論文の概要: Learning-based agricultural management in partially observable
environments subject to climate variability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01273v1
- Date: Tue, 2 Jan 2024 16:18:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 13:24:08.196497
- Title: Learning-based agricultural management in partially observable
environments subject to climate variability
- Title（参考訳）: 気候変動を考慮した部分観測環境における学習型農業経営
- Authors: Zhaoan Wang, Shaoping Xiao, Junchao Li, Jun Wang
- Abstract要約: 農業経営は、作物の収量、経済的な利益性、環境の持続可能性において中心的な役割を担っている。
我々は、深層強化学習(DRL)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を統合する革新的なフレームワークを導入する。
本研究は,極度の気象条件下での新たな最適政策を得るために,エージェント再訓練の必要性を照らすものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5062239803516615
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Agricultural management, with a particular focus on fertilization strategies,
holds a central role in shaping crop yield, economic profitability, and
environmental sustainability. While conventional guidelines offer valuable
insights, their efficacy diminishes when confronted with extreme weather
conditions, such as heatwaves and droughts. In this study, we introduce an
innovative framework that integrates Deep Reinforcement Learning (DRL) with
Recurrent Neural Networks (RNNs). Leveraging the Gym-DSSAT simulator, we train
an intelligent agent to master optimal nitrogen fertilization management.
Through a series of simulation experiments conducted on corn crops in Iowa, we
compare Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) models with Markov
Decision Process (MDP) models. Our research underscores the advantages of
utilizing sequential observations in developing more efficient nitrogen input
policies. Additionally, we explore the impact of climate variability,
particularly during extreme weather events, on agricultural outcomes and
management. Our findings demonstrate the adaptability of fertilization policies
to varying climate conditions. Notably, a fixed policy exhibits resilience in
the face of minor climate fluctuations, leading to commendable corn yields,
cost-effectiveness, and environmental conservation. However, our study
illuminates the need for agent retraining to acquire new optimal policies under
extreme weather events. This research charts a promising course toward
adaptable fertilization strategies that can seamlessly align with dynamic
climate scenarios, ultimately contributing to the optimization of crop
management practices.
- Abstract（参考訳）: 特に肥育戦略に焦点を絞った農業経営は、作物の収量、経済的な収益性、環境持続可能性の形成において中心的な役割を担っている。
従来のガイドラインは貴重な洞察を提供するが、熱波や干ばつのような極端な気象条件に直面すると効果は低下する。
本研究では,Deep Reinforcement Learning(DRL)とRecurrent Neural Networks(RNN)を統合する革新的なフレームワークを提案する。
Gym-DSSATシミュレータを利用して、最適な窒素施肥管理をマスターするためにインテリジェントエージェントを訓練する。
アイオワ州でトウモロコシの作物について一連のシミュレーション実験を行い、部分観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)モデルとマルコフ決定過程(MDP)モデルを比較した。
本研究は,より効率的な窒素入力政策の開発において,逐次観測を利用することの利点を浮き彫りにする。
さらに,気候変動,特に極端な気象イベントが農業の成果や経営に与える影響についても検討する。
本研究は,様々な気候条件に対する受精政策の適応性を示す。
特に、一定の政策は小さな気候変動に直面して回復力を示し、トウモロコシの収穫量、コスト効率、環境保全に繋がる。
しかし,本研究は,極端な気象条件下での新しい最適政策を得るためのエージェントリトレーニングの必要性を明らかにした。
この研究は、動的気候シナリオとシームレスに整合し、最終的には作物管理の最適化に寄与する適応可能な受精戦略に向けた有望なコースをグラフ化します。
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