| 研究課題/領域番号 |
21H03558
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| 研究機関 | 長崎大学 |
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研究代表者 |
小林 透 長崎大学, 情報データ科学部, 教授 (90637399)
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| 研究分担者 |
今井 哲郎 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (10436173)
荒井 研一 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (60645290)
征矢野 清 長崎大学, 海洋未来イノベーション機構, 教授 (80260735)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | スマート養殖 / オプティカルフロー / ドローン / 自動給餌 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
昨年度までに開発したマルチセンサプラットフォームにより、生け簀内の魚の活動状況を、オプティカルフローを使って定量化することで、デジタルツイン化することに成功した。
デジタルツイン化に当たっては、オプティカルフローの処理結果を統計技術によりヒートマップとして可視化した。本ヒートマップは、バラの花びらのような形をしていることから、Rose Mapと名付けた。本ヒートマップをSVM（Support Vector Machine）という教師有機械学習で学習させた結果、85%の精度で、魚の空腹度の判定に成功した。Rose Mapにより生け簀内の魚の活性度のみを抽出できたことが精度向上につながった。これにより、人の場合と同じように魚の食欲を見ながら給餌量の調整が可能な自動給餌を可能とした。
また、本AIをドローンと連携させることで、魚の空腹度に合わせてドローンから餌の投入を行う自動給餌システムを開発した。市販ドローンの給餌装置化に当たっては、シングルボードコンピュータをドローンに搭載し、これが無線LAN基地局として動作させることで、生け簀のAIと通信させることにより実現した。
生け簀AIとドローンの連携による自動給餌AIドローンにより、沖合生け簀での給餌作業が自動化できるため、ガソリン代の削減や漁業者の労働力削減に大きく貢献する。これらの成果は、国内の研究会や国際会議での発表、及び論文発表するととともに、長崎市内でのドローン展示会で発表し、多くのメディアから取材を受け、新聞、TV等で大きく報道された。また、オプティカルフローにより生け簀内の魚の活性度をRose Map化した上で、機械学習を構成する方式は、新規性が高く、かつ有効性が高いため特許申請を行った。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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