Использование машинного обучения и моделей на основе процесса для прогнозирования органического углерода почвы: сравнительное исследование и роль ChatGPT в почвоведении

 Leveraging Machine Learning and Process-Based Models for Soil Organic Carbon Prediction: A Comparative Study and the Role of ChatGPT in Soil Science

“`html

Использование машинного обучения и моделей на основе процессов для прогнозирования органического углерода почвы: сравнительное исследование и роль ChatGPT в почвенной науке

В последние годы алгоритмы машинного обучения все чаще применяются в экологическом моделировании, включая прогнозирование содержания органического углерода в почве (SOC). Однако их применение на небольших наборах данных, характерных для долгосрочных почвенных исследований, еще не получило полноценной оценки, особенно в сравнении с традиционными моделями на основе процессов. Проведенное исследование в Австрии сравнило алгоритмы машинного обучения, такие как Random Forest и Support Vector Machines, с моделями на основе процессов, такими как RothC и ICBM, используя данные из пяти долгосрочных экспериментальных участков. Исследование показало, что алгоритмы машинного обучения показали себя лучше, когда были доступны большие наборы данных. Однако их точность снижалась при использовании меньших наборов обучающих данных или более строгих методов перекрестной проверки, таких как leave-one-site-out. Требуется тщательная калибровка, но модели на основе процессов лучше понимают биофизические и биохимические механизмы, лежащие в основе динамики SOC. Исследование рекомендовало комбинировать алгоритмы машинного обучения с моделями на основе процессов, чтобы использовать их сильные стороны для надежных прогнозов SOC на разных масштабах и в различных условиях.

Значимость SOC для здоровья почвы

SOC важен для здоровья почвы, поэтому поддержание и увеличение его уровня являются ключевыми для повышения плодородия почвы, улучшения устойчивости к изменению климата и снижения выбросов углерода. Нам необходимы надежные системы мониторинга и прогностические модели для достижения этих целей, особенно в свете изменяющихся экологических условий и практик использования земли. Машинное обучение и модели на основе процессов играют критическую роль в этом. Машинное обучение особенно полезно при работе с большими наборами данных, в то время как модели на основе процессов предоставляют всестороннее понимание почвенных механизмов. Объединяя эти подходы, мы можем компенсировать недостатки каждого из них и достичь более точных и адаптивных прогнозов, что является важным для эффективного управления почвой и сохранения окружающей среды по всему миру.

Методы и материалы:

Исследование использовало данные из пяти долгосрочных полевых экспериментов по всей Австрии, охватывающих различные методы управления, направленные на накопление SOC. Эти эксперименты охватывали 53 варианта обработки и предоставляли подробную информацию о почвенных характеристиках, климатических данных и методах управления. Образцы почвы были собраны с глубины 0-25 см, в зависимости от участка. Ежедневные климатические данные, включая температуру, осадки и испарение, были получены из качественных наборов данных. Модели SOC на основе процессов, такие как RothC, AMG.v2, ICBM и C-TOOL, использовались наряду с алгоритмами машинного обучения (Random forest, SVM, гауссова регрессия) для прогнозирования динамики SOC.

Обзор методологии исследования:

Исследование, проведенное с 25 февраля по 5 марта 2023 года, оценило способность ChatGPT отвечать на фундаментальные вопросы в современной почвенной науке. Были оценены четыре ответа ChatGPT: Free ChatGPT-3.5, короткие и длинные ответы от платного ChatGPT-3.5 (Pro-a и Pro-b) и реакции от платного ChatGPT-4.0. Ответы были инициированы приглашением “Действуйте как почвенный ученый”, и, в случае тайм-аута, за ним следовало “Продолжить”. Оценка экспертов включала пять специалистов, оценивавших ответы по шкале от 0 до 100, с усреднением окончательных баллов. Кроме того, было проведено опросирование Ликерта, собравшее восприятия 73 почвенных ученых относительно знаний и надежности ChatGPT, с получением ответов от 50 участников для анализа.

Выводы по использованию ChatGPT в почвенной науке и машинном обучении для прогнозирования SOC:

Исследование подчеркивает ценную роль ChatGPT и машинного обучения в почвенной науке. Индонезийские почвенные ученые выразили более 80% доверия к ChatGPT, предпочитая ChatGPT-4.0 за его высокую точность в помощи исследованиям и образованию, хотя бесплатные и платные версии ChatGPT-3.5 также считаются надежными. Однако воспринимаемая точность ответов ChatGPT в целом составляет 55%, что указывает на потенциал для будущих улучшений. Параллельно нелинейные модели машинного обучения, особенно когда они комбинируются с моделями на основе процессов, такими как Random Forest, показывают перспективы в прогнозировании динамики SOC, особенно в наборах данных долгосрочных сельскохозяйственных исследований. Интеграция машинного обучения с экспертными знаниями может улучшить точность прогнозов SOC, подчеркивая важность человеческого контроля и совершенствования моделей.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…