論文の概要: Multimodal Agricultural Agent Architecture (MA3): A New Paradigm for Intelligent Agricultural Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04789v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 07:32:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:11:53.431963
• Title: Multimodal Agricultural Agent Architecture (MA3): A New Paradigm for Intelligent Agricultural Decision-Making
• Title（参考訳）: マルチモーダル農業エージェントアーキテクチャ(MA3):インテリジェント農業意思決定のための新しいパラダイム
• Authors: Zhuoning Xu, Jian Xu, Mingqing Zhang, Peijie Wang, Chao Deng, Cheng-Lin Liu,
• Abstract要約: 現代の農業は生産効率を最適化し、持続可能な開発を達成するという2つの課題に直面している。 これらの課題に対処するために,本研究では,革新的なtextbfMultimodal textbfAgricultural textbfAgent textbfArchitecture (textbfMA3)を提案する。 本研究では、分類、検出、視覚質問応答(VQA)、ツール選択、エージェント評価の5つの主要なタスクを含むマルチモーダル農業エージェントデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.62816270192696
• License:
• Abstract: As a strategic pillar industry for human survival and development, modern agriculture faces dual challenges: optimizing production efficiency and achieving sustainable development. Against the backdrop of intensified climate change leading to frequent extreme weather events, the uncertainty risks in agricultural production systems are increasing exponentially. To address these challenges, this study proposes an innovative \textbf{M}ultimodal \textbf{A}gricultural \textbf{A}gent \textbf{A}rchitecture (\textbf{MA3}), which leverages cross-modal information fusion and task collaboration mechanisms to achieve intelligent agricultural decision-making. This study constructs a multimodal agricultural agent dataset encompassing five major tasks: classification, detection, Visual Question Answering (VQA), tool selection, and agent evaluation. We propose a unified backbone for sugarcane disease classification and detection tools, as well as a sugarcane disease expert model. By integrating an innovative tool selection module, we develop a multimodal agricultural agent capable of effectively performing tasks in classification, detection, and VQA. Furthermore, we introduce a multi-dimensional quantitative evaluation framework and conduct a comprehensive assessment of the entire architecture over our evaluation dataset, thereby verifying the practicality and robustness of MA3 in agricultural scenarios. This study provides new insights and methodologies for the development of agricultural agents, holding significant theoretical and practical implications. Our source code and dataset will be made publicly available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 現代農業は、人間の生存と発展のための戦略的柱産業として、生産効率の最適化と持続可能な開発の実現という2つの課題に直面している。 気候変動の激化を背景に、極端な気象現象が頻発する中、農業生産システムの不確実性リスクは指数関数的に増大している。 これらの課題に対処するために, 知的農業意思決定を実現するために, クロスモーダル情報融合とタスク協調機構を活用する, 革新的 \textbf{M}ultimodal \textbf{A}gricultural \textbf{A}gent \textbf{A}rchitecture (\textbf{A}rchitecture (\textbf{MA3}) を提案する。 本研究では、分類、検出、視覚質問応答(VQA)、ツール選択、エージェント評価の5つの主要なタスクを含むマルチモーダル農業エージェントデータセットを構築した。 本稿では,サトウキビ病の分類・検出ツールと,サトウキビ病専門家モデルのための統一バックボーンを提案する。 革新的なツール選択モジュールを統合することで,分類,検出,VQAのタスクを効果的に行うことができるマルチモーダル農業エージェントを開発した。 さらに,多次元定量的評価フレームワークを導入し,評価データセット上でアーキテクチャ全体の包括的評価を行い,農業シナリオにおけるMA3の実用性と堅牢性を検証する。 本研究は, 農薬開発における新たな知見と方法論を提供し, 重要な理論的, 実践的意味を持っている。 ソースコードとデータセットは、受理時に公開されます。

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