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J-GLOBAL ID：201902267347862213   整理番号：19A2165982

人工知能を用いた農業における自動化に関する包括的レビュー【JST・京大機械翻訳】

A comprehensive review on automation in agriculture using artificial intelligence

著者 (4件)： Jha Kirtan (Gandhinagar Institute of Technology, Gandhinagar, Gujarat, India) ,  Doshi Aalap (Lalbhai Dalpatbhai College of Engineering, Ahmedabad, Gujarat, India) ,  Patel Poojan (Vishwakarma Government Engineering College, Chandkheda, Ahmedabad, Gujarat, India) ,  Shah Manan (School of Technology, Pandit Deendayal Petroleum University, Gandhinagar, Gujarat, India)
資料名： Artificial Intelligence in Agriculture  (Artificial Intelligence in Agriculture)
巻： 2  ページ： 1-12  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5518A  ISSN： 2589-7217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 農業自動化は,あらゆる国に対する主要な関心事と新興の課題である。世界人口は,非常に速い比率で増加しており,人口の増加とともに,食品の必要性が増加している。農民によって使用される伝統的な方法は,需要を増加させるのに十分ではなく,それらは,強化された方法で有害な農薬を使用することによって,土壌を妨げなければならない。これは農業実践に多くの影響を及ぼし,最終的には土地は繁殖力を持たないままである。本論文では,IOT,無線通信,機械学習および人工知能,Deep学習のような異なる自動化実践について述べた。作物病害のような農業分野,貯蔵管理の欠如,農薬管理,雑草管理,灌漑と水管理の欠如の問題を引き起こすいくつかの地域があり,上記の種々の技術によってこの問題を解決することができる。今日では,有害な農薬の使用,制御された灌漑,汚染に対する制御および農業実践における環境の影響のような問題を解読することが緊急に必要である。農業実践の自動化は,土壌からの利得を増加させ,土壌肥沃度を強化することを証明した。本論文は,農業における自動化の現在の実施についての簡単な概観を得るために,多くの研究者の研究を調査した。本論文はまた,IOTを用いて花と葉の同定と散水のための植物農場で実行できる提案システムについても議論する。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 農作物 ,  *農業 ,  食品 ,  利得 ,  無線伝送 ,  農場 ,  肥沃度 ,  灌漑 ,  *人工知能 ,  農薬 ,  学習 ,  土地 ,  *自動化 ,  機械学習 ,  農民

著者キーワード (3件)： 自動化人工知能 ,  灌漑 ,  機械学習

分類 (2件)： 農業一般  (FB01010A) ,  農業機械・施設一般  (FB03010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工知能 ,  農業 ,  自動化 ,  レビュー