OpenAI và Chat GPT4 có thể được sử dụng như thế nào trong Nông nghiệp

Vì vậy, chúng ta hiện đang chứng kiến Khoảnh khắc sông Hudson của AI vào năm 2022, chủ yếu được thúc đẩy bởi các ứng dụng như Midjourney và Dalle-2 trong lĩnh vực tạo hình ảnh và ChatGPT của OpenAI trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Giống như nhiều ngành khác, các mô hình ngôn ngữ như ChatGPT có tiềm năng mang lại khá nhiều thay đổi trong ngành nông nghiệp và mở ra những cơ hội, hoạt động kinh doanh và triển vọng việc làm mới.

Câu hỏi tôi tự hỏi: Làm thế nào OpenAI và ChatGPT có thể mô hình ngôn ngữ được sử dụng trong nông nghiệp để giúp đỡ và nói chung? Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích chi tiết hơn:

1. Thời đại của những người theo chủ nghĩa tổng quát
2. Mô hình ngôn ngữ có thể giúp ích như thế nào trong nông nghiệp
3. GPT4 và mô tả hình ảnh có thể trợ giúp như thế nào trong nông nghiệp
4. AutoGPT sẽ hỗ trợ nông nghiệp như thế nào: Kết hợp tác nhân AI với web
5. Hạn chế: Không có khả năng tóm tắt và hiểu các mối quan hệ nhân quả
6. Ví dụ thực tế về cách nông dân cố gắng sử dụng chatGPT

Bạn có muốn kiểm tra cách hoạt động của chatgpt và nông nghiệp không? Sau một thời gian đắn đo, tôi quyết định kết hợp nông nghiệp và mô hình ngôn ngữ rộng lớn, kết quả là nông nghiệp1.ai.

Thời đại của những người theo chủ nghĩa tổng quát

Đây là một công cụ mạnh mẽ dành cho những người có kiến thức tổng quát vì nó giúp họ nhanh chóng tiếp thu và hiểu thông tin mới cũng như phát triển nhanh chóng sự hiểu biết của họ về các chủ đề phức tạp. Hơn nữa, các mô hình ngôn ngữ, chẳng hạn như chatGPT, cung cấp cho những người tổng quát khả năng học nhanh hơn và hiệu quả hơn từ lượng kiến thức và thông tin trực tuyến khổng lồ.

Điều này đặc biệt có lợi cho nông dân, những người thường cần được cung cấp thông tin đầy đủ về nhiều chủ đề, từ cơ khí và tài chính, đến sinh học, tiếp thị và bán hàng. Bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ, chẳng hạn như chatGPT, nông dân có thể nhanh chóng tìm hiểu thông tin mới theo cách hiệu quả hơn. Điều này giúp họ có được kiến thức và hiểu biết về các chủ đề 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 hoạt động phức tạp của máy móc hoặc để nhanh chóng hiểu được khía cạnh tài chính của hoạt động trồng trọt.

Câu trả lời rõ ràng nhất cho điều đó chắc chắn sẽ có trong một vài năm tới: Hãy hỏi tôi bất cứ điều gì. Nông dân có thể sẽ là nhóm được hưởng lợi từ AI và Robotics, vì họ cần giải quyết nhiều thách thức khác nhau trong các loại sinh học, công nghệ và kinh doanh khác nhau.

Hiện tại, chúng tôi đã sẵn sàng hướng tới tương lai: OpenAI là 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 mô hình ngôn ngữ tiên tiến có tên GPT-3 (Generative Pretrainer 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 và hỗ trợ có giá trị. Đây chỉ là một vài ví dụ về cách ChatGPT có thể được sử dụng trong nông nghiệp.

Mô hình ngôn ngữ có thể giúp ích như thế nào trong nông nghiệp

Tăng sản lượng chung của nông dân và các chuyên gia kinh doanh nông nghiệp: ChatGPT có thể đơn giản hóa và tăng tốc các nhiệm vụ trí óc lặp đi lặp lại, giúp tăng hiệu quả cho nông dân và dẫn đến tăng năng suất tổng thể. Với khả năng xử lý ngôn ngữ nâng cao, 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 trữ hồ sơ, tạo báo cáo hay hỗ trợ đưa ra quyết định, ChatGPT đều có thể giúp nông dân làm việc hiệu quả và năng suất hơn. Rất may, các chuyên gia kinh doanh nông nghiệp sẽ nhận được trợ giúp khi thực hiện các nhiệm vụ như tạo nội dung, mẫu email, hợp lý hóa email, tài liệu đào tạo, công cụ thông minh tự phục vụ, v.v.

Cung cấp Lời khuyên chuyên gia: ChatGPT có thể được đào tạo về lượng lớn dữ liệu nông nghiệp, bao gồm thông tin về điều kiện đất đai, kiểu thời tiết và kiểm soát dịch hại. Điều này cho phép nó cung cấp cho nông dân những đề xuất và lời khuyên được cá nhân hóa về cách tối ưu hóa cây trồng của họ.
ChatGPT có thể được đào tạo để nhận biết các điều kiện đất đai và khí hậu cụ thể của một trang trại cụ thể. Điều này cho phép nó đưa ra các đề xuất phù hợp về loại cây trồng phù hợp nhất cho trang trại đó, có tính đến các yếu tố như mức độ dinh dưỡng của đất và kiểu 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 làm tăng cơ hội thu hoạch thành công và cuối cùng là cải thiện năng suất.

Kiểm soát sâu bệnh: ChatGPT có thể cung cấp cho nông dân những thông tin có giá trị về cách kiểm soát sâu bệnh, chẳng hạn như bằng cách xác định các loại thuốc trừ sâu hiệu quả nhất và đưa ra lời khuyên về cách áp dụng chúng. Điều này có thể giúp nông dân bảo vệ cây trồng của họ và tăng lợi nhuận. Kiểm soát dịch hại là một khía cạnh quan trọng của nông nghiệp vì sâu bệnh có thể gây thiệt hại đáng kể cho cây trồng và làm giảm năng suất.

Các mô hình ngôn ngữ do OpenAI cung cấp có tiềm năng cách mạng hóa việc kiểm soát dịch hại trong ngành nông nghiệp. Một trong những cách quan trọng mà các mô hình có thể hỗ trợ kiểm soát dịch hại là cung cấp cho nông dân những thông tin có giá trị về loại thuốc trừ sâu hiệu quả nhất để sử dụng.

Điều này có thể bao gồm thông tin về các loài gây hại cụ thể mà thuốc trừ sâu có hiệu quả chống lại, cũng như cách sử dụng thuốc trừ sâu theo 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 ở 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 trước khi sâu bệnh có cơ hội gây thiệt hại đáng kể.

Ngoài ra, ChatGPT có thể cung cấp cho nông dân các đề xuất được cá nhân hóa về chiến lược kiểm soát dịch hại tốt nhất cho các loại 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. cung cấp những hiểu biết 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 rất nhiều cho 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 phải cung cấp cho mô hình các bộ dữ liệu đầy đủ và hướng dẫn rõ ràng về cách diễn giải dữ liệu đó. Điều này sẽ cho phép mô hình ngôn ngữ AI đưa ra dự đoán chính xác và cung cấp những hiểu biết 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 phù hợp, chất lượng cao 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 được kết nối với hệ thống nội bộ của họ, thì các mô hình ngôn ngữ có thể được đào tạo dựa trên dữ liệu nội bộ của họ để nâng cao khả năng của doanh nghiệp đó.

Xác định bệnh: Là một phần của quá trình phân tích dữ liệu nêu trên, ChatGPT có thể được đào tạo để nhận biết 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 mất mùa và tăng năng suất.

(Các Cách tiếp cận thú vị hơn có thể là đào tạo các mô hình hình ảnh để sử dụng trực tiếp các bức ảnh và dữ liệu hình ảnh khác, có thể bằng cách kết hợp chúng. Ví dụ: tôi đã thử nghiệm đào tạo LOBE của Microsoft để dự đoán bệnh trên cây nho và kết quả thật đáng chú ý. Tuy nhiên, chủ đề này xứng đáng được thảo luận riêng trong một bài viết blog khác.)

Tuy nhiên, ChatGPT có thể được đào tạo để nhận biết các triệu chứng cụ thể của một bệnh thực vật cụ thể. Điều này có thể bao gồm các tín hiệu thị giác, chẳng hạn như những thay đổi về màu sắc hoặc kết cấu của cây, cũng như những thay đổi về hành vi, chẳng hạn như tốc độ tăng trưởng của cây giảm hoặc khả năng kháng sâu bệnh giảm. Khi bệnh cây đã được xác định, mô hình có thể cung cấp cho nông dân những khuyến nghị được cá nhân hóa về các lựa chọn 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 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 ở 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 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 khả năng cung cấp những hiểu biết sâu sắc và hỗ trợ có giá trị cho nông dân. Điều này có thể giúp ngăn ngừa sự lây lan của dịch bệnh và cuối cùng là tăng năng suất của ngành nông nghiệp.

Bất kỳ câu hỏi nào xuất hiện trong bối cảnh của một trang trại: Như bạn có thể biết, nông dân là những nhà quản lý đa tài, cần phải biết mọi thứ và là những người theo chủ nghĩa tổng quát theo chủ nghĩa tối đa.

Tối ưu hóa hoạt động và giảm chi phí: Với tất cả các tùy chọn có sẵn, rất có thể việc giảm chi phí sẽ xảy ra. Tuy nhiên, vẫn còn phải xem những ví dụ cụ thể nào sẽ thành hiện thực và nơi các mô hình ngôn ngữ có thể tạo ra tác động đáng kể. 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 thêm bên dưới.

GPT4 và 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 nâng cao 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 tình trạng 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 cần thiết để đảm bảo cây trồng khỏe mạnh và năng suất. Bằng cách phân tích hình ảnh cây trồng, ChatGPT 4.0 có thể giúp nông dân xác định bất kỳ dấu hiệu khó khăn nào, chẳng hạn như đổi màu hoặc héo, có thể cho thấy một vấn đề tiềm ẩn. Điều này có thể cho phép nông dân thực hiện hành động kịp thời để giải quyết vấn đề và ngăn ngừa thiệt hại hoặc mất mùa.

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 nào về sự xâm nhập của sâu bệnh, chẳng hạn như vết cắn hoặc màng nhện. Điều này có thể cho phép nông dân thực hiện các biện pháp thích hợp để kiểm soát sâu bệnh và ngăn ngừa thiệt hại cho cây trồng của họ.

Ngoài hình ảnh cây trồng chi tiết, GPT4 cũng có thể phân tích hình ảnh thực địa để cung cấp cái nhìn toàn diện về cảnh quan nông nghiệp. Bằng cách phân tích hình ảnh cánh đồng, ChatGPT 4.0 có thể giúp xác định các vấn đề tiềm ẩn như xói mòn đất, ngập úng hoặc thiếu hụt chất 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 yếu tố thay đổi cuộc chơi cho ngành nông nghiệp. Bằng cách cung cấp cho nông dân thông tin chi tiết về tình trạng cây trồng, phân tích dịch hại và hình ảnh hiện trường, mô hình ngôn ngữ có thể giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn và thực hiện các 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 nông dân

Vì vậy, tôi đã cố gắng sử dụng autoGPT như một trợ lý để giúp tôi về các chủ đề nông nghiệp, đặc biệt là giúp tìm kiếm trợ cấp. Một tác nhân GPT tự trị tìm kiếm và tìm kiếm trên internet có thể khá hữu ích. Vì vậy, tôi gọi tác nhân AI này là “subsidyAI” và yêu cầu tìm một số chương trình thú vị hiện tại. Mặc dù AI đã truy cập được vào đúng trang web để nghiên cứu nhưng nó lại không thu thập được thông tin phù hợp (và thậm chí đừng nói đến kết quả đầu ra). Tôi tin rằng autoGPT dành cho nông nghiệp có thể trở nên phổ biến, đặc biệt khi được kết nối với tính năng phát hiện hình ảnh. autoGPT đến rồi, hãy cho chúng tôi thêm 2-3 tháng nữa và tôi sẽ thử lại lần nữa. Đọc bên dưới những gì chương trình của tôi đã cố gắng thực hiện ở đây.

Chương trình này là một tập lệnh Python sử dụng API AutoGPT để tự động hóa một số tác vụ nhất định liên quan đến điều tra trợ cấp nông nghiệp ở vùng Poitou-Charentes của Pháp. Chương trình bắt đầu bằng việc tìm kiếm và thu thập thông tin về các chỉ số môi trường và khu vực có liên quan, chẳng hạn như dữ liệu về nhân khẩu học, thị trường lao động 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 thành lập đại lý GPT để giúp đưa ra ý tưởng về cách đủ điều kiện và sử dụng các khoản trợ cấp nông nghiệp này. Cơ quan này được cung cấp lời nhắc rõ ràng và chi tiết để tập trung vào các phản hồi của mình và dự kiến sẽ cung cấp ít nhất năm ý tưởng khác nhau về cách một nông dân có thể đủ điều kiện nhận trợ cấp nông nghiệp ở Pháp và năm ý tưởng khác nhau về cách tận dụng tốt nhất những ý tưởng này. trợ cấp.

Sau đó, chương trình nhằm mục đích nghiên cứu cách xác định giá trị của trợ cấp và cách nông dân có thể nộp đơn xin trợ cấp mà họ đủ điều kiện nhận ở Poitou-Charentes. Họ có kế hoạch 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 lưu ý đến những hạn chế tiềm ẩn của thông tin mà chương trình thu thập và chú ý kiểm tra kỹ mọi bước hoặc đề xuất do đại lý GPT hoặc các nguồn khác đề xuất. Chà, điều này đã không thành công.

Nhưng trước tiên hãy xem những gì mô hình ngôn ngữ không thể làm được (ngay bây giờ):

Hạn chế: ChatGPT không có khả năng tóm tắt và hiểu các mối quan hệ nhân quả

Công nghệ AI và máy học đã cung cấp cho nông dân những dữ liệu và hiểu biết có giá trị để tối ưu hóa năng suất cây trồng. Tuy nhiên, những hạn chế của các mô hình ngôn ngữ như ChatGPT ngày càng lộ rõ. Các mô hình ngôn ngữ thiếu khả năng trừu tượng hóa và hiểu được các mối quan hệ nhân quả, khiến chúng không đủ khả năng thay thế cho sự hiểu biết nhận thức của nông dân có kinh nghiệm.

Để thành công trong nông nghiệp, nông dân phải có hiểu biết sâu sắc về môi trường và khả năng điều chỉnh các hoạt động thực hành 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 các quá trình ra quyết định này nhưng nó không thể thay thế kỹ năng tư duy phản biện và kinh nghiệm của nông dân. (Chà, đó là điều hiển nhiên, ít nhất là với tôi.)

Do đó, điều quan trọng là nông dân phải tiếp tục dựa vào kiến thức nhận thức và chuyên môn của mình, đồng thời sử dụng 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 hợp lý giữa lợi ích của 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 và người trồng thử sử dụng chatGPT

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

Tôi đã xây dựng trợ lý AI cho nông nghiệp: Tôi gọi nó là agri1.ai

Hãy cho tôi biết bạn đang nghĩ gì twitter.com/agtecher_com hoặc gửi nhận xét

• Dự án phụ này có tên Farmer GPT, sử dụng ChatGPT và Whisper để cung cấp hỗ trợ có giá trị cho nông dân ở Ấn Độ. Nó giúp họ cải thiện phương pháp canh tác, năng suất và lợi nhuận bằng cách cung cấp thông tin thời tiết theo thời gian thực, đề xuất cây trồng được 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 phương pháp 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.
  
  “GPT nông dân” có một nhược điểm vì nó hiện cung cấp kết quả tương tự như GPT tiêu chuẩn mà không có bất kỳ mô hình tinh chỉnh hoặc cơ sở dữ liệu được kết nối nào. Hơn nữa, người dùng có thể nhận được những câu trả lời lạc đề, chẳng hạn như câu trả lời cho câu hỏi như “cách nướng khoai tây” mặc dù câu hỏi đó không liên quan đến nông nghiệp.

• Ước tính năng suất & vụ án xoài: Vishnu Sankar hỏi ngày 11 tháng 2: Có nhiều 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, hãy kiểm tra bằng ChatGPT. Xoài #MTrồng xoài #UHDP #trồng trọt #Anông nghiệp #Trái cây #ORrchard
  
  Mô hình ngôn ngữ dự đoán rằng một cây xoài có thể cho từ 50-300 quả xoài mỗi năm trên một cây, với những cây năng suất cao có thể cho tới 1.000 quả xoài mỗi cây mỗi năm.
  

• Một ví dụ hay khác mà tôi tìm thấy là trên nông nghiệp tái sinh ở vườn nho: nhà tư tưởng về rượu vang hay còn gọi là post.news/robertjoseph @robertjoseph viết vào ngày 5 tháng 2 năm 2023: Có bao nhiêu bạn biết về công dụng của lông gà trong nghề trồng nho? @SpierWineFarm sử dụng chúng và #Chatgpt giải thích một số lý do khiến tôi yêu cầu “Viết một bài luận về vai trò của lông gà trong nông nghiệp tái tạo”
  
  Tôi đã hỏi Spier Wine Farm qua twitter xem bài luận có chính xác ít nhiều không, vậy hãy cùng xem điều đó nhé.

• Giáo dục nông nghiệp, Một ví dụ rất cụ thể của một Thầy Nông nghiệp: Cassie Joiner @Cass_Joiner đã viết vào ngày 1 tháng 2 năm 2023: “Nhiệm vụ đầu tiên tôi giao cho ChatGPT là viết giáo án cho môn tôi sẽ dạy ngày mai, “Di truyền học trong Nông nghiệp” và cuộc đời giáo viên của tôi đã thay đổi mãi mãi”
  

• Kiểm soát dịch 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 tránh bệnh phấn trắng bằng cà chua: Shailendra singh @srj0408 viết vào ngày 10 tháng 12 năm 2022: Đã thử ChatGPT ngay hôm nay với các câu hỏi xung quanh #agritech và kết quả thật tuyệt vời. 1TP5Nông nghiệp #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup
  
  Người dùng đang thử nghiệm chatGPT như một công cụ hỗ trợ mã hóa (mã hóa python bằng chatGPT đã hoạt động theo cách ấn tượng mặc dù nó chưa được đào tạo để làm như vậy) để triển khai mô hình SVM của máy vectơ hỗ trợ trong python để phân tích hình ảnh lá cây.

Để tránh bệnh phấn trắng ở cây cà chua, bạn có thể thực hiện các bước sau: 1. Giống kháng bệnh: Một số giống cây cà chua có khả năng kháng bệnh phấn trắng cao hơn những giống khác. Chọn giống được biết là có khả năng kháng bệnh tốt, chẳng hạn như 'Ma thuật núi' hay 'Truyền thuyết'." 2. Cung cấp sự lưu thông không khí tốt: Bệnh phấn trắng phát triển mạnh trong không khí ẩm ướt, tù đọng. Để ngăn ngừa bệnh, hãy đảm bảo rằng cây cà chua của bạn có nhiều không gian giữa chúng và cung cấp sự lưu thông không khí tốt xung quanh cây bằng cách cắt tỉa chúng thường xuyên và tránh bón quá nhiều. 3. Tránh tưới nước từ trên cao: Tưới nước cho cây cà chua từ trên cao có thể khiến lá bị ẩm, tạo môi trường thuận lợi cho bệnh phấn trắng phát triển. "Thay vào đó, hãy tưới cây ở gốc thân hoặc sử dụng hệ thống tưới nhỏ giọt.. 4. Sử dụng thuốc diệt nấm gốc lưu huỳnh: Nếu cây cà chua của bạn phát triển bệnh phấn trắng, bạn có thể sử dụng thuốc diệt nấm gốc lưu huỳnh để xử lý bệnh. bệnh. Bón thuốc diệt nấm theo hướng dẫn trên nhãn và lặp lại việc bón phân đều đặn để ngăn ngừa bệnh lây lan. 5. Thực hành luân canh cây trồng: Bệnh phấn trắng…” 

• Không phải là một ví dụ cụ thể nhưng thú vị là nó được đưa ra bởi chuyên gia dữ liệu và nhà kính John Beauford: ChatGPT có thể tác động như thế nào đến ngành trồng trọt: ChatGPT có thể hỗ trợ rất nhiều cho những người trồng trọt bằng cách cung cấp hệ thống công nghệ tích hợp và tiên tiến cho nhà kính của họ.
  
  Bằng cách tích hợp với phần mềm ERP, cảm biến, dự báo thời tiết và phân tích bán hàng của người trồng trọt, mô hình ngôn ngữ này có thể giúp người trồng hiểu rõ hơn về hoạt động của họ, tạo và thực hiện các kế hoạch tốt hơn, tối ưu hóa lợi nhuận và cải thiện hiệu suất bổ sung. Nó có thể tự động hóa các nhiệm 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 trong làn sóng tự động hóa kinh doanh tiếp theo dành cho người trồng trọt và có các ứng dụng tiềm năng để chẩn đoán cây trồng và phân tích chi phí theo thời gian thực. Việc tích hợp mô hình ngôn ngữ với dữ liệu và hệ thống cụ thể cho hoạt động của người trồng trọt có thể mang lại giao diện giống con người hơn cho hoạt động kinh doanh nhà kính của họ, giúp người trồng trọt dễ dàng truy cập và phân tích thông tin quan trọng hơn.

Một ví dụ thực tế có liên quan đến trang trại của chúng tôi

Đây là 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 ha vườn nho gần Bordeaux và tôi cần lắp đặt hệ thống tưới tiêu, tôi cần những gì về thiết bị và loại PSI nào để tưới cho 1,5 ha?" Trả lời của openAI: "Lắp đặt hệ thống tưới tiêu trong vườn nho là một bước quan trọng để đảm bảo sức khỏe và năng suất của cây nho. Thiết bị cụ thể mà bạn cần sẽ phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm quy mô vườn nho của bạn, loại hệ thống tưới tiêu bạn chọn và ngân sách của bạn. Nhìn chung, một vườn nho rộng 1,5 ha sẽ yêu cầu một hệ thống tưới khá lớn. Hệ thống này có thể sẽ bao gồm đường cấp nước chính cũng như mạng lưới các đường bên và vòi phun nước hoặc vòi phun nhỏ giọt để phân phối nước khắp nơi. 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 thông thường sẽ cần áp suất ít nhất 40 PSI ( pound trên inch vuông) để đảm bảo độ phủ đầy đủ. Tuy nhiên, điều này có thể khác nhau tùy thuộc vào các yếu tố như loại hệ thống tưới và cách bố trí vườn nho.Tốt nhất nên tham khảo ý kiến của chuyên gia tưới tiêu để xác định các 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 ha sẽ đòi hỏi một hệ thống khá lớn và phức tạp. Bạn sẽ cần một đường cấp nước chính, một mạng lưới các đường cấp nước bên cạnh và các vòi phun nước hoặc vòi phun nhỏ giọt, và có thể cả một máy bơm để tăng áp lực nước. Thiết bị cụ thể bạn cần sẽ phụ thuộc vào các yếu tố như cách bố trí vườn nho và ngân sách của bạn. Tốt nhất 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."