研究のイメージ図
東京大学の岩田洋佳教授らの研究グループは、ドローンのカメラで収集したデータと機械学習を組み合わせ、作物の特徴を効率的に推定する新技術を開発した。開花期や収穫量の予測にも応用できるため、農業の効率化や生産性向上に寄与することが期待されている。
作物の成長を把握するためには、高さや枝の数、葉の枚数、重さといったデータが必要だ。だが、従来の方法では植物を刈り取ることでしか測定できず、同一個体の成長過程を追跡することは困難であった。そのため、これらデータを手作業で集めることは、研究の進展にとってボトルネックとなっていた。
この課題を解決するためにチームは、ドローンで集めたデータを基に作物の特徴を推定する技術を生み出した。高さや重さ、茎の長さなどを予測できる深層学習モデルを使うことで、植物を切断などすることなく計測することが可能になったという。
さらに、深層学習器が抽出した情報が、植物体の高さや重さと同様に遺伝的な制御を受けていることも確認されたと報告。新品種の育成で、遺伝的に優れた系統を選抜するための新たな評価指標として利用できる可能性が示されたとしている。
岩田教授らは「開花期や収穫量の予測など、栽培管理や収益予測に直結する作物の特性の推定に応用できれば、農業における意思決定の精度を向上させられる」と評価している。