人工知能（AI）を利用した太陽光型植物工場におけるマルハナバチの行動解析

• Project/Area Number: 25K09346
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
• Research Institution: Osaka Metropolitan University
• Principal Investigator: 大山 克己 大阪公立大学, 大学院現代システム科学研究科, 教授 (20456081)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 内藤 裕貴 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (20794118) ; 平井 規央 大阪公立大学, 大学院農学研究科, 教授 (70305655)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 訪花昆虫 / 受粉 / 最適化 / モデル化 / 物理環境

Outline of Research at the Start

イチゴやトマトを栽培する太陽光型植物工場のような生産施設では、マルハナバチなどの訪花昆虫を利用して受粉している。訪花昆虫の行動が適切でなく受粉が不完全な場合、果実収量や正常果率が低下する。しかし、実際の生産現場で訪花昆虫の行動を定量的に把握する手段が限られていたために、その行動はモデル化されていない。そこで本研究では、イチゴを生産している植物工場において、人工知能（AI）を利用して訪花昆虫の巣箱からの出入り頭数を自動的に推定する行動解析方法を開発する。また、開発した行動解析方法を利用して、作物の生育状況および植物工場内の物理環境条件が訪花昆虫の巣箱からの出入り頭数におよぼす影響をモデル化する。