論文の概要: Estimating action plans for smart poultry houses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07356v1
• Date: Mon, 17 Aug 2020 14:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 04:18:24.763764
• Title: Estimating action plans for smart poultry houses
• Title（参考訳）: スマートハウスにおける行動計画の推定
• Authors: Darlan Felipe Klotz and Richardson Ribeiro and Fabr\'icio Enembreck and Gustavo Denardin and Marco Barbosa and Dalcimar Casanova and Marcelo Teixeira
• Abstract要約: 養殖における周期的(t)行動計画の体系的選択、更新、実施は、飼料転換率(FCR[t])を定義する。 深層学習と遺伝的アルゴリズムの手法を組み合わせることで、これまでのよく成功した計画に基づいて、アクションプランが時間とともにパフォーマンスをどのように適応できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6828596575200065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In poultry farming, the systematic choice, update, and implementation of periodic (t) action plans define the feed conversion rate (FCR[t]), which is an acceptable measure for successful production. Appropriate action plans provide tailored resources for broilers, allowing them to grow within the so-called thermal comfort zone, without wast or lack of resources. Although the implementation of an action plan is automatic, its configuration depends on the knowledge of the specialist, tending to be inefficient and error-prone, besides to result in different FCR[t] for each poultry house. In this article, we claim that the specialist's perception can be reproduced, to some extent, by computational intelligence. By combining deep learning and genetic algorithm techniques, we show how action plans can adapt their performance over the time, based on previous well succeeded plans. We also implement a distributed network infrastructure that allows to replicate our method over distributed poultry houses, for their smart, interconnected, and adaptive control. A supervision system is provided as interface to users. Experiments conducted over real data show that our method improves 5% on the performance of the most productive specialist, staying very close to the optimal FCR[t].
• Abstract（参考訳）: 養鶏栽培において、周期的(t)行動計画の体系的な選択、更新、実施は、生産成功のための許容可能な指標である飼料転換率(fcr[t])を定義する。 適切なアクションプランはブロイラーに調整された資源を提供し、無駄や資源の欠如なしに、いわゆる熱快適ゾーン内で成長できる。 アクションプランの実装は自動的であるが、その構成は専門家の知識に依存し、効率が悪くエラーを起こしやすい傾向にあり、その結果、養鶏家ごとに異なるFCR[t]が生じる。 本稿では,コンピュータ・インテリジェンスによって,専門家の知覚をある程度再現できると主張している。 深層学習と遺伝的アルゴリズムの手法を組み合わせることで、これまでのよく成功した計画に基づいて、アクションプランが時間とともにパフォーマンスをどのように適応できるかを示す。 また,この手法を分散poultry house上で再現して,スマートで相互接続された適応制御を実現する分散ネットワークインフラストラクチャを実装した。 ユーザへのインターフェースとして監視システムを提供する。 実データを用いた実験により,本手法は最適FCR[t]に非常に近づき,最も生産性の高いスペシャリストのパフォーマンスを5%向上することが示された。

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