論文の概要: The New Agronomists: Language Models are Experts in Crop Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19839v1
- Date: Thu, 28 Mar 2024 21:20:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 17:04:07.365686
- Title: The New Agronomists: Language Models are Experts in Crop Management
- Title(参考訳): 新しいアグロノミスト:言語モデルは作物管理の専門家である
- Authors: Jing Wu, Zhixin Lai, Suiyao Chen, Ran Tao, Pan Zhao, Naira Hovakimyan,
- Abstract要約: 本稿では,より先進的な作物管理システムを提案する。
我々は、特に深層Qネットワークである深部RLを用いて、シミュレータから多数の状態変数を観測として処理する管理ポリシーを訓練する。
我々のアプローチの新たな側面は、これらの状態変数をより情報的な言語に変換し、言語モデルが状態を理解し、最適な管理方法を探求する能力を促進することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.239822736512929
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Crop management plays a crucial role in determining crop yield, economic profitability, and environmental sustainability. Despite the availability of management guidelines, optimizing these practices remains a complex and multifaceted challenge. In response, previous studies have explored using reinforcement learning with crop simulators, typically employing simple neural-network-based reinforcement learning (RL) agents. Building on this foundation, this paper introduces a more advanced intelligent crop management system. This system uniquely combines RL, a language model (LM), and crop simulations facilitated by the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT). We utilize deep RL, specifically a deep Q-network, to train management policies that process numerous state variables from the simulator as observations. A novel aspect of our approach is the conversion of these state variables into more informative language, facilitating the language model's capacity to understand states and explore optimal management practices. The empirical results reveal that the LM exhibits superior learning capabilities. Through simulation experiments with maize crops in Florida (US) and Zaragoza (Spain), the LM not only achieves state-of-the-art performance under various evaluation metrics but also demonstrates a remarkable improvement of over 49\% in economic profit, coupled with reduced environmental impact when compared to baseline methods. Our code is available at \url{https://github.com/jingwu6/LM_AG}.
- Abstract(参考訳): 作物管理は、収穫量、経済的な利益性、環境の持続可能性を決定する上で重要な役割を担っている。
管理ガイドラインが利用可能であるにも関わらず、これらのプラクティスを最適化することは、複雑で多面的な課題である。
これに対し、従来の研究では、ニューラルネットワークに基づく強化学習(RL)エージェントを用いた作物シミュレータを用いた強化学習が研究されている。
本稿では,この基盤を基盤として,より先進的な知的な作物管理システムを導入する。
このシステムは、言語モデル(LM)であるRLと、農業技術移転決定支援システム(DSSAT)によって促進される作物シミュレーションを一意に組み合わせている。
我々は、特に深層Qネットワークである深部RLを用いて、シミュレータから多数の状態変数を観測として処理する管理ポリシーを訓練する。
我々のアプローチの新たな側面は、これらの状態変数をより情報的な言語に変換し、言語モデルが状態を理解し、最適な管理方法を探求する能力を促進することである。
実験結果から,LMは優れた学習能力を示すことが明らかとなった。
フロリダ (US) とサラゴサ (Spain) のトウモロコシ作物を用いたシミュレーション実験を通じて, LM は様々な評価基準の下で最先端のパフォーマンスを達成するだけでなく, 経済利益の49%以上を顕著に改善し, ベースライン法と比較して環境影響の低減を図っている。
私たちのコードは \url{https://github.com/jingwu6/LM_AG} で利用可能です。
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