論文の概要: TinyML-Enabled IoT for Sustainable Precision Irrigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13054v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 13:43:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.917534
• Title: TinyML-Enabled IoT for Sustainable Precision Irrigation
• Title（参考訳）: TinyMLで実現可能なIoTによる持続的精密洗浄
• Authors: Kamogelo Taueatsoala, Caitlyn Daniels, Angelina J. Ramsunar, Petrus Bronkhorst, Absalom E. Ezugwu,
• Abstract要約: 小規模の農業社会は、水不足、不規則な気候パターン、先進的で手頃な価格の農業技術へのアクセスの欠如によって不均等に影響を受ける。 本稿では,Tiny Machine Learning(TinyML)を統合したエッジファーストのIoTフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5079758341055661
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Small-scale farming communities are disproportionately affected by water scarcity, erratic climate patterns, and a lack of access to advanced, affordable agricultural technologies. To address these challenges, this paper presents a novel, edge-first IoT framework that integrates Tiny Machine Learning (TinyML) for intelligent, offline-capable precision irrigation. The proposed four-layer architecture leverages low-cost hardware, an ESP32 microcontroller as an edge inference node, and a Raspberry Pi as a local edge server to enable autonomous decision-making without cloud dependency. The system utilizes capacitive soil moisture, temperature, humidity, pH, and ambient light sensors for environmental monitoring. A rigorous comparative analysis of ensemble models identified gradient boosting as superior, achieving an R^2 score of 0.9973 and a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 0.99%, outperforming a random forest model (R^2 = 0.9916, MAPE = 1.81%). This optimized model was converted and deployed as a lightweight TinyML inference engine on the ESP32 and predicts irrigation needs with exceptional accuracy (MAPE < 1%). Local communication is facilitated by an MQTT-based LAN protocol, ensuring reliable operation in areas with limited or no internet connectivity. Experimental validation in a controlled environment demonstrated a significant reduction in water usage compared to traditional methods, while the system's low-power design and offline functionality confirm its viability for sustainable, scalable deployment in resource-constrained rural settings. This work provides a practical, cost-effective blueprint for bridging the technological divide in agriculture and enhancing water-use efficiency through on-device artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 小規模の農業社会は、水不足、不規則な気候パターン、先進的で手頃な価格の農業技術へのアクセスの欠如によって不均等に影響を受ける。 これらの課題に対処するため,本論文では,Tiny Machine Learning(TinyML)を統合したエッジファーストのIoTフレームワークを,インテリジェントでオフライン対応の高精度灌水システムとして提案する。 提案した4層アーキテクチャは、低コストのハードウェア、エッジ推論ノードとしてのESP32マイクロコントローラ、ローカルエッジサーバとしてのRaspberry Piを活用して、クラウド依存なしに自律的な意思決定を可能にする。 このシステムは、静電容量の土壌水分、温度、湿度、pH、環境モニタリングに環境光センサーを利用する。 R^2スコアが0.9973、MAPEが0.99%となり、ランダム森林モデル(R^2 = 0.9916, MAPE = 1.81%)を上回った。 この最適化されたモデルは、ESP32上で軽量のTinyML推論エンジンとして変換され、例外的精度(MAPE < 1%)で灌水需要を予測する。 ローカル通信はMQTTベースのLANプロトコルによって促進され、インターネット接続の制限や不要な領域での信頼性の高い運用が保証される。 制御された環境における実験的な検証は、従来の方法に比べて水使用量の大幅な減少を示し、一方、システムの低消費電力設計とオフライン機能により、資源に制約のある農村環境における持続可能でスケーラブルな配置の実現性が確認された。 この研究は、農業の技術的分断をブリッジし、デバイス上の人工知能を通じて水利用効率を高めるための実用的で費用対効果の高い青写真を提供する。

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