論文の概要: Current applications and potential future directions of reinforcement learning-based Digital Twins in agriculture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08854v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 06:38:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 19:03:54.715230
- Title: Current applications and potential future directions of reinforcement learning-based Digital Twins in agriculture
- Title（参考訳）: 農業における強化学習型Digital Twinsの現状と将来展望
- Authors: Georg Goldenits, Kevin Mallinger, Sebastian Raubitzek, Thomas Neubauer,
- Abstract要約: 本研究は, 農業環境における強化学習を活用した既存の研究を, ロボット工学, 温室管理, 灌水システム, 作物管理などの応用分野によって分類することを目的としている。
また、表式手法、ディープQネットワークワークス(DQN)、ポリシーグラディエント手法、アクタ・クリティカルアルゴリズムなど、使用する強化学習技術も分類する。
このレビューは、Digital Twinsの統合と農業における強化学習の最先端に関する洞察を提供することを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.699900017799093
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Digital Twins have gained attention in various industries for simulation, monitoring, and decision-making, relying on ever-improving machine learning models. However, agricultural Digital Twin implementations are limited compared to other industries. Meanwhile, machine learning, particularly reinforcement learning, has shown potential in agricultural applications like optimizing decision-making, task automation, and resource management. A key aspect of Digital Twins is representing physical assets or systems in a virtual environment, which aligns well with reinforcement learning's need for environment representations to learn the best policy for a task. Reinforcement learning in agriculture can thus enable various Digital Twin applications in agricultural domains. This review aims to categorize existing research employing reinforcement learning in agricultural settings by application domains like robotics, greenhouse management, irrigation systems, and crop management, identifying potential future areas for reinforcement learning-based Digital Twins. It also categorizes the reinforcement learning techniques used, including tabular methods, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradient methods, and Actor-Critic algorithms, to overview currently employed models. The review seeks to provide insights into the state-of-the-art in integrating Digital Twins and reinforcement learning in agriculture, identifying gaps and opportunities for future research, and exploring synergies to tackle agricultural challenges and optimize farming, paving the way for more efficient and sustainable farming methodologies.
- Abstract（参考訳）: Digital Twinsは、機械学習モデルに依存して、シミュレーション、モニタリング、意思決定など、さまざまな業界で注目を集めている。
しかし、Digital Twinの実装は他の産業と比較して制限されている。
一方、機械学習、特に強化学習は、意思決定の最適化、タスクの自動化、リソース管理といった農業応用の可能性を示している。
Digital Twinsの重要な側面は、仮想環境における物理的資産やシステムを表現することである。
農業における強化学習は、農業分野における様々なデジタルツインの応用を可能にする。
本総説は, 農業環境における強化学習を活用した既存の研究を, ロボット工学, 温室管理, 灌水システム, 作物管理といった応用分野によって分類し, 強化学習に基づくデジタルツインズの将来分野を特定することを目的とする。
また、表式手法、ディープQネットワークワークス(DQN)、ポリシーグラディエント手法、アクター・クライブアルゴリズムなどの強化学習手法を分類し、現在採用されているモデルを概観する。
このレビューは、デジタルツインと農業における強化学習の統合、将来の研究のギャップと機会の特定、農業の課題への取り組みと農業の最適化のためのシナジーの探索、より効率的で持続可能な農業方法論への道を開くことの最先端に関する洞察を提供することを目指している。
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