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。
関連論文リスト
- Progress and Opportunities of Foundation Models in Bioinformatics [77.74411726471439]
基礎モデル(FM)は、特に深層学習の領域において、計算生物学の新しい時代に定着した。
我々の焦点は、特定の生物学的問題にFMを応用することであり、研究ニーズに適切なFMを選択するために研究コミュニティを指導することを目的としています。
データノイズ、モデル説明可能性、潜在的なバイアスなど、生物学においてFMが直面する課題と限界を分析します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T02:29:17Z) - Delving into Multi-modal Multi-task Foundation Models for Road Scene
Understanding: From Learning Paradigm Perspectives [57.3734614555802]
本稿では,道路シーンに特化して設計されたMM-VUFMの系統解析について述べる。
本研究の目的は,タスク特化モデル,統合マルチモーダルモデル,統合マルチタスクモデル,基礎モデル推進技術など,共通プラクティスの包括的概要を提供することである。
我々は、クローズドループ駆動システム、解釈可能性、エンボディドドライブエージェント、世界モデルなど、重要な課題と今後のトレンドに関する洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-05T12:47:09Z) - Foundation Model Sherpas: Guiding Foundation Models through Knowledge
and Reasoning [23.763256908202496]
ファンデーションモデル(FM)は、さまざまなタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示すことによって、AIの分野に革命をもたらした。
FMは、多くの現実世界システムで広く採用されるのを防ぐために、多くの制限を課している。
エージェントがFMと対話できる様々なモードをカプセル化する概念的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T18:00:35Z) - Forging Vision Foundation Models for Autonomous Driving: Challenges,
Methodologies, and Opportunities [59.02391344178202]
ビジョンファウンデーションモデル(VFM)は、幅広いAIアプリケーションのための強力なビルディングブロックとして機能する。
総合的なトレーニングデータの不足、マルチセンサー統合の必要性、多様なタスク固有のアーキテクチャは、VFMの開発に重大な障害をもたらす。
本稿では、自動運転に特化したVFMを鍛造する上で重要な課題について述べるとともに、今後の方向性を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T01:57:24Z) - Large Scale Foundation Models for Intelligent Manufacturing
Applications: A Survey [21.08971790603887]
この論文は、LSFMの現在の像とその利点を知的製造の文脈で体系的に説明した。
実世界の知的製造シナリオにおけるLSFMの応用事例を提示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T02:00:18Z) - Learn From Model Beyond Fine-Tuning: A Survey [78.80920533793595]
Learn From Model (LFM) は、モデルインターフェースに基づいた基礎モデル(FM)の研究、修正、設計に焦点を当てている。
LFM技術の研究は、モデルチューニング、モデル蒸留、モデル再利用、メタラーニング、モデル編集の5つの分野に大別できる。
本稿では, LFM の観点から, FM に基づく現在の手法を概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T10:20:36Z) - MinT: Boosting Generalization in Mathematical Reasoning via Multi-View
Fine-Tuning [53.90744622542961]
数学領域における推論は、小言語モデル(LM)にとって重要な課題である。
多様なアノテーションスタイルで既存の数学的問題データセットを利用する新しい手法を提案する。
実験結果から,LLaMA-7Bモデルが先行手法より優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T05:41:53Z) - Domain Specialization as the Key to Make Large Language Models Disruptive: A Comprehensive Survey [100.24095818099522]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を著しく進歩させた。
広範囲のアプリケーションに対して、非常に有用でタスクに依存しない基盤を提供する。
しかし、特定の領域における洗練された問題を解決するために直接LLMを適用することは、多くのハードルを満たす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T03:00:30Z) - ChatGPT-Like Large-Scale Foundation Models for Prognostics and Health
Management: A Survey and Roadmaps [8.62142522782743]
産業生産と設備整備において,PHM技術は重要な役割を担っている。
ChatGPTやDALLE-Eといった大規模ファンデーションモデル(LSF-Model)は、AIがAI-2.0の新しい時代に入ることを象徴している。
本稿では,LSFモデルの主要なコンポーネントと最新の開発について,体系的に解説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-10T21:37:44Z)
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。