[論文レビュー] Cognitive factors that affect the adoption of autonomous agriculture

S. Kate Devitt|arXiv (Cornell University)|Nov 28, 2021

Smart Agriculture and AIAgricultural and Biological Sciences被引用数 19

ひとこと要約

本論文は、信頼、状況認識、認知的負荷、農業知識の喪失といった認知的要因が、ロボット・アシュラート農業技術（RAATs）の導入を妨げることを特定している。本論文は、自律性レベルに応じたインターフェースとトレーニングを重視する人間要因に基づいたフレームワークを提唱し、認知的負担を軽減し、農家の意思決定制御を維持することを目的としている。

ABSTRACT

Robotic and Autonomous Agricultural Technologies (RAAT) are increasingly available yet may fail to be adopted. This paper focusses specifically on cognitive factors that affect adoption including: inability to generate trust, loss of farming knowledge and reduced social cognition. It is recommended that agriculture develops its own framework for the performance and safety of RAAT drawing on human factors research in aerospace engineering including human inputs (individual variance in knowledge, skills, abilities, preferences, needs and traits), trust, situational awareness and cognitive load. The kinds of cognitive impacts depend on the RAATs level of autonomy, ie whether it has automatic, partial autonomy and autonomous functionality and stage of adoption, ie adoption, initial use or post-adoptive use. The more autonomous a system is, the less a human needs to know to operate it and the less the cognitive load, but it also means farmers have less situational awareness about on farm activities that in turn may affect strategic decision-making about their enterprise. Some cognitive factors may be hidden when RAAT is first adopted but play a greater role during prolonged or intense post-adoptive use. Systems with partial autonomy need intuitive user interfaces, engaging system information, and clear signaling to be trusted with low level tasks; and to compliment and augment high order decision-making on farm.

研究の動機と目的

• 農家のロボット・アシュラート農業技術（RAATs）の導入に影響を与える主な認知的要因を特定すること。
• 自動化レベル（自動、部分的、完全自律）の違いが農家の認知的負荷にどのように影響するかを分析すること。
• 自動化システムへの過剰依存による状況認識の低下および農業知識の喪失のリスクを扱うこと。
• 航空宇宙工学の原則を基に、RAATのパフォーマンスと安全性に特化した、人間要因に基づいたフレームワークを提唱すること。
• 人間の認知的能力と限界と整合したシステム設計を通じて、持続可能な導入を支援すること。

提案手法

• 航空宇宙工学分野の人的要因研究を農業的文脈に適応させ、知識・スキル・特性における個人差に焦点を当てる。
• 自動、部分的、完全自律の3つの自律性レベルにおける認知的影響を分析する。
• 導入段階、初期使用段階、導入後使用段階における信頼、状況認識、認知的負荷の役割を評価する。
• 信頼と意思決定を支援するための直感的なユーザーインターフェース、明確なシステム信号、情報参加を促進する設計原則を提唱する。
• 研究結果を統合し、農業に特化したRAATのパフォーマンスと安全性のためのフレームワークを提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RAATsにおける異なる自律性レベルが、農家の認知的負荷および状況認識にどのように影響するか？
• RQ2 信頼は、自律農業システムの導入および継続的使用において果たす役割は何か？
• RQ3 自動化による直接的な農業知識の減少が、農場における長期的意思決定にどのように影響するか？
• RQ4 初期導入段階と比較して、導入後使用段階において認知的要因がどのように顕著になるか？
• RQ5 航空宇宙分野の人的要因原則をどのように農業分野のRAAT設計と導入の改善に適応できるか？

主な発見

• RAATsにおける高い自律性は、人的な直接操作の必要性を低下させるが、状況認識の低下および戦略的監視の欠如のリスクを増加させる。
• 信頼や認知的負荷といった認知的要因は、初期導入段階よりも、長期的または高負荷の導入後使用段階においてより顕著に影響を及ぼす。
• 部分的自律性では、農家の信頼を維持し、上位レベルの意思決定を支援するために、直感的なインターフェースと明確なシステムフィードバックが必要である。
• 自動化による農業知識の喪失は、システム障害発生時に特に、長期的な企業経営管理に悪影響を及ぼす可能性がある。
• 農業分野では、独自の認知的要請に対応するため、人的要因研究を基盤としたRAATのパフォーマンスと安全性のための専用フレームワークの必要がある。
• 人間中心設計の原則の統合により、認知的負担を軽減し、自律農業技術の持続可能な導入を促進できる。