Lightweight deep deterministic policy gradient for edge computing in recirculating aquaculture systems: real-time feeding control with reduced computational requirements
6.5
来源：
Nature
关键字：
neural coding
发布时间：
2025-10-30 23:51
摘要：
本研究提出了一种轻量级的深度确定性策略梯度（DDPG）架构，专为循环水养殖系统的边缘计算优化，显著降低了计算复杂性，同时保持了94%以上的控制性能。经济分析显示，部署成本从$56,900降至$8,400，使小型和中型养殖场能够广泛采用智能喂养控制系统。这一技术突破不仅提升了养殖效率，还为全球可持续水产养殖发展提供了新的解决方案。
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关键证据
The lightweight architecture achieved a 96.4% parameter reduction while maintaining >94% control performance.
Economic analysis reveals cost reductions from $56,900 to $8,400 for large-scale implementations.
The edge-optimized controller demonstrated real-time performance with inference times under 25ms.
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种轻量级的深度确定性策略梯度（DDPG）架构，专为循环水养殖系统的边缘计算优化，显著降低了计算复杂性，同时保持了94%以上的控制性能。经济分析显示，部署成本从$56,900降至$8,400，使小型和中型养殖场能够广泛采用智能喂养控制系统。这一技术突破不仅提升了养殖效率，还为全球可持续水产养殖发展提供了新的解决方案。