マルチモードイメージング情報を基盤とするITによる作物生産プロセスの熟成

2020 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 20H00437
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 41:Agricultural economics and rural sociology, agricultural engineering, and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 中西 友子 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 特任教授 (30124275)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 二瓶 直登 福島大学, 食農学類, 教授 (50504065) ; 岩田 錬 東北大学, 先端量子ビーム科学研究センター, 名誉教授 (60143038) ; 杉田 亮平 名古屋大学, アイソトープ総合センター, 講師 (60724747) ; 青木 直大 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (70466811) ; 廣瀬 農 星薬科大学, 薬学部, 准教授 (90708372) ; 森野 佳生 九州大学, 総合理工学研究院, 准教授 (90712737)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

本研究では、放射線によるイメージング装置を開発し、経時的に蓄積したビッグデータを深層学習技術で解析することにより、最適施肥の数値化システムを構築する。このシステムをスマートフォンで利用可能なアプリを開発し、生産者が栽培中の作物を撮影することで、最適な肥料の種類と施肥量が把握可能になることを課題としている。
生産者が写真をアプリに読み込ませることで、同様の状態にある元素動態を探索して、栽培植物内の養分と収量予測をリアルタイムで判定し、肥料の種類と施肥量の最適値を提示するという簡便性と即応性を両立した技術開発に学術的意義が見出せる。従来、生産者の経験に頼っていた暗黙知を明示することで、生産の効率化が期待される。