論文の概要: Simulating the Marginal Green Contribution of AI Modules in a Smart-Agriculture Platform: Evidence from Two Monte Carlo Experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.06740v1
- Date: Sun, 06 Sep 2026 17:25:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.300855
- Title: Simulating the Marginal Green Contribution of AI Modules in a Smart-Agriculture Platform: Evidence from Two Monte Carlo Experiments
- Title（参考訳）: スマート農業プラットフォームにおけるAIモジュールのマージナルグリーンコントリビューションのシミュレーション:2つのモンテカルロ実験から
- Abstract要約: 本稿では,2つの制御されたシミュレーション実験を行う。
実験1は、AI能力から農夫の行動、農薬の入力減少への連鎖に続く。
実験2では、現在のプラクティス(P0)、IoTエンジニアリングの適合性(P1)、P1とAI灌水スケジューリングを比較している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.93848838655257
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Smart agriculture platforms usually bundle AI diagnosis, IoT sensing and decision push into a single package, so the green benefit attributable to each component remains unclear and resource-allocation decisions lack quantitative evidence. Building on a previous platform-level Monte Carlo assessment, this paper makes the components explicit and runs two controlled simulation experiments. Experiment 1 follows the chain from AI capability to farmer behavior to agrochemical input reduction, modeling pesticide/fertilizer reduction as avoidable blind-application share times prescription effectiveness times decision-touch coverage times adoption rate, and compares an experienced-extension mode with the AI mode: the probability of reaching 20% pesticide reduction is essentially zero in the extension mode but 20.7% at baseline, up to 49% with diagnosis accuracy 0.95 and adoption 0.85 under AI; the probability of 15% fertilizer reduction rises from near zero to 52.0%. Experiment 2 compares current practice (P0), IoT engineering retrofit (P1), and P1 plus AI irrigation scheduling (P2): median aggregate water saving rises from 7.8% (P0) to 11.0% (P1) and 16.0% (P2), with AI adding 5.0 percentage points beyond engineering; paddy CH4 reduction reaches 30.5% under AI scheduling versus 19.8% under manual operation, and the rice irrigation-methane subsystem carbon intensity declines 27.9%. Sensitivity analyses of both experiments consistently indicate that the primary bottleneck for meeting green targets is farmer adoption rather than algorithm accuracy, and that AI data fusion is robust to soil-moisture sensing errors. This work provides a reproducible simulation framework for component-level green-value evaluation and promotion-strategy optimization of smart agriculture platforms.
- Abstract（参考訳）: スマート農業プラットフォームは通常、AI診断、IoTセンシング、意思決定をひとつのパッケージにまとめる。
本論文は,モンテカルロの以前のプラットフォームレベル評価に基づいて,コンポーネントを明確にし,2つの制御されたシミュレーション実験を実行する。
実験1では、AI能力から農薬の入力削減、農薬/肥料の削減を回避可能なブラインド・アプリケーション・シェアタイムの処方効果としてモデル化し、決定タッチのカバレッジ時間の導入率をAIモードと比較し、経験豊富な拡張モードと比較した:20%の農薬の削減の確率は、基本的に拡張モードではゼロであるが、ベースラインでは20.7%、診断精度0.95、AI下での採用0.85まで、15%の肥料の減少の確率は、0から52.0%に上昇する。
実験2では、現在のプラクティス(P0)、IoTエンジニアリングの適合(P1)、P1+AI灌水スケジューリング(P2)を比較した。中央値の貯水量は7.8%(P0)から11.0%(P1)と16.0%(P2)に増加し、AIはエンジニアリング以上の5.0ポイントを加算し、パディCH4の削減はAIスケジューリングで30.5%、手動操作で19.8%、ライス灌水-メタンサブシステムの炭素強度は27.9%減少している。
両実験の感度分析は、グリーンターゲットを満たすための主要なボトルネックはアルゴリズムの精度よりもファーマーの採用であり、AIデータ融合は土壌水分検知エラーに対して堅牢であることを示している。
この研究は、スマート農業プラットフォームのコンポーネントレベルのグリーンバリュー評価と促進戦略最適化のための再現可能なシミュレーションフレームワークを提供する。
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