群知能型手法と数理モデル化手法を組み合わせた多段マイニングによる農業暗黙知抽出

2016 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26240032
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 知能情報学
• 研究機関: 電気通信大学
• 研究代表者: 栗原 聡 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (30397658)
• 研究分担者: 淺井 義之 沖縄科学技術大学院大学, その他の研究科, 研究員 (00415639) ; 鳥海 不二夫 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30377775) ; 我妻 広明 九州工業大学, 生命体工学研究科(研究院), 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, 学内共同利用施設等, 講師 (70545649) ; 篠田 孝祐 電気通信大学, その他の研究科, 助教 (90533191)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2017-03-31
• キーワード: 農作業暗黙知 / ビッグデータマイニング / データサイエンス / 視線計測 / 熟練農家 / パタンマイニング / 気づき / 環境データ

研究成果の概要

本研究は，高付加価値な野菜・果物の生産ノウハウを持つ熟練農家の農作業暗黙知を，農作業従事者の行動や農作物の状態，土壌や気温・天候といった多様なデータから構成されるビッグデータから顕在化し，知的農業システムとしてパッケージ化することを目的とした．そして，農作業データからの暗黙知の抽出，環境データからの農作物の生長予測，そして視線計測による暗黙知抽出に取組み，実際に熟練農家と一般農家における作業様式の違いなどを発見することができた．

自由記述の分野

人工知能，複雑ネットワーク，ユビキタスコンピューティング