論文の概要: Predictive Pattern Recognition Techniques Towards Spatiotemporal Representation of Plant Growth in Simulated and Controlled Environments: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10538v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 20:22:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:55:29.192993
• Title: Predictive Pattern Recognition Techniques Towards Spatiotemporal Representation of Plant Growth in Simulated and Controlled Environments: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: シミュレーション・制御環境における植物成長の時空間的表現に向けた予測的パターン認識技術:総合的レビュー
• Authors: Mohamed Debbagh, Shangpeng Sun, Mark Lefsrud,
• Abstract要約: 本稿では,最先端の予測パターン認識技術について概説する。 植物形質の確率論的モデリングと動的環境相互作用の統合に着目した。 主なトピックは、予測タスクのための回帰とニューラルネットワークベースの表現モデルだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Accurate predictions and representations of plant growth patterns in simulated and controlled environments are important for addressing various challenges in plant phenomics research. This review explores various works on state-of-the-art predictive pattern recognition techniques, focusing on the spatiotemporal modeling of plant traits and the integration of dynamic environmental interactions. We provide a comprehensive examination of deterministic, probabilistic, and generative modeling approaches, emphasizing their applications in high-throughput phenotyping and simulation-based plant growth forecasting. Key topics include regressions and neural network-based representation models for the task of forecasting, limitations of existing experiment-based deterministic approaches, and the need for dynamic frameworks that incorporate uncertainty and evolving environmental feedback. This review surveys advances in 2D and 3D structured data representations through functional-structural plant models and conditional generative models. We offer a perspective on opportunities for future works, emphasizing the integration of domain-specific knowledge to data-driven methods, improvements to available datasets, and the implementation of these techniques toward real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 植物表現学研究における様々な課題に対処するためには, シミュレーションおよび制御環境における植物成長パターンの正確な予測と表現が重要である。 本稿では、植物形質の時空間モデリングと動的環境相互作用の統合に着目し、最先端の予測パターン認識技術に関する様々な研究を概説する。 本稿では, 決定論的, 確率的, 生成的モデリングアプローチを包括的に検討し, 高スループット表現型およびシミュレーションに基づく植物生育予測への応用を強調した。 主なトピックは、予測タスクのための回帰とニューラルネットワークベースの表現モデル、既存の実験ベースの決定論的アプローチの制限、不確実性と進化する環境フィードバックを取り入れた動的フレームワークの必要性である。 本稿では,機能構造植物モデルと条件生成モデルによる2次元および3次元構造データ表現の進歩を概観する。 我々は、データ駆動手法へのドメイン固有の知識の統合、利用可能なデータセットの改善、そしてこれらの技術が現実世界のアプリケーションに導入される可能性について、今後の研究の機会を展望する。

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