論文の概要: PhenoAssistant: A Conversational Multi-Agent AI System for Automated Plant Phenotyping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19818v1
- Date: Mon, 28 Apr 2025 14:20:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.458061
- Title: PhenoAssistant: A Conversational Multi-Agent AI System for Automated Plant Phenotyping
- Title（参考訳）: PhenoAssistant: 自動植物表現のための対話型多エージェントAIシステム
- Authors: Feng Chen, Ilias Stogiannidis, Andrew Wood, Danilo Bueno, Dominic Williams, Fraser Macfarlane, Bruce Grieve, Darren Wells, Jonathan A. Atkinson, Malcolm J. Hawkesford, Stephen A. Rolfe, Tracy Lawson, Tony Pridmore, Mario Valerio Giuffrida, Sotirios A. Tsaftaris,
- Abstract要約: PhenoAssistantはAI駆動のシステムで、直感的な自然言語インタラクションを通じて植物の表現型付けを効率化する。
技術的ハードルを大幅に下げることで、PhenoAssistantは、植物生物学におけるAIの採用を民主化するAI駆動の方法論の約束を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.118373821368406
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Plant phenotyping increasingly relies on (semi-)automated image-based analysis workflows to improve its accuracy and scalability. However, many existing solutions remain overly complex, difficult to reimplement and maintain, and pose high barriers for users without substantial computational expertise. To address these challenges, we introduce PhenoAssistant: a pioneering AI-driven system that streamlines plant phenotyping via intuitive natural language interaction. PhenoAssistant leverages a large language model to orchestrate a curated toolkit supporting tasks including automated phenotype extraction, data visualisation and automated model training. We validate PhenoAssistant through several representative case studies and a set of evaluation tasks. By significantly lowering technical hurdles, PhenoAssistant underscores the promise of AI-driven methodologies to democratising AI adoption in plant biology.
- Abstract（参考訳）: 植物の表現型付けは、精度とスケーラビリティを向上させるために、イメージベースの分析ワークフロー(半自動)にますます依存している。
しかし、既存のソリューションの多くは複雑であり、再実装とメンテナンスが困難であり、計算の専門知識のないユーザにとって高い障壁となる。
これらの課題に対処するために、私たちはPhenoAssistantを紹介します。
PhenoAssistantは、大規模な言語モデルを利用して、自動表現型抽出、データ可視化、自動モデルトレーニングを含むタスクをサポートする、キュレートされたツールキットを編成する。
我々はいくつかの代表的なケーススタディと一連の評価タスクを通してPhenoAssistantを検証する。
技術的ハードルを大幅に下げることで、PhenoAssistantは、植物生物学におけるAIの採用を民主化するためのAI駆動の方法論の約束を強調している。
関連論文リスト
- AI-Compass: A Comprehensive and Effective Multi-module Testing Tool for AI Systems [26.605694684145313]
本研究では,AIシステムを包括的かつ効果的に評価するテストツール,ツールを設計,実装する。
このツールは、敵の堅牢性、モデル解釈可能性、およびニューロン分析を広範囲に評価する。
私たちの研究は、ランドスケープをテストするAIシステムの一般的なソリューションに光を当てています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-09T11:15:17Z) - A Survey on Failure Analysis and Fault Injection in AI Systems [28.30817443151044]
AIシステムの複雑さは脆弱性を露呈し、レジリエンスと信頼性を確保するために、障害分析(FA)と障害注入(FI)の堅牢な方法を必要とする。
この研究は、AIシステムの6層にわたる既存のFAとFIのアプローチを詳細に調査することで、このギャップを埋める。
この結果から,AIシステム障害の分類,既存のFIツールの能力評価,実世界とシミュレーション失敗の相違点が明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-28T00:32:03Z) - Explainable Artificial Intelligence Techniques for Accurate Fault Detection and Diagnosis: A Review [0.0]
この文脈でeXplainable AI(XAI)ツールとテクニックをレビューする。
私たちは、AI決定を透明にする彼らの役割、特に人間が関与する重要なシナリオに重点を置いています。
モデル性能と説明可能性のバランスをとることを目的とした,現在の限界と今後の研究について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T17:49:38Z) - LVLM-Interpret: An Interpretability Tool for Large Vision-Language Models [50.259006481656094]
本稿では,大規模視覚言語モデルの内部メカニズムの理解を目的とした対話型アプリケーションを提案する。
このインタフェースは, 画像パッチの解釈可能性を高めるために設計されており, 応答の生成に有効である。
本稿では,一般的な大規模マルチモーダルモデルであるLLaVAにおける障害機構の理解に,アプリケーションがどのように役立つかのケーススタディを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T23:57:34Z) - AIDE: An Automatic Data Engine for Object Detection in Autonomous Driving [68.73885845181242]
本稿では,問題を自動的に識別し,データを効率よくキュレートし,自動ラベル付けによりモデルを改善する自動データエンジン(AIDE)を提案する。
さらに,AVデータセットのオープンワールド検出のためのベンチマークを構築し,様々な学習パラダイムを包括的に評価し,提案手法の優れた性能を低コストで実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T04:27:56Z) - Unmasking Dementia Detection by Masking Input Gradients: A JSM Approach
to Model Interpretability and Precision [1.5501208213584152]
本稿では,多段階進行に対するアルツハイマー病(AD)分類の解釈可能なマルチモーダルモデルを導入し,ヤコビアン・サリエンシ・マップ(JSM)をモダリティに依存しないツールとして組み込んだ。
アブレーション研究を含む評価では、モデルデバッグと解釈にJSMを用いることの有効性が示され、モデル精度も著しく向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-25T06:53:35Z) - An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。
トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。
私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:58:02Z) - Progressing from Anomaly Detection to Automated Log Labeling and
Pioneering Root Cause Analysis [53.24804865821692]
本研究では、ログ異常の分類を導入し、ラベル付けの課題を軽減するために、自動ラベリングについて検討する。
この研究は、根本原因分析が異常検出に続く未来を予見し、異常の根本原因を解明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T15:04:20Z) - Explainable AI in Grassland Monitoring: Enhancing Model Performance and
Domain Adaptability [0.6131022957085438]
草原は高い生物多様性と複数の生態系サービスを提供する能力で知られている。
指標植物の自動識別の課題は、大規模な草地モニタリングの鍵となる障害である。
本稿では,移動学習と草地モニタリングへのXAIアプローチを中心に,後者の2つの課題を考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-13T10:17:48Z) - Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic
Systems [67.01132165581667]
本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。
本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-13T21:20:17Z) - AutoML-GPT: Automatic Machine Learning with GPT [74.30699827690596]
本稿では,タスク指向のプロンプトを開発し,大規模言語モデル(LLM)を自動的に活用して学習パイプラインを自動化することを提案する。
本稿では,多様なAIモデルのブリッジとしてGPTを用いたAutoML-GPTを提案する。
このアプローチはコンピュータビジョン、自然言語処理、その他の課題領域において顕著な結果をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-04T02:09:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。