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

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…

  • Революция в A/B тестировании с помощью ИИ: AgentA/B

    Трансформация A/B тестирования с помощью ИИ: AgentA/B Введение В цифровом мире создание эффективных веб-интерфейсов критически важно для вовлечения пользователей, особенно в сфере электронной торговли и контентного стриминга. A/B тестирование — это широко используемый…

  • Skywork R1V2: Инновации в Мультимодальном Ресонновании

    Практические бизнес-решения с использованием Skywork AI R1V2 Skywork AI R1V2 предлагает инновационные решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность и качество работы. Вот как это может повлиять на бизнес и реальную жизнь:…

  • Переход от демонстраций GenAI к надежным производственным системам: важность структурированных рабочих процессов

    Введение Генеративный ИИ (GenAI) демонстрирует впечатляющие возможности, но переход от демонстраций к производственным системам требует структурированных рабочих процессов. Это важно для достижения реальной отдачи от инвестиций (ROI). Проблемы развертывания в производственной среде Многие…

  • Пять уровней архитектур агентного ИИ: практическое руководство для бизнеса

    Понимание пяти уровней архитектуры агентного ИИ Этот учебник представляет структурированное исследование пяти уровней архитектуры агентного ИИ. Эти уровни варьируются от базовых функций генерации текста до продвинутых систем, способных к полностью автономной генерации и…

  • MMInference: Ускорение Моделей Визуального Языка с Динамическим Редким Вниманием

    Улучшение моделей Vision-Language с помощью MMInference Введение в MMInference Microsoft Research разработала метод MMInference, который значительно повышает эффективность моделей Vision-Language (VLM) с длинным контекстом. Интеграция визуального понимания с возможностями длинного контекста помогает решать…

  • Запуск моделей OpenMath-Nemotron от NVIDIA: Прорыв в математическом мышлении AI

    Введение NVIDIA недавно представила два продвинутых AI-модели, OpenMath-Nemotron-32B и OpenMath-Nemotron-14B-Kaggle, которые превосходят в математическом рассуждении. Эти модели могут значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Преимущества для бизнеса Использование моделей OpenMath-Nemotron может привести к…

  • Новые возможности визуального обучения: Meta AI представляет Web-SSL

    Введение Современные достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке моделей, которые могут улучшить визуальное восприятие без зависимости от текста. Модели Web-SSL от Meta AI предлагают новые возможности для бизнеса. Обзор моделей Web-SSL…