Precision Aqua-Farming: Anticipating Fluctuating Weights of Livestock in Aquaculture using Machine Learning and IoT
Notice bibliographique
Résumé
Precision aqua farming has emerged as a crucial paradigm in modern aqua-agriculture, enabling optimized resource allocation and enhanced productivity. In the context of aquaculture, where the accurate estimation of livestock weight is vital for sustainable and efficient operations, the application of precision aqua-farming principles becomes even more critical. A comprehensive study is demanded on predicting fluctuating livestock weights in aquaculture through advanced data-driven techniques, and IoT usage. Traditional methods of weight estimation in aquaculture have often led to imprecise results due to the dynamic nature of aquatic environments and the complex interplay of various factors affecting livestock growth. In contrast, the proposed aqua-precision farming approach leverages cutting-edge technologies such as the usage of IoT, machine learning, and artificial intelligence to analyze vast datasets encompassing environmental parameters, feed composition, health records, and historical weight data. By continuously monitoring and analyzing real-time data, the system can anticipate fluctuations in livestock weights, aiding aquaculture farmers in making proactive and well-informed decisions. The proposed AI and IoT-based approach offers scalability and adaptability, making it suitable for various aquaculture settings, from small-scale inland ponds to large offshore facilities. As the repository of environmental and weight data grows, the AI models can continuously improve their predictive accuracy, enhancing the overall effectiveness of the approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».