論文の概要: The Influence of Neural Networks on Hydropower Plant Management in
Agriculture: Addressing Challenges and Exploring Untapped Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13293v1
- Date: Wed, 22 Nov 2023 10:22:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 15:15:30.349298
- Title: The Influence of Neural Networks on Hydropower Plant Management in
Agriculture: Addressing Challenges and Exploring Untapped Opportunities
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークが農業における水力植物経営に及ぼす影響 : 課題と未解決の機会を探る
- Authors: C. Coelho, M. Fernanda P. Costa and L.L. Ferr\'as
- Abstract要約: 水力発電所は持続可能な農業のための重要な水源となっている。
主な関心事は、発電と農業用水との競合の可能性である。
本稿では,農業用水力発電所管理フレームワークの採用を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.072340427031969
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Hydropower plants are crucial for stable renewable energy and serve as vital
water sources for sustainable agriculture. However, it is essential to assess
the current water management practices associated with hydropower plant
management software. A key concern is the potential conflict between
electricity generation and agricultural water needs. Prioritising water for
electricity generation can reduce irrigation availability in agriculture during
crucial periods like droughts, impacting crop yields and regional food
security. Coordination between electricity and agricultural water allocation is
necessary to ensure optimal and environmentally sound practices. Neural
networks have become valuable tools for hydropower plant management, but their
black-box nature raises concerns about transparency in decision making.
Additionally, current approaches often do not take advantage of their potential
to create a system that effectively balances water allocation.
This work is a call for attention and highlights the potential risks of
deploying neural network-based hydropower plant management software without
proper scrutiny and control. To address these concerns, we propose the adoption
of the Agriculture Conscious Hydropower Plant Management framework, aiming to
maximise electricity production while prioritising stable irrigation for
agriculture. We also advocate reevaluating government-imposed minimum water
guidelines for irrigation to ensure flexibility and effective water allocation.
Additionally, we suggest a set of regulatory measures to promote model
transparency and robustness, certifying software that makes conscious and
intelligent water allocation decisions, ultimately safeguarding agriculture
from undue strain during droughts.
- Abstract（参考訳）: 水力発電所は安定した再生可能エネルギーに不可欠であり、持続可能な農業にとって重要な水源となっている。
しかし,水力植物管理ソフトウェアに関連する水管理の実践を評価することは不可欠である。
主な懸念事項は、発電と農業用水需要の潜在的な衝突である。
発電のための優先水は、干ばつ、作物の収量への影響、地域の食料安全保障など重要な期間における農業における灌水能力の低下につながる。
電気と農業用水配分の調整は、最適かつ環境に配慮するために必要である。
ニューラルネットワークは水力発電所管理のための貴重なツールになっているが、そのブラックボックスの性質は、意思決定における透明性に関する懸念を引き起こす。
さらに、現在のアプローチは、水の割り当てを効果的にバランスするシステムを構築するために、その可能性を利用していないことが多い。
この研究は注意を喚起し、適切な監視と制御なしにニューラルネットワークベースの水力発電所管理ソフトウェアをデプロイする潜在的なリスクを強調している。
これらの課題に対処するため,農業用水利を優先しながら発電を最大化することを目的とした農業意識型水力発電所管理フレームワークの導入を提案する。
また,水量配分の柔軟性と有効性を確保するため,政府による最小水量ガイドラインの再評価を提唱する。
さらに,モデルの透明性と堅牢性を促進するための一連の規制措置を提案し,意識的かつインテリジェントな水割決定を行うソフトウェアを認定し,干ばつ時に農業を不適切なストレスから保護する。
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