Як OpenAI та Chat GPT4 можна використовувати в сільському господарстві

Таким чином, зараз ми бачимо Hudson-River-Moment AI у 2022 році, головним чином завдяки таким програмам, як Midjourney і Dalle-2 у сфері генерації зображень, і ChatGPT OpenAI у сфері обробки природної мови. Як і в багатьох інших галузях промисловості, мовні моделі, такі як ChatGPT, мають потенціал, щоб внести певні зміни в сільськогосподарську галузь і відкрити нові можливості, бізнеси та перспективи роботи.

Питання, яке я ставлю собі: як OpenAI і ChatGPT можуть мовні моделі використовувати в сільському господарстві, щоб допомогти і в цілому? У цій статті я розповім про:

1. Епоха універсалів
2. Як мовні моделі можуть допомогти в сільському господарстві
3. Як GPT4 і опис зображення можуть допомогти в сільському господарстві
4. Як autoGPT допоможе сільському господарству: Поєднання ШІ-агентів з Інтернетом
5. Обмеження: нездатність абстрагуватися та розуміти причинно-наслідкові зв’язки
6. Реальні приклади того, як фермери намагаються використовувати chatGPT

Хочете перевірити, як працює chatgpt і сільське господарство? Після деяких роздумів я вирішив поєднати сільське господарство і велику мовну модель, в результаті чого вийшло agri1.ai.

Епоха універсалів

Це потужний інструмент для спеціалістів широкого профілю, оскільки він допомагає їм швидко здобувати й розуміти нову інформацію, а також швидко розвивати своє розуміння складних тем. Крім того, мовні моделі, такі як chatGPT, надають фахівцям широкого профілю можливість швидше й ефективніше навчатися на основі величезної кількості знань та інформації в Інтернеті.

Це особливо корисно для фермерів, яким часто потрібно бути добре поінформованим про широкий спектр тем, від механіки та фінансів до біології та маркетингу та продажів. Використовуючи мовні моделі, такі як chatGPT, фермери можуть швидко вивчати нову інформацію більш ефективним способом. Це дає їм змогу отримати знання та розуміння тем, які їм потрібно знати, що є важливим у їхній щоденній роботі. Наприклад, вони можуть використовувати chatGPT, щоб швидко зрозуміти складну роботу машин або швидко отримати розуміння фінансової сторони сільського господарства.

Найочевиднішою відповіддю на це питання буде, напевно, через кілька років: запитайте мене про що завгодно. Фермери, ймовірно, будуть ТІЙ групою, яка виграє від ШІ та робототехніки, оскільки їм потрібно вирішувати різноманітні виклики в різних типах біології, технологій і бізнесу.

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

У сфері сільського господарства GPT-3, також відомий як ChatGPT, має потенціал зробити революцію в галузі, надаючи фермерам цінні знання та допомогу. Ось лише кілька прикладів того, як ChatGPT можна використовувати в сільському господарстві.

Як мовні моделі можуть допомогти в сільському господарстві

Збільшити загальну продуктивність фермерів та спеціалістів агробізнесу: ChatGPT може спростити та пришвидшити виконання повторюваних розумових завдань, що сприяє підвищенню ефективності для фермерів і загальному підвищенню продуктивності. Завдяки розширеним можливостям обробки мови ChatGPT може автоматизувати багато завдань, звільняючи час і дозволяючи фермерам зосередитися на більш важливих аспектах своєї роботи. Незалежно від того, чи це оптимізація ведення записів, створення звітів або допомога в прийнятті рішень, ChatGPT може допомогти фермерам бути більш продуктивними та ефективними у своїй роботі. Професіонали агробізнесу із вдячністю отримають допомогу, коли мова йде про створення контенту, шаблони електронної пошти, оптимізацію електронних листів, навчальні матеріали, інструменти самообслуговування тощо.

Забезпечення порада експерта: ChatGPT можна навчати на великій кількості сільськогосподарських даних, включаючи інформацію про стан ґрунту, погодні умови та боротьбу зі шкідниками. Це дозволяє надавати фермерам персоналізовані рекомендації та поради щодо оптимізації врожаю.
ChatGPT можна навчити розпізнавати конкретні ґрунтові та кліматичні умови конкретної ферми. Це дозволяє надавати індивідуальні рекомендації щодо найбільш прийнятних культур для цієї ферми, беручи до уваги такі фактори, як рівень поживних речовин у ґрунті та місцеві погодні умови.

Підвищення врожайності сільськогосподарських культур: ChatGPT може допомогти фермерам визначити найбільш підходящі культури для їхніх конкретних ґрунтових і кліматичних умов. Це може підвищити шанси на успішний врожай і, зрештою, підвищити врожайність.

Боротьба зі шкідниками: ChatGPT може надати фермерам цінну інформацію про те, як контролювати шкідників, наприклад, шляхом визначення найефективніших пестицидів і надання порад щодо їх застосування. Це може допомогти фермерам захистити свої врожаї та підвищити прибутковість. Боротьба зі шкідниками є важливим аспектом сільського господарства, оскільки шкідники можуть завдати значної шкоди культурам і знизити їх урожай.

Такі мовні моделі, як OpenAI, можуть революціонізувати боротьбу зі шкідниками в сільськогосподарській галузі. Одним із ключових способів, якими 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 ефективні пестициди, а також про те, як застосовувати пестициди найбільш ефективним способом. Такі інструменти, як ChatGPT, можуть надавати оновлення в режимі реального часу про діяльність шкідників у певній місцевості. Це може дозволити фермерам вжити профілактичних заходів і захистити свої посіви до того, як шкідники матимуть шанс завдати значної шкоди.

Крім того, ChatGPT може надати фермерам персоналізовані рекомендації щодо найкращих стратегій боротьби зі шкідниками для їхніх конкретних культур і кліматичних умов. Це може допомогти фермерам оптимізувати зусилля з боротьби зі шкідниками та, зрештою, підвищити продуктивність. надати цінну інформацію та допомогу фермерам.

Аналіз даних і прогнозування: Модель мови штучного інтелекту, розроблена OpenAI, може значно допомогти в аналізі даних і прогнозуванні в сільському господарстві. Інструмент може обробляти великі обсяги даних і робити прогнози на основі цієї інформації. Щоб досягти цього, важливо забезпечити модель адекватними наборами даних і чіткими вказівками щодо того, як інтерпретувати ці дані. Це дозволить мовній моделі ШІ робити точні прогнози та надавати фермерам цінну інформацію. Однак, якщо дані неадекватні або правила інтерпретації незрозумілі, результати, отримані мовною моделлю ШІ, можуть бути неточними або ненадійними. Тому вкрай важливо переконатися, що мовна модель штучного інтелекту навчена на високоякісних релевантних даних, а правила інтерпретації чітко визначені, щоб забезпечити якомога точніші прогнози. Якщо великий агробізнес має API, підключений до їхніх внутрішніх систем, мовні моделі можна навчити на їхніх внутрішніх даних, щоб покращити його можливості.

Виявлення захворювань: Будучи частиною згаданого вище аналізу даних, ChatGPT можна навчити розпізнавати симптоми різних захворювань рослин. Це може дозволити фермерам виявляти та лікувати хвороби до того, як вони поширяться, зменшуючи втрати врожаю та підвищуючи продуктивність.

( потенційно більш цікавим підходом було б навчити моделі зображень безпосередньо використовувати фотографії та інші візуальні дані, можливо, шляхом їх комбінування. Наприклад, я експериментував із навчанням Microsoft LOBE прогнозувати хвороби виноградної лози, і результати були чудовими. Однак ця тема заслуговує на окреме обговорення в іншій статті блогу.)

Тим не менш, ChatGPT можна навчити розпізнавати специфічні симптоми певної хвороби рослин. Це може включати візуальні підказки, такі як зміни кольору або текстури рослини, а також зміни поведінки, такі як зниження швидкості росту рослини або зниження стійкості до шкідників. Після виявлення хвороби рослини модель може надати фермерам персоналізовані рекомендації щодо найкращих варіантів лікування.

Це може включати інформацію про найефективніші пестициди чи інші методи боротьби з хворобою, а також поради щодо того, як застосовувати обробку найбільш ефективним способом. Крім того, така модель, як ChatGPT, може надавати оновлення в реальному часі щодо поширення захворювань у певній місцевості. Це може дозволити фермерам вжити профілактичних заходів і захистити свої посіви до того, як хвороба матиме шанс завдати значної шкоди. Загалом, інтеграція мовних моделей у ідентифікацію та лікування хвороб рослин може надати цінну інформацію та допомогу фермерам. Це може допомогти запобігти поширенню хвороб і, зрештою, підвищити продуктивність сільськогосподарської галузі.

Будь-яке запитання, яке виникає в контексті ферми: як ви, мабуть, знаєте, фермери — це багатоталановиті менеджери, які повинні знати все та бути максималістами широкого профілю.

Оптимізація діяльності та зниження витрат: З усіма доступними опціями дуже ймовірно, що відбудеться зниження витрат. Однак ще належить побачити, які конкретні приклади матеріалізуються і де мовні моделі можуть справити суттєвий вплив. Тому нижче я розгляну деякі приклади з грудня 2022 року по лютий 2023 року, про які мені відомо.

Чим GPT4 і його опис зображення можуть бути корисні в сільському господарстві

Остання версія ChatGPT, GPT4, має розширені можливості опису зображень, які можуть бути особливо корисними в галузі сільського господарства. Завдяки здатності описувати зображення природною мовою ChatGPT 4.0 може бути потужним інструментом для аналізу здоров’я врожаю, ідентифікації шкідників і аналізу детальних зображень посівів і полів.

Аналіз здоров’я врожаю має важливе значення для забезпечення здорових і продуктивних врожаїв. Аналізуючи зображення посівів, ChatGPT 4.0 може допомогти фермерам визначити будь-які ознаки лиха, 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 чи втраті врожаю.

Аналіз шкідників також має вирішальне значення для підтримки здорових посівів. Аналізуючи зображення посівів, GPT4 може допомогти виявити будь-які ознаки зараження шкідниками, такі як сліди укусів або павутиння. Це може дозволити фермерам вжити відповідних заходів для боротьби зі шкідниками та запобігти пошкодженню їхніх культур.

На додаток до детальних зображень посівів, GPT4 також може аналізувати зображення полів, щоб забезпечити повне уявлення про сільськогосподарський ландшафт. Аналізуючи зображення полів, ChatGPT 4.0 може допомогти виявити потенційні проблеми, такі як ерозія ґрунту, заболочування або дефіцит поживних речовин. Це може допомогти фермерам приймати обґрунтовані рішення щодо сівозміни, зрошення та внесення добрив.

Загалом, такі технології, як можливості опису зображень у GPT4, можуть змінити правила гри в сільськогосподарській галузі. Надаючи фермерам детальну інформацію про стан посівів, аналіз шкідників та польові знімки, мовна модель може допомогти їм приймати більш обґрунтовані рішення та вживати своєчасних заходів, які можуть підвищити врожайність та прибутковість.

Як autoGPT може допомогти сільському господарству та фермерам

Тому я спробував використати autoGPT як помічника, щоб допомогти мені з сільськогосподарськими темами, зокрема, з пошуком субсидій. Автономний агент GPT, який шукає і вичищає інформацію в інтернеті, може бути досить корисним. Тож я назвав цього ШІ-агента "subsidyAI" і попросив знайти кілька цікавих поточних програм. Хоча штучний інтелект зміг отримати доступ до потрібних веб-сайтів для дослідження, він не зміг зібрати потрібну інформацію (і давайте навіть не будемо говорити про вихідні дані). Я вважаю, що autoGPT для сільського господарства може стати величезним, особливо в поєднанні з розпізнаванням зображень. autoGPT ось ми і прийшли, давайте дамо нам ще 2-3 місяці і я спробую це знову. Про те, що намагалася зробити моя програма, читайте нижче.

Програма являє собою скрипт на мові Python, який використовує AutoGPT API для автоматизації певних завдань, пов'язаних з дослідженням сільськогосподарських субсидій у регіоні Пуату-Шаранта у Франції. Програма починає з пошуку та збору інформації про відповідні регіональні та екологічні показники, такі як дані про демографію, ринки праці та соціальну статистику. Потім вона використовує цю інформацію для визначення потенційних джерел сільськогосподарських субсидій у регіоні, зокрема, пов'язаних з такими культурами, як яблука, лоза коньяку АОС та люцерна.

Програма також планує запровадити посаду агента GPT, який допомагатиме генерувати ідеї щодо того, як отримати та використати ці сільськогосподарські субсидії. Агент отримає чіткі та детальні підказки, на чому зосередити свої відповіді, і, як очікується, запропонує щонайменше п'ять різних ідей щодо того, як фермер може претендувати на отримання сільськогосподарських субсидій у Франції, а також п'ять різних ідей щодо того, як найкраще використовувати ці субсидії.

Потім програма має на меті дослідити, як визначити вартість субсидій і як фермери можуть подати заявку на отримання субсидій, на які вони мають право в Пуату-Шаранті. Планується провести ретельний пошук на відповідних урядових веб-сайтах та веб-сайтах організацій, поспілкуватися з фермерами в регіоні та проконсультуватися з сільськогосподарськими консультантами, щоб отримати уявлення про процес подання заявок на отримання цих субсидій.

Під час виконання програми вона пам'ятає про потенційну обмеженість інформації, яку збирає, і дбає про те, щоб перепровірити будь-які кроки чи рекомендації, запропоновані агентом GPT або іншими джерелами. Що ж, це не вдалося.

Але спочатку давайте подивимося, чого не можуть зробити мовні моделі (прямо зараз):

Обмеження: нездатність ChatGPT абстрагуватися та розуміти причинно-наслідкові зв’язки

Технології штучного інтелекту та машинного навчання надали фермерам цінні дані та ідеї, наприклад, щоб оптимізувати врожайність. Однак обмеження мовних моделей, таких як ChatGPT, стають дедалі очевиднішими. Мовним моделям бракує здатності абстрагуватися та розуміти причинно-наслідкові зв’язки, що робить їх недостатніми заміна для когнітивного розуміння досвідчених фермерів.

Щоб досягти успіху в сільському господарстві, фермери повинні мати глибоке розуміння навколишнього середовища та здатність адаптувати свою практику відповідно до умов, що постійно змінюються: мислити абстрактно та приймати обґрунтовані рішення на основі неповної або невизначеної інформації. Хоча ШІ може допомогти в цих процесах прийняття рішень, він не може замінити навички критичного мислення та досвід фермерів. (Ну, це начебто очевидно, принаймні для мене.)

Тому для фермерів важливо продовжувати покладатися на власні когнітивні знання та досвід, а також використовувати технології штучного інтелекту як інструмент для покращення процесу прийняття рішень і покращення результатів сільського господарства. Вся справа в правильному балансі між перевагами технологій штучного інтелекту та (наразі) незамінною цінністю людського розуміння та взаємодії.

Приклади того, як фермери та виробники намагаються використовувати chatGPT

Після спостережень, тестування і читання про chatGPT і фермерство я вирішив створити власну версію GPT для сільського господарства.

Я створив АІ-помічника для сільського господарства: Я називаю його agri1.ai

Дайте мені знати, про що ви думаєте twitter.com/agtecher_com або відправити зворотній зв'язок

Цей паралельний проект під назвою Farmer GPT використовує ChatGPT і Whisper для надання цінної допомоги фермерам в Індії. Він допомагає їм покращити методи ведення сільського господарства, підвищити врожайність і прибутковість, надаючи інформацію про погоду в режимі реального часу, персоналізовані рекомендації щодо посівів і спілкування з експертами та іншими фермерами в режимі реального часу. Такий помічник може замінити агрономів, революціонізувати практику ведення сільського господарства в Індії, використовуючи можливості штучного інтелекту та захищеного обміну повідомленнями, щоб допомогти фермерам досягти успіху в конкурентній галузі.

«Farmer GPT» має недолік, оскільки наразі він забезпечує подібні результати до стандартного GPT без жодної моделі точного налаштування чи підключеної бази даних. Крім того, користувачі можуть отримувати відповіді не по темі, наприклад відповідь на запитання на кшталт «як спекти картоплю», навіть якщо це не стосується сільського господарства.

Оцінка врожайності та справа Mango: Вішну Санкар запитав 11 лютого: Отримав різні відповіді щодо генетичного потенціалу врожайності манго та розриву врожайності з фактичною. Отже, перевірено за допомогою ChatGPT. Манго #Вирощування манго #UHDP #Сільське господарство #Сільське господарство #Фрукти #OСад

Мовна модель передбачає, що мангове дерево може давати від 50 до 300 манго на рік з дерева, а високоврожайні дерева можуть давати до 1000 манго з дерева на рік.

Ще один гарний приклад, який я знайшов, на відновлювальне землеробство на виноградниках: винний мислитель, він же post.news/robertjoseph @robertjoseph пише 5 лютого 2023 р.: Хто з вас знає про використання курячого пера у виноградарстві? @SpierWineFarm використовує їх І #Chatgpt пояснює деякі причини, чому я попросив це "Напишіть твір про роль курячого пера у відновлюваному землеробстві”

Я запитав Spier Wine Farm через Twitter, чи есе більш-менш точне, тож давайте подивимося.

Аграрна освіта, Дуже конкретний приклад вчителя сільського господарства: Кессі Джойнер @Cass_Joiner написав 1 лютого 2023 року: «Перше завдання, яке я дав ChatGPT, — це написати план уроку для того, що я буду викладати завтра, «Генетика в сільському господарстві», і моє вчительське життя зміниться назавжди»

Боротьба зі шкідниками помідорів, питання у вигляді тексту та коду Python для виявлення зображень: ще одне дуже конкретне запитання щодо уникнення борошнистої роси з помідорами: Шайлендра Сінгх @srj0408 пише 10 грудня 2022 р.: Сьогодні спробував ChatGPT із запитаннями про #agritech, і результати були приголомшливими. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

Користувач тестував chatGPT як підтримку кодування (кодування python за допомогою chatGPT уже працює вражаючим чином, навіть якщо він не був цьому навчений), щоб реалізувати модель SVM векторної машини підтримки на python для аналізу зображень листя рослин.

Щоб уникнути борошнистої роси на рослинах помідорів, ви можете вжити таких заходів: 1. Стійкі сорти рослин: деякі сорти рослин томатів більш стійкі до борошнистої роси, ніж інші. Виберіть сорт, який, як відомо, має хорошу стійкість до хвороби, наприклад «Гірська магія» або «Легенда». 2. Забезпечте хорошу циркуляцію повітря: борошниста роса процвітає у вологому, застояному повітрі. Щоб запобігти " "захворюванню, переконайтеся, що ваші томати мають достатньо місця між ними, і забезпечте хорошу циркуляцію повітря навколо рослин, регулярно їх обрізаючи та уникаючи надмірної циркуляції повітря. 3. Уникайте поливу зверху: полив томатів зверху може спричинити вологість листя, що створює сприятливе середовище для розвитку борошнистої роси. «Замість цього поливайте рослини біля основи стебла або використовуйте систему крапельного зрошення. 4. Використовуйте фунгіцид на основі сірки: якщо на ваших рослинах томатів все-таки з’являється борошниста роса, ви можете використовувати фунгіцид на основі сірки для лікування Застосовуйте фунгіцид згідно з інструкціями на етикетці та повторюйте застосування через регулярні проміжки часу, щоб запобігти поширенню хвороби. 5. Дотримуйтеся сівозміни: борошниста хвороба…"

Не конкретний приклад, але цікаво, що він був виведений спеціалістом із теплиць і даних Джоном Бофордом: Як chatGPT може вплинути на галузь садівництва: ChatGPT може дуже допомогти садівникам, надаючи передову та інтегровану технологічну систему для їхніх теплиць.

Завдяки інтеграції з програмним забезпеченням ERP виробника, датчиками, прогнозом погоди та аналітикою продажів, ця мовна модель може допомогти виробникам краще зрозуміти свою роботу, створювати та виконувати кращі плани, оптимізувати прибутки та покращити ефективність поповнення. Він може автоматизувати повторювані завдання та аналіз складних даних, звільняючи час для більш важливих завдань. Ця технологія стане ключовою частиною наступної хвилі автоматизації бізнесу для виробників і має потенційні застосування для діагностики врожаю в реальному часі та аналізу витрат. Інтеграція мовної моделі з даними та системами, специфічними для діяльності виробника, може забезпечити більш схожий на людину інтерфейс для їхнього тепличного бізнесу, полегшуючи виробникам доступ до важливої інформації та її аналіз.

Приклад із життя, який був актуальним на нашій фермі

Це актуальне запитання, яке виникло влітку 2022 року, і я перевірив його на chatGPT openAI:

Запитання: «У мене є 1,5 га виноградника поблизу Бордо, і мені потрібно встановити систему зрошення, що мені потрібно з точки зору обладнання та який тип PSI потрібен, щоб покрити 1,5 га?» Відповідь openAI: «Встановлення системи зрошення у винограднику є важливим кроком у забезпеченні здоров’я та продуктивності виноградних лоз. Конкретне обладнання, яке вам знадобиться, залежатиме від ряду факторів, включаючи розмір вашого виноградника, тип системи зрошення ви вибираєте та ваш бюджет.Загалом, виноградник площею 1,5 га потребує досить великої зрошувальної системи.Вона, ймовірно, включатиме магістральну лінію водопостачання, а також мережу бічних ліній і спринклерів або крапельних випромінювачів для розподілу води по всій території. Виноградник. Вам також може знадобитися встановити насос, щоб збільшити тиск води та забезпечити належне покриття. Що стосується тиску води, типовий виноградник потребує тиску принаймні 40 PSI (фунтів на квадратний дюйм), щоб забезпечити належне покриття. Однак це може змінюватися залежно від таких факторів, як тип зрошувальної системи та розташування виноградника. Найкраще проконсультуватися зі спеціалістом із зрошення, щоб визначити конкретні вимоги до тиску води для вашого виноградника. Підсумовуючи, установка поливу на винограднику площею 1,5 га потребує досить великої та складної системи. Вам знадобиться магістральна лінія водопостачання, мережа бічних ліній і спринклери або крапельні випромінювачі, і, можливо, насос для збільшення тиску води. Конкретне обладнання, яке вам знадобиться, залежатиме від таких факторів, як план виноградника та ваш бюджет. Найкраще проконсультуватися зі спеціалістом із зрошення, щоб визначити точні вимоги до обладнання та тиску води для вашого виноградника».