| Project/Area Number |
23K05208
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 39030:Horticultural science-related
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
安場 健一郎 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 教授 (60343977)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
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| Keywords | ヒロズキンバエ / 訪花 / イチゴ / ポリネーター / 人工知能 / ポリネータ / エッジデバイス / 深層学習 |
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| Outline of Research at the Start |
今まで簡単に把握することがむつかしかったポリネータの活動状況をリアルタイムに把握可能なシステムの構築を行う．対象とするポリネータは近年イチゴ栽培で利用されてるヒロズキンバエとする．デジタル画像をイチゴを栽培するハウスで撮影し，撮影した画像をマイコンを利用してAIが利用な可能なコンピュータに転送し，画像を基にAIを利用して活動状況を把握する．またハウス内の気象環境情報からヒロズキンバエの活動状況を予測するモデルを作成し，3年間で開発するシステムに随時搭載する．活動状況を予測するシステムを利用して，ハウスの環境制御を利用してイチゴへのヒロズキンバエの訪花を制御できるかを明らかにする．
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| Outline of Annual Research Achievements |
イチゴを栽培する際にはミツバチなどのポリネータを利用するのが一般的である．ミツバチは受粉活動が活発に行われなかったり，逆に過剰に訪花して奇形果が発生するなどの問題があることが知られている．そのため，近年は，ミツバチに代わって，マルハナバチやヒロズキンバエを利用するケースもある．ただ，これらのポリネータが実際にどのように訪花しているかを把握することは今まで行われてこなかった．
そこで，ポリネータの一つであるヒロズキンバエの活動を簡単に把握できるポリネータ活動監視システムを構築を行った．近年，利用が進んでいるディープラーニングとデジタル画像を活用し，エッジコンピューティングを利用して活動を把握するシステムを構築する予定としていた。AI利用についてエッジコンピュータで一般的に利用されているNVIDIA社のJetsonNanoでシステムを試作したが、リアルタイムで画像判別処理を実施するには性能が不足するため、イチゴの花を測定したビデオ映像から画像を切り出して花にハエが飛来しているかを判断するソフトウェアの開発を行った。実際に目視で確認した時間とAIによる判別で精度を比較したところ3.3％程度しか違いが無く、かなり正確にハエの訪花時間を判別することが可能であることが明らかになった。
4品種を高設栽培で促成栽培し，開発したシステムで訪花程度に品種間差を検証する予定としていたが、病害虫発生の問題があり‘べにほっぺ’と‘ゆめのか’の２品種に変更した。季節ごとの花のビデオ画像を収集しており、ソフトウェアを使って訪花時間を判別した。1月3～5日の解析では品種間に明確な差はみられなかった。栽培するハウス内の気象環境をデータロガを利用して測定を開始した．新たにデータロガを測定予定としていたが、ユビキタス環境制御システム(UECS)対応のデータログソフトを作成することでデータを収集を容易化した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
ヒロズキンバエが訪花しているかどうかを判別するソフトウェアを作成した。ビデオを目視で確認するのに比べてはるかに短時間かつ簡便に訪花時間を判断できることが可能になり、このソフトウェアに関しては学会発表及び論文投稿を行っており、順調に開発が進んでいる。また、気象環境を簡便に測定できる環境構築も行っており、次年度以降これらのデータを利用して環境条件とヒロズキンバエの訪花活動解析を行う環境を整えることが出来ているため順調に課題は進捗している。想定した品種と異なる品種での検証を行ったが、品種間差を調査するという観点では大きな問題はないと考えている。
また、季節ごとにイチゴ栽培ハウスにおいて開花時のビデオ撮影を行っており、訪花活動の季節間差異についても評価できるためのデータ収集が進んでいるため課題は順調に進捗していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
1年目に取得したイチゴの開花時のビデオ画像を解析することでヒロズキンバエの訪花時間を解析し、季節による訪問頻度の違いを評価する。また、今年度取得した気象環境条件のデータとヒロズキンバエの訪花時間の関係を調査し、ヒロズキンバエが訪問頻度が高まる環境条件を明らかにし、気象条件から訪花頻度を推定できるモデルの作成を試みる。
1年目同様に、9月からイチゴの高設栽培を実施し、最低でも2品種において開花時のビデオ画像を収集し翌年度以降のヒロズキンバエの訪花頻度解析に用いることができるデータの収集を行う。放花頻度を推定するモデルの正当性を9月以降の作型で随時評価しモデルの改良を行う。
訪花頻度を推定するビデオ画像を利用したＡＩを利用したソフトウェアについてはほぼ完成に近いが、使いやすさの観点で改良すべき点を必要に応じて改良する。
実験予定のハウスはユビキタス環境制御（UECS）が導入され、データ収集が容易な環境が整備されているため、継続して環境データを収集する予定としている。
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