Foundation Models in Smart Agriculture: Basics, Opportunities, and Challenges

要約

過去 10 年間で、農業システムにおける ML および DL 手法の急速な発展が見られ、さまざまな農業応用における大きな成功が証明されました。
ただし、これらの従来の ML/DL モデルには一定の制限があります。トレーニングには大規模で取得にコストがかかるラベル付きデータセットに大きく依存し、開発とメンテナンスには専門知識が必要で、ほとんどが特定のタスクに合わせて調整されているため、汎用性に欠けています。
最近、基礎モデルは、さまざまな領域にわたる言語および視覚タスクにおいて目覚ましい成功を収めていることが実証されています。
これらのモデルは、複数のドメインおよびモダリティからの膨​​大な量のデータに基づいてトレーニングされます。
トレーニングが完了すると、わずかな微調整と最小限のタスク固有のラベル付きデータだけで、多用途のタスクを実行できるようになります。
FM の有効性と大きな可能性が証明されているにもかかわらず、農業分野への FM の適用についてはほとんど研究されていません。
したがって、この研究は、スマート農業分野におけるFMの可能性を探ることを目的としています。
特に、問題空間の理解を促進し、この分野における新しい研究の方向性を明らかにするために、概念的なツールと技術的背景を提示します。
この目的を達成するために、まず一般的なコンピュータ サイエンス領域における最近の FM をレビューし、言語 FM、視覚 FM、マルチモーダル FM、および強化学習 FM の 4 つのカテゴリに分類します。
続いて、農業 FM の開発プロセスの概要を説明し、スマート農業におけるその潜在的な応用について説明します。
また、モデルのトレーニング、検証、展開など、AFM の開発に関連する固有の課題についても説明します。
この研究を通じて、私たちは、広範なラベル付きデータセットへの依存を大幅に軽減し、農業 AI システムの効率、有効性、一般化を強化できる有望なパラダイムとして AFM を導入することで、農業における AI の進歩に貢献します。

要約(オリジナル)

The past decade has witnessed the rapid development of ML and DL methodologies in agricultural systems, showcased by great successes in variety of agricultural applications. However, these conventional ML/DL models have certain limitations: They heavily rely on large, costly-to-acquire labeled datasets for training, require specialized expertise for development and maintenance, and are mostly tailored for specific tasks, thus lacking generalizability. Recently, foundation models have demonstrated remarkable successes in language and vision tasks across various domains. These models are trained on a vast amount of data from multiple domains and modalities. Once trained, they can accomplish versatile tasks with just minor fine-tuning and minimal task-specific labeled data. Despite their proven effectiveness and huge potential, there has been little exploration of applying FMs to agriculture fields. Therefore, this study aims to explore the potential of FMs in the field of smart agriculture. In particular, we present conceptual tools and technical background to facilitate the understanding of the problem space and uncover new research directions in this field. To this end, we first review recent FMs in the general computer science domain and categorize them into four categories: language FMs, vision FMs, multimodal FMs, and reinforcement learning FMs. Subsequently, we outline the process of developing agriculture FMs and discuss their potential applications in smart agriculture. We also discuss the unique challenges associated with developing AFMs, including model training, validation, and deployment. Through this study, we contribute to the advancement of AI in agriculture by introducing AFMs as a promising paradigm that can significantly mitigate the reliance on extensive labeled datasets and enhance the efficiency, effectiveness, and generalization of agricultural AI systems.

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