[論文レビュー] Harnessing Large Vision and Language Models in Agriculture: A Review

Hongyan Zhu, Shuai Qin+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 29, 2024

Smart Agriculture and AI被引用数 5

ひとこと要約

このレビューは、広範な視覚・言語・視覚言語モデル（LVLM/MLLM）が農業タスクにどのように対処できるかを調査します—害虫/病害検知から土壌・種子品質、農家の意思決定支援まで。

ABSTRACT

Large models can play important roles in many domains. Agriculture is another key factor affecting the lives of people around the world. It provides food, fabric, and coal for humanity. However, facing many challenges such as pests and diseases, soil degradation, global warming, and food security, how to steadily increase the yield in the agricultural sector is a problem that humans still need to solve. Large models can help farmers improve production efficiency and harvest by detecting a series of agricultural production tasks such as pests and diseases, soil quality, and seed quality. It can also help farmers make wise decisions through a variety of information, such as images, text, etc. Herein, we delve into the potential applications of large models in agriculture, from large language model (LLM) and large vision model (LVM) to large vision-language models (LVLM). After gaining a deeper understanding of multimodal large language models (MLLM), it can be recognized that problems such as agricultural image processing, agricultural question answering systems, and agricultural machine automation can all be solved by large models. Large models have great potential in the field of agriculture. We outline the current applications of agricultural large models, and aims to emphasize the importance of large models in the domain of agriculture. In the end, we envisage a future in which famers use MLLM to accomplish many tasks in agriculture, which can greatly improve agricultural production efficiency and yield.

研究の動機と目的

• LVLM/MLLMが農業タスクと意思決定を変革できるかを探る。
• 害虫・病害検知、土壌・種子品質、オートメーションを横断して現在および潜在的な応用を分類する。
• 農業に大規模モデルを展開する際の課題、制限、データ要件を特定する。
• マルチモーダルな農業AIの将来の方向性と農家向けの利点を強調する。

提案手法

• 農業における大規模言語モデル（LLMs）、大規模視覚モデル（LVMs）、LVLMsに関する既存文献を調査する。
• 農業画像処理、農業質問応答システム、オートメーションなどの領域を分析する。
• 農業タスクのマルチモーダルデータ融合、モデルアーキテクチャ、情報要件を検討する。
• データ、信頼性、農業現場での展開を含む実用的な考慮事項を概説する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LVLMsとMLLMsでどんな農業タスクに対処できるか？
• RQ2 農業に大規模モデルを展開する際の主な課題と制限は何か？
• RQ3 マルチモーダルモデルは農家の意思決定と農場管理をどう改善できるか？
• RQ4 農業での普及を実現するために将来の方向性と要件は何か？

主な発見

• 大規模モデルは農業の生産性と収量を改善する潜在力を持つ。
• LVLMs/MLLMsは農業画像処理、QAシステム、自動化ワークフローを支援できる。
• マルチモーダル情報（画像・テキストなど）は農家の意思決定とタスク自動化を強化できる。
• 課題にはドメイン適応、データ入手性、信頼性、現実の農場条件での展開が含まれる。
• 将来の作業では、農家向けMLLMsがより広範な農業タスクを可能にすることを想定している。