論文の概要: gym-DSSAT: a crop model turned into a Reinforcement Learning environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03270v1
• Date: Thu, 7 Jul 2022 12:45:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 13:23:17.028822
• Title: gym-DSSAT: a crop model turned into a Reinforcement Learning environment
• Title（参考訳）: ジムDSSAT:強化学習環境に転換した作物モデル
• Authors: Gautron Romain, Padr\'on Emilio J., Preux Philippe, Bigot Julien, Maillard Odalric-Ambrym, Emukpere David
• Abstract要約: 本稿では,リアルな作物管理タスクのためのオープンソースのRL環境を提案する。 ジムDSSAT(英語: gym-DSSAT)は、農業技術移転のための意思決定支援システム(DSSAT)のジムインタフェースである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Addressing a real world sequential decision problem with Reinforcement Learning (RL) usually starts with the use of a simulated environment that mimics real conditions. We present a novel open source RL environment for realistic crop management tasks. gym-DSSAT is a gym interface to the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT), a high fidelity crop simulator. DSSAT has been developped over the last 30 years and is widely recognized by agronomists. gym-DSSAT comes with predefined simulations based on real world maize experiments. The environment is as easy to use as any gym environment. We provide performance baselines using basic RL algorithms. We also briefly outline how the monolithic DSSAT simulator written in Fortran has been turned into a Python RL environment. Our methodology is generic and may be applied to similar simulators. We report on very preliminary experimental results which suggest that RL can help researchers to improve sustainability of fertilization and irrigation practices.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(rl)による実世界の逐次的決定問題に対処するには、通常、実条件を模倣したシミュレーション環境の使用から始める。 リアルな作物管理タスクのためのオープンソースのRL環境を提案する。 ジムDSSAT(英語: gym-DSSAT)は、農業技術移転のための意思決定支援システム(DSSAT)のジムインタフェースである。 DSSATは過去30年間に開発され、アグロノミストによって広く認知されている。 gym-dssatは実世界のトウモロコシ実験に基づく事前定義されたシミュレーションを備えている。 その環境はあらゆるジム環境と同じくらい簡単に使える。 基本RLアルゴリズムを用いて性能ベースラインを提供する。 また、Fortranで書かれたモノリシックDSSATシミュレータがPython RL環境にどのように変換されたのかを概説する。 我々の手法は汎用的であり、同様のシミュレータに適用できるかもしれない。 本研究は,RLが研究者の肥料の持続可能性向上に役立つことを示唆する非常に予備的な実験結果について報告する。

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