ChatGPT-4 & OpenAI trong Nông nghiệp: AI Chuyển đổi Quản lý Trang trại

Tuyệt vời! Dưới đây là bản dịch sang Tiếng Việt, giữ nguyên các thuật ngữ kỹ thuật, số liệu, đơn vị, URL, định dạng markdown và tên thương hiệu, đồng thời sử dụng thuật ngữ nông nghiệp chuyên nghiệp:

Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ AI trong Nông nghiệp

Câu hỏi tôi tự đặt ra: Làm thế nào các mô hình ngôn ngữ của OpenAI và ChatGPT có thể được ứng dụng trong nông nghiệp để hỗ trợ và nói chung? Trong bài viết này, tôi sẽ đi sâu vào:

Bạn có muốn kiểm tra cách ChatGPT và nông nghiệp hoạt động không? Sau một thời gian suy ngẫm, tôi đã quyết định kết hợp nông nghiệp và một mô hình ngôn ngữ lớn, tạo ra agri1.ai.

Thời đại của những người làm đa ngành

Đây là một công cụ mạnh mẽ dành cho những người làm đa ngành, vì nó giúp họ nhanh chóng tiếp thu và hiểu thông tin mới, đồng thời nhanh chóng phát triển sự hiểu biết về các chủ đề phức tạp. Hơn nữa, các mô hình ngôn ngữ, như ChatGPT, mang lại cho những người làm đa ngành khả năng học hỏi nhanh hơn và hiệu quả hơn từ lượng kiến thức và thông tin khổng lồ trên mạng.

Điều này đặc biệt có lợi cho nông dân, những người thường cần được thông tin đầy đủ về nhiều chủ đề, từ cơ khí, tài chính, đến sinh học, tiếp thị và bán hàng. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ, như ChatGPT, nông dân có thể nhanh chóng tiếp thu thông tin mới một cách hiệu quả hơn. Điều này cho phép họ thu thập kiến thức và hiểu biết về các chủ đề mà họ cần biết, điều này rất cần thiết trong công việc hàng ngày của họ. Ví dụ, họ có thể sử dụng ChatGPT để nhanh chóng hiểu được cách thức hoạt động phức tạp của máy móc, hoặc nhanh chóng nắm bắt khía cạnh tài chính của hoạt động canh tác.

Câu trả lời rõ ràng nhất cho câu hỏi này sẽ là trong vài năm tới, chắc chắn: Hỏi tôi bất cứ điều gì. Nông dân có lẽ sẽ là nhóm người hưởng lợi từ AI và Robot, vì họ cần giải quyết nhiều thách thức khác nhau trong các lĩnh vực sinh học, công nghệ và kinh doanh đa dạng.

Chúng ta sẵn sàng nhìn về tương lai ngay bây giờ: OpenAI là một tổ chức nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Một trong những thành tựu đáng chú ý nhất của họ là phát triển một mô hình ngôn ngữ tiên tiến có tên là GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), có khả năng tạo ra văn bản giống con người.

Trong lĩnh vực nông nghiệp, GPT-3, còn được gọi là ChatGPT, có tiềm năng cách mạng hóa ngành bằng cách cung cấp cho nông dân những hiểu biết sâu sắc và sự hỗ trợ có giá trị. Dưới đây là một vài ví dụ về cách ChatGPT có thể được sử dụng trong nông nghiệp.

Mô hình ngôn ngữ có thể hỗ trợ nông nghiệp như thế nào

Tăng năng suất chung cho nông dân và chuyên gia nông nghiệp: ChatGPT có thể đơn giản hóa và đẩy nhanh các tác vụ tinh thần lặp đi lặp lại, dẫn đến tăng hiệu quả cho nông dân và mang lại năng suất tổng thể cao hơn. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tiên tiến, ChatGPT có thể tự động hóa nhiều tác vụ, giải phóng thời gian và cho phép nông dân tập trung vào các khía cạnh quan trọng hơn trong công việc của họ. Cho dù đó là hợp lý hóa việc lưu giữ hồ sơ, tạo báo cáo hay hỗ trợ ra quyết định, ChatGPT có thể giúp nông dân làm việc hiệu quả và năng suất hơn. Các chuyên gia nông nghiệp sẽ vui vẻ nhận được sự hỗ trợ khi thực hiện các tác vụ như tạo nội dung, mẫu email, hợp lý hóa email, tài liệu đào tạo, công cụ thông minh tự phục vụ và nhiều hơn nữa.

Cung cấp lời khuyên chuyên môn: ChatGPT có thể được đào tạo trên khối lượng lớn dữ liệu nông nghiệp, bao gồm thông tin về điều kiện đất đai, mô hình thời tiết và kiểm soát dịch hại. Điều này cho phép nó cung cấp cho nông dân các khuyến nghị và lời khuyên cá nhân hóa về cách tối ưu hóa cây trồng của họ. ChatGPT có thể được đào tạo để nhận dạng các điều kiện đất đai và khí hậu cụ thể của một trang trại nhất định. Điều này cho phép nó đưa ra các khuyến nghị phù hợp về các loại cây trồng phù hợp nhất cho trang trại đó, có tính đến các yếu tố như mức dinh dưỡng của đất và mô hình thời tiết địa phương.

Cải thiện năng suất cây trồng: ChatGPT có thể giúp nông dân xác định các loại cây trồng phù hợp nhất với điều kiện đất đai và khí hậu cụ thể của họ. Điều này có thể tăng cơ hội thu hoạch thành công và cuối cùng là cải thiện năng suất.

Kiểm soát dịch hại: ChatGPT có thể cung cấp cho nông dân những thông tin hữu ích về cách kiểm soát dịch hại, ví dụ như xác định các loại thuốc bảo vệ thực vật hiệu quả nhất và đưa ra lời khuyên về cách sử dụng chúng. Điều này có thể giúp nông dân bảo vệ cây trồng và tăng lợi nhuận. Kiểm soát dịch hại là một khía cạnh quan trọng của nông nghiệp, vì dịch hại có thể gây thiệt hại đáng kể cho cây trồng và làm giảm năng suất. Các mô hình ngôn ngữ như do OpenAI cung cấp, có tiềm năng cách mạng hóa việc kiểm soát dịch hại trong ngành nông nghiệp. Một trong những cách chính mà các mô hình có thể hỗ trợ kiểm soát dịch hại là cung cấp cho nông dân những thông tin hữu ích về các loại thuốc bảo vệ thực vật hiệu quả nhất để sử dụng.

Điều này có thể bao gồm thông tin về các loại dịch hại cụ thể mà thuốc bảo vệ thực vật có hiệu quả, cũng như cách sử dụng thuốc bảo vệ thực vật một cách hiệu quả nhất. Các công cụ như ChatGPT có thể cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực về hoạt động của dịch hại trong một khu vực cụ thể. Điều này cho phép nông dân thực hiện các biện pháp phòng ngừa và bảo vệ cây trồng trước khi dịch hại có cơ hội gây thiệt hại đáng kể.

Ngoài ra, ChatGPT có thể cung cấp cho nông dân các khuyến nghị cá nhân hóa về các chiến lược kiểm soát dịch hại tốt nhất cho cây trồng và điều kiện khí hậu cụ thể của họ. Điều này có thể giúp nông dân tối ưu hóa các nỗ lực kiểm soát dịch hại và cuối cùng là tăng năng suất của họ. cung cấp những hiểu biết sâu sắc và hỗ trợ có giá trị cho nông dân.

Phân tích và dự đoán dữ liệu: Mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo do OpenAI phát triển có tiềm năng hỗ trợ đắc lực trong việc phân tích và dự đoán dữ liệu trong nông nghiệp. Công cụ này có thể xử lý lượng lớn dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên thông tin đó. Để đạt được điều này, điều cần thiết là cung cấp cho mô hình các bộ dữ liệu đầy đủ và các hướng dẫn rõ ràng về cách diễn giải dữ liệu đó. Điều này sẽ cho phép mô hình ngôn ngữ AI đưa ra các dự đoán chính xác và cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho nông dân. Tuy nhiên, nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc các quy tắc diễn giải không rõ ràng, kết quả do mô hình ngôn ngữ AI tạo ra có thể không chính xác hoặc không đáng tin cậy. Do đó, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng mô hình ngôn ngữ AI được đào tạo trên dữ liệu chất lượng cao, có liên quan và các quy tắc diễn giải được xác định rõ ràng để đảm bảo các dự đoán của nó chính xác nhất có thể. Nếu một doanh nghiệp nông nghiệp lớn có API kết nối với hệ thống nội bộ của họ, các mô hình ngôn ngữ có thể được đào tạo trên dữ liệu nội bộ của họ để nâng cao khả năng của nó.

Nhận dạng bệnh hại: Là một phần của phân tích dữ liệu nói trên, ChatGPT có thể được đào tạo để nhận dạng các triệu chứng của các bệnh thực vật khác nhau. Điều này có thể cho phép nông dân xác định và điều trị bệnh trước khi chúng lây lan, giảm thiểu thiệt hại mùa màng và tăng năng suất.

(Cách tiếp cận có thể thú vị hơn là huấn luyện các mô hình hình ảnh để trực tiếp sử dụng ảnh chụp và các dữ liệu trực quan khác, có thể bằng cách kết hợp chúng. Ví dụ, tôi đã thử nghiệm huấn luyện LOBE của Microsoft để dự đoán bệnh trên cây nho, và kết quả thật đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, chủ đề này xứng đáng được thảo luận riêng trong một bài viết blog khác.) Tuy nhiên, ChatGPT có thể được huấn luyện để nhận dạng các triệu chứng cụ thể của một bệnh cây trồng nhất định. Điều này có thể bao gồm các dấu hiệu trực quan, chẳng hạn như thay đổi về màu sắc hoặc kết cấu của cây, cũng như các thay đổi về hành vi, chẳng hạn như tốc độ sinh trưởng bị giảm hoặc khả năng kháng sâu bệnh của cây bị suy giảm. Một khi bệnh cây trồng đã được xác định, mô hình có thể cung cấp cho nông dân các khuyến nghị cá nhân hóa về các phương pháp điều trị tốt nhất.

Điều này có thể bao gồm thông tin về các loại thuốc trừ sâu hiệu quả nhất hoặc các phương pháp khác để kiểm soát bệnh, cũng như lời khuyên về cách áp dụng phương pháp điều trị một cách hiệu quả nhất. Ngoài ra, một mô hình như ChatGPT có thể cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực về sự lây lan của dịch bệnh trong một khu vực cụ thể. Điều này có thể cho phép nông dân thực hiện các biện pháp phòng ngừa và bảo vệ cây trồng của họ trước khi dịch bệnh có cơ hội gây thiệt hại đáng kể. Nhìn chung, việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ vào việc xác định và điều trị bệnh cây trồng có tiềm năng cung cấp những hiểu biết sâu sắc và hỗ trợ có giá trị cho nông dân. Điều này có thể giúp ngăn chặn sự lây lan của dịch bệnh và cuối cùng là tăng năng suất của ngành nông nghiệp.

Bất kỳ câu hỏi nào phát sinh trong bối cảnh trang trại: Như bạn có thể biết, nông dân là những nhà quản lý đa tài, cần phải biết mọi thứ và trở thành những người có kiến thức tổng quát tối đa.

Tối ưu hóa hoạt động và giảm chi phí: Với tất cả các tùy chọn có sẵn, khả năng giảm chi phí sẽ xảy ra là rất cao. Tuy nhiên, vẫn còn phải xem những ví dụ cụ thể nào sẽ thành hiện thực và mô hình ngôn ngữ có thể tạo ra tác động đáng kể ở đâu. Đó là lý do tại sao tôi sẽ xem xét một số ví dụ từ tháng 12 năm 2022 đến tháng 2 năm 2023 mà tôi biết ở phần dưới đây.

GPT4 và khả năng mô tả hình ảnh của nó có thể hữu ích như thế nào trong nông nghiệp

Phiên bản mới nhất của ChatGPT, GPT4, đi kèm với khả năng mô tả hình ảnh tiên tiến, có thể đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực nông nghiệp. Với khả năng mô tả hình ảnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, ChatGPT 4.0 có thể là một công cụ mạnh mẽ để phân tích sức khỏe cây trồng, xác định sâu bệnh và phân tích hình ảnh chi tiết về cây trồng và cánh đồng.

Phân tích sức khỏe cây trồng là điều cần thiết để đảm bảo cây trồng khỏe mạnh và cho năng suất cao. Bằng cách phân tích hình ảnh cây trồng, ChatGPT 4.0 có thể giúp nông dân xác định bất kỳ dấu hiệu căng thẳng nào, chẳng hạn như đổi màu hoặc héo úa, có thể chỉ ra một vấn đề tiềm ẩn. Điều này có thể cho phép nông dân hành động kịp thời để giải quyết vấn đề và ngăn ngừa thiệt hại hoặc mất mát cây trồng.

Phân tích dịch hại cũng rất quan trọng để duy trì cây trồng khỏe mạnh. Bằng cách phân tích hình ảnh cây trồng, GPT4 có thể giúp xác định bất kỳ dấu hiệu nhiễm dịch hại nào, chẳng hạn như vết cắn hoặc mạng nhện. Điều này có thể cho phép nông dân thực hiện các biện pháp thích hợp để kiểm soát dịch hại và ngăn ngừa thiệt hại cho cây trồng của họ.

Ngoài hình ảnh chi tiết về cây trồng, GPT4 còn có thể phân tích hình ảnh đồng ruộng để cung cấp cái nhìn toàn diện về cảnh quan nông nghiệp. Bằng cách phân tích hình ảnh đồng ruộng, ChatGPT 4.0 có thể giúp xác định các vấn đề tiềm ẩn như xói mòn đất, úng thủy hoặc thiếu dinh dưỡng. Điều này có thể giúp nông dân đưa ra quyết định sáng suốt về luân canh cây trồng, tưới tiêu và bón phân.

Nhìn chung, công nghệ như khả năng mô tả hình ảnh của GPT4 có thể là một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho ngành nông nghiệp. Bằng cách cung cấp cho nông dân những hiểu biết chi tiết về sức khỏe cây trồng, phân tích dịch hại và hình ảnh đồng ruộng, mô hình ngôn ngữ có thể giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn và hành động kịp thời để cải thiện năng suất và lợi nhuận cây trồng.

AutoGPT có thể giúp ích như thế nào trong nông nghiệp và cho nông dân

Vì vậy, tôi đã thử sử dụng autoGPT làm trợ lý để giúp tôi về các chủ đề nông nghiệp, đặc biệt là để giúp tìm kiếm các khoản trợ cấp. Một tác nhân GPT tự động có thể tìm kiếm và thu thập thông tin trên internet sẽ khá hữu ích. Vì vậy, tôi đã gọi tác nhân AI này là "subsidyAI" và yêu cầu nó tìm một số chương trình hiện tại thú vị. Mặc dù AI đã truy cập thành công các trang web phù hợp để nghiên cứu, nhưng nó đã thất bại trong việc thu thập thông tin chính xác (và đừng nói về kết quả đầu ra). Tôi tin rằng autoGPT cho nông nghiệp có thể trở nên rất lớn, đặc biệt là khi kết nối với khả năng phát hiện hình ảnh. autoGPT, chúng tôi đến đây, hãy cho chúng tôi thêm 2-3 tháng nữa và tôi sẽ thử lại điều này. Đọc bên dưới những gì chương trình của tôi đã cố gắng làm ở đây.

Chương trình là một tập lệnh Python sử dụng API AutoGPT để tự động hóa một số tác vụ liên quan đến việc điều tra các khoản trợ cấp nông nghiệp trong vùng Poitou-Charentes của Pháp. Chương trình bắt đầu bằng cách tìm kiếm và thu thập thông tin về các chỉ số khu vực và môi trường có liên quan, chẳng hạn như dữ liệu về nhân khẩu học, phòng thí nghiệm hoặc thị trường và thống kê xã hội. Sau đó, nó sử dụng thông tin này để xác định các nguồn trợ cấp nông nghiệp tiềm năng trong khu vực, đặc biệt liên quan đến các loại cây trồng như táo, cây nho AOC cognac và cỏ linh lăng.

Chương trình cũng có kế hoạch khởi động một tác nhân GPT để giúp tạo ý tưởng về cách đủ điều kiện và sử dụng các khoản trợ cấp nông nghiệp này. Tác nhân được cung cấp một lời nhắc rõ ràng và chi tiết để tập trung vào các phản hồi của nó, và dự kiến sẽ cung cấp ít nhất năm ý tưởng khác nhau về cách nông dân có thể đủ điều kiện nhận trợ cấp nông nghiệp ở Pháp, và năm ý tưởng khác nhau về cách sử dụng tốt nhất các khoản trợ cấp này.

Chương trình sau đó nhằm mục đích nghiên cứu cách xác định giá trị của các khoản trợ cấp và cách nông dân có thể đăng ký các khoản trợ cấp mà họ đủ điều kiện ở Poitou-Charentes. Chương trình dự kiến sẽ tiến hành tìm kiếm kỹ lưỡng các trang web của chính phủ và tổ chức có liên quan, kiểm tra với nông dân trong khu vực và tham khảo ý kiến của các cố vấn nông nghiệp để hiểu rõ hơn về quy trình đăng ký các khoản trợ cấp này.

Trong suốt quá trình thực hiện chương trình, chương trình luôn nhận thức được những hạn chế tiềm ẩn của thông tin thu thập được và cẩn thận kiểm tra lại mọi bước hoặc khuyến nghị được đề xuất bởi tác nhân GPT hoặc các nguồn khác. Tuy nhiên, điều này đã không thành công.

Nhưng trước tiên, hãy xem những gì các mô hình ngôn ngữ không thể làm (hiện tại):

Hạn chế: ChatGPT không có khả năng trừu tượng hóa và hiểu mối quan hệ nhân quả

Các công nghệ AI và học máy đã cung cấp cho nông dân dữ liệu và thông tin chi tiết có giá trị để, ví dụ, tối ưu hóa năng suất cây trồng. Tuy nhiên, những hạn chế của các mô hình ngôn ngữ như ChatGPT ngày càng trở nên rõ ràng. Các mô hình ngôn ngữ thiếu khả năng trừu tượng hóa và hiểu mối quan hệ nhân quả, khiến chúng không thể thay thế hoàn toàn cho sự hiểu biết nhận thức của những nông dân có kinh nghiệm.

Để thành công trong nông nghiệp, nông dân phải có hiểu biết sâu sắc về môi trường của họ và khả năng thích ứng các phương pháp canh tác của họ dựa trên các điều kiện luôn thay đổi: Suy nghĩ trừu tượng và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên thông tin không đầy đủ hoặc không chắc chắn. Mặc dù AI có thể hỗ trợ trong các quy trình ra quyết định này, nhưng nó không thể thay thế các kỹ năng tư duy phản biện và kinh nghiệm của nông dân. (Chà, điều đó khá hiển nhiên, ít nhất là đối với tôi.)

Do đó, điều quan trọng là nông dân phải tiếp tục dựa vào kiến thức và chuyên môn nhận thức của riêng họ, đồng thời sử dụng các công nghệ AI như một công cụ để nâng cao khả năng ra quyết định và cải thiện kết quả nông nghiệp. Tất cả là về sự cân bằng phù hợp giữa lợi ích của các công nghệ AI và giá trị không thể thay thế (hiện tại) của sự hiểu biết và tương tác của con người.

Ví dụ về cách nông dân & người trồng trọt cố gắng sử dụng chatGPT

• Sau khi quan sát, thử nghiệm và đọc về chatGPT và nông nghiệp, tôi đã quyết định tự xây dựng phiên bản GPT nông nghiệp của riêng mình.

Hãy cho tôi biết suy nghĩ của bạn tại twitter.com/agtecher_com hoặc gửi phản hồi

Dưới đây là bản dịch sang Tiếng Việt, tuân thủ các quy tắc đã đề ra:

• Dự án phụ này, có tên là Farmer GPT, sử dụng ChatGPT và Whisper để cung cấp sự hỗ trợ quý giá cho nông dân ở Ấn Độ. Nó giúp họ cải thiện quy trình canh tác, năng suất và lợi nhuận bằng cách cung cấp thông tin thời tiết theo thời gian thực, các khuyến nghị cây trồng cá nhân hóa và giao tiếp ngang hàng với các chuyên gia và nông dân khác. Loại trợ lý AI này có tiềm năng thay thế các nhà nông học, cách mạng hóa các quy trình canh tác ở Ấn Độ bằng cách tận dụng sức mạnh của AI và nhắn tin an toàn để giúp nông dân thành công trong một ngành cạnh tranh.

"Farmer GPT" có một nhược điểm là hiện tại nó cung cấp kết quả tương tự như GPT tiêu chuẩn mà không có bất kỳ mô hình tinh chỉnh (finetuning model) hoặc cơ sở dữ liệu được kết nối nào. Hơn nữa, người dùng có thể nhận được các phản hồi ngoài chủ đề, chẳng hạn như câu trả lời cho câu hỏi như "làm thế nào để nướng khoai tây" mặc dù nó không liên quan đến nông nghiệp.

• Ước tính năng suất & trường hợp xoài: Vishnu Sankar hỏi vào ngày 11 tháng 2: Nhận được các câu trả lời khác nhau về tiềm năng năng suất di truyền của xoài và khoảng cách năng suất so với thực tế. Vì vậy, đã kiểm tra với ChatGPT. Xoài #Trồng xoài #UHDP #Canh tác #Nông nghiệp #Trái cây #Vườn cây ăn quả Mô hình ngôn ngữ dự đoán rằng một cây xoài có thể sản xuất từ 50-300 quả xoài mỗi năm mỗi cây, với những cây năng suất cao có thể sản xuất tới 1.000 quả xoài mỗi cây mỗi năm.

• Một ví dụ hay khác tôi tìm thấy là về nông nghiệp tái sinh trong vườn nho: wine thinker hay còn gọi là post.news/robertjoseph @robertjoseph viết vào ngày 5 tháng 2 năm 2023: “Có bao nhiêu người trong các bạn biết về việc sử dụng lông gà trong trồng nho? @SpierWineFarm sử dụng chúng và #ChatGPT giải thích một số lý do tại sao.” Tôi đã yêu cầu nó viết một bài luận về vai trò của lông gà trong nông nghiệp tái sinh. Tôi đã hỏi trang trại Spier Wine Farm qua twitter xem bài luận có chính xác hay không, vì vậy hãy chờ xem.

• Giáo dục nông nghiệp: Một ví dụ rất cụ thể từ một giáo viên nông nghiệp, Cassie Joiner @Cass_Joiner, người đã viết vào ngày 1 tháng 2 năm 2023: "Nhiệm vụ đầu tiên tôi giao cho ChatGPT là viết một kế hoạch bài giảng cho những gì tôi sẽ dạy ngày mai, 'Di truyền học trong Nông nghiệp', và cuộc sống giáo viên của tôi đã thay đổi mãi mãi."

Dưới đây là bản dịch sang Tiếng Việt, tuân thủ các quy tắc đã đề ra:

• Kiểm soát sâu bệnh hại cà chua, cả câu hỏi dưới dạng văn bản và mã Python để phát hiện hình ảnh: Một câu hỏi rất cụ thể khác trong lĩnh vực phòng trừ bệnh phấn trắng trên cây cà chua: Shailendra singh @srj0408 viết vào ngày 10 tháng 12 năm 2022: Hôm nay đã thử nghiệm ChatGPT với các câu hỏi về #agritech và kết quả thật tuyệt vời. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

Người dùng đã thử nghiệm chatGPT như một công cụ hỗ trợ lập trình (lập trình Python với chatGPT hoạt động rất ấn tượng ngay cả khi nó chưa được đào tạo cho mục đích này) để triển khai mô hình máy vector hỗ trợ (SVM) trong Python cho phân tích hình ảnh lá cây trồng.

Để phòng trừ bệnh phấn trắng trên cây cà chua, bạn có thể thực hiện các bước sau:

1. Trồng các giống kháng bệnh: Một số giống cà chua có khả năng kháng bệnh phấn trắng tốt hơn "các giống khác. Hãy chọn giống được biết đến có khả năng kháng bệnh tốt, chẳng hạn như 'Mountain Magic' hoặc 'Legend'."
2. Đảm bảo lưu thông không khí tốt: Bệnh phấn trắng phát triển mạnh trong không khí ẩm thấp, tù đọng. Để phòng trừ " "bệnh, hãy đảm bảo cây cà chua của bạn có đủ không gian giữa các cây và cung cấp lưu thông không khí tốt xung quanh cây bằng cách tỉa cành thường xuyên và tránh tưới quá nhiều nước."
3. Tránh tưới nước lên lá: Tưới nước lên lá cây cà chua có thể làm lá bị ẩm, tạo môi trường thuận lợi cho bệnh phấn trắng phát triển. "Thay vào đó, hãy tưới nước vào gốc cây, hoặc sử dụng hệ thống tưới nhỏ giọt.
4. Sử dụng thuốc trừ nấm gốc lưu huỳnh: Nếu cây cà chua của bạn bị bệnh phấn trắng, bạn có thể sử dụng thuốc trừ nấm gốc lưu huỳnh để điều trị bệnh. Hãy phun thuốc theo hướng dẫn trên nhãn, và lặp lại việc phun theo định kỳ để ngăn bệnh lây lan.
5. Thực hiện luân canh cây trồng: Bệnh phấn trắng…

Dưới đây là bản dịch sang Tiếng Việt, tuân thủ các quy tắc đã đề ra:

• Không phải là một ví dụ cụ thể, nhưng điều thú vị là chuyên gia về nhà kính và dữ liệu John Beauford đã đề cập: ChatGPT có thể tác động đến ngành trồng trọt như thế nào: ChatGPT có thể hỗ trợ đắc lực cho người trồng trọt bằng cách cung cấp một hệ thống công nghệ tiên tiến và tích hợp cho nhà kính của họ.

Bằng cách tích hợp với phần mềm ERP của người trồng, cảm biến, dự báo thời tiết và phân tích bán hàng, mô hình ngôn ngữ này có thể giúp người trồng hiểu rõ hơn về hoạt động của mình, tạo và thực hiện các kế hoạch tốt hơn, tối ưu hóa lợi nhuận và cải thiện hiệu suất bổ sung hàng tồn kho. Nó có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và phân tích dữ liệu phức tạp, giải phóng thời gian cho các nhiệm vụ quan trọng hơn. Công nghệ này sẽ là một phần quan trọng của làn sóng tự động hóa kinh doanh tiếp theo cho người trồng và có các ứng dụng tiềm năng cho chẩn đoán cây trồng theo thời gian thực và phân tích chi phí. Việc tích hợp một mô hình ngôn ngữ với dữ liệu và hệ thống dành riêng cho hoạt động của người trồng có thể cung cấp một giao diện giống con người hơn cho hoạt động kinh doanh nhà kính của họ, giúp người trồng dễ dàng truy cập và phân tích thông tin quan trọng.

Đây là một câu hỏi thực tế mà tôi đã đặt ra vào mùa hè năm 2022, và tôi đã thử nghiệm nó với ChatGPT của OpenAI:

Câu hỏi: "Tôi có 1,5 hecta vườn nho gần Bordeaux và tôi cần lắp đặt hệ thống tưới tiêu, tôi cần những thiết bị gì và cần áp suất PSI bao nhiêu để tưới cho 1,5 hecta?"

Trả lời của OpenAI: "Việc lắp đặt hệ thống tưới tiêu cho vườn nho là một bước quan trọng để đảm bảo sức khỏe và năng suất của cây nho. Các thiết bị cụ thể bạn cần sẽ phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm diện tích vườn nho, loại hệ thống tưới bạn chọn và ngân sách của bạn.

Nhìn chung, một vườn nho rộng 1,5 hecta sẽ yêu cầu một hệ thống tưới tiêu khá lớn. Điều này có thể bao gồm một đường cấp nước chính, cũng như một mạng lưới các đường nhánh và béc phun hoặc đầu nhỏ giọt để phân phối nước khắp vườn nho. Bạn cũng có thể cần lắp đặt một máy bơm để tăng áp lực nước và đảm bảo độ phủ đầy đủ.

Về áp lực nước, một vườn nho điển hình sẽ yêu cầu áp lực ít nhất 40 PSI (pound trên inch vuông) để đảm bảo độ phủ đầy đủ. Tuy nhiên, con số này có thể thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố như loại hệ thống tưới và bố cục của vườn nho. Tốt nhất bạn nên tham khảo ý kiến của chuyên gia tưới tiêu để xác định yêu cầu áp lực nước cụ thể cho vườn nho của bạn."

Tóm lại, việc lắp đặt hệ thống tưới tiêu cho một vườn nho rộng 1.5 hecta sẽ đòi hỏi một hệ thống khá lớn và phức tạp. Bạn sẽ cần một đường cấp nước chính, một mạng lưới các đường ống nhánh và béc phun hoặc đầu nhỏ giọt, và có thể cần một máy bơm để tăng áp lực nước. Thiết bị cụ thể bạn cần sẽ phụ thuộc vào các yếu tố như bố cục của vườn nho và ngân sách của bạn. Tốt nhất là nên tham khảo ý kiến của chuyên gia tưới tiêu để xác định chính xác các yêu cầu về thiết bị và áp lực nước cho vườn nho của bạn.

---

---

• Mô hình ngôn ngữ AI trong hỗ trợ ra quyết định nông nghiệp (2023) - Nghiên cứu về hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ AI cho các ứng dụng canh tác.
• AgFunder (2023) - Xu hướng đầu tư vào AI và công nghệ nông nghiệp.
• @agtecher_com trên Twitter (2023)
• Cassie Joiner trên Twitter (2023) - Giáo dục nông nghiệp và lập kế hoạch bài giảng ChatGPT.
• Robert Joseph trên Twitter (2023) - Nông nghiệp tái sinh trong các vườn nho.
• Shailendra Singh trên Twitter (2022) - Kiểm soát dịch hại cà chua và phát hiện hình ảnh.
• John Deere (2023) - Ứng dụng AI thương mại trong thiết bị và hệ thống canh tác hiện đại.
• Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp (2023) - Quan điểm toàn cầu về AI và các công cụ kỹ thuật số trong nông nghiệp.
• Greenhousegrower (2023) - ChatGPT tác động đến ngành trồng trọt như thế nào.
• Microsoft Research (2023) - Nền tảng tình báo nông nghiệp do AI cung cấp sử dụng các mô hình ngôn ngữ.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - Các giải pháp AI và học máy cho việc ra quyết định nông nghiệp.
• Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho Quản lý Tri thức Nông nghiệp (2023) - Phân tích học thuật về các ứng dụng LLM trong hệ thống tri thức nông nghiệp.
• Báo cáo Kỹ thuật OpenAI GPT-4 (2023) - Tài liệu chính thức về khả năng và ứng dụng của GPT-4.