論文の概要: Machine Learning in Fish Farming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.13919v1
• Date: Sat, 12 Sep 2026 13:05:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.610218
• Title: Machine Learning in Fish Farming
• Title（参考訳）: 魚の養殖における機械学習
• Abstract要約: 機械学習(ML)は水文化を変革し、意思決定プロセスの強化と運用効率の向上に特に重点を置いている。 この章は、まず水文化における課題とAIの役割、続いてアプリケーション、新興トレンド、今後の方向性、ケーススタディを紹介するために構成されている。 その焦点は、ランダムフォレスト、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)など、ML技術の現実的な応用に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.015525771752284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This chapter explores how machine learning (ML) is transforming aquaculture, with a particular focus on enhancing decision-making processes and improving operational efficiency. The chapter is structured to first introduce the challenges in aquaculture and the role of AI and then provide an overview of ML techniques in the context of aquaculture, followed by applications, emerging trends, future directions, and case studies. The focus is on real-world applications of ML techniques, including Random Forest, Convolutional Neural Networks (CNNs), and Recurrent Neural Networks (RNNs), as well as emerging technologies such as Graph Neural Networks (GNNs) and large language models (LLMs). Key applications include biomass estimation, species recognition, behavioural analysis, and environmental forecasting. The chapter also highlights the synergy between ML and the Internet of Things (IoT) for real-time monitoring and decision support. Ultimately, ML-driven innovations have the potential to revolutionise fish farming, leading to more efficient, sustainable, and productive practices in the aquaculture industry.
• Abstract（参考訳）: この章では、マシンラーニング(ML)がアクアカルチャーをどう変えつつあるかを説明し、特に意思決定プロセスの強化と運用効率の向上に重点を置いている。 この章は、まず、水文文化における課題とAIの役割を紹介し、続いて、水文文化の文脈におけるMLテクニックの概要と、応用、新たなトレンド、今後の方向性、ケーススタディを提供するように構成されている。 その焦点は、ランダムフォレスト、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、グラフニューラルネットワーク(GNN)や大規模言語モデル(LLM)といった新興技術など、ML技術の現実的な応用に焦点を当てている。 主な用途は、バイオマス推定、種認識、行動分析、環境予測などである。 この章では、リアルタイム監視と意思決定のサポートのために、MLとIoT(Internet of Things)のシナジーを強調している。 究極的には、ML主導の革新は魚類農業に革命をもたらす可能性があり、水産産業においてより効率的で持続的で生産的な実践をもたらす。

関連論文リスト

• Perspective: Towards sustainable exploration of chemical spaces with machine learning [49.29528647472741]
  持続可能な進歩は、オープンデータとモデル、再利用可能なデータセット、ドメイン固有のAIシステムに依存します。 我々は、汎用機械学習(ML)モデル、多要素アプローチ、モデルの蒸留、アクティブラーニングなど、効率を高めるための新たな戦略を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-31T13:29:20Z)
• DeepCAVE: A Visualization and Analysis Tool for Automated Machine Learning [71.68388452009194]
  インタラクティブな可視化と分析のためのツールであるDeepCAVEを紹介し,HPOに関する知見を提供する。 インタラクティブなダッシュボードを通じて、研究者、データサイエンティスト、MLエンジニアはHPOプロセスのさまざまな側面を探索することができる。 DeepCAVEはHPOとMLの設計レベルでの解釈可能性に貢献し、将来より堅牢で効率的な方法論の開発を促進することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-01T15:45:30Z)
• 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)
• Frugal Machine Learning for Energy-efficient, and Resource-aware Artificial Intelligence [13.783950035836593]
  FML(Frugal Machine Learning)とは、機械学習(ML)モデルを設計するプラクティスである。 FMLの戦略は、入力自由度、学習プロセス自由度、モデル自由度に大別できる。 この章では、FMLの最近の進歩、応用、オープンな課題について説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T16:56:21Z)
• Three-Factor Learning in Spiking Neural Networks: An Overview of Methods and Trends from a Machine Learning Perspective [0.07499722271664144]
  Spiking Neural Networks(SNN)の3要素学習ルールは、従来のヘビーン学習の重要な拡張として現れている。 これらのメカニズムは生物学的な可視性を高め、人工神経系の信用割り当てを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-06T08:10:16Z)
• Recent Advances on Machine Learning for Computational Fluid Dynamics: A Survey [51.87875066383221]
  本稿では、基本概念、従来の手法、ベンチマークデータセットを紹介し、CFDを改善する上で機械学習が果たす様々な役割について検討する。 我々は,空気力学,燃焼,大気・海洋科学,生物流体,プラズマ,記号回帰,秩序の低減など,CFDにおけるMLの現実的な応用を強調した。 シミュレーションの精度を向上し、計算時間を短縮し、流体力学のより複雑な解析を可能にすることにより、MLはCFD研究を大きく変革する可能性があるという結論を導いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T07:33:11Z)
• MachineLearnAthon: An Action-Oriented Machine Learning Didactic Concept [34.6229719907685]
  本稿では、異なる分野の学生に包括的にデザインされた革新的教科概念であるMachineLearnAthonフォーマットを紹介する。 この概念の核心はMLの課題であり、現実の問題を解決するために産業用データセットを利用している。 これらはMLパイプライン全体をカバーするもので、データ準備からデプロイメント、評価に至るまで、データのリテラシーと実践的なスキルを促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T16:50:32Z)
• A Critical Review of Physics-Informed Machine Learning Applications in Subsurface Energy Systems [0.0]
  物理インフォームド機械学習(PIML)技術は、物理原理をデータ駆動モデルに統合する。 PIMLは、モデルの一般化、物理法則の遵守、解釈可能性を改善する。 本稿では,主に石油・ガス産業における地下エネルギーシステムに関するPIML応用について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-06T18:20:24Z)
• Machine learning in bioprocess development: From promise to practice [58.720142291102135]
  機械学習(ML)アプローチのようなデータ駆動の手法は、大きな設計空間を合理的に探索する可能性が高い。 本研究の目的は,これまでのバイオプロセス開発におけるML手法の適用例を示すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T13:48:59Z)
• Spiking Neural Networks Hardware Implementations and Challenges: a Survey [53.429871539789445]
  スパイキングニューラルネットワークは、ニューロンとシナプスの操作原理を模倣する認知アルゴリズムである。 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装の現状について述べる。 本稿では,これらのイベント駆動アルゴリズムの特性をハードウェアレベルで活用するための戦略について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T13:24:00Z)

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。