《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：AgriSmartNet: A Quantum-Inspired Secure Framework for Smart Sensing, Clustering, and PPO-SADS Decision-Making in Precision Agriculture
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提出AgriSmartNet框架，整合事件驱动传感、自适应聚类、图强化学习安全传输和区块链存储，提升资源效率35%，降低能耗40%，决策准确率达98%，支持每秒250次安全交易，显著优于现有方法。
阿舒托什·库马尔·拉奥（Ashutosh Kumar Rao）| 布佩什·库马尔·辛格（Bhupesh Kumar Singh）| 卡玛纳（Kamana）| 苏尼尔·库马尔·亚达夫（Sunil Kumar Yadav）| 曼西·贾伊斯瓦尔（Mansi Jaiswal）
印度戈拉克布尔（Gorakhpur）ITM技术与管理学院（Institute of Technology & Management, ITM）计算机科学与工程系
摘要
现代精准农业需要适应性强、数据驱动的策略来优化资源利用、提高生产力并确保环境可持续性。传统农业方法往往难以应对动态的环境条件，导致灌溉效率低下、施肥不充分、病虫害控制不力以及农场数据管理不善。为了解决这些问题，我们提出了AgriSmartNet这一综合性框架，该框架整合了智能传感、自适应聚类、人工智能驱动的决策制定、安全通信以及基于去中心化区块链的数据存储技术，以实现实时精准农业。事件驱动的传感协议（Event-Driven Sensing Protocol, EDSP）仅在环境发生显著变化时激活传感器，从而减少能源消耗和冗余测量。自适应时空收敛算法（Adaptive Spatial-Temporal Convergence Algorithm, ASTCA）结合量子启发式强化学习，实现了节能的聚类，优先传输高价值数据，并最小化了通信开销。AgriFortNet利用图强化学习和量子安全同态加密技术，确保数据传输的安全性和能源效率，同时保护数据隐私。通过基于proximal policy optimization（PPO）的安全自适应决策系统（PPO-SADS）进行自适应决策，实时优化灌溉、病虫害控制和土壤健康管理。AgriChain区块链提供不可篡改的去中心化存储服务，支持智能合约执行和基于声誉的信任管理。在模拟和实际农场中的广泛实验表明，与现有方法相比，AgriSmartNet将资源效率提高了35%，能源消耗降低了40%，作物健康分类准确率达到98%，每秒支持250次安全交易，并将数据传输延迟降低了55%。通过平衡计算效率、网络可靠性、数据安全和自主决策能力，AgriSmartNet将传统农业转变为一个自我优化、具有韧性和可持续性的生态系统，为在不同环境中部署智能农业系统提供了可行的方案。
引言
数字技术的快速发展极大地推动了现代农业的变革，催生了智能农业和精准农业。智能农业系统的应用使得能够持续观察田间情况，并根据数据做出决策，从而管理灌溉、规划施肥、预防病虫害并监测作物健康状况。这得益于物联网（IoT）、人工智能（AI）、区块链和云计算[1]、[2]、[3]的技术支持。这些技术的结合提升了农业的可持续性和生产力，减少了资源浪费和运营成本。
传感器网络和遥感技术的最新发展也提高了精准农业的水平。自适应灌溉系统借助土壤和环境传感器提高了水资源利用效率。此外，无人机和其他空中平台能够及早检测作物的压力，从而及时有针对性地采取干预措施[4]。
尽管这些创新已经取得进展，但智能农业系统的规模化应用仍面临困难。农业环境分布广泛，存在严重的能源和安全限制。因此，大规模部署在高效数据采集和能源管理方面仍面临重大挑战。传统的基于时间的传感系统（如时间驱动的传感协议TDSP和固定间隔采样FIS）采用固定的传感周期，不适用于动态的农业环境，容易导致数据采集重叠、不必要的通信负担以及传感器节点电池快速耗尽[5]、[6]。
传统的聚类方法（如低能耗自适应聚类层次结构LEACH和K-means聚类）在应对农业场的时空变化方面表现不佳，从而导致聚类效果差和数据聚合效果差[7]、[8]。
除了传感和聚合之外，路由和安全也是挑战所在。传统的路由机制（如最短路径路由和泛洪路由）无法满足低资源物联网网络对能源效率和拥堵情况的需求[9]、[10]。传统的安全实现方式（如公钥基础设施PKI和椭圆曲线加密ECC）计算复杂且能耗高，这对低能耗传感器设备尤其具有挑战性[11]、[12]、[13]。所有这些限制使得现有的智能农业系统在可扩展性、灵活性和长期可持续性方面存在不足[14]、[15]。
为了解决这些问题，本文提出了AgriSmartNet这一复杂而智能的大规模精准农业框架。AgriSmartNet还整合了事件驱动的传感协议（EDSP），能够根据环境变化动态调整传感活动，从而减少不必要的数据生成和总体能源消耗。自适应时空收敛算法（ASTCA）用于实现高效的基于上下文的聚类和数据聚合，而AgriFortNet则负责在整个网络中提供安全、低延迟的数据路由。
在决策层提出了基于proximal policy optimization（PPO）的安全自适应决策系统（PPO-SADS），利用强化学习辅助农业过程的预测性和自适应决策。AgriChain这一基于区块链的存储层确保数据完整性和长期信任，提供安全、可验证且可扩展的数据管理。
总体而言，AgriSmartNet是下一代智能农业的智能高效解决方案。通过整合自适应传感、智能聚类、安全路由、区块链支持的数据存储和人工智能驱动的决策制定，该框架有效解决了数据冗余、能源效率低下、数据安全和决策延迟等关键问题，从而构建了一个可持续、安全且智能的农业生态系统。
AgriSmartNet的主要贡献包括：
•事件驱动的认知传感与自适应噪声过滤：
设计了一种基于上下文的、多分辨率的事件驱动传感协议（EDSP），根据实际环境变化智能调整传感间隔，并利用自适应卡尔曼滤波技术实现最佳的数据精度、最低的能源消耗和实时的异常检测。量子启发的智能聚类与数据优先级：
通过自适应时空收敛算法（ASTCA）和量子启发式强化学习（QIRL）的协同优化，引入了多维聚类框架的新范式；该框架能够形成自组织的数据聚合网络并优先传输高价值数据，大幅减少通信开销。图强化学习驱动的安全与能源感知传输：
引入了AgriFortNet，这是一种基于图强化学习（GRL）的自优化路由系统，实现实时动态路径选择，以最小化能源浪费并最大化传输可靠性；量子安全同态加密（QSHE）确保端到端的数据保密性、加密安全性和抗攻击性。•人工智能驱动的安全决策与区块链支持的信任：
建立了基于proximal policy optimization（PPO）的安全自适应决策系统（PPO-SADS），通过实时强化学习自动优化灌溉、病虫害控制和土壤健康监测，与AgriChain区块链无缝集成，确保数据的防篡改、去中心化和可验证性。具体内容如下：第2节介绍相关研究，第3节阐述AgriSmartNet方法，第4节展示评估结果，第5节讨论研究发现，第6节总结研究结论。
相关研究
相关工作
近年来，由于智能系统和数据中心技术的应用，基于物联网的智能农业发展迅速。这一领域的文献不断扩展，旨在提升农业活动的资源利用效率、系统韧性和环境可持续性。传感器网络和数据收集技术的进步影响了医疗保健和农业等应用领域。
Tang等人[1]展示了...
AgriSmartNet系统架构
AgriSmartNet平台通过五步人工智能流程彻底改变了精准农业的概念，包括有效的数据采集、智能聚类、节能传输、实时决策和安全存储。该平台首先使用事件驱动的传感协议（EDSP）进行智能实时数据采集，并通过自适应卡尔曼滤波处理环境信息。
实验结果
本文通过大规模实验和实际农场应用，研究了AgriSmartNet的农场自动化性能。实验平台用于评估该框架在数据采集、聚类、传输、决策制定和安全存储方面的优化能力。关键性能指标包括能源效率、数据精度、网络寿命、计算负载和决策质量等。
讨论
本部分对AgriSmartNet系统的计算效率、可扩展性和安全性进行了深入分析，将其贡献放在现有模型的背景下进行评估，并探讨了其在实际应用中的相关性和局限性。
结论
所提出的AgriSmartNet模型结合了人工智能进行决策制定、安全信息存储和节能通信，以提升精准农业水平。该系统通过五步流程优先考虑数据采集、聚类形成、传输和实时决策，利用区块链确保安全性。实验结果令人满意：灌溉决策准确率为98%，施肥决策准确率为94%，...
符合伦理标准
本研究未涉及任何涉及人类参与者或动物的实验。
本研究未获得任何参与者的知情同意。
作者贡献
所有作者均参与了手稿的撰写并修订了最终版本。所有作者均阅读并批准了最终稿件。未引用的参考文献
[29]; [30]; [31]; [32]; [33]
作者声明
所有作者均参与了手稿的撰写并修订了最终版本。所有作者均阅读并批准了最终稿件。
