論文の概要: To Measure or Not: A Cost-Sensitive, Selective Measuring Environment for Agricultural Management Decisions with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12823v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 12:03:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:53:19.757823
• Title: To Measure or Not: A Cost-Sensitive, Selective Measuring Environment for Agricultural Management Decisions with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 試行錯誤:強化学習による農業経営決定のためのコスト感性・選択的評価環境
• Authors: Hilmy Baja, Michiel Kallenberg, Ioannis N. Athanasiadis,
• Abstract要約: ほとんどの場合、決定の瞬間の前に作物の状態を測定することは不可能である。 我々は,農作物の特徴を同時に測定し,窒素肥料を施すために,オポチュンモーメントを推奨するために強化学習を適用した。 本研究は,作物の特徴測定が手軽に利用できない場合の計測の重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Farmers rely on in-field observations to make well-informed crop management decisions to maximize profit and minimize adverse environmental impact. However, obtaining real-world crop state measurements is labor-intensive, time-consuming and expensive. In most cases, it is not feasible to gather crop state measurements before every decision moment. Moreover, in previous research pertaining to farm management optimization, these observations are often assumed to be readily available without any cost, which is unrealistic. Hence, enabling optimization without the need to have temporally complete crop state observations is important. An approach to that problem is to include measuring as part of decision making. As a solution, we apply reinforcement learning (RL) to recommend opportune moments to simultaneously measure crop features and apply nitrogen fertilizer. With realistic considerations, we design an RL environment with explicit crop feature measuring costs. While balancing costs, we find that an RL agent, trained with recurrent PPO, discovers adaptive measuring policies that follow critical crop development stages, with results aligned by what domain experts would consider a sensible approach. Our results highlight the importance of measuring when crop feature measurements are not readily available.
• Abstract（参考訳）: 農家は、利益を最大化し、有害な環境影響を最小限に抑えるために、作物管理の決定を適切に指示するために、現場での観察に依存している。 しかし、実世界の作物状態の測定は労働集約的で、時間がかかり、高価である。 ほとんどの場合、決定の瞬間の前に作物の状態を測定することは不可能である。 さらに、農業経営の最適化に関する以前の研究では、これらの観測はコストなしで容易に利用できると考えられており、非現実的である。 したがって、時間的に完了した作物状態の観察を必要とせずに最適化を可能にすることが重要である。 この問題に対するアプローチは、意思決定の一部として測定を含めることです。 その結果, 農作物の特徴を同時に測定し, 窒素肥料を施すため, プレッション・ラーニング(RL)を用いてオポチュン・モーメントを推奨した。 現実的な考察により、露骨な作物特徴測定コストを持つRL環境を設計する。 コストのバランスを保ちながら、繰り返しPPOで訓練されたRLエージェントが、重要な作物開発段階に従う適応的な測定ポリシーを発見し、ドメインの専門家が合理的なアプローチと考えるものと一致した結果が得られた。 本研究は,作物の特徴測定が手軽に利用できない場合の計測の重要性を強調した。

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