ਲਾਭ:
- ਪੱਤਾ/ਫਲਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤੋਂ AI ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (IPM) ਤਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਲੱਛਣ ਦੇ ਵਰਣਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਕਾਂ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਫੀਲਡ ਨਮੂਨੇ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਅਤੇ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਡਰੱਗ ਲੇਬਲ ਨਾਲ AI ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਕੇ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਖੇਤ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਬਿਮਾਰੀ ਜਾਂ ਕੀੜੇ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਿਦਾਨ ਇਕੋ ਇਕ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਪਰ ਨਿਦਾਨ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ: ਵੀਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕੋ ਹੀ ਪੀਲਾਪਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕੋ ਥਾਂ ਉੱਲੀਮਾਰ, ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਜਾਂ ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ: ਇੱਕ ਪੱਤੇ ਦੀ ਫੋਟੋ ਤੋਂ "ਇਹ ਪਾਊਡਰਰੀ ਫ਼ਫ਼ੂੰਦੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ" ਕਹਿਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਆਪਕ ਹੋ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਅਸਲ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ - ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ - ਚਿੱਤਰ-ਆਧਾਰਿਤ AI ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਦੀਆਂ ਖਤਰਨਾਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (IPM) ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ AI ਨੂੰ ਸਹੀ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇ, ਨਾ ਕਿ ਗਲਤ ਛਿੜਕਾਅ। ਆਉ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ: ਡਰੱਗ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਖੁਰਾਕ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਨ; AI ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤਸ਼ਖੀਸ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਤਸ਼ਖੀਸ ਅਤੇ ਨੁਸਖ਼ੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਨਿਦਾਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਅੱਖ ਵੀ ਧੋਖਾ ਖਾ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਮੂਰਖ ਬਣਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ. ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਲੱਛਣਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ: ਪੱਤੇ 'ਤੇ ਉੱਲੀ ਦਾ ਧੱਬਾ, ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਦਾ ਧੱਬਾ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਕ ਦੀ ਕਮੀ, ਇਹ ਸਭ ਪੱਤੇ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਮਾਨ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਦੂਜਾ, ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਘਾਟ: ਮਾਡਲ ਫੋਟੋ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਸ ਖੇਤਰ, ਜਲਵਾਯੂ, ਫਸਲ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ, ਕੀ ਉਹ ਕੀਟ ਉਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ - ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਅਜਿਹੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਪਾਇਆ ਗਿਆ (ਭਰਮ)। ਤੀਜਾ, ਫੋਟੋ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ: ਰੋਸ਼ਨੀ, ਕੋਣ, ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ. ਚੌਥਾ, ਪੜਾਅ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੱਛਣ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਲੱਛਣ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਚਿੱਤਰ AI ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ — ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਸੰਭਵ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਦੇਖਣਾ ਹੈ।
ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (IPM) ਫਰੇਮਵਰਕ
ਆਧੁਨਿਕ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ "ਕੀਟਨਾਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਖੋ" ਦੇ ਤਰਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ, ਪਰ IPM (ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ) ਦੇ ਤਰਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਦਾਨ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਆਰਥਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ (ਇੱਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੀਟ ਘਣਤਾ ਹੈ ਜੋ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦੀ ਹੈ), ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਤੇ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਉਪਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਆਖਰੀ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਵਾਲੇ ਰਸਾਇਣਕ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਸਮਾਂ AI ਇਸ ਲੜੀ ਦੇ ਹਰ ਲਿੰਕ 'ਤੇ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ, ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਰੀਮਾਈਂਡਰ, ਵਿਕਲਪਕ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ - ਪਰ ਇਹ ਇਕੱਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਲਿੰਕ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: AI ਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ "ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਦਵਾਈ ਲਿਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ," ਪੁੱਛੋ "ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਕ ਇਸ ਲੱਛਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮੈਂ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਾਂ?" ਪਹਿਲਾ ਸਵਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤ ਦਵਾਈ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਸਹੀ ਨਿਦਾਨ ਵੱਲ।
ਲੱਛਣ ਵਰਣਨ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨਾ
ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਵੀ, ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਲੱਛਣ ਵਰਣਨ AI ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਵਰਣਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਫਸਲ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੜਾਅ, ਲੱਛਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ (ਉੱਪਰ/ਹੇਠਲਾ ਪੱਤਾ, ਫਲ, ਤਣਾ, ਜੜ੍ਹ), ਰੰਗ ਅਤੇ ਸ਼ਕਲ (ਦਾਗ, ਪਰਭਾ, ਪੀਲਾ ਹੋਣਾ, ਮੁਰਝਾਉਣਾ), ਵੰਡ (ਪੈਚੀ, ਇੰਟਰਵੀਨਲ, ਪੂਰਾ ਖੇਤ), ਸਮਾਂ (ਬਰਸਾਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ), ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ (ਨਮੀ, ਤਾਪਮਾਨ)। ਇਹ ਢਾਂਚਾਗਤ ਵਿਅੰਜਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ.
ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਨੰਬਰ ਦੁਆਰਾ
ਕੇਸ 1 - ਸਹੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ। ਇੱਕ ਅੰਗੂਰੀ ਬਾਗ ਵਿੱਚ ਪੱਤਿਆਂ 'ਤੇ ਪੀਲੇ ਤੇਲ ਦੇ ਚਟਾਕ ਦੀ ਦਿੱਖ ਨੂੰ AI ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਸੀ; AI ਨੇ ਨੀਵੇਂ ਫ਼ਫ਼ੂੰਦੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ ਪੱਤਿਆਂ ਦੀ ਸਤ੍ਹਾ 'ਤੇ ਚਿੱਟੀ ਸੁਆਹ ਕੰਟਰੋਲ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ। ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇਸ ਲੱਛਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਨਮੂਨਾ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਭੇਜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਤਾਂ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ; ਫੈਲਾਅ ਸੀਮਤ ਰਿਹਾ।
ਕੇਸ 2 - ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ ਕੈਪਚਰ। ਇੱਕ ਟਮਾਟਰ ਗ੍ਰੀਨਹਾਉਸ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਲੱਛਣ ਤੋਂ "ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਰੂਥਲ ਟਿੱਡੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ" ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗ੍ਰੀਨਹਾਉਸ ਵਿੱਚ ਲੱਛਣ ਇੱਕ ਚੂਸਣ ਵਾਲੇ ਕੀੜੇ (ਚਿੱਟੀ ਮੱਖੀ) ਦਾ ਪੈਟਰਨ ਸੀ ਅਤੇ ਉਸ ਖੇਤਰ/ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਮਾਰੂਥਲ ਟਿੱਡੀ ਕੋਈ ਮੁੱਦਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਖੇਤੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗਤਾ ਫਿਲਟਰ (ਫਸਲ, ਵਾਤਾਵਰਣ, ਭੂਗੋਲ) ਨੇ ਗਲਤ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ; ਅਸਲ ਏਜੰਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਪੀਲੇ ਸਟਿੱਕੀ ਟਰੈਪ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਕੇਸ 3 - ਭੋਜਨ ਜਾਂ ਬਿਮਾਰੀ? ਮੱਕੀ ਦੇ ਖੇਤ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਵੀਨਲ ਪੀਲੇ ਹੋਣ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ "ਸੰਭਾਵੀ ਬਿਮਾਰੀ" ਵਜੋਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਇਆ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜਾਣਦਾ ਸੀ ਕਿ ਇੰਟਰਵੀਨਲ ਪੈਟਰਨ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਮੈਗਨੀਸ਼ੀਅਮ ਦੀ ਘਾਟ ਵਾਲਾ ਪੈਟਰਨ ਸੀ; ਪੱਤਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਮੈਗਨੀਸ਼ੀਅਮ ਪੂਰਕ, ਦਵਾਈ ਨਹੀਂ, ਹੱਲ ਸਨ; ਬੇਲੋੜੀ ਅਤੇ ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਕੀਟਨਾਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਗਿਆ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਪੱਤੇ 'ਤੇ ਪੀਲਾ ਧੱਬਾ ਹੈ, ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਦਵਾਈ ਵਰਤਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਪੌਦਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਹਰ ਖੇਤੀ ਵਿਗਿਆਨੀ (IPM ਪਹੁੰਚ)। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਲੱਛਣਾਂ ਦੇ ਵਰਣਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰੋ; ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ, ਦਵਾਈ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰੋ। ਲੱਛਣ: ਫਸਲ [..], ਪੜਾਅ [..], ਸਥਾਨ [ਉਪਰੀ/ਹੇਠਲੀ ਪੱਤਾ..], ਰੰਗ/ਆਕਾਰ [..], ਵੰਡ [ਪੈਚੀ/ਪੂਰਾ ਖੇਤਰ], ਸਮਾਂ [ਬਰਸਾਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ..], ਸਥਿਤੀ [ਨਮੀ/ਤਾਪਮਾਨ]।ਟਾਸਕ:- PSILE B5 ਤੱਥ (ਫੰਗਲ/ਬੈਕਟੀਰੀਅਲ/ਵਾਇਰਲ/ਹਾਨੀਕਾਰਕ/ਪੋਸ਼ਟਿਕ/ਅਬਾਇਓਟਿਕ)।- ਹਰੇਕ ਕਾਰਕ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਲਿਖੋ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਖੇਤਰ/ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗਾ।- ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ ਜੋ ਖੇਤਰ/ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਵਾਜਬ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ।- ਮੈਨੂੰ ਆਰਥਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਅਤੇ IPM ਵਿਕਲਪਾਂ ਬਾਰੇ ਕੀ ਪਤਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ AI ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਅਤੇ ਨੁਸਖ਼ੇ ਅਥਾਰਟੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਸੰਨਤਾ ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ IPM ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ
1) ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਸੂਚੀ:
ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਲੱਛਣ ਦੇ ਵਰਣਨ ਲਈ 3-5 ਸੰਭਵ ਕਾਰਕ ਦਿਓ। ਹਰੇਕ ਲਈ: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੱਛਣ ਅੰਤਰ, ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਵਿਧੀ, ਕੀ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ.
2) ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਫਿਲਟਰ:
ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਇਸ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਓ ਜੋ ਖੇਤਰ/ਜਲਵਾਯੂ/ਫਸਲ/ਸੀਜ਼ਨ ਲਈ ਵਾਜਬ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਮੈਂ ਦਿੱਤੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਖਾਤਮੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਲਿਖੋ। ਬਾਕੀ ਨੂੰ "ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ" ਵਜੋਂ ਮਾਰਕ ਕਰੋ।
3) ਨਮੂਨਾ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਯੋਜਨਾ:
ਇਸ ਸ਼ੱਕੀ ਬਿਮਾਰੀ ਲਈ ਸਹੀ ਨਮੂਨਾ ਕਿਵੇਂ ਲੈਣਾ ਹੈ (ਕਿਹੜੇ ਟਿਸ਼ੂ, ਕਿੰਨੇ ਪੌਦੇ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਹੈ), ਕਿਸ ਲੈਬਾਰਟਰੀ ਟੈਸਟ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਲਿਖੋ.
4) IPM ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਢਾਂਚਾ:
ਮੰਨਣ ਵਾਲਾ ਏਜੰਟ [ਪੁਸ਼ਟੀ]: (1) ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਆਰਥਿਕ ਖਤਰੇ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਕੀ ਹੈ, (2) ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ/ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਕਲਪ, (3) ਰਸਾਇਣਕ ਜੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਦੀ ਪਾਲਣਾ, ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਪ੍ਰਬੰਧਨ। ਖੁਰਾਕ; ਜਾਂਚ ਲਈ ਆਈਟਮਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।
ਏਜੰਟ ਦੀ ਕਿਸਮ
ਆਮ ਟਿਪ
ਵਿਤਕਰਾ ਨਾ ਕਰੋ
ਫੰਗਲ
ਦਾਗ + ਸੁਆਹ/ਫਫ਼ੂੰਦੀ, ਨਮੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ
ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ/ਸਭਿਆਚਾਰ
ਬੈਕਟੀਰੀਆ
ਪਾਣੀ ਦੇ ਧੱਬੇ, ਹਾਲੋ, ਖਰਾਬ ਗੰਧ
ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਟੈਸਟ
ਵਾਇਰਲ
ਮੋਜ਼ੇਕ, ਵਿਗਾੜ, ਵੈਕਟਰ
ਸੀਰੋਲਾਜੀਕਲ/ਪੀਸੀਆਰ ਟੈਸਟ
ਹਾਨੀਕਾਰਕ
ਮੋਰੀ, ਚੂਸਣ, ਲਾਈਵ ਕੀੜੇ
ਜਾਲ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗਿਣਤੀ
ਪੋਸ਼ਣ ਦੀ ਘਾਟ
ਸਮਮਿਤੀ/ਇੰਟਰਗ੍ਰੇਨ ਪੈਟਰਨ
ਪੱਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਅਜੀਵ
ਠੰਡ/ਸੂਰਜ/ਦਵਾਈ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ
ਇਤਿਹਾਸ + ਵੰਡ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਚਿੱਤਰ ਨਿਦਾਨ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ। ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ; ਨਮੂਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ.
- ਜ਼ੋਨ ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਕੀੜੇ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਭੂਗੋਲ/ਜਲਵਾਯੂ ਦੁਆਰਾ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ।
- ਪੌਸ਼ਟਿਕ/ਅਬਾਇਓਟਿਕ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਭੁੱਲਣਾ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ "ਬਿਮਾਰੀ ਵਰਗੇ" ਲੱਛਣ ਘਾਟ ਜਾਂ ਸੂਰਜ/ਠੰਡ/ਦਵਾਈਆਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਥਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਛਿੜਕਾਅ ਕਰੋ। IPM ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ; ਆਰਥਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੀਮਾ ਵੇਖੋ।
- ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਲਾਇਸੈਂਸ ਜਾਂ ਗਲਤ ਡੋਜ਼ ਵਾਲੀ ਦਵਾਈ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧ ਦਾ ਖਤਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਗਲਤ ਨਿਦਾਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਛਿੜਕਾਅ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ: ਬਿਮਾਰੀ ਨਹੀਂ ਰੁਕਦੀ, ਲਾਭਕਾਰੀ ਜੀਵ ਮਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਅਤੇ ਰੋਧਕ ਤਣਾਵਾਂ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣ ਤੱਕ ਕੋਈ ਦਵਾਈ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲਏ ਜਾਂਦੇ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਚਿੱਤਰ-ਆਧਾਰਿਤ AI ਨਿਦਾਨ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਪਰ ਲੱਛਣਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ, ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਘਾਟ, ਅਤੇ ਭਰਮ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ IPM ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ: ਸੰਰਚਨਾਬੱਧ ਲੱਛਣਾਂ ਦੇ ਵਰਣਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗਤਾ ਲਈ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ, ਫੀਲਡ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ, ਆਰਥਿਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ, ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਵਾਈ ਨਾਲ ਸਿਰਫ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਦਖਲ ਦੇਣਾ। AI ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਨੁਸਖ਼ੇ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਲੱਛਣ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਿਖੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਟਮਾਟਰ, ਫੁੱਲਾਂ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਹੇਠਲੇ ਪੱਤਿਆਂ 'ਤੇ ਪੀਲਾ ਪੈਣਾ, ਖੇਤ ਦੇ ਘੱਟ ਨਮੀ ਵਾਲੇ ਕੋਨੇ ਵਿੱਚ ਤੀਬਰ")। ਇਸ ਨੂੰ ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਤੋਂ "ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਨਿਦਾਨ ਸੂਚੀ" ਅਤੇ "ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗਤਾ ਫਿਲਟਰ" ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਦੇ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਦਿਓ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ AI ਕਿੰਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਪੌਸ਼ਟਿਕ/ਅਬਾਇਓਟਿਕ ਕਾਰਨ ਮੰਨਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਖੇਤਰ ਲਈ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਵਾਜਬ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਕਾਰਕ ਲਈ, ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਟੈਸਟ ਲਿਖੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦੇਖੋਗੇ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਲੱਛਣ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਗਤ (ਉਤਪਾਦ, ਪੜਾਅ, ਸਥਾਨ, ਰੰਗ, ਵੰਡ, ਸਥਿਤੀ) ਵਜੋਂ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਨੂੰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਈ, ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਨਹੀਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਖੇਤਰ/ਜਲਵਾਯੂ/ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਫਿਲਟਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਮੈਂ ਫੀਲਡ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਨਾਲ ਏਜੰਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ IPM ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਾਲ ਸਿਰਫ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ, ਲੇਬਲ-ਅਨੁਕੂਲ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ।