論文の概要: Tiny Machine Learning for Real-Time Aquaculture Monitoring: A Case Study in Morocco

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01065v1
• Date: Sat, 03 Jan 2026 04:21:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:21.98878
• Title: Tiny Machine Learning for Real-Time Aquaculture Monitoring: A Case Study in Morocco
• Title（参考訳）: リアルタイム養殖モニタリングのためのTiny Machine Learning:モロッコを事例として
• Authors: Achraf Hsain, Yahya Zaki, Othman Abaakil, Hibat-allah Bekkar, Yousra Chtouki,
• Abstract要約: 本稿では,Tiny Machine Learning (TinyML) を用いた低消費電力エッジデバイスを養殖システムに統合し,リアルタイムなモニタリングと制御を実現することを提案する。 このシステムは、pHレベル、温度、溶存酸素、アンモニアレベルなどの必要なパラメータのリアルタイムデータを提供し、水質、栄養レベル、環境条件を制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Aquaculture, the farming of aquatic organisms, is a rapidly growing industry facing challenges such as water quality fluctuations, disease outbreaks, and inefficient feed management. Traditional monitoring methods often rely on manual labor and are time consuming, leading to potential delays in addressing issues. This paper proposes the integration of low-power edge devices using Tiny Machine Learning (TinyML) into aquaculture systems to enable real-time automated monitoring and control, such as collecting data and triggering alarms, and reducing labor requirements. The system provides real-time data on the required parameters such as pH levels, temperature, dissolved oxygen, and ammonia levels to control water quality, nutrient levels, and environmental conditions enabling better maintenance, efficient resource utilization, and optimal management of the enclosed aquaculture space. The system enables alerts in case of anomaly detection. The data collected by the sensors over time can serve for important decision-making regarding optimizing water treatment processes, feed distribution, feed pattern analysis and improve feed efficiency, reducing operational costs. This research explores the feasibility of developing TinyML-based solutions for aquaculture monitoring, considering factors such as sensor selection, algorithm design, hardware constraints, and ethical considerations. By demonstrating the potential benefits of TinyML in aquaculture, our aim is to contribute to the development of more sustainable and efficient farming practices.
• Abstract（参考訳）: 水生生物の農業である養殖は、水質変動、病気の発生、非効率な飼料管理といった課題に直面している急速に成長している産業である。 従来のモニタリング手法は手作業に依存することが多く、時間を要するため、問題に対処する際の潜在的な遅延につながる。 本稿では,Tiny Machine Learning (TinyML) を用いた低消費電力エッジデバイスを養殖システムに統合し,データ収集やアラームのトリガなど,リアルタイムな自動監視・制御を実現する。 このシステムは、pHレベル、温度、溶存酸素、アンモニアレベルなどの要求パラメータのリアルタイムデータを提供し、水質、栄養素レベル、環境条件を制御し、より良いメンテナンス、効率的な資源利用、封入された養殖空間の最適管理を可能にする。 このシステムは異常検出時の警報を可能にする。 センサによって収集されたデータは、水処理プロセスの最適化、給餌分布、給餌パターン分析、給餌効率の向上、運用コストの削減に関する重要な意思決定に役立てることができる。 本研究は,センサ選択,アルゴリズム設計,ハードウェア制約,倫理的考慮などの要因を考慮し,TinyMLベースの水文モニタリングソリューションの開発の可能性を検討する。 養殖におけるTinyMLのメリットを実証することにより,より持続的で効率的な農業実践の発展に寄与することを目的とする。

関連論文リスト

• A Lightweight Transfer Learning-Based State-of-Health Monitoring with Application to Lithium-ion Batteries in Autonomous Air Vehicles [53.158733310637295]
  トランスファーラーニングは、データ豊富なソース作業条件から知識を活用するための有望なテクニックである。 従来のTL-based state-of-health(SOH)モニタリングは、ポータブルモバイルデバイスに適用すると実現不可能である。 本稿では,CITLを用いた軽量SOHモニタリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-09T11:54:09Z)
• AI in Agriculture: A Survey of Deep Learning Techniques for Crops, Fisheries and Livestock [77.95897723270453]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-29T17:59:48Z)
• Identifying Trustworthiness Challenges in Deep Learning Models for Continental-Scale Water Quality Prediction [69.38041171537573]
  水質は環境の持続可能性、生態系の回復力、公衆衛生に基礎を置いている。 ディープラーニングは、大規模な水質予測と科学的洞察生成のための変革的なポテンシャルを提供する。 汚染緩和や資源配分等、高額な運用上の意思決定に広く採用されていることは、未解決の信頼性の課題によって防止されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-13T01:50:50Z)
• IoT-Based Environmental Control System for Fish Farms with Sensor Integration and Machine Learning Decision Support [1.3499500088995464]
  本稿では,魚類養殖におけるデータ駆動型意思決定支援の力について述べる。 環境責任と経済性を強調しつつ、魚介類需要の増大に対応することを約束する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T14:35:16Z)
• Autonomous Underwater Robotic System for Aquaculture Applications [0.2499907423888049]
  本研究の目的は, 生物汚染, 植生, 網穴, プラスチックなどの異なる養殖網の欠陥をリアルタイムに検出することを目的として, オン・ROV処理を指向した養殖網ペンの自動欠陥検出システムを開発することである。 提案システムは,アクアネット周辺の車両移動に対する深層学習に基づく欠陥検出法とフィードバック制御法を併用して,網状画像の明確なシーケンスを取得し,検査タスクによって網の状態を確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-26T10:45:39Z)
• Feeding control and water quality monitoring in aquaculture systems: Opportunities and challenges [0.5156484100374059]
  水質のモニタリングと給餌の制御は、魚類の生産性のバランスと魚類の成長過程の形成の基本的な要素である。 現在、ほとんどの魚の養殖プロセスは異なる段階で手動で行われ、時間と挑戦的な人工的差別に依存している。 本稿では,養殖システムにおける魚の成長制御技術,すなわち動的養殖プロセスの給水・水質を最適化するアルゴリズムについて概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T07:10:12Z)
• IoT based Smart Water Quality Prediction for Biofloc Aquaculture [1.820324411024166]
  養殖におけるバイオフロック技術は、マニュアルを微生物タンパク質に変換することによって、未使用の飼料の再利用を可能にする高度なシステムに変換する。 この記事では、センサを使用してデータを収集し、機械学習モデルを使用して分析し、人工知能(AI)の助けを借りて決定を生成し、ユーザに通知を送信するシステムを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-27T03:00:48Z)
• Smart IoT-Biofloc water management system using Decision regression tree [0.0]
  バイオフロック技術は、従来の農業を高度なインフラに変え、バクテリアのバイオマスへと転換することで、余剰食品の利用を可能にする。 本稿では,センサからデータを収集し,データをクラウドに保存し,機械学習モデルを用いて水の状態を予測するシステムを紹介し,アンドロイドアプリによるリアルタイムモニタリングを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T14:12:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。