論文の概要: A Secured Triad of IoT, Machine Learning, and Blockchain for Crop Forecasting in Agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01196v1
• Date: Fri, 02 May 2025 11:40:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:20.004076
• Title: A Secured Triad of IoT, Machine Learning, and Blockchain for Crop Forecasting in Agriculture
• Title（参考訳）: 農業における作物の予測のためのIoT、機械学習、ブロックチェーンのセキュアなトライアド
• Authors: Najmus Sakib Sizan, Md. Abu Layek, Khondokar Fida Hasan,
• Abstract要約: IoTを使用することで、センサネットワークからのリアルタイムデータが環境条件や土壌の栄養素レベルを継続的に監視する。 本研究は、最適な作物の種類と収量の予測において、99.45%の精度でランダムフォレストモデルの例外的精度を示す。 この統合されたアプローチは、精密農業の大幅な進歩を約束し、作物の予測をより正確で、安全で、ユーザーフレンドリーにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7307517738946756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To improve crop forecasting and provide farmers with actionable data-driven insights, we propose a novel approach integrating IoT, machine learning, and blockchain technologies. Using IoT, real-time data from sensor networks continuously monitor environmental conditions and soil nutrient levels, significantly improving our understanding of crop growth dynamics. Our study demonstrates the exceptional accuracy of the Random Forest model, achieving a 99.45\% accuracy rate in predicting optimal crop types and yields, thereby offering precise crop projections and customized recommendations. To ensure the security and integrity of the sensor data used for these forecasts, we integrate the Ethereum blockchain, which provides a robust and secure platform. This ensures that the forecasted data remain tamper-proof and reliable. Stakeholders can access real-time and historical crop projections through an intuitive online interface, enhancing transparency and facilitating informed decision-making. By presenting multiple predicted crop scenarios, our system enables farmers to optimize production strategies effectively. This integrated approach promises significant advances in precision agriculture, making crop forecasting more accurate, secure, and user-friendly.
• Abstract（参考訳）: 作物の予測を改善し、農家に実用的なデータ駆動の洞察を提供するため、IoT、機械学習、ブロックチェーン技術を統合する新しいアプローチを提案する。 IoTを使用することで、センサネットワークからのリアルタイムデータが環境条件や土壌の栄養レベルを継続的に監視し、作物の生育動態の理解を大幅に改善する。 本研究は、最適な作物の種類と収量を予測するために、99.45 %の精度を達成し、精密な作物予測とカスタマイズされたレコメンデーションを提供することにより、ランダムフォレストモデルの異常な精度を実証する。 これらの予測に使用されるセンサデータのセキュリティと整合性を保証するため、堅牢でセキュアなプラットフォームを提供するEthereumブロックチェーンを統合しています。 これにより、予測されたデータが改ざんされ、信頼性が保たれる。 株主は直感的なオンラインインターフェースを通じてリアルタイムおよび歴史的な収穫予測にアクセスでき、透明性を高め、情報的な意思決定を促進することができる。 複数の予測された作物シナリオを提示することにより、農家が生産戦略を効果的に最適化することができる。 この統合されたアプローチは、精密農業の大幅な進歩を約束し、作物の予測をより正確で、安全で、ユーザーフレンドリーにする。

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