Hybrid AI models for visualization of physio-ecological information of crop canopy on farming sites

• Project/Area Number: 23K23733
• Project/Area Number (Other): 22H02468 (2022-2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2022-2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
• Research Institution: Kochi University
• Principal Investigator: 北野 雅治 高知大学, IoP共創センター, 特任教授 (30153109)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岩尾 忠重 高知大学, 教育研究部総合科学系複合領域科学部門, 教授 (30930440) ; 和島 孝浩 旭川市立大学短期大学部, その他部局等, 教授 (70600196) ; 野村 浩一 高知大学, 教育研究部自然科学系農学部門, 准教授 (90897852)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000); Fiscal Year 2024: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2023: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2022: ¥10,920,000 (Direct Cost: ¥8,400,000、Indirect Cost: ¥2,520,000)
• Keywords: 生理生態情報 / 可視化 / Hybrid AI Model / 群落光合成 / 生理生態AIエンジン / 作物生理生態 / 施設園芸 / 光合成 / 高付加価値化 / 作物生理生態情報 / Hybrid AI モデル

Outline of Research at the Start

農業においては、作物生産を決定づける作物群落の生理生態（光合成、蒸散、栄養成長、生殖成長等）の定量的な時系列情報の見える化と使える化が、農家の営農現場で実現されていない。本研究では、営農現場での実測が容易な環境データと作物画像データのみを用いて、営農現場での実測が困難な作物群落の生理生態の時系列情報の定量的な見える化を実現する。その際、多様な理論的なプロセスモデル群と人工知能（AI）技術のHybridによる協働によって、高い学習効率、再現性、汎化性能を発揮できる新規の Hybrid AIモデル群を構築し、それらの連係によって、作物生産を決定づける作物群落の多様な生理生態の時系列情報の可視化を実現する。