論文の概要: Revolutionizing Global Food Security: Empowering Resilience through Integrated AI Foundation Models and Data-Driven Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20301v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 09:15:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 15:44:16.876448
• Title: Revolutionizing Global Food Security: Empowering Resilience through Integrated AI Foundation Models and Data-Driven Solutions
• Title（参考訳）: グローバルフードセキュリティの革命:AIファンデーションモデルとデータ駆動ソリューションによるレジリエンスの強化
• Authors: Mohamed R. Shoaib, Heba M. Emara, Jun Zhao
• Abstract要約: 本稿では,食品セキュリティアプリケーションにおけるAIファンデーションモデルの統合について検討する。 本研究は, 収穫型マッピング, 耕作地マッピング, フィールドデライン化, 収穫量予測における利用状況について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.017557640367938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Food security, a global concern, necessitates precise and diverse data-driven solutions to address its multifaceted challenges. This paper explores the integration of AI foundation models across various food security applications, leveraging distinct data types, to overcome the limitations of current deep and machine learning methods. Specifically, we investigate their utilization in crop type mapping, cropland mapping, field delineation and crop yield prediction. By capitalizing on multispectral imagery, meteorological data, soil properties, historical records, and high-resolution satellite imagery, AI foundation models offer a versatile approach. The study demonstrates that AI foundation models enhance food security initiatives by providing accurate predictions, improving resource allocation, and supporting informed decision-making. These models serve as a transformative force in addressing global food security limitations, marking a significant leap toward a sustainable and secure food future.
• Abstract（参考訳）: グローバルな懸念である食品セキュリティは、その多面的課題に対処するために、正確で多様なデータ駆動ソリューションを必要とする。 本稿では,現在の深層・機械学習手法の限界を克服するために,さまざまな食品セキュリティアプリケーションにまたがるAIファンデーションモデルの統合について検討する。 具体的には,作物種別マッピング,作物種別マッピング,フィールドデライン化,作物収量予測におけるそれらの利用について検討した。 マルチスペクトル画像、気象データ、土壌特性、歴史的記録、高解像度衛星画像を活用することで、AI基盤モデルは汎用的なアプローチを提供する。 この研究は、AIファンデーションモデルが、正確な予測を提供し、リソース割り当てを改善し、情報的な意思決定をサポートすることによって、食品セキュリティイニシアチブを強化することを実証している。 これらのモデルは、グローバルな食料安全保障の限界に対処するための変革的な力となり、持続可能な食品の未来への大きな飛躍を象徴している。

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