2019 Fiscal Year Annual Research Report
SPA based reinforcement learning for intelligent greenhouse (Fostering Joint International Research)
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15KK0284
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
高山 弘太郎 豊橋技術科学大学, エレクトロニクス先端融合研究所, 教授 (40380266)
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| Project Period (FY) |
2016 – 2019
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| Keywords | 植物診断 / 画像計測 / 光合成 / 蒸散 / モデル / 生体情報計測 / フェノタイピング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，世界に先駆けた太陽光植物工場の知能的環境制御の確立を目指し，平成29年度まで実施していた科研費にて開発したクロロフィル（Chl）蛍光画像計測ロボットをベースとした高精度生体情報計測技術と国際共同研究者のProf. van Henten, Wageningen URが有する世界最先端のオートメーションと生育シミュレーションモデルの知見とを融合して，リアルタイムにチューニングされる高精度トマト生育シミュレーションモデルの開発と確度の高いフィードフォワード環境制御アルゴリズムの構築を行う。本年度は，昨年度までに開発した完全自動運転が可能なつり下げ型画像計測ロボットを商業的トマト生産温室に実装し，商業レベルでの日次高精度植物生体情報を取得した。なお，本件研究の一部はオランダの商業的太陽光植物工場（協力機関：Zwinkels［トマト生産農家］）で行い，一部は日本の商業的太陽光植物工場（協力機関：浅井農園［トマト生産農家］)で行った。なお，つり下げ型画像計測ロボットでは，Chl蛍光画像計測による光合成活性評価に加えて，生育指標(茎伸長・葉量 等)計測と果実着色速度計測による統合的な生育評価を可能にした。さらに，光合成蒸散リアルタイムモニタリングシステム（研究代表者が統括する農林水産省委託プロジェクトにて開発）を用いて，個体群レベルでの光合成速度と蒸散速度を計測し，理想収量予測モデルを作成した。
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