Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Learned Simulation Environment to Model Plant Growth in Indoor Farming

論文の概要: A Learned Simulation Environment to Model Plant Growth in Indoor Farming

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03155v1
Date: Tue, 6 Dec 2022 17:28:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-07 18:16:19.810193
Title: A Learned Simulation Environment to Model Plant Growth in Indoor Farming
Title（参考訳）: 屋内農業における植物成長をモデルとしたシミュレーション環境
Authors: J. Amacker, T. Kleiven, M. Grigore, P. Albrecht, and C. Horn
Abstract要約: 精密農業における環境パラメータの変化が植物の成長に及ぼす影響を定量化するシミュレータを開発した。我々のアプローチは、植物画像の処理と深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、成長曲線モデリング、機械学習を組み合わせる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We developed a simulator to quantify the effect of changes in environmental parameters on plant growth in precision farming. Our approach combines the processing of plant images with deep convolutional neural networks (CNN), growth curve modeling, and machine learning. As a result, our system is able to predict growth rates based on environmental variables, which opens the door for the development of versatile reinforcement learning agents.
Abstract（参考訳）: 精密農業における環境パラメータの変化が植物生育に及ぼす影響を定量化するシミュレータを開発した。本手法は,植物画像の処理と深層畳み込みニューラルネットワーク(cnn),成長曲線モデリング,機械学習を組み合わせたものである。その結果,環境変数に基づく成長率予測が可能となり,多用途強化学習エージェントの開発への扉を開くことができた。

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