| Project/Area Number |
25H01110
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
峰野 博史 静岡大学, グリーン科学技術研究所, 教授 (40359740)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内藤 克浩 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (80378314)
長谷川 達人 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (10736862)
郭 威 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (70745455)
野村 祐一郎 静岡大学, 情報学部, 助教 (10980534)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2029-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥46,150,000 (Direct Cost: ¥35,500,000、Indirect Cost: ¥10,650,000)
Fiscal Year 2025: ¥13,780,000 (Direct Cost: ¥10,600,000、Indirect Cost: ¥3,180,000)
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| Keywords | 時空間生成データ拡張 / 生成AI / モデル崩壊 / 植物フェノタイピング / ドメインシフト |
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| Outline of Research at the Start |
農業や漁業分野では，対象物の外観が類似しており，同じ品種でも栽培条件や地域・季節によって外観が若干異なることもあり，AIの修練に必要な十分かつ適切な教師ありデータセットの準備は困難を極める．画像生成AIの活用が期待できるが，生成データと実データ間で生じる差異による汎化性低下や，継続学習によるモデル崩壊といった課題があり，性能向上の本質的な要因は解明しきれていない．本研究では，実マルチモーダル時系列データからドメインシフトの本質的な要因を分析するホロニックデータ流通基盤を構築し，体系化させたガイドでリアリティと多様性を担保する画像生成AIの修練を行って時空間生成データ拡張を実現し課題解決を図る．
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