論文の概要: IoT-Based Environmental Control System for Fish Farms with Sensor
Integration and Machine Learning Decision Support
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04258v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 14:35:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-09 18:08:37.532916
- Title: IoT-Based Environmental Control System for Fish Farms with Sensor
Integration and Machine Learning Decision Support
- Title（参考訳）: センサ統合と機械学習決定支援を備えた魚類養殖用IoT型環境制御システム
- Authors: D. Dhinakaran, S. Gopalakrishnan, M.D. Manigandan, T. P. Anish
- Abstract要約: 本稿では,魚類養殖におけるデータ駆動型意思決定支援の力について述べる。
環境責任と経済性を強調しつつ、魚介類需要の増大に対応することを約束する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3499500088995464
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In response to the burgeoning global demand for seafood and the challenges of
managing fish farms, we introduce an innovative IoT based environmental control
system that integrates sensor technology and advanced machine learning decision
support. Deploying a network of wireless sensors within the fish farm, we
continuously collect real-time data on crucial environmental parameters,
including water temperature, pH levels, humidity, and fish behavior. This data
undergoes meticulous preprocessing to ensure its reliability, including
imputation, outlier detection, feature engineering, and synchronization. At the
heart of our system are four distinct machine learning algorithms: Random
Forests predict and optimize water temperature and pH levels for the fish,
fostering their health and growth; Support Vector Machines (SVMs) function as
an early warning system, promptly detecting diseases and parasites in fish;
Gradient Boosting Machines (GBMs) dynamically fine-tune the feeding schedule
based on real-time environmental conditions, promoting resource efficiency and
fish productivity; Neural Networks manage the operation of critical equipment
like water pumps and heaters to maintain the desired environmental conditions
within the farm. These machine learning algorithms collaboratively make
real-time decisions to ensure that the fish farm's environmental conditions
align with predefined specifications, leading to improved fish health and
productivity while simultaneously reducing resource wastage, thereby
contributing to increased profitability and sustainability. This research
article showcases the power of data-driven decision support in fish farming,
promising to meet the growing demand for seafood while emphasizing
environmental responsibility and economic viability, thus revolutionizing the
future of fish farming.
- Abstract（参考訳）: 魚介類に対する世界的な需要の急増と魚介類管理の課題に対して,センサ技術と高度な機械学習決定支援を統合した,革新的なIoTベースの環境制御システムを導入する。
水温、phレベル、湿度、魚の行動など、重要な環境パラメータに関するリアルタイムデータを収集する。
このデータは、計算、外乱検出、機能エンジニアリング、同期などの信頼性を確保するために、精巧な事前処理を行う。
At the heart of our system are four distinct machine learning algorithms: Random Forests predict and optimize water temperature and pH levels for the fish, fostering their health and growth; Support Vector Machines (SVMs) function as an early warning system, promptly detecting diseases and parasites in fish; Gradient Boosting Machines (GBMs) dynamically fine-tune the feeding schedule based on real-time environmental conditions, promoting resource efficiency and fish productivity; Neural Networks manage the operation of critical equipment like water pumps and heaters to maintain the desired environmental conditions within the farm.
これらの機械学習アルゴリズムは、魚農場の環境条件が予め定義された仕様に合致することを保証するために、リアルタイムに決定を行い、魚の健康と生産性を改善し、同時に資源の無駄を減らし、利益と持続可能性を高める。
本稿では,魚養殖におけるデータ主導型意思決定支援の力を紹介するとともに,環境責任と経済性を重視しつつ,魚養殖の未来に革命をもたらすことを約束する。
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