Development of a Skilled Technology Reuse Platform by Empirical Knowledge Digital Twin

• Project/Area Number: 24K14929
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60060:Information network-related
• Research Institution: Shinshu University
• Principal Investigator: 小林 一樹 信州大学, 学術研究院工学系, 教授 (00434895)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉原 一成 信州大学, 先鋭領域融合研究群社会基盤研究所, 特任助教 (20977235)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: データ駆動型農業 / デジタル農業 / デジタルツイン / 深層学習 / 経験知

Outline of Research at the Start

日本の農業生産物の長所である高品質で安全な生産を持続するには，熟練技術の継承や再現が鍵となるが，国外では大規模農場を対象したセンシングや収量予測，分析，自動機械に関する研究が多く，国内の研究でも農業生産者の技能や技術に着目した研究は稀である．そこで本研究では，熟練技術適用前後の植物データが組み込まれた経験知デジタルツインを構築することで，省力化困難の一要因である熟練技術を形式知化するとともに，再利用可能な基盤システムを開発する．具体的には，デジタルツイン上での熟練技術を適用した事例データを自動生成し，機械学習の訓練データとして作業支援システムを実現する．