорових посівів. Аналізуючи зображення посівів, GPT4 може допомогти виявити будь-які ознаки ураження шкідниками, такі як сліди укусів або павутиння. Це дозволить фермерам вжити відповідних заходів для боротьби зі шкідниками та запобігання пошкодженню їхніх посівів.

На додаток до детальних зображень посівів, GPT4 також може аналізувати зображення полів, щоб надати комплексний огляд сільськогосподарського ландшафту. Аналізуючи зображення полів, ChatGPT 4.0 може допомогти виявити потенційні проблеми, такі як ерозія ґрунту, перезволоження або дефіцит поживних речовин. Це допоможе фермерам приймати обґрунтовані рішення щодо сівозміни, зрошення та удобрення.

Загалом, технології, подібні до можливостей опису зображень GPT4, можуть стати справжнім проривом для сільськогосподарської галузі. Надаючи фермерам детальну інформацію про стан посівів, аналіз шкідників та зображення полів, мовна модель може допомогти їм приймати більш обґрунтовані рішення та вживати своєчасних заходів, які можуть покращити врожайність та прибутковість.

Як autoGPT може допомогти в сільському господарстві та фермерам

Я спробував використати autoGPT як помічника для допомоги з сільськогосподарськими темами, зокрема для пошуку субсидій. Автономний агент GPT, який шукає та збирає інформацію з Інтернету, міг би бути досить корисним. Тому я назвав цього ШІ-агента "subsidyAI" і попросив знайти цікаві поточні програми. Хоча ШІ вдалося отримати доступ до потрібних веб-сайтів для дослідження, він не зміг зібрати правильну інформацію (і навіть не будемо говорити про вивід). Я вважаю, що autoGPT для сільського господарства може стати величезним, особливо коли він буде пов'язаний з виявленням зображень. autoGPT, ми йдемо, дайте нам ще 2-3 місяці, і я спробую це знову. Читайте нижче, що намагалася зробити моя програма.

Програма є скриптом Python, який використовує API AutoGPT для автоматизації певних завдань, пов'язаних з дослідженням сільськогосподарських субсидій у регіоні Пуату-Шаранта у Франції. Програма починається з пошуку та збору інформації про відповідні регіональні та екологічні показники, такі як дані про демографію, лабораторії або ринки та соціальну статистику. Потім вона використовує цю інформацію для виявлення потенційних джерел сільськогосподарських субсидій у регіоні, зокрема пов'язаних з такими культурами, як яблука, виноградники AOC коньяк та люцерна.

Програма також планує запустити агент GPT, щоб допомогти генерувати ідеї щодо того, як отримати право на ці сільськогосподарські субсидії та використовувати їх. Агенту надається чітке та детальне завдання для фокусування його відповідей, і очікується, що він надасть щонайменше п'ять різних ідей щодо того, як фермер може отримати право на сільськогосподарські субсидії у Франції, та п'ять різних ідей щодо того, як найкраще використовувати ці субсидії.

Ось переклад тексту українською мовою з дотриманням ваших правил:

Програма тоді спрямована на дослідження того, як визначати вартість субсидій та як фермери можуть подавати заявки на субсидії, на які вони мають право в Пуату-Шаранті. Вона планує провести ретельний пошук на відповідних урядових та організаційних вебсайтах, поспілкуватися з фермерами регіону та проконсультуватися з агрономічними радниками, щоб отримати уявлення про процес подання заявок на ці субсидії.

Протягом виконання програми вона усвідомлює потенційні обмеження зібраної інформації та дбає про подвійну перевірку будь-яких кроків або рекомендацій, запропонованих GPT-агентом чи іншими джерелами. Ну, це не було успішно.

Але спочатку розглянемо, що мовні моделі не можуть робити (зараз):

Обмеження: Нездатність ChatGPT до абстрагування та розуміння причинно-наслідкових зв'язків

Технології штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання надають фермерам цінні дані та інсайти, наприклад, для оптимізації врожайності. Однак обмеження мовних моделей, таких як ChatGPT, стають все більш очевидними. Мовні моделі не мають здатності до абстрагування та розуміння причинно-наслідкових зв'язків, що робить їх недостатньою заміною когнітивному розумінню досвідчених фермерів.

Щоб досягти успіху в сільському господарстві, фермери повинні глибоко розуміти своє середовище та мати можливість адаптувати свої практики відповідно до постійно мінливих умов: мислити абстрактно та приймати обґрунтовані рішення на основі неповної або невизначеної інформації. Хоча ШІ може допомагати в цих процесах прийняття рішень, він не може замінити критичне мислення та досвід фермерів. (Ну, це досить очевидно, принаймні для мене.)

Тому важливо, щоб фермери продовжували покладатися на власні когнітивні знання та досвід, одночасно використовуючи технології ШІ як інструмент для покращення прийняття рішень та підвищення ефективності сільськогосподарських результатів. Все залежить від правильного балансу між перевагами технологій ШІ та (на даний момент) незамінною цінністю людського розуміння та взаємодії.

Приклади того, як фермери та агровиробники намагаються використовувати ChatGPT

• Після спостережень, тестування та читання про ChatGPT та сільське господарство, я вирішив створити власну версію сільськогосподарського GPT.

Дайте мені знати, що ви думаєте, на twitter.com/agtecher_com або надішліть відгук

Ось переклад тексту українською мовою з дотриманням усіх правил:

• Цей побічний проєкт під назвою Farmer GPT використовує ChatGPT та Whisper для надання цінної допомоги фермерам в Індії. Він допомагає їм покращити сільськогосподарські практики, врожайність та прибутковість, надаючи інформацію про погоду в реальному часі, персоналізовані рекомендації щодо культур та спілкування між однолітками з експертами та іншими фермерами. Такий помічник зі штучним інтелектом має потенціал замінити агрономів, революціонізувати сільськогосподарські практики в Індії, використовуючи потужність ШІ та безпечного обміну повідомленнями, щоб допомогти фермерам досягти успіху в конкурентній галузі.

"Farmer GPT" має недолік, оскільки наразі він надає результати, подібні до стандартного GPT, без будь-якого доналаштування моделі або підключеної бази даних. Крім того, користувачі можуть отримувати відповіді не за темою, наприклад, відповідь на запитання на кшталт "як спекти картоплю", хоча це не стосується сільського господарства.

• Оцінка врожайності та випадок з манго: Вішну Санкар запитав 11 лютого: Отримав різні відповіді щодо генетичного потенціалу врожайності манго та розриву між фактичною врожайністю. Тому перевірив за допомогою ChatGPT. Манго #Вирощування манго #UHDP #Фермерство #Сільське господарство #Фрукти #Садівництво Мовна модель прогнозує, що одне дерево манго може давати від 50 до 300 плодів манго на рік з дерева, а високопродуктивні дерева можуть давати до 1000 плодів манго на дерево на рік.

• Ще один чудовий приклад, який я знайшов, стосується регенеративного землеробства на виноградниках: wine thinker aka post.news/robertjoseph @robertjoseph пише 5 лютого 2023 року: "Скільки з вас знають про використання курячого пір'я у виноградарстві? @SpierWineFarm використовує їх, а #ChatGPT пояснює деякі причини чому." Я попросив його написати есе про роль курячого пір'я в регенеративному землеробстві. Я запитав виноробню Spier Wine Farm через Twitter, наскільки точним є есе, тож подивимося.

• Сільськогосподарська освіта: Дуже конкретний приклад від вчителя сільського господарства, Кассі Джойнер @Cass_Joiner, яка написала 1 лютого 2023 року: "Перше завдання, яке я дала ChatGPT, було написати план уроку для того, що я викладаю завтра, 'Генетика в сільському господарстві', і моє вчительське життя змінилося назавжди."

Ось переклад тексту українською мовою з дотриманням ваших правил:

• Контроль шкідників томатів, як запитання текстом, так і код Python для виявлення зображень: Ще одне дуже специфічне запитання в галузі запобігання борошнистій росі на томатах: Shailendra singh @srj0408 пише 10 грудня 2022 року: Сьогодні спробував ChatGPT із запитаннями щодо #agritech, і результати були вражаючими. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

Користувач тестував chatGPT як підтримку для кодування (кодування на Python за допомогою chatGPT вже працює вражаюче, хоча він не був навчений цьому) для реалізації моделі машини опорних векторів SVM на Python для аналізу зображень листя рослин.

Щоб запобігти борошнистій росі на томатах, ви можете вжити таких заходів:

1. Висаджуйте стійкі сорти: Деякі сорти томатів більш стійкі до борошнистої роси, ніж інші. Вибирайте сорт, який відомий своєю хорошою стійкістю до хвороби, наприклад, 'Mountain Magic' або 'Legend'.
2. Забезпечте добру циркуляцію повітря: Борошниста роса процвітає у вологому, нерухомому повітрі. Щоб запобігти хворобі, переконайтеся, що ваші томатні рослини мають достатньо простору між собою, і забезпечте добру циркуляцію повітря навколо рослин, регулярно їх обрізаючи та уникаючи надмірного поливу.
3. Уникайте поливу зверху: Поливання томатних рослин зверху може призвести до зволоження листя, що створює сприятливе середовище для розвитку борошнистої роси. Натомість поливайте рослини біля основи стебла або використовуйте систему крапельного зрошення.
4. Використовуйте фунгіцид на основі сірки: Якщо на ваших томатних рослинах з'явилася борошниста роса, ви можете використовувати фунгіцид на основі сірки для лікування хвороби. Наносьте фунгіцид згідно з інструкціями на етикетці та повторюйте обробку через регулярні проміжки часу, щоб запобігти поширенню хвороби.
5. Практикуйте сівозміну: Борошниста роса…

Ось переклад тексту українською мовою з дотриманням правил:

• Не конкретний приклад, але цікаво, що це було згадано фахівцем з теплиць та даних Джоном Бофордом: Як chatGPT може вплинути на галузь рослинництва: ChatGPT може бути великою допомогою для виробників у рослинництві, надаючи передову та інтегровану технологічну систему для їхніх теплиць.

Інтегруючись із програмним забезпеченням ERP виробника, датчиками, прогнозом погоди та аналітикою продажів, ця мовна модель може допомогти виробникам краще зрозуміти свою діяльність, створювати та виконувати кращі плани, оптимізувати прибуток та покращити ефективність поповнення запасів. Вона може автоматизувати повторювані завдання та складний аналіз даних, звільняючи час для більш важливих завдань. Ця технологія стане ключовою частиною наступної хвилі автоматизації бізнесу для виробників і має потенційне застосування для діагностики врожаю в реальному часі та аналізу витрат. Інтеграція мовної моделі з даними та системами, специфічними для діяльності виробника, може забезпечити більш людиноподібний інтерфейс до його тепличного бізнесу, полегшуючи виробникам доступ до критично важливої інформації та її аналіз.

Це фактичне запитання, яке я мав влітку 2022 року, і я протестував його за допомогою chatGPT від openAI:

Запитання: "У мене є 1,5 гектара виноградника поблизу Бордо, і мені потрібно встановити зрошення. Яке обладнання мені потрібне і який тиск PSI необхідний для покриття 1,5 гектара?"

Відповідь від openAI: "Встановлення зрошення на винограднику є важливим кроком для забезпечення здоров'я та продуктивності лози. Конкретне обладнання, яке вам знадобиться, залежатиме від низки факторів, включаючи розмір вашого виноградника, тип системи зрошення, яку ви оберете, та ваш бюджет.

Загалом, для виноградника площею 1,5 гектара знадобиться досить велика система зрошення. Це, ймовірно, включатиме основну лінію водопостачання, а також мережу бічних ліній та дощувачів або крапельниць для розподілу води по всьому винограднику. Вам також може знадобитися встановити насос для збільшення тиску води та забезпечення адекватного покриття.

Щодо тиску води, типовий виноградник вимагатиме тиску щонайменше 40 PSI (фунтів на квадратний дюйм) для забезпечення адекватного покриття. Однак це може варіюватися залежно від таких факторів, як тип системи зрошення та планування виноградника. Найкраще проконсультуватися зі спеціалістом з питань зрошення, щоб визначити конкретні вимоги до тиску води для вашого виноградника."

Підсумовуючи, встановлення системи зрошення на винограднику площею 1.5 гектара вимагатиме досить великої та складної системи. Вам знадобиться головна лінія водопостачання, мережа бічних ліній та дощувачів або крапельниць, а також, можливо, насос для підвищення тиску води. Конкретне обладнання, яке вам знадобиться, залежатиме від таких факторів, як планування виноградника та ваш бюджет. Найкраще проконсультуватися зі спеціалістом з іригації, щоб визначити точні вимоги до обладнання та тиску води для вашого виноградника.

---

Поширені запитання

---

Джерела

Ось переклад тексту українською мовою з дотриманням правил:

• Мовні моделі ШІ в підтримці прийняття рішень у сільському господарстві (2023) - Дослідження ефективності мовних моделей ШІ для сільськогосподарських застосувань.
• AgFunder (2023) - Інвестиційні тренди в ШІ та агротехнологіях.
• @agtecher_com у Twitter (2023)
• Кессі Джойнер у Twitter (2023) - Сільськогосподарська освіта та планування уроків за допомогою ChatGPT.
• Роберт Джозеф у Twitter (2023) - Регенеративне землеробство на виноградниках.
• Шейлендра Сінгх у Twitter (2022) - Контроль шкідників томатів та виявлення зображень.
• John Deere (2023) - Комерційні застосування ШІ в сучасному сільськогосподарському обладнанні та системах.
• Продовольча та сільськогосподарська організація (2023) - Глобальна перспектива щодо ШІ та цифрових інструментів у сільському господарстві.
• Greenhousegrower (2023) - Як ChatGPT впливає на галузь садівництва.
• Microsoft Research (2023) - Платформа сільськогосподарської інтелектуальної аналітики на основі ШІ з використанням мовних моделей.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - Рішення на основі ШІ та машинного навчання для прийняття рішень у сільському господарстві.
• Великі мовні моделі для управління сільськогосподарськими знаннями (2023) - Академічний аналіз застосувань LLM у системах управління сільськогосподарськими знаннями.
• Технічний звіт OpenAI GPT-4 (2023) - Офіційна документація щодо можливостей та застосувань GPT-4.