Kmetovalci že dolgo zanašajo na svoje instinkte in znanje pri sprejemanju pomembnih upravljavskih odločitev. Vendar pa se z razvojem platform umetne inteligence, kot je ChatGPT, odpira priložnost za dostop do napredne tehnologije, ki lahko zagotovi dragocene vpoglede. Medtem ko umetna inteligenca prinaša določene prednosti, je ključno, da kmetovalci pri razmišljanju o dejavnikih, ki vplivajo na njihovo poslovanje, kot so vremenski pogoji, upoštevajo bolj zanesljive vire.
Illinoiški državni klimatolog Trent Ford pojasnjuje, da čeprav je umetna inteligenca učinkovita pri analiziranju podatkov o podnebju, morda vedno ne zagotavlja točnih smernic kmetovalcem. Čeprav ChatGPT lahko ponudi odgovore na določena vprašanja, mu manjka kontekst in strokovnost, potrebna za natančna priporočila. Na primer, če kmetovalec vpraša AI, kdaj posaditi pridelke, bo verjetno dobil odgovor, vendar ta odgovor morda ni povsem zanesljiv.
Da bi premostili to vrzel, je Univerza v Illinoisu nedavno izvedla delavnice, na katerih so kmetovalce izobraževali o spletnih podnebnih orodjih, ki so posebej zasnovana za kmetijsko uporabo. Te delavnice, ki so potekale v različnih okrožjih, so imele cilj, da udeležence seznanijo z dragocenimi viri, ki so enostavno dostopni in brezplačni.
Klimatski specialist Univerze v Illinoisu Duane Friend poudarja pomen teh orodij pri pooblaščanju kmetovalcev za sprejemanje informiranih odločitev v trenutni rastni sezoni. Podnebna orodja lahko zagotovijo dragocene vpoglede v zemljevid tveganj suše in zmrzali, ki jih ponuja Univerza Purdue, pa tudi v zemljevide temperatur tal in kalkulatorje stopinj rasti, ki jih zagotavlja Državna vodna raziskava Illinoisa. Te vire razvijajo izkušeni podnebni znanstveniki, ki zagotavljajo visokokakovostne informacije, prilagojene kmetijskemu sektorju.
V nasprotju z platformami umetne inteligence, kot je ChatGPT, ta podnebna orodja ponujajo večjo natančnost in rafiniranost. Ford pojasnjuje, da so orodja skrbno izbrana, združujejo najboljše informacije in uporabljajo stroge ukrepe kakovosti, kar zagotavlja raven zanesljivosti in natančnosti, ki trenutno manjka v sistemih umetne inteligence.
Čeprav ima umetna inteligenca nedvomno svoje prednosti, Eric Snodgrass, višji znanstveni sodelavec pri Nutrient Ag Solutions, poziva kmetovalce, naj bodo previdni pri uporabi umetne inteligence za odločitve, povezane s podnebjem. Napačno razumevanje izhoda algoritmov umetne inteligence lahko privede do zaključkov, ki niso utemeljeni na znanstvenih načelih ali trdnem razumevanju področja. Snodgrass kmetovalce spodbuja, naj nadaljujejo odnose z zaupanja vrednimi strokovnjaki na področju kmetijstva, ki lahko ponudijo dragocene nasvete na podlagi let izkušenj. Pomembno je razumeti, ali ti strokovnjaki uporabljajo orodja AI, kot je ChatGPT, za izboljšanje svojih procesov odločanja.
Snodgrass in Ford delita skupno navdušenje nad potencialom umetne inteligence pri revolucioniranju tehnik napovedovanja vremena. S hitrostjo obdelave podatkov lahko umetna inteligenca odklene dragocene vpoglede in napove vzorce vremenskih razmer bolj učinkovito kot kdaj koli prej. Razširljivost umetne inteligence pomeni tudi, da je mogoče tehnike strojnega učenja izvajati na razpoložljivih napravah, kot so mobilni telefoni.
Ford napoveduje, da bo podpora napovedim vremena, ki jo omogoča umetna inteligenca, v prihodnjih letih še naprej širila. S podatki iz obsežnih zgodovinskih zapisov lahko modeli AI zagotovijo napovedne rezultate primerljive s tistimi, ki jih ustvarjajo bolj tradicionalni modeli, zasnovani na fiziki. Kljub temu Ford priporoča, naj se kmetovalci do trenutka, ko sistemi umetne inteligence ne dosežejo enake stopnje zanesljivosti, zanašajo na dokazana in zaupanja vredna podnebna orodja, zemljevide, kalkulatorje in druge vire.
Povratne informacije, zbrane iz delavnic o podnebnih orodjih, ki so jih izvedli Ford in Friend, bodo odigrale ključno vlogo pri razvoju novih in posodobljenih virov za kmetovalce. Z vključevanjem vpogledov in potreb kmetijskih strokovnjakov ti viri ciljajo na izboljšanje dobičkonosnosti kmetijstva in celotne produktivnosti.
Pogosta vprašanja (FAQ)
The source of the article is from the blog be3.sk