A review of deep learning techniques used in agriculture
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1574954123002467
この研究の学術的な背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
答え：本研究の学術的な問いは、農業分野において、深層学習を活用することができるかどうかを探ることであり、基本的には深層学習によるアプリケーションの開発に関する課題を検討することにある。
本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
答え：本研究の目的は、農業の生産性を向上させ、経済発展を促進するために深層学習を用いた応用の可能性を示すことにあります。学術的な独自性と創造性は、農業における深層学習が利用できる範囲を広げるための新しい研究領域を提示することにある。
本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
答え：深層学習は、農業分野でも有望なテクノロジーであり、日々新しい研究が発表されています。本研究では、既存の129の論文を分類し、様々なアグリテックの分野における深層学習の応用可能性を示し、より持続可能な農業開発のために将来的な研究方向を提案しています。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
答え：本研究では、農業において深層学習を活用することができる範囲を5つのエリアに分け、深層学習による農業の効果を紹介しました。また、教師あり学習のコンピューター・ビジョン技術であるCNN、RNN、Alexnet、ResNetなどが頻繁に使用され、経済成長に貢献することが示されました。しかし、実践的なアプリケーションに適したモデル性能を改善できる新しい深層学習技術の開発が必要であることが判明し、新しい研究を提案しました。
本研究の有効性はどのように検証した？
答え：本研究では、既存の研究を分析し、深層学習を用いたアグリテックの可能性が高いことを確認しました。将来的な発展方向についても示唆し、持続的な農業の発展に利用することができます。