温室栽培施設におけるマルチグリッド無線センサー教育・研究内容紹介1AIによる植物応答の早期検出 教育・研究内容紹介2食料生産学専攻 植物工場システム学コースキーワードAI、Intelligent control system、農業生産性 Society5.0における農業は、農業生産性、食料安全保障、環境への影響、持続可能性を同時に達成するために情報通信技術を駆使したITベースの農業管理の実現を目指しています。そのために必要な要素技術として、分類（病気、ストレス、植物の形態学的研究）、検出、カウント（花、果物、葉）などを行うために特定のタスクを対象とした多機能CNN（畳み込みニューラルネットワーク）アーキテクチャを開発しています。さらに広範囲の植物を一度に解析するためのドローンベースの画像分析などの様々な技術も開発しています。植物工場における微気候は不確実な非線形システムです。ここでは様々な物理化学的プロセスが複雑に影響しあっており、年間を通じて作物を高品質で高収量にするためにこれらプロセスの最適化が求められています。そのためには、植物の光合成速度、CO2濃度、日射量、湿度、温度、栽培方法などの多くのデータ解析が必要です。例えば、生産量の増加を目指し、温風とCO2を連続的に供給すると、温度、湿度、CO2濃度などの分布が不均一となり、その結果として、一部エリアで、病気や害虫の発生、水ストレスに対するリスクが増大する可能性があります。そこで、温室を最適に制御するための微気象モニタリングから植物の状態を診断する研究を行っています。植物工場情報システム学イスラム エムディー パーベズ准教授AI classification techniquesGrid sensors for microclimate monitoring17AIによる農業の自動化
元のページ ../index.html#19