精准农业数据分析背景下的 ChatGPT

在本研究中，我们认为将 ChatGPT 集成到精准农业中自动传感器的数据处理流水线中，有潜力带来若干益处并增强现代农业实践的各个方面。政策制定者往往面临障碍，当他们需要了解广阔农田中的状况以做出决策时，他们依赖于农业领域专家、数据分析师和技术提供商之间的紧密协作，以组建未必总能按需保障的跨学科团队，或在这些不同领域间建立有效沟通以实时响应。在这项工作中，我们认为 ChatGPT 的语音识别输入模态为政策制定者提供了一种更直观、自然的方式，与农业数据处理系统服务器（一个大型、分散的自动昆虫诱捕器和传感器探针网络向其报告）的数据库进行交互。大语言模型将语音输入映射为文本，允许用户形成其自己版本的无约束口头查询，从而提高了必须学习并使自己适应特定数据分析软件的门槛。语言模型的输出可通过 Python 代码和 Pandas 与整个数据库交互，将结果可视化，并使用语音合成使用户参与有关数据的迭代与精炼讨论。我们展示了 ChatGPT 与远程服务器数据库交互的三种方式，该服务器接收不同模态（光学计数器、振动记录、图片和视频）的分散网络报告。我们考察了 ChatGPT 在分析并解释农业数据、向利益相关者提供实时洞察与建议方面的潜力与响应的有效性。