2022 Fiscal Year Research-status Report
高品質ミカン安定栽培に資する深層強化学習かん水技術開発
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19K06325
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| Research Institution | Toba National College of Maritime Technology |
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Principal Investigator |
白石 和章 鳥羽商船高等専門学校, その他部局等, 教授 (40442454)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
神田 和也 鶴岡工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (00390401)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 深層学習 / 強化学習 / かん水制御 / マルチドリップ栽培 / 果樹 / 温州ミカン / スマート農業 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
三重南紀地区はカンキツ類の生産地域であり、担い手の高齢化と担い手の数の減少が大きな課題となっている。このような状況の中で、我々が目指すのは、高品質なカンキツ類、特に極早生温州ミカンの安定生産を実現することである。
本研究では、熟練者のかん水技術を強化学習および深層学習を用いて自動化し、高品質な温州ミカンの安定生産を目指す。具体的には、「AI自律かん水システム」の開発と現地導入である。本システムは、AIが水分ストレスの程度を診断し、果実肥大等を損なうことなく高品質果実生産を可能にする。
本システムの導入により、品質基準を満たす高品質果実の生産が安定的に可能となると期待している。経営的効果としては、品質基準合格率の向上と果実肥大を保ちつつ生産量が増えることによる売上増が期待できる。
具体的な達成目標は、JA選果場での品質合格率と高品質果実出荷比率の各10%向上である。現在の達成状況は、AI自律かん水システムの導入により、AI区は2021年に比べて高品質率が19.8％向上し、合格率は8.6％向上した。また、2022年の慣行区と比べると、ML率は9.0％向上し、合格率は同等であった。この結果は、強化学習および深層学習を活用した水分管理が、カンキツ類の高品質安定生産に有効であることを示している。
まとめると、本研究は、高齢化と担い手の数の減少が進む中で、AIを活用した自律的なかん水制御によって、カンキツ類の高品質安定生産を目指している。適切な水分管理により品質と量の両方を確保し、生産地の未来を切り開くことを目指している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究が概ね順調に進んでいる理由は以下のとおりである。
「AI自律かん水システム」導入の有効性：本研究では「AI自律かん水システム」の開発のみならず、実際の園地への導入が行われており、その成果が定量的に示されている。具体的には、参加農家の品質合格率と高品質果実出荷比率が目標の10%向上を達成している。特に、Y園では品質合格率が28.7%向上し、AI区では高品質率が19.8%向上していることから、システムの導入が実際の品質向上に直結していることが確認できる。
水分管理の改善：AI自律かん水システムは、水分ストレスのAI診断システムを活用することで水分管理が容易になり、果実肥大を損なわない高品質な果実生産が可能になっている。これは、果実品質の向上とともに、生産効率と生産量の向上にも寄与している。
産官学連携の推進：三重県と鳥羽商船高専の共同で開発したAI自律かん水システムの導入により、産官学連携の機能性が明確化され、技術導入のスピードが向上している。このような連携により、技術の進歩とそれに伴う効果が現地で直接的に反映されている。
以上の理由から、本研究が順調に進行していると言える。しかし、担い手の高齢化や技術の継承、小規模経営の課題など、まだ解決すべき問題は多い。それらの課題についても、本研究の進展により解決の手段が見えてくることを期待したい。
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| Strategy for Future Research Activity |
三重南紀地区のカンキツ類生産は、カンキツ栽培に適した気候と整備された基盤園地により大規模な生産団地を形成してきたが、生産者の高齢化や経営規模の小ささが課題となっている。これに対処するため、本研究を進行中であり、推進方策を以下に述べる。
研究の中心となるのは、「AI自律かん水システム」である。これは、AIが果樹の水分ストレスを診断し、果実肥大を損なわずに糖度の高い高品質果実の生産を可能にするものである。既に実演地への導入が進み、高品質果実の出荷比率や品質合格率が向上する成果がある。
本研究をさらに推進するには、まず、2023年度にはAIによる自律かん水園地を2園地、アプリによるかん水園地を3箇所以上に増やす。現地実証の結果を重ねることで、より的確なAIの効果が見込まれる。また、糖度の向上を狙うため、AIかん水による品質向上について、糖酸度の測定や高品質果実出荷比率の比較を行う。
さらに、ICT技術の活用をさらに深める。産地に導入されている営農指導支援システムとデータを連携させ、農家に対してAIによる推定水分ストレスの状況や糖酸度情報を共有する。これにより、農家自身が自分の園地の状況を理解し、適切な経営判断を下すことを支援する。
最後に、これらの研究推進方策が、高齢化や経営規模の小ささという課題に直接的に対応するものではない。だが、AIとICT技術を活用した省力化や品質向上は、これらの課題を間接的に緩和する可能性がある。生産性の向上は担い手の負担軽減につながり、高品質果実の安定生産は市場の信頼を維持し、価格の安定化に寄与することが期待できる。
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| Causes of Carryover |
スマート農業技術の開発・実証プロジェクト「実証課題名：中山間地域における労働力不足の克服と気候変動に適応した省力的高品質柑橘生産技術の実証」（2022-2023）が採択された。その結果、AIによる水分ストレス推定エンジンのクラウド料金やシステム維持に必要な機材等の購入費に余裕が生じ、次年度の予算が増えた。使用計画については、上記の事業で購入することが難しい深層学習用PC等の備品購入に充てる予定である。
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