論文の概要: Towards Fully Automated Decision-Making Systems for Greenhouse Control: Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21640v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 16:06:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:05.414720
• Title: Towards Fully Automated Decision-Making Systems for Greenhouse Control: Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: 温室制御のための完全自動意思決定システムを目指して : 課題と機会
• Authors: Yongshuai Liu, Taeyeong Choi, Xin Liu,
• Abstract要約: マシンラーニングは、複雑なシステムを望ましい状態に駆動するコントロールポリシの構築に成功している。 本稿では、このような政策学習手法を、別のユニークな実用的なユースケースシナリオ-ファーミングのために検討する。 まず、ドメイン固有の課題だけでなく、潜在的な解決策の機会を特定するために、最新の研究の概要を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.758168368374664
• License:
• Abstract: Machine learning has been successful in building control policies to drive a complex system to desired states in various applications (e.g. games, robotics, etc.). To be specific, a number of parameters of policy can be automatically optimized from the observations of environment to be able to generate a sequence of decisions leading to the best performance. In this survey paper, we particularly explore such policy-learning techniques for another unique, practical use-case scenario--farming, in which critical decisions (e.g., water supply, heating, etc.) must be made in a timely manner to minimize risks (e.g., damage to plants) while maximizing the revenue (e.g., healthy crops) in the end. We first provide a broad overview of latest studies on it to identify not only domain-specific challenges but opportunities with potential solutions, some of which are suggested as promising directions for future research. Also, we then introduce our successful approach to being ranked second among 46 teams at the ''3rd Autonomous Greenhouse Challenge'' to use this specific example to discuss the lessons learned about important considerations for design to create autonomous farm-management systems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、様々なアプリケーション(例えば、ゲーム、ロボット工学など)において、複雑なシステムを望ましい状態に駆動する制御ポリシーを構築することに成功している。 具体的に言うと、ポリシーのパラメータは環境観察から自動的に最適化され、最高のパフォーマンスにつながる一連の決定を生成できる。 本稿では、リスク(例えば、植物へのダメージ)を最小限に抑えつつ、最終的な収益(例えば、健全な作物)を最大化するために、重要な決定(例えば、給水、暖房など)をタイムリーに行う必要がある、別のユニークなユースケースシナリオのための政策学習手法を特に探求する。 まず、ドメイン固有の課題だけでなく、潜在的な解決策の機会を特定するための最新の研究の概要を概説し、その一部は将来の研究の有望な方向性として提案されている。 また,第3回「第3回自律温室チャレンジ」では46チーム中2位にランクインし,この具体例を用いて,自律型農業経営システムを構築するための設計上の重要な考慮事項について学んだ教訓について議論した。

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