Revolutionizing Agrifood Systems with Artificial Intelligence: A Survey

要約

タイトル：人工知能による農業フードシステムの革命：調査

要約：
-世界人口が急速に増加する中、より生産的、効率的、安全で持続可能な農業フードシステムに変革することは、食糧不足を緩和するために重要です。
-最近、言語、ビジョン、リモートセンシング（RS）、農業フードシステムアプリケーションなど、ディープラーニング（DL）などの人工知能（AI）技術がさまざまな分野で強力な能力を示しました。
-しかし、AIの農業フードシステムへの全体的な影響はまだ不明です。
-この論文では、AI技術が農業フードシステムを変革し、現代の農業フード産業に貢献する方法について詳しく説明します。
-まず、収集、保存、処理技術を含む農業フードシステムでのデータ収集方法をまとめます。
-次に、農業、畜産、漁業、特に農業フードの分類、成長モニタリング、収量予測、品質評価などのトピックをカバーした農業フードシステムでのAIメソッドの進展を概説します。
-さらに、AIによる現代の農業フードシステムの変革に向けた可能な課題と有望な研究機会を強調します。
-本調査がこの分野の初心者に全体像を提供し、さらなる研究の出発点となることを願っています。

要約(オリジナル)

With the world population rapidly increasing, transforming our agrifood systems to be more productive, efficient, safe, and sustainable is crucial to mitigate potential food shortages. Recently, artificial intelligence (AI) techniques such as deep learning (DL) have demonstrated their strong abilities in various areas, including language, vision, remote sensing (RS), and agrifood systems applications. However, the overall impact of AI on agrifood systems remains unclear. In this paper, we thoroughly review how AI techniques can transform agrifood systems and contribute to the modern agrifood industry. Firstly, we summarize the data acquisition methods in agrifood systems, including acquisition, storage, and processing techniques. Secondly, we present a progress review of AI methods in agrifood systems, specifically in agriculture, animal husbandry, and fishery, covering topics such as agrifood classification, growth monitoring, yield prediction, and quality assessment. Furthermore, we highlight potential challenges and promising research opportunities for transforming modern agrifood systems with AI. We hope this survey could offer an overall picture to newcomers in the field and serve as a starting point for their further research.

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arxiv.jp, OpenAI