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科学技術振興機構JSTの特集「AI時代と科学研究の今」にて、峰野准教授の研究への取り組みが紹介
 科学技術振興機構JSTの特集「AI時代と科学研究の今 研究への情熱」にて、情報学部情報科学科 峰野准教授の研究への取り組みが紹介されました。

 詳細につきましては、下記URLをご覧ください。

科学技術振興機構JST
戦略的創造研究推進事業「AI時代と科学研究の今 研究への情熱」
(http://www.jst.go.jp/kisoken/jyonetsu/interview/h29/mineno.html) (外部サイトへ移動します)

<峰野研究室 研究概要>
 与える水を少なくして「水分ストレス」を与えると実は小さくなるが甘いトマトができるストレス栽培では、トマト自身に負荷がかかりすぎるため、水をしぼりすぎると生育が遅れたり極端な場合は枯れてしまうこともある。峰野研究室では、ある程度の年数の経験を積まないと難しい農家の技をAIに伝承させられないかという研究に取り組んでいます。

 ストレス栽培で熟練農家の皆さんが見ている葉のしおれ具合を人工知能(AI)に学習させるために、無線センサネットワークを用いた農業向けIoTシステムを研究開発しました。定点カメラを用いて周期的に撮影されるしおれやすそうな部位の写真や、温度や湿度、明るさといった環境データを収集できるようにし、収集したデータへAIが数字のデータとして取り込めるような工夫を施すことで、ストレス栽培に関係するしおれ具合(茎の太さの変化量に見立てて)を高精度に推定するだけでなく、数時間後の状態を予測できる技術を世界に先駆けて研究開発しました。

 峰野研究室では、モバイルコンピューティングや知的IoTシステムによって得られるデータへ、機械学習や深層学習といった人工知能に関わる最新の情報科学研究を用いて、農学や植物生理学、遺伝子発現解析といった分野へ応用することで、ある程度の年数の経験を積まないと難しい農家の技をAIに伝承させられないかという研究に取り組んでいます。経験と勘に基づいて習得していた熟練農家のノウハウをAI技術によって伝承しやすくなれば、気象変動による周年生産の不安定性や労働の厳しさによる担い手不足といった諸課題に対する一助になるかもしれません。

本研究は、下記補助金の支援を受けて行われました。
・JSTさきがけ『多様な環境に自律順応できる水分ストレス高精度予測基盤技術の確立(研究代表:峰野博史)』
(課題番号:JPMJPR15O5)