Profesor uczelni rolniczej zapytał ChatGPT jak nawozić uprawy. Co na to sztuczna inteligencja?

Nie wiesz, jak nawozić? Sztuczna inteligencja ci podpowie

Żeby odpowiednio uzyskać odpowiedź, trzeba najpierw wprowadzić podstawowe parametry. Profesor Peter Breunig z Uniwersytetu Nauk Stosowanych Weihenstephan-Triesdorf w ramach eksperymentu naukowego postanowił sprawdzić, jak z tym zadaniem poradzi sobie sztuczna inteligencja.

W czacie ChatGPT wprowadził następujące dane:

• Oczekiwany plon 9/ha;
• Docelowa zawartość białka 13 proc.;
• Nawóz azotan wapnia amonowego;
• wartość Nmin 60kg/ha
• nawożenie podzielone na 3 dawki.

Jaką odpowiedź przygotowała sztuczna inteligencja?

Posiadając powyższe dane bot sztucznej inteligencji przygotował następujące rozwiązanie i zalecenia do dawkowania dla pszenicy wysokiej jakości:

• Zapotrzebowanie na pszenicę jakościową: 30 kg N/ha na tonę zbóż;
• Całkowite zapotrzebowanie na azot: 30 kg N/ha na tonę x 9 t/ha = 270 kg N/ha;
• Zakładana wartość Nmin: 60 kg N/ha;
• Dodatkowe zapotrzebowanie na azot w związku z nawożeniem: 270 kg N/ha – 60 kg N/ha = 210 kg N/ha.

Kwestię nawożenia w trzech dawkach sztuczna inteligencja postanowiła podzielić w następujący sposób:

• Pierwsza dawka na początku marca: 200 kg/ha KAS, co odpowiada 54 kg N/ha;
• Druga dawka na przełomie marca i kwietnia: 296 kg/ha z KAS, co odpowiada 80 kg N/ha;
• Trzecia dawka od końca kwietnia do początku maja: 296 kg/ha KAS, co odpowiada 80 kg N/ha.

Według wyliczeń SI potrzeba ilość azotu równa się wartości 214 kg N/ha.

Profesor ocenia wyniki

Jak to bywa z eksperymentami te czasami się udają, innym razem nie. Profesor otrzymane od bota odpowiedzi postanowił z analizować. Z jego analizy wynika, że ChatBot wie dużo, ale nie ma pewności czy wartości podane przez sztuczną inteligencję są wiarygodne. ChatGPT się uczy, nawet w kontekście rozmowy, dlatego im więcej dennych posiadamy, tym łatwiej jest mu wykonać prawidłowe kalkulacje.

Profesor wskazuje, że ChatGPT podaje tylko „ogólne zasady” i nie uwzględnia wielu czynników, jak lokalizację uprawy czy warunki pogodowe panujące na danym terenie.

Informacje zwrotne są jednak obiecujące. Kolejnym eksperymentem profesora z wykorzystaniem sztucznej inteligencji ma być rywalizacja: kto wyhoduje lepsze uprawy: profesor czy ChatGPT, który w całości będzie kontrolował i zarządzał polem?

Zamiast doradcy ds. produkcji rolnej sztuczna inteligencja?

Na ten moment jest to nie do pomyślenia, by sztuczna inteligencja wyparła z rynku doradców ds. produkcji. Jednak w niedalekiej przyszłości jest to scenariusz całkiem możliwy. ChatGPT dzięki błyskawicznemu przeszukiwaniu zasobów internetowych, plików pdf będzie w stanie podać takie zalecenia, które mogą służyć, jako podstawa do porady rolniczej.

Michał Czubak
Fot. mat. prasowe