論文の概要: AI in Agriculture: A Survey of Deep Learning Techniques for Crops, Fisheries and Livestock
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22101v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 17:59:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.775716
- Title: AI in Agriculture: A Survey of Deep Learning Techniques for Crops, Fisheries and Livestock
- Title（参考訳）: 農業におけるAI:作物・水産・畜産の深層学習技術の調査
- Authors: Umair Nawaz, Muhammad Zaigham Zaheer, Fahad Shahbaz Khan, Hisham Cholakkal, Salman Khan, Rao Muhammad Anwer,
- Abstract要約: 作物、漁業、家畜が世界の食料生産のバックボーンを形成し、成長を続ける世界の人口を養うのに不可欠である。
これらの問題に対処するには、効率的で正確でスケーラブルな技術ソリューションが必要であり、人工知能(AI)の重要性を強調している。
本調査では,従来の機械学習アプローチ,高度なディープラーニング技術,最新のビジョン言語基礎モデルなど,200以上の研究成果を体系的かつ徹底的にレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.95897723270453
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Crops, fisheries and livestock form the backbone of global food production, essential to feed the ever-growing global population. However, these sectors face considerable challenges, including climate variability, resource limitations, and the need for sustainable management. Addressing these issues requires efficient, accurate, and scalable technological solutions, highlighting the importance of artificial intelligence (AI). This survey presents a systematic and thorough review of more than 200 research works covering conventional machine learning approaches, advanced deep learning techniques (e.g., vision transformers), and recent vision-language foundation models (e.g., CLIP) in the agriculture domain, focusing on diverse tasks such as crop disease detection, livestock health management, and aquatic species monitoring. We further cover major implementation challenges such as data variability and experimental aspects: datasets, performance evaluation metrics, and geographical focus. We finish the survey by discussing potential open research directions emphasizing the need for multimodal data integration, efficient edge-device deployment, and domain-adaptable AI models for diverse farming environments. Rapid growth of evolving developments in this field can be actively tracked on our project page: https://github.com/umair1221/AI-in-Agriculture
- Abstract（参考訳）: 作物、漁業、家畜が世界の食料生産のバックボーンを形成し、成長を続ける世界の人口を養うのに不可欠である。
しかし、これらの分野は、気候変動、資源制限、持続可能な管理の必要性など、かなりの課題に直面している。
これらの問題に対処するには、効率的で正確でスケーラブルな技術ソリューションを必要とし、人工知能(AI)の重要性を強調します。
本調査では、農業領域における従来の機械学習アプローチ、高度なディープラーニング技術(例えば、ビジョントランスフォーマー)、および近年のビジョンベース基盤モデル(例えば、CLIP)に関する200以上の研究成果を体系的かつ徹底的にレビューし、作物病の検出、家畜の健康管理、水生種モニタリングなどの多様なタスクに焦点を当てた。
さらに、データセット、パフォーマンス評価メトリクス、地理的焦点など、データ変数や実験的な側面などの主要な実装課題についても取り上げる。
我々は、マルチモーダルデータ統合、効率的なエッジデバイスデプロイメント、多様な農業環境のためのドメイン適応型AIモデルの必要性を強調した、潜在的にオープンな研究方向を議論して、調査を終了する。
この分野での急速な発展の進展は、我々のプロジェクトページ(https://github.com/umair1221/AI-in-Agriculture)で活発に追跡できる。
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