論文の概要: Recent Advances in Agentic Agri-Robotic Phenotyping: A Perspective Review from Fragmented Multimodal Sensing to Unified PhenoAgent Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.34567v1
• Date: Mon, 28 Sep 2026 08:18:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 12:18:30.935131
• Title: Recent Advances in Agentic Agri-Robotic Phenotyping: A Perspective Review from Fragmented Multimodal Sensing to Unified PhenoAgent Intelligence
• Title（参考訳）: エージェント・アグリロボット・フェノタイピングの最近の進歩:フラグメンテッド・マルチモーダルセンシングから統合されたフェノ抗原・インテリジェンスへの展望
• Abstract要約: 従来の手動形質測定から高スループット,ロボット,AIによる作物モニタリングまで,植物の表現型化の進化を概観する。 本稿では,表現型化を孤立形質の推定を超えて拡張する概念的PhenoAgentフレームワークを提案する。 このレビューでは、マルチモーダル表現とエージェントAIとクローズドループ決定サポートをリンクすることにより、解釈可能、スケーラブル、デプロイメント指向の作物知能への道筋を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2236714061831355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This review examines the evolution of plant phenotyping from conventional manual trait measurement to high-throughput, robotic, and artificial intelligence-driven crop monitoring. Despite significant advances in imaging, autonomous platforms, multimodal sensing, and deep learning, current phenotyping systems remain fragmented across sensing modalities, crop traits, growth stages, environments, and management objectives. We therefore frame phenotyping as an integrated \emph{seed-soil-plant-environment-management} (SSPEM) intelligence problem, where crop performance reflects interactions among seed quality, root-zone conditions, plant development, environmental exposure, and management actions. The review synthesizes conventional, high-throughput, robotic, and AI-driven phenotyping approaches, highlighting their capabilities and persistent limitations in temporal integration, multimodal reasoning, biological interpretation, and actionable decision support. Building on this analysis, we introduce a conceptual PhenoAgent framework that extends phenotyping beyond the estimation of isolated traits to evidence-based crop-state interpretation, uncertainty-aware reasoning, and management-oriented support. The PhenoAgent concept primarily brings together scattered advances in phenotyping to deliver insights ranging from detailed to high-level, such as what is happening in the crop, why it might be occurring, what evidence is missing, and what actions or additional measurements should be considered. We also discuss challenges in dataset scarcity, annotation, benchmarking, model generalization, and explainability. By linking multimodal phenotyping with agentic AI and closed-loop decision support, this review outlines a path to interpretable, scalable, and deployment-oriented crop intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 従来の手動形質測定から高スループット, ロボット, 人工知能による作物モニタリングまで, 植物の表現型化の進化について検討する。 画像、自律プラットフォーム、マルチモーダルセンシング、深層学習の大幅な進歩にもかかわらず、現在の表現体系は、感知されたモダリティ、作物の特徴、成長段階、環境、管理目的によって断片化されている。 そこで我々は, 種子品質, 根圏条件, 植物開発, 環境暴露, 管理行動の相互作用を作物のパフォーマンスが反映する, 統合環境環境管理システム (SSPEM) インテリジェンス問題として表現する。 このレビューは、従来の、高スループット、ロボティクス、AI駆動型表現型アプローチを合成し、時間的統合、マルチモーダル推論、生物学的解釈、行動可能な意思決定支援におけるそれらの能力と永続的な制限を強調している。 この分析を基盤として,孤立形質の推定を超えて,エビデンスに基づく作物状態の解釈,不確実性を考慮した推論,管理指向の支援まで,表現型を拡張した概念的PhenoAgentフレームワークを提案する。 フェノアジェントの概念は、主に、作物で何が起こっているのか、なぜそれが起こっているのか、証拠が欠けているのか、どんな行動や追加の測定を考慮すべきなのか、といった、詳細から高レベルまで、様々な洞察を提供するために、表現法における散在した進歩をもたらす。 また、データセットの不足、アノテーション、ベンチマーク、モデルの一般化、説明可能性に関する課題についても論じる。 このレビューでは、マルチモーダル表現とエージェントAIとクローズドループ決定サポートをリンクすることにより、解釈可能、スケーラブル、デプロイメント指向の作物知能への道筋を概説する。

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