chatgpt für Precision Ag? Noch nicht.

Hier ist Tim Hammerich vom Ag Information Network mit Ihrem Bericht „Farm of the Future“.

Heutzutage nutzt fast jede Branche irgendeine Art von künstlicher Intelligenz. Wo kann diese also in der Präzisionslandwirtschaft nützlich sein? Dr. Steve Shirtliffe, Professor an der University of Saskatchewan, sagt, dass sie aus der Pflanzen- und Bodenwissenschaft gelernt haben, dass KI-Modelle nur so gut sind wie die Informationen, die man ihnen zuführt.

Shirtliffe… „Obwohl es Dinge wie die google Earth-Engine gibt, sind die guten Datenquellen oft fragmentiert und man braucht viel von dem, was wir Domänenwissen nennen, um sie zu finden und zu interpretieren. Leute wie ich und Preston und die Leute, die arbeiten.“ Ich denke, wir sind noch weit davon entfernt, in meinem Labor zu verstehen, welche Datensätze Sie auf welche Probleme anwenden sollten Wissen Sie, das ist in diesem Jahr ein weiter Weg, aber maschinelles Lernen zu nutzen, um diese Daten zu verstehen, wenn wir feststellen, dass es sich nur um ein Standardverfahren handelt.“

Aber ein Bereich, in dem KI wirklich nützlich ist, ist die Analyse großer Datensätze, fügt Dr. Preston Sorenson, Professor für Bodenkunde, hinzu.

Sorenson… „Da unsere Datensätze groß sind und die Datensätze dann immer ein inhärentes Rauschen aufweisen, müssen wir bei den Arten von Modellen für maschinelles Lernen, die wir verwenden, vorsichtig sein. Daher würde ich vorerst sagen, einige davon sind wirklich groß.“ Fortschritte in der KI im Allgemeinen können wir noch nicht nutzen, zumindest nicht, bis wir größere, umfassendere Bodendatensätze erhalten.“

Beide Professoren sagen, dass zumindest auf absehbare Zeit weiterhin eine Datenerfassung vor Ort erforderlich sei.