| 研究課題/領域番号 |
16H05008
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
水谷 孝一 筑波大学, システム情報系, 教授 (50241790)
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| 研究分担者 |
善甫 啓一 筑波大学, システム情報系, 助教 (70725712)
海老原 格 筑波大学, システム情報系, 准教授 (80581602)
若槻 尚斗 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40294433)
前田 祐佳 筑波大学, システム情報系, 助教 (20650542)
西藤 岳彦 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 動物衛生研究部門, 研究領域長 (00263393)
竹前 喜洋 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 動物衛生研究部門, 主任研究員 (10584386)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 呼吸器感染症 / センサネットワーク / ブタインフルエンザ / 見守りシステム / 省人化 / ビッグデータ |
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| 研究実績の概要 |
本年度の研究実績は以下である。
課題 B-2 「インフルエンザウイルスと他の病原体が共感染した豚の見守り計測」については、無菌豚とウィルスの調達の都合上，共感染の見守り計測は実現できていない。その代わりに，B-1に関して、見守り計測を用いて，異なるインフルエンザウィルス株の24時間計測を行った。これまでに4回の延べ3週間程度の長期間計測を行っている。データが数十TBと膨大であるため、現在データを解析中である。並行して膨大なデータを解析する上でハンドリングを良好にするためのデータ形式についても検討を開始した。
課題 B-3 「異なる兆候の発見」については、音響イベント，熱画像イベント等センサーから得られる各種イベントを記録・データベース化し，人工知能的アプローチにより、咳・くしゃみ・発熱など以外の兆候の是非についても検討を行った。具体的には，機械学習に使うためのラベル付きデータを整えるために，人間が各種イベントのラベリングを行う際に使用する支援ソフトウェアの開発を行った。継続的に改善していく予定である。
課題 A-5 「見守りシステムの改善」については、見守りシステムの改善を行った。これまでは単一の豚房において計測された画像付きくしゃみ音のデータセットによる学習であったが，複数の豚房において計測されたくしゃみのデータセットによる機械学習的アプローチで計測が可能となった。また，画像及びサーモグラフィーにおける計測においても一定の成果を上げている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度実施予定であった課題 B-2 インフルエンザウイルスと他の病原体が共感染した豚の見守り計測，課題 B-3 異なる兆候の発見，課題 A-5 見守りシステムの改善に関して一定の成果を上げている。
ただし，課題B-2に関しては，調達の都合で計測対象の変更を行った。また，次年度実施予定である課題C 実際の農場環境における検証に関しては，防疫の関係で調整が難航している。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度も引き続き，A-5 見守りシステムの改善，A-6 テンプレートデータベースの自動生成に取り組む。また，課題C 実際の農場環境における検証の調整を進める予定であるが、防疫の関係上、協力を得られる農場を見出すことが出来ないため、実験施設の複数の豚房を仮想農場と見立てて、システムの構築を図る予定である。
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