システムの研究では、栽培圃場のセンサネットワークを介して蓄積した膨大なデータを、統計分析や機械学習を用いて適切に処理することで熟練農家が持つ高度な栽培技術を機械的に再現する研究開発を行っています。現在は、画像とセンサデータを組み合わせたマルチモーダル深層学習を用いて植物の環境応答や生理状態を推定・予測するAI(Agri-heir)及び、同AIを用いた灌水制御システム(図1)の研究開発と実証実験を進めています。熟練農家の匠の技を後継する人工知能Agri-heir(アグリエア)は、植物の生体データや環境データに対して統計処理や機械学習を駆使することで、熟練農家の匠の技である高度な栽培技術を後継する人工知能です。施設園芸環境におけるデータの収集・分析を用いて、植物の環境応答(図2)を推定・予測し、その結果に基づいて栽培を制御することで、果実の品質や収量を向上できる農業支援システムを目指しています。SW-SVR、MDCD等)を研究開発し(図3)、この機械学習アルゴリズムでは、時系列画像から時間経過に伴う変化のみを抽出したり、画像処理によって画像中の不要な領域をマスクすることで(ROAF)、様々なノイズが混在する栽培環境下でも高精度な予測を実現しています。数10~数100万件といった膨大なデータを必要とする深層学習の欠点を克服するべく、少ないデータ数でも高い性能を発揮する前処理と機械学習アルゴリズムの研究にも取り組んでいます。機械学習における前処理の効果は、図4のアプリケーションで学習データの組み合わせ、前処理(マスク)の有無、データ量の関係を変えることで体感できます。詳細な学習アルゴリズムはGitHubのソースコードをご覧下さい。学習データの質と量の関係を体験できるWebアプリケーション灌水制御AIによる高糖度トマト栽培の実証実験2018年度に実施した灌水制御AIの実証実験では、高糖度トマトの大量安定生産に成功しました(プレスリリース)。Quality(宮地社長ら)、サンファーム中山(株)(玉井社長ら)と連携しながら、灌水制御AIによる中玉トマト栽培の実証実験を行いました(図5)。その結果、灌水制御AIは平均糖度8.87(最大16.9)と、従来の日射比例による灌水制御を超える高糖度トマトを機械的かつ安定して大量生産できることが示されました。AIによる制御では、灌水や成長によって変化の仕方が変わる茎径のように、植物の環境応答といった、ある意味、植物の顔色をうかがいながら灌水制御することで、果実の可販率向上につながることも確認できました(図6)。今後、様々な異なる栽培条件での実証実験を進めるだけでなく、IoTやAIといった情報科学的アプローチを活用した新たな栽培手法の確立、教育教材化など研究開発していきます。実現を目指していきます。