論文の概要: Consideration of resilience for digital farming systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05287v1
- Date: Mon, 12 Apr 2021 08:36:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 02:02:36.560939
- Title: Consideration of resilience for digital farming systems
- Title（参考訳）: デジタル農業システムのレジリエンスに関する考察
- Authors: Sebastian Boekle, Leon Koenn, David Reiser, Dimitris S. Paraforos,
Hans W. Griepentrog
- Abstract要約: クラウドベースのデジタルシステムとアプリケーションは、インターネットの供給とは独立して、信頼できる必要がある。
Web ベースの農業システムを用いた開発問題を特定し,議論する。
ソフトおよびハードウェア機器の推奨事項が作成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8899300124593648
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Latest and current innovations of agricultural tech industry are increasingly
driven by digital technologies. These digital farming solutions provide
attractive advantages for farmers. The trend is going to devices and sensors,
which send the acquired data directly to the cloud. Also the number of
scientific publications on cloud based solutions follows this development.
Considering on the other hand the necessity of continuous agricultural
production in any kind of crises, new cloud-based digital systems and
applications need to be reliable, independent of internet supply. In this
conceptual study the necessary resilience is defined, which is marginally taken
into account by agtech industry innovations. Problems of development using
web-based farming systems are identified and discussed. For digital farming
systems the farmers individual needs of resilience are classified into five
levels. Consequently, suggestions for soft- and hardware equipment are made.
This includes the installation of a farm server, a local farm network, offline
applications and consideration of edge computing, which can ensure a high level
of resilience of new digital farming components.
- Abstract（参考訳）: 最近の農業技術産業の革新は、デジタル技術によってますます推進されている。
これらのデジタル農業ソリューションは、農家にとって魅力的な利点を提供する。
このトレンドは、取得したデータをクラウドに直接送信するデバイスとセンサーに向けられている。
また、クラウドベースのソリューションに関する科学論文の数は、この発展に続くものである。
一方、あらゆる危機における継続的な農業生産の必要性を考えると、新しいクラウドベースのデジタルシステムとアプリケーションは、インターネットの供給とは独立して信頼性が求められる。
この概念的な研究では、必要なレジリエンスが定義され、これはアグテック産業の革新によって考慮されている。
Web ベースの農業システムによる開発課題を特定し,議論する。
デジタル農業システムでは、農家の個々のレジリエンスのニーズは5つのレベルに分類される。
これにより、ソフト機器及びハードウェア機器の提案が作成される。
これには、ファームサーバ、ローカルファームネットワークのインストール、オフラインアプリケーション、エッジコンピューティングの考慮が含まれており、新しいデジタル農業コンポーネントの高いレベルのレジリエンスを確保することができる。
関連論文リスト
- Estimating The Carbon Footprint Of Digital Agriculture Deployment: A Parametric Bottom-Up Modelling Approach [3.14743635476868]
本稿では,デジタル農業シナリオの炭素フットプリントを推定するためのボトムアップ手法を提案する。
本研究は,農業におけるデジタル技術の1次効果のさらなる探求の必要性を明らかにするものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-26T08:09:36Z) - Towards Crowd-Based Requirements Engineering for Digital Farming (CrowdRE4DF) [0.0]
農家は多様かつ国際的な実践者の集団を形成し、農業製品やサービスの共通プールを使用している。
この領域におけるオンラインユーザフィードバックは限定的であり、農家からのフィードバックをキャプチャする手段を必要とする。
私たちのソリューションであるFarmers' Voiceアプリケーションは、音声テキスト、機械学習(ML)、Web 2.0技術を使用します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-27T13:45:21Z) - Current applications and potential future directions of reinforcement learning-based Digital Twins in agriculture [2.699900017799093]
本研究は, 農業環境における強化学習を活用した既存の研究を, ロボット工学, 温室管理, 灌水システム, 作物管理などの応用分野によって分類することを目的としている。
また、表式手法、ディープQネットワークワークス(DQN)、ポリシーグラディエント手法、アクタ・クリティカルアルゴリズムなど、使用する強化学習技術も分類する。
このレビューは、Digital Twinsの統合と農業における強化学習の最先端に関する洞察を提供することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T06:38:09Z) - Multi-Tier Computing-Enabled Digital Twin in 6G Networks [50.236861239246835]
産業4.0では、製造業、自動車、医療などの産業がDTベースの開発を急速に採用している。
これまでの主な課題は、通信とコンピューティングリソースに対する高い要求と、プライバシとセキュリティに関する懸念だった。
新たなDTで低レイテンシと高セキュリティを実現するため,エッジ/フォグコンピューティングとクラウドコンピューティングを組み合わせたマルチ層コンピューティングが提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-28T13:02:53Z) - Open-sourced Data Ecosystem in Autonomous Driving: the Present and Future [130.87142103774752]
このレビューは、70以上のオープンソースの自動運転データセットを体系的に評価する。
高品質なデータセットの作成の基礎となる原則など、さまざまな側面に関する洞察を提供する。
また、解決を保障する科学的、技術的課題も検討している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-06T10:46:53Z) - Enabling Automated Integration Testing of Smart Farming Applications via
Digital Twin Prototypes [49.44419860570116]
産業4.0とスマート農業は密接に関連しており、産業4.0でもスマート農業に使われている技術の多くが使用されている。
デジタルツインは、そのようなアプリケーションのコスト効率の良いソフトウェア開発の可能性を秘めている。
本稿では,ソフトウェアの自動テストにDigital Twin Prototypeアプローチを採用するケーススタディを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-09T21:24:12Z) - Empowering Agrifood System with Artificial Intelligence: A Survey of the Progress, Challenges and Opportunities [86.89427012495457]
我々は、AI技術がアグリフードシステムをどう変え、現代のアグリフード産業に貢献するかをレビューする。
本稿では,農業,畜産,漁業において,アグリフードシステムにおけるAI手法の進歩について概説する。
我々は、AIで現代のアグリフードシステムを変革するための潜在的な課題と有望な研究機会を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-03T05:16:54Z) - Digital Twins in Wind Energy: Emerging Technologies and
Industry-Informed Future Directions [75.81393574964038]
本稿では、風力エネルギー産業におけるデジタルツイン技術とその能力レベルについて概観する。
デジタルツインの定義と能力レベルを0-5; 0-スタンドアロン、1-記述型、2-診断型、3-予測型、4-予測型、5-自律型から統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-16T18:38:28Z) - Future Computer Systems and Networking Research in the Netherlands: A
Manifesto [137.47124933818066]
我々はICTの重要部分としてCompSysに注目している。
オランダ経済のトップセクター、国家研究アジェンダの各ルート、国連持続可能な開発目標の各ルートは、コンプシーズの進歩なしには対処できない課題を提起する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-26T11:02:29Z) - Towards a Cybersecurity Testbed for Agricultural Vehicles and
Environments [0.0]
農業システムや車両がインターネットに接続されている。
これまでの研究では、農業や農業における一般的なサイバーセキュリティの懸念に焦点が当てられていた。
本稿では,STAVE-A Security Testbed for Agricultural Vehicles and Environmentsについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-12T03:27:06Z) - Artificial Intelligence for Digital Agriculture at Scale: Techniques,
Policies, and Challenges [1.1245087602142634]
デジタル農業は農業のスループットを変えるという約束を持っている。
データサイエンスとエンジニアリングを適用して、利用可能なリソースを束縛しながら、入力要素を作物のスループットにマッピングする。
この論文は、次世代のデジタル農業ソリューションの進化に向けて、エンドツーエンドパイプラインを導く重要な疑問をまとめる最初のものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-21T06:02:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。