論文の概要: CROPS: A Deployable Crop Management System Over All Possible State Availabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06034v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 02:06:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:10:00.917550
• Title: CROPS: A Deployable Crop Management System Over All Possible State Availabilities
• Title（参考訳）: CROPS: 可能なすべてのステートアベイラビリティにデプロイ可能なクロップ管理システム
• Authors: Jing Wu, Zhixin Lai, Shengjie Liu, Suiyao Chen, Ran Tao, Pan Zhao, Chuyuan Tao, Yikun Cheng, Naira Hovakimyan,
• Abstract要約: デプロイ可能な textbfCRop 管理システム textbfOver all textbfPossible textbfState Availability (CROPS) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.831002170207547
• License:
• Abstract: Exploring the optimal management strategy for nitrogen and irrigation has a significant impact on crop yield, economic profit, and the environment. To tackle this optimization challenge, this paper introduces a deployable \textbf{CR}op Management system \textbf{O}ver all \textbf{P}ossible \textbf{S}tate availabilities (CROPS). CROPS employs a language model (LM) as a reinforcement learning (RL) agent to explore optimal management strategies within the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) crop simulations. A distinguishing feature of this system is that the states used for decision-making are partially observed through random masking. Consequently, the RL agent is tasked with two primary objectives: optimizing management policies and inferring masked states. This approach significantly enhances the RL agent's robustness and adaptability across various real-world agricultural scenarios. Extensive experiments on maize crops in Florida, USA, and Zaragoza, Spain, validate the effectiveness of CROPS. Not only did CROPS achieve State-of-the-Art (SOTA) results across various evaluation metrics such as production, profit, and sustainability, but the trained management policies are also immediately deployable in over of ten millions of real-world contexts. Furthermore, the pre-trained policies possess a noise resilience property, which enables them to minimize potential sensor biases, ensuring robustness and generalizability. Finally, unlike previous methods, the strength of CROPS lies in its unified and elegant structure, which eliminates the need for pre-defined states or multi-stage training. These advancements highlight the potential of CROPS in revolutionizing agricultural practices.
• Abstract（参考訳）: 窒素と灌水のための最適管理戦略の探索は、収穫量、経済利益、環境に大きな影響を及ぼす。 この最適化課題に対処するために,すべての \textbf{P}ossible \textbf{S}tate Availability (CROPS) に対して,デプロイ可能な \textbf{CR}op Management システムである \textbf{O} を導入する。 CROPSは言語モデル (LM) を強化学習 (RL) エージェントとして使用し,DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) 作物シミュレーションにおける最適管理戦略を探索する。 このシステムの顕著な特徴は、意思決定に用いられる状態がランダムマスキングによって部分的に観察されることである。 その結果、RLエージェントは、管理ポリシーの最適化とマスク状態の推測の2つの主要な目的を担っている。 このアプローチは、RLエージェントの堅牢性と、様々な現実の農業シナリオにおける適応性を著しく向上させる。 フロリダ,米国,スペインのサラゴサにおけるトウモロコシ栽培に関する大規模な実験により,CROPSの有効性が検証された。 CROPSは、生産、利益、持続可能性といった様々な評価指標にまたがって、ステート・オブ・ザ・アーツ(SOTA)の結果を達成しただけでなく、トレーニングされた管理ポリシーは、1000万以上の現実世界のコンテキストで即座にデプロイ可能である。 さらに、事前訓練されたポリシーはノイズレジリエンス特性を有しており、潜在的なセンサバイアスを最小化し、堅牢性と一般化性を確保することができる。 最後に、従来の方法とは異なり、CROPSの強みは統一的でエレガントな構造にあるため、事前定義された状態やマルチステージのトレーニングは不要である。 これらの進歩は、農業慣行に革命をもたらすCROPSの可能性を浮き彫りにした。

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