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Agro Con Vos

¿Para qué sirve el Chat GPT y la Inteligencia Artificial en agrónomos?

GPT-4 es la última versión de Chat GPT lanzado por la compañía OpenAI en marzo de este año, que permite realizar múltiples tareas orientadas a eficientizar el uso del tiempo y los recursos.

Más allá de las polémicas y elogios que despierta la Inteligencia Artificial, es indiscutible su avance y penetración en la sociedad y nuevas tecnologías asociadas. Para los cinéfilos, por favor dejemos un ratito de lado a Skynet.

La plataforma permite acceder de forma gratuita a la versión 3,5 (GPT-3,5), mientras que la última actualización 4,0 tiene un costo mensual de 20 dólares, pero que trae grandes ventajas comparativas con su versión anterior ya que, por ejemplo, permite acceder a registros actuales de internet.

Cabe destacar que la versión gratuita solo tiene registros e información hasta enero de 2020 y, teniendo en cuenta la pandemia del Covid-19, queda claro que para ciertas cosas resulta obsoleta.

Pero la gran pregunta es: ¿Para qué le sirve esta herramienta a un agrónomo? La respuesta a esto la dio Martín Oesterheld, docente e investigador de la Facultad de Agronomía de la UBA, en una charla ofrecida a la red CREA.

chat gpt2 agro

Chat GPT-4 para la agronomía

"Cuando yo iba a la facultad te decían 'acá te damos la llave de la biblioteca', pero luego llegó Google. Ahora apareció esta nueva tecnología", expresó Oesterheld, quien aseguró que los sistemas de inteligencia artificial como Chat GTP serán de uso habitual en los próximos años.

A simples rasgos, el docente señaló que "las respuestas a las preguntas relativas a cuestiones agronómicas aportadas por GTP-4 son, por lo general, correctas, aunque generales, dado que carecen aún de la profundidad y el conocimiento específico propio de cuestiones regionales o locales".

Dado que Oesterheld ha realizado diferentes estudios a campo y, posteriormente, realizó los informes correspondientes y confeccionó una presentación para contárselos a un público; sabe de sobra qué tiene que decir ese informe y presentación.

Una de los desafíos que se planteó fue precisamente someter esa información al análisis del Chat GPT-4 y los resultados fueron contundente.

"El sistema tiene la capacidad de sintetizar y clarificar textos de toda índole. Por ejemplo, le pedí que explique brevemente, para una audiencia no experta, el contenido de un artículo científico sobre cultivos de servicio. El resumen realizado por el sistema fue equivalente al que podría haber hecho yo mismo".

Posteriormente, solicitó que dicho resumen sea comprimido en un tuit y el resultado también fue apropiado.

Más ejemplos

Otra de las pruebas que realizó fue pedirle al Chat que escriba un párrafo para un boletín técnico de temas agropecuarios en torno al siguiente tema: "Los sensores remotos proveen valiosos servicios a la producción agropecuaria". Este fue el resultado:

Tras encontrar algunos errores, pidió nuevamente que enriquezca el texto aportado. Le pidió que, en lo que respecta a la mención realizada sobre agricultura, reemplace el texto por algo que diga que los sensores son utilizados para generar modelos de predicción de rendimientos.

En otra línea de pruebas, el docente cargó un gráfico de correlación con la producción y le pidió que lo interpretara; y, en otro caso, subió la foto de un cultivo afectado visiblemente por una enfermedad y le pidió que la identificara. En ambos casos el resultado fue satisfactorio.

Por último, Oesterheld señaló durante la presentación que muchas veces los docentes en una presentación pierden mucho tiempo buscando imágenes para ilustrar diferentes casos, realidades o coyunturas. Para esto introdujo las ilustraciones e imágenes generadas por Dall-E 3.

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