| 研究概要 |
栽培管理に対する熱意と研究心の違いによって, 農家の生産性に大きな開きが生じている. 熱意と研究心に富む栽培者は, いわゆる篤農家といわれる農家であるが, 栽培管理のために多くの労働時間をさくことを余儀なくされている. そこで, 本研究では栽培管理の省力化のためのシステム開発を目的とする. 栽培管理は極めて個別的な行為であると考えられる. なぜなら, 栽培者は, 栽培地の地下水位や気候条件などの局地的条件に適した栽培法を採用していると考えられるからである. これらの個別性を考慮して栽培の自動化を図るには, 普遍的なアルゴリズムでは不十分と考えられる. そこで, 本研究では, 栽培者の栽培方法あるいは原則(栽培管理ルールと呼ぶ)を, 実際の栽培場面での, 気象条件などの栽培管理を規定する条件(外部条件と呼ぶ)と栽培管理行為を自動計測し, そのなかから栽培管理ルールを抽出し, その後, そのルールによって栽培管理を自動的に行うシステムの開発を目指す.
栽培者は, 外部条件の物理的計測によって栽培管理を行っているというよりも, 目で見, 肌で感じた条件によって行っている. したがって, ルールを学習する段階では, この皮膚感覚に伴うあいまいさが混入してくる. また, 栽培管理は人間による行為であるから, 必ずしもルール通りななされるとはかぎらない. このようなノイズも学習段階に混入してくる. 最終的システムでは, あいまいさやノイズを扱える必要がある. 本研究では, あいまいさやノイズを扱えるアルゴリズムの開発を目指したが, 完成はしなかった. AREアルゴリズムと名付けた学習アルゴリズムを開発し, 栽培管理の多くの場面で, 栽培管理行為を100%再現できることを確めた. 今後, AREアルゴリズムを, あいまいさやノイズを扱えるように拡張することが必要である.
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