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

• 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, 准教授 (50504065) ; 岩田 錬 東北大学, サイクロトロン・ラジオアイソトープセンター, 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), 准教授 (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
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥44,330,000 (Direct Cost: ¥34,100,000、Indirect Cost: ¥10,230,000); Fiscal Year 2022: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000); Fiscal Year 2021: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000); Fiscal Year 2020: ¥9,230,000 (Direct Cost: ¥7,100,000、Indirect Cost: ¥2,130,000)
• Keywords: 放射線イメージング / 植物栄養 / 画像診断 / リアルタイムイメージング / 施肥

Outline of Research at the Start

本研究では、最適な施肥による収量の最大化を目的として、マルチモードのリアルタイムイメージング技術の開発により、各生育段階における養分の元素動態画像を取得し、収量データと合わせてコンピューターによる深層学習を行うことで、最適な施肥の数値化を図る。さらには、生育過程における１枚の可視化画像から植物内の養分、および収量予測を可能とする診断技術の開発を目指す。