2016 Fiscal Year Annual Research Report
Extraction of tacit knowledge by multi-layered mining combining collective intelligence method and mathematical modeling method
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26240032
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
栗原 聡 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (30397658)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
淺井 義之 沖縄科学技術大学院大学, 統合オープンシステムユニット, 研究員 (00415639)
鳥海 不二夫 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (30377775)
我妻 広明 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (60392180)
諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (70447580)
菊池 康紀 東京大学, 総括プロジェクト機構, 特任准教授 (70545649)
篠田 孝祐 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (90533191)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 農作業暗黙知 / データマイニング / 熟練農家 / 決定木 / 回帰 / パーセプトロン / 育種 / さとうきび |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，少子高齢化に伴う労働力補填を必要とする農業の現場において，熟練農家の専門知識の抽出と再利用を目指し，現場にて収集される農作業データからのノウハウの抽出と，農作物の植物としての生長と環境データとの関係の抽出の2つの方向から研究に取り組んだ．
初年度は環境データを収集するためのセンサー設置や，農作業が記録されたデータをデータマイニング処理するための前処理などに忙殺されたものの，初年度後半から具体的な作業を開始した．なお，本研究は，サトウキビを対象とし，種子島の国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構九州沖縄農業研究センター種子島試験地の協力にて研究を行った．
知識の抽出については，農作業における育種作業に着目し，まずは育成データの解析に対して決定木分析から深層学習など，様々な手法を用いて解析することで，育種家にとって自明である知見が同じように育成データからも抽出できるかをまず確認した．そして，次の段階とし，それぞれ異なる特性を持つデータマイニング手法による分析法を適用した結果，これまでは異なる育種家においても大方同様の判断基準を持つとの想定に対し，その年ごとの異なる気象・天候状況や，育種対象種の遺伝的な特性への解釈において，育種家同士に差があることが明らかとなった．
また，サトウキビの成長と環境データとの関連性抽出では，11月末時点における仮茎長並びに茎数の予測するために多層パーセプトロンを用い予測成績を検証した．その結果，多変量線形回帰を用いた予測では予測誤差が10数%であったのに比べ，多層パーセプトロンによる予測では予測誤差8%程度とさらに高い予測が可能であることが明らかとなった．サトウキビの成長予測は，農家にとってあらかじめ収量を知ることができるという点において重要であり，製糖工場の稼働スケジュールをあらかじめ決定するための重要な情報となる．
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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