論文の概要: A TinyML Reinforcement Learning Approach for Energy-Efficient Light Control in Low-Cost Greenhouse Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01167v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 00:58:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.619944
• Title: A TinyML Reinforcement Learning Approach for Energy-Efficient Light Control in Low-Cost Greenhouse Systems
• Title（参考訳）: 低コスト温室におけるエネルギー効率光制御のためのTinyML強化学習手法
• Authors: Mohamed Abdallah Salem, Manuel Cuevas Perez, Ahmed Harb Rabia,
• Abstract要約: 本研究では、低消費電力マイクロコントローラを用いた制御環境における適応照明制御のための強化学習(RL)に基づく制御手法を提案する。 光依存型抵抗器(LDR)センサからのリアルタイムフィードバックに基づいて,LEDの明るさを動的に調節するモデルフリーQ-ラーニングアルゴリズムを実装した。
• 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: This study presents a reinforcement learning (RL)-based control strategy for adaptive lighting regulation in controlled environments using a low-power microcontroller. A model-free Q-learning algorithm was implemented to dynamically adjust the brightness of a Light-Emitting Diode (LED) based on real-time feedback from a light-dependent resistor (LDR) sensor. The system was trained to stabilize at 13 distinct light intensity levels (L1 to L13), with each target corresponding to a specific range within the 64-state space derived from LDR readings. A total of 130 trials were conducted, covering all target levels with 10 episodes each. Performance was evaluated in terms of convergence speed, steps taken, and time required to reach target states. Box plots and histograms were generated to analyze the distribution of training time and learning efficiency across targets. Experimental validation demonstrated that the agent could effectively learn to stabilize at varying light levels with minimal overshooting and smooth convergence, even in the presence of environmental perturbations. This work highlights the feasibility of lightweight, on-device RL for energy-efficient lighting control and sets the groundwork for multi-modal environmental control applications in resource-constrained agricultural systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、低消費電力マイクロコントローラを用いた制御環境における適応照明制御のための強化学習(RL)に基づく制御手法を提案する。 光依存型抵抗器(LDR)センサからのリアルタイムフィードバックに基づいて,LED(LED)の輝度を動的に調整するために,モデルフリーQ-ラーニングアルゴリズムを実装した。 システムは13の異なる光強度レベル(L1からL13)で安定するよう訓練され、それぞれのターゲットはLDRから導出される64状態空間内の特定の範囲に対応する。 合計130回の試験が実施され、各10エピソードの目標レベルをカバーした。 目標状態に到達するのに必要な収束速度, ステップ, 時間の観点から, 性能を評価した。 ボックスプロットとヒストグラムが生成され、目標間のトレーニング時間と学習効率の分布を分析した。 実験により, 環境変動があっても, オーバーシュートやスムーズな収束を最小限に抑えて, 様々な光レベルの安定化を効果的に学べることが実証された。 本研究は、省エネ照明制御のための軽量オンデバイスRLの実現性を強調し、資源制約型農業システムにおけるマルチモーダル環境制御の基盤となる。

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