Düngeplan per ChatGPT

Thomas Göggerle

25. Mai 2023

Künstliche Intelligenz Prof. Peter Breunig von der Fachhochschule Weihenstephan-Triesdorf forderte ChatGPD auf, nach seinen Vorgaben einen Düngeplan zu erstellen.

Führe eine Düngebedarfsermittlung mit Düngeplan für Qualitätsweizen bei einer Ertragserwartung von 9 t/ha und einem angestrebten Proteingehalt von 13 Prozent durch. Verwende Kalkammonsalpeter (KAS) und nehme einen N_min-Wert von 60 kg N/ha an. Teile in drei Gaben auf. So lautete die Aufgabe an den Bot ChatGPT, die Prof. Dr. Peter Breunig an die Künstliche Intelligenz (KI) stellte. Er ist Agrarökonom an der Fachhochschule Weihenstephan-Triesdorf und selbst Landwirt. Die KI erledigte den Job wie folgt:

Gesamtbedarf: 30 kg Stickstoff (N) pro Tonne x 9 t/ha = 270 kg N/ha,
Zusatzbedarf: 270 - 60 = 210 kg N/ha.

So teilte die KI den Dünger auf:

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