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

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…