The agricultural sector is undergoing a transformation with the integration of advanced technologies, particularly in data-driven decision-making. This work proposes a federated learning framework for smart farming, aiming to develop a scalable, efficient, and secure solution for crop disease detection tailored to the environmental and operational conditions of Minnesota farms. By maintaining sensitive farm data locally and enabling collaborative model updates, our proposed framework seeks to achieve high accuracy in crop disease classification without compromising data privacy. We outline a methodology involving data collection from Minnesota farms, application of local deep learning algorithms, transfer learning, and a central aggregation server for model refinement, aiming to achieve improved accuracy in disease detection, good generalization across agricultural scenarios, lower costs in communication and training time, and earlier identification and intervention against diseases in future implementations. We outline a methodology and anticipated outcomes, setting the stage for empirical validation in subsequent studies. This work comes in a context where more and more demand for data-driven interpretations in agriculture has to be weighed with concerns about privacy from farms that are hesitant to share their operational data. This will be important to provide a secure and efficient disease detection method that can finally revolutionize smart farming systems and solve local agricultural problems with data confidentiality. In doing so, this paper bridges the gap between advanced machine learning techniques and the practical, privacy-sensitive needs of farmers in Minnesota and beyond, leveraging the benefits of federated learning.

Bản dịch tiếng Việt:

Ngành nông nghiệp đang trải qua quá trình chuyển đổi với việc tích hợp các công nghệ tiên tiến, đặc biệt là trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Công trình này đề xuất một khung học tập liên kết cho canh tác thông minh, nhằm phát triển một giải pháp có thể mở rộng, hiệu quả và an toàn để phát hiện bệnh cây trồng phù hợp với điều kiện môi trường và hoạt động của các trang trại ở Minnesota. Bằng cách duy trì cục bộ dữ liệu trang trại nhạy cảm và cho phép cập nhật mô hình hợp tác, khuôn khổ đề xuất của chúng tôi tìm cách đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại bệnh cây trồng mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của dữ liệu. Chúng tôi phác thảo một phương pháp liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ các trang trại ở Minnesota, ứng dụng thuật toán học sâu cục bộ, học chuyển giao và máy chủ tổng hợp trung tâm để tinh chỉnh mô hình, nhằm đạt được độ chính xác cao hơn trong việc phát hiện bệnh, khái quát hóa tốt các kịch bản nông nghiệp, giảm chi phí trong giao tiếp và thời gian đào tạo cũng như xác định và can thiệp sớm hơn để chống lại bệnh tật trong quá trình triển khai trong tương lai. Chúng tôi phác thảo một phương pháp luận và các kết quả dự đoán, tạo tiền đề cho việc xác nhận thực nghiệm trong các nghiên cứu tiếp theo. Công việc này xuất hiện trong bối cảnh ngày càng có nhiều nhu cầu về giải thích dựa trên dữ liệu trong nông nghiệp cùng với những lo ngại về quyền riêng tư từ những trang trại ngần ngại chia sẻ dữ liệu hoạt động của họ. Điều này rất quan trọng để cung cấp một phương pháp phát hiện bệnh an toàn và hiệu quả, cuối cùng có thể cách mạng hóa các hệ thống canh tác thông minh và giải quyết các vấn đề nông nghiệp địa phương bằng cách bảo mật dữ liệu. Khi làm như vậy, bài viết này thu hẹp khoảng cách giữa các kỹ thuật học máy tiên tiến và nhu cầu thực tế, nhạy cảm về quyền riêng tư của nông dân ở Minnesota và hơn thế nữa, tận dụng lợi ích của học tập liên kết.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.