論文の概要: Intelligent Agricultural Greenhouse Control System Based on Internet of
Things and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09488v1
- Date: Wed, 14 Feb 2024 09:07:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 18:29:57.202122
- Title: Intelligent Agricultural Greenhouse Control System Based on Internet of
Things and Machine Learning
- Title（参考訳）: モノのインターネットと機械学習に基づく知的農業用温室制御システム
- Authors: Cangqing Wang
- Abstract要約: 本研究は,モノのインターネット(IoT)と機械学習の融合に根ざした,高度な農業用温室制御システムを概念化し,実行しようとする試みである。
その結果、作物の生育効率と収量が向上し、資源の浪費が減少する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This study endeavors to conceptualize and execute a sophisticated
agricultural greenhouse control system grounded in the amalgamation of the
Internet of Things (IoT) and machine learning. Through meticulous monitoring of
intrinsic environmental parameters within the greenhouse and the integration of
machine learning algorithms, the conditions within the greenhouse are aptly
modulated. The envisaged outcome is an enhancement in crop growth efficiency
and yield, accompanied by a reduction in resource wastage. In the backdrop of
escalating global population figures and the escalating exigencies of climate
change, agriculture confronts unprecedented challenges. Conventional
agricultural paradigms have proven inadequate in addressing the imperatives of
food safety and production efficiency. Against this backdrop, greenhouse
agriculture emerges as a viable solution, proffering a controlled milieu for
crop cultivation to augment yields, refine quality, and diminish reliance on
natural resources [b1]. Nevertheless, greenhouse agriculture contends with a
gamut of challenges. Traditional greenhouse management strategies, often
grounded in experiential knowledge and predefined rules, lack targeted
personalized regulation, thereby resulting in resource inefficiencies. The
exigencies of real-time monitoring and precise control of the greenhouse's
internal environment gain paramount importance with the burgeoning scale of
agriculture. To redress this challenge, the study introduces IoT technology and
machine learning algorithms into greenhouse agriculture, aspiring to institute
an intelligent agricultural greenhouse control system conducive to augmenting
the efficiency and sustainability of agricultural production.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,モノのインターネット(IoT)と機械学習の融合に根ざした,高度な農業用温室制御システムを概念化し,実行しようとする試みである。
温室内固有の環境パラメータの綿密なモニタリングと機械学習アルゴリズムの統合により、温室内の環境は適切に調節される。
予想された成果は、作物の生育効率と収量の向上と、資源のウェーブステージの削減である。
世界人口の増大と気候変動の激化を背景に、農業は前例のない課題に直面している。
従来の農業パラダイムは、食品の安全性と生産効率の欠如に対処できないことが証明されている。
この背景から、温室農業は、収穫量を増大させ、品質を洗練させ、天然資源への依存を減らし、作物栽培の制御された緩和策として実現可能なソリューションとして現れている[b1]。
しかし、温室農業は様々な課題に直面している。
伝統的な温室管理戦略は、経験的知識と事前定義されたルールに基づいており、パーソナライズされた規制を欠いているため、リソースの効率が低下する。
温室内環境のリアルタイムモニタリングと精密制御が、急成長する農業の規模で最重要視されている。
この課題を克服するため、この研究はIoT技術と機械学習アルゴリズムを温室農業に導入し、農業生産の効率性と持続可能性を高めるためのインテリジェントな農業用温室制御システムの構築を目指している。
関連論文リスト
- Enabling Adoption of Regenerative Agriculture through Soil Carbon Copilots [11.63518622433838]
我々は、土壌の健康と再生の実践に関する洞察を提供するために、AI駆動の土壌有機炭素コパイロットを導入する。
私たちのデータには、極端な気象イベントデータ、ファームマネジメントデータ、SOC予測が含まれています。
カリフォルニア郡全体で農業の実践を比較すると、多様な農業活動が耕作の悪影響を緩和する証拠が見つかる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-25T19:11:41Z) - Anticipatory Understanding of Resilient Agriculture to Climate [66.008020515555]
本稿では,リモートセンシング,深層学習,作物収量モデリング,食品流通システムの因果モデリングを組み合わせることで,食品のセキュリティホットスポットをよりよく識別する枠組みを提案する。
我々は、世界の人口の大部分を供給している北インドの小麦パンバスケットの分析に焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T22:29:05Z) - The unrealized potential of agroforestry for an emissions-intensive agricultural commodity [48.652015514785546]
機械学習を用いて、西アフリカ地域全体での日陰木カバーと炭素ストックの見積もりを生成します。
既存の陰木カバーは低く、空間的に気候の脅威と一致していないことが判明した。
しかし、このセクターが毎年高い炭素フットプリントのかなりの割合とバランスをとるという、巨大な非現実的な可能性も見出されています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T10:02:32Z) - Overcoming LLM Challenges using RAG-Driven Precision in Coffee Leaf Disease Remediation [0.0]
本研究は、病気の識別にYOLOv8を、コンテキスト認識診断にRAG(Retrieval Augmented Generation)を応用した、革新的なAI駆動型精密農業システムを提案する。
このシステムは、言語モデル(LLM)に関連する固有の制約に対処するために、洗練されたオブジェクト検出技術と言語モデルを統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-02T14:19:25Z) - Generating Diverse Agricultural Data for Vision-Based Farming Applications [74.79409721178489]
このモデルは, 植物の成長段階, 土壌条件の多様性, 照明条件の異なるランダム化フィールド配置をシミュレートすることができる。
我々のデータセットにはセマンティックラベル付き12,000の画像が含まれており、精密農業におけるコンピュータビジョンタスクの包括的なリソースを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T08:42:47Z) - Agricultural 4.0 Leveraging on Technological Solutions: Study for Smart
Farming Sector [2.06242362470764]
農業 4.0 は工業生産と効率を上げることを目的とした技術主導の農業革命である。
食品廃棄物、気候変動、人口移動、資源不足が主な原因となっている。
目的は、監視の強化と労働費の削減を促進するために最適化されたバリューチェーンを確立することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-01T17:02:49Z) - Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable
Machine Learning-Based Eurasia Case Study [94.07737890568644]
2021年現在、世界中で約8億8800万人が飢餓と栄養失調に見舞われている。
気候変動は農地の適性に大きな影響を及ぼし、深刻な食糧不足に繋がる可能性がある。
本研究は,経済・社会問題に苦しむ中央ユーラシアを対象とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T15:15:28Z) - Empowering Agrifood System with Artificial Intelligence: A Survey of the Progress, Challenges and Opportunities [86.89427012495457]
我々は、AI技術がアグリフードシステムをどう変え、現代のアグリフード産業に貢献するかをレビューする。
本稿では,農業,畜産,漁業において,アグリフードシステムにおけるAI手法の進歩について概説する。
我々は、AIで現代のアグリフードシステムを変革するための潜在的な課題と有望な研究機会を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-03T05:16:54Z) - A SWAT-based Reinforcement Learning Framework for Crop Management [0.0]
土壌・水質評価ツール(SWAT)の力学を利用した強化学習(RL)環境を導入する。
これにより、フル成長の季節に配備されるはずの時間と資源が大幅に節約される。
我々は,標準的な農業慣行や最先端のRLアルゴリズムに通知された経営戦略に従って,様々な意思決定エージェントを開発・ベンチマークすることで,フレームワークの有用性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-10T00:24:22Z) - Personalizing Sustainable Agriculture with Causal Machine Learning [0.0]
気候変動に対処し、人口増加に対応するためには、世界の作物生産が強化されなければならない。
農業の「持続可能強度」を達成するためには、炭素エミッターから炭素シンクに転換することが最優先事項である。
リトアニアの土壌有機炭素含有量に及ぼす持続的プラクティスの不均一性の影響を推定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-06T17:14:14Z) - Learning from Data to Optimize Control in Precision Farming [77.34726150561087]
特集は、統計的推論、機械学習、精密農業のための最適制御における最新の発展を示す。
衛星の位置決めとナビゲーションとそれに続くInternet-of-Thingsは、リアルタイムで農業プロセスの最適化に使用できる膨大な情報を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-07T12:44:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。