論文の概要: Farm-LightSeek: An Edge-centric Multimodal Agricultural IoT Data Analytics Framework with Lightweight LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03168v1
• Date: Wed, 28 May 2025 14:09:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:13.896739
• Title: Farm-LightSeek: An Edge-centric Multimodal Agricultural IoT Data Analytics Framework with Lightweight LLMs
• Title（参考訳）: Farm-LightSeek - 軽量LLMを備えたエッジ中心のマルチモーダル農業IoTデータ分析フレームワーク
• Authors: Dawen Jiang, Zhishu Shen, Qiushi Zheng, Tiehua Zhang, Wei Xiang, Jiong Jin,
• Abstract要約: 我々はエッジ中心のマルチモーダル農業用IoTデータ分析フレームワークであるFarm-LightSeekを提案する。 このフレームワークは、センサを介してリアルタイムの農地のマルチソースデータを収集し、エッジノードでクロスモーダル推論と病気検出を行い、低レイテンシの管理決定を行う。 2つの実世界のデータセットで実施された実験は、Farm-LightSeekがミッションクリティカルなタスクにおける信頼性の高いパフォーマンスを一貫して達成していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.54781439289805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Amid the challenges posed by global population growth and climate change, traditional agricultural Internet of Things (IoT) systems is currently undergoing a significant digital transformation to facilitate efficient big data processing. While smart agriculture utilizes artificial intelligence (AI) technologies to enable precise control, it still encounters significant challenges, including excessive reliance on agricultural expert knowledge, difficulties in fusing multimodal data, poor adaptability to dynamic environments, and bottlenecks in real-time decision-making at the edge. Large language models (LLMs), with their exceptional capabilities in knowledge acquisition and semantic understanding, provide a promising solution to address these challenges. To this end, we propose Farm-LightSeek, an edge-centric multimodal agricultural IoT data analytics framework that integrates LLMs with edge computing. This framework collects real-time farmland multi-source data (images, weather, geographic information) via sensors, performs cross-modal reasoning and disease detection at edge nodes, conducts low-latency management decisions, and enables cloud collaboration for model updates. The main innovations of Farm-LightSeek include: (1) an agricultural "perception-decision-action" closed-loop architecture; (2) cross-modal adaptive monitoring; and (3)a lightweight LLM deployment strategy balancing performance and efficiency. Experiments conducted on two real-world datasets demonstrate that Farm-LightSeek consistently achieves reliable performance in mission-critical tasks, even under the limitations of edge computing resources. This work advances intelligent real-time agricultural solutions and highlights the potential for deeper integration of agricultural IoT with LLMs.
• Abstract（参考訳）: 世界の人口増加と気候変動によってもたらされる課題の中、従来の農業用IoT(Internet of Things)システムは現在、効率的なビッグデータ処理を促進するために、大きなデジタルトランスフォーメーションを行っています。 スマート農業は人工知能(AI)技術を利用して正確な制御を実現するが、農業専門家の知識への過度な依存、マルチモーダルデータの融合の困難、動的環境への適応性の低下、エッジでのリアルタイム意思決定におけるボトルネックなど、大きな課題に直面している。 大きな言語モデル(LLM)は、知識獲得と意味理解において例外的な能力を持ち、これらの課題に対処するための有望なソリューションを提供する。 この目的のために、LLMとエッジコンピューティングを統合するエッジ中心のマルチモーダル農業用IoTデータ分析フレームワークであるFarm-LightSeekを提案する。 このフレームワークは、センサーを介してリアルタイムの農地のマルチソースデータ(画像、天気、地理情報)を収集し、エッジノードでクロスモーダル推論と疾患検出を行い、低レイテンシの管理決定を実行し、モデル更新のためのクラウドコラボレーションを可能にする。 Farm-LightSeekの主なイノベーションは、(1)農業用「知覚-決定-行動」クローズループアーキテクチャ、(2)クロスモーダル適応監視、(3)パフォーマンスと効率のバランスをとる軽量LCMデプロイメント戦略である。 2つの実世界のデータセットで実施された実験によると、Farm-LightSeekは、エッジコンピューティングリソースの制限下であっても、ミッションクリティカルなタスクにおいて、一貫して信頼性の高いパフォーマンスを実現している。 この作業はインテリジェントなリアルタイム農業ソリューションを推進し、LLMと農業用IoTのより深い統合の可能性を強調している。

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