論文の概要: Foundation Models in Smart Agriculture: Basics, Opportunities, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06668v3
• Date: Thu, 21 Dec 2023 14:18:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 18:31:32.666643
• Title: Foundation Models in Smart Agriculture: Basics, Opportunities, and Challenges
• Title（参考訳）: スマート農業の基礎モデル : 基礎, 機会, 課題
• Authors: Jiajia Li, Mingle Xu, Lirong Xiang, Dong Chen, Weichao Zhuang, Xunyuan Yin and Zhaojian Li
• Abstract要約: 本研究の目的は,スマート農業分野におけるFMの可能性を探ることである。 コンピュータサイエンス分野における最近のFMをまずレビューし、言語FM、視覚FM、マルチモーダルFM、強化学習FMの4つのカテゴリに分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.012626065415889
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The past decade has witnessed the rapid development of ML and DL methodologies in agricultural systems, showcased by great successes in variety of agricultural applications. However, these conventional ML/DL models have certain limitations: They heavily rely on large, costly-to-acquire labeled datasets for training, require specialized expertise for development and maintenance, and are mostly tailored for specific tasks, thus lacking generalizability. Recently, foundation models have demonstrated remarkable successes in language and vision tasks across various domains. These models are trained on a vast amount of data from multiple domains and modalities. Once trained, they can accomplish versatile tasks with just minor fine-tuning and minimal task-specific labeled data. Despite their proven effectiveness and huge potential, there has been little exploration of applying FMs to agriculture fields. Therefore, this study aims to explore the potential of FMs in the field of smart agriculture. In particular, we present conceptual tools and technical background to facilitate the understanding of the problem space and uncover new research directions in this field. To this end, we first review recent FMs in the general computer science domain and categorize them into four categories: language FMs, vision FMs, multimodal FMs, and reinforcement learning FMs. Subsequently, we outline the process of developing agriculture FMs and discuss their potential applications in smart agriculture. We also discuss the unique challenges associated with developing AFMs, including model training, validation, and deployment. Through this study, we contribute to the advancement of AI in agriculture by introducing AFMs as a promising paradigm that can significantly mitigate the reliance on extensive labeled datasets and enhance the efficiency, effectiveness, and generalization of agricultural AI systems.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、農業システムにおけるMLとDLの方法論の急速な発展を目撃してきた。 しかし、これらの従来のML/DLモデルには、いくつかの制限がある: トレーニングには、大きくて費用がかかるラベル付きデータセットに強く依存し、開発とメンテナンスに特別な専門知識を必要とし、主に特定のタスクに適したため、一般化性に欠ける。 近年,基礎モデルは言語や視覚のタスクにおいて,様々な領域で顕著な成功を収めている。 これらのモデルは、複数のドメインとモダリティから大量のデータに基づいて訓練されている。 トレーニングをすれば、小さな微調整と最小限のタスク固有のラベル付きデータだけで、多用途なタスクを実現できる。 その実証された効果と大きな潜在能力にもかかわらず、農業分野にFMを適用するという調査はほとんど行われていない。 そこで本研究では,スマート農業分野におけるFMの可能性を探究する。 特に,問題空間の理解と新たな研究の方向性を明らかにするための概念的ツールと技術的背景について述べる。 この目的のために、コンピュータ科学分野における最近のFMをまずレビューし、言語FM、ビジョンFM、マルチモーダルFM、強化学習FMの4つのカテゴリに分類した。 続いて,農業fmsの展開過程を概説し,スマート農業におけるその可能性について論じる。 また,モデルトレーニングや検証,デプロイメントなど,afm開発に伴うユニークな課題についても論じる。 本研究は農業におけるAIの進歩に寄与し、AFMを広範なラベル付きデータセットへの依存を著しく軽減し、農業AIシステムの効率、有効性、一般化を向上する有望なパラダイムとして導入する。

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