論文の概要: Intelligent Agricultural Management Considering N$_2$O Emission and
Climate Variability with Uncertainties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08832v1
- Date: Tue, 13 Feb 2024 22:29:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-15 17:33:31.264031
- Title: Intelligent Agricultural Management Considering N$_2$O Emission and
Climate Variability with Uncertainties
- Title（参考訳）: 不確実性を考慮したn$_2$o排出と気候変動を考慮した知的農業経営
- Authors: Zhaoan Wang, Shaoping Xiao, Jun Wang, Ashwin Parab, Shivam Patel
- Abstract要約: 本研究では、農業において人工知能(AI)が作物の収量を増加させ、細管の使用と水処理を行い、硝酸塩の流出と温室効果ガスを減らす方法について検討した。
気候変動や農業知識の制限に直面するため、農業環境とAIエージェントの相互作用をモデル化するために、作物シミュレーターを用いた部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を用いる。
また,N$O排出を予測する機械学習(ML)モデルを開発し,これらの予測をシミュレータに統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.04035338843957
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study examines how artificial intelligence (AI), especially
Reinforcement Learning (RL), can be used in farming to boost crop yields,
fine-tune nitrogen use and watering, and reduce nitrate runoff and greenhouse
gases, focusing on Nitrous Oxide (N$_2$O) emissions from soil. Facing climate
change and limited agricultural knowledge, we use Partially Observable Markov
Decision Processes (POMDPs) with a crop simulator to model AI agents'
interactions with farming environments. We apply deep Q-learning with Recurrent
Neural Network (RNN)-based Q networks for training agents on optimal actions.
Also, we develop Machine Learning (ML) models to predict N$_2$O emissions,
integrating these predictions into the simulator. Our research tackles
uncertainties in N$_2$O emission estimates with a probabilistic ML approach and
climate variability through a stochastic weather model, offering a range of
emission outcomes to improve forecast reliability and decision-making. By
incorporating climate change effects, we enhance agents' climate adaptability,
aiming for resilient agricultural practices. Results show these agents can
align crop productivity with environmental concerns by penalizing N$_2$O
emissions, adapting effectively to climate shifts like warmer temperatures and
less rain. This strategy improves farm management under climate change,
highlighting AI's role in sustainable agriculture.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 農業における人工知能(AI), 特に強化学習(RL)の活用方法について検討し, 農作物の収量向上, 微チューン窒素利用, 水処理, 硝酸塩流出および温室効果ガスの削減について, 土壌からの窒素酸化物(N$_2$O)排出に着目した。
気候変動や農業知識の制限に直面するため、農業環境とAIエージェントの相互作用をモデル化するために、作物シミュレーターを用いた部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を用いる。
本稿では,Recurrent Neural Network (RNN) を用いた深層Q-learningを適用し,最適な行動の訓練を行う。
また,N$2$O排出を予測する機械学習(ML)モデルを開発し,これらの予測をシミュレータに統合する。
本研究は,確率論的気象モデルを用いて,確率的MLアプローチと気候変動を考慮したN$2$O排出予測の不確実性に対処し,予測信頼性と意思決定を改善するための幅広い排出結果を提供する。
気候変動の影響を取り入れることで, エージェントの適応性を高め, 回復力のある農業実践を目指す。
これらのエージェントは、n$_2$o排出を罰し、温暖な気温や雨の少ない気候変化に効果的に適応することで、作物の生産性を環境問題と一致させることができる。
この戦略は気候変動下での農業経営を改善し、持続可能な農業におけるAIの役割を強調している。
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