論文の概要: A Hybrid Machine Learning Framework for Optimizing Crop Selection via Agronomic and Economic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08832v1
• Date: Sun, 06 Jul 2025 06:18:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:21.462327
• Title: A Hybrid Machine Learning Framework for Optimizing Crop Selection via Agronomic and Economic Forecasting
• Title（参考訳）: 農業・経済予測による作物選抜最適化のためのハイブリッド機械学習フレームワーク
• Authors: Niranjan Mallikarjun Sindhur, Pavithra C, Nivya Muchikel,
• Abstract要約: インド、カルナタカのような発展途上国の農家は、極端な市場と気候の変動をナビゲートすると同時に、リテラシー障壁によるデジタル革命から除外する、という2つの課題に直面している。 本稿では,機械学習と人-コンピュータインタラクションのユニークな合成により,両課題に対処する新しい意思決定支援システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Farmers in developing regions like Karnataka, India, face a dual challenge: navigating extreme market and climate volatility while being excluded from the digital revolution due to literacy barriers. This paper presents a novel decision support system that addresses both challenges through a unique synthesis of machine learning and human-computer interaction. We propose a hybrid recommendation engine that integrates two predictive models: a Random Forest classifier to assess agronomic suitability based on soil, climate, and real-time weather data, and a Long Short-Term Memory (LSTM) network to forecast market prices for agronomically viable crops. This integrated approach shifts the paradigm from "what can grow?" to "what is most profitable to grow?", providing a significant advantage in mitigating economic risk. The system is delivered through an end-to-end, voice-based interface in the local Kannada language, leveraging fine-tuned speech recognition and high-fidelity speech synthesis models to ensure accessibility for low-literacy users. Our results show that the Random Forest model achieves 98.5% accuracy in suitability prediction, while the LSTM model forecasts harvest-time prices with a low margin of error. By providing data-driven, economically optimized recommendations through an inclusive interface, this work offers a scalable and impactful solution to enhance the financial resilience of marginalized farming communities.
• Abstract（参考訳）: インド、カルナタカのような発展途上国の農家は、極端な市場と気候の変動をナビゲートすると同時に、リテラシー障壁によるデジタル革命から除外する、という2つの課題に直面している。 本稿では,機械学習と人-コンピュータインタラクションのユニークな合成により,両課題に対処する新しい意思決定支援システムを提案する。 本研究では,土壌,気候,リアルタイム気象データに基づいて農業適性を評価するランダムフォレスト分類器と,農作物の市場価格を予測する長期記憶(LSTM)ネットワークの2つの予測モデルを統合するハイブリッドレコメンデーションエンジンを提案する。 この統合されたアプローチは、パラダイムを「成長できるもの」から「成長に最も利益があるもの」にシフトさせ、経済リスクを軽減する上で大きな優位性をもたらす。 システムはローカルなカナダ語のエンドツーエンドの音声ベースのインタフェースを通じて提供され、微調整された音声認識と高忠実度音声合成モデルを活用して、低リテラシー利用者のアクセシビリティを確保する。 その結果,ランダムフォレストモデルでは適応性予測において98.5%の精度が得られ,LSTMモデルでは収穫時価格の誤差を低く予測することがわかった。 包括的インターフェースを通じてデータ駆動型で経済的に最適化されたレコメンデーションを提供することにより、この作業は、疎水化農業コミュニティの経済的レジリエンスを高めるためのスケーラブルで影響力のあるソリューションを提供する。

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