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成果報告書詳細
管理番号20190000000427
タイトル2017年度―2018年度成果報告書 次世代人工知能・ロボット中核技術開発 次世代人工知能技術分野 人工知能技術を用いた植物フェノミクスとその応用に関する先導研究
公開日2019/6/14
報告書年度2017 - 2018
委託先名特定非営利活動法人植物工場研究会 国立研究開発法人産業技術総合研究所 鹿島建設株式会社 国立大学法人千葉大学
プロジェクト番号P15009
部署名ロボット・AI部
和文要約件名:2017年度―2018年度 成果報告書 次世代人工知能・ロボット中核技術開発/次世代人工知能技術分野/人工知能技術を用いた植物フェノミクスとその応用に関する先導研究」

本課題は、レタスなどの園芸作物やその他植物の特性や成長量を総合的定量的に把握し、生育に必要な環境因子の動的作用を解析する植物フェノタイピング技術を人工知能技術によって開発し、さらに植物フェノタイピング利活用基盤として整備し利用可能とすることで植物工場での生産活動や将来的には育種などにも適用し得る応用技術の実現を目的とした。基盤技術と応用技術について2つのサブテーマを設定し、特定非営利活動法人植物工場研究会、産業技術総合研究所、鹿島建設株式会社、千葉大学が連携して研究開発に取り組んだ。基盤技術においては、栽培環境制御に優れた植物工場の諸機能とともに多種センサを同期制御する植物フェノタイピング実験環境構築のための基盤技術を開発し、統合運用することによって植物の環境情報と生育状況とを逐次記録可能とした。これにより、栽培植物の環境情報(温度、湿度、光エネルギー、養液成分等)と形状および形質情報(3次元構造、葉温分布、葉数、葉面積、葉傾斜等)のデータを非侵襲で収集し、生育状況を1株毎に追跡可能とした。また、発芽フェノタイピングユニットなどのシステムも開発した。
応用技術に関しては、従来の栽培施設が大空間栽培に立脚し、需要変動への対応や精密な環境コントロールを実行しづらいシステムになっているのに対し、再現性・拡張性などを有する栽培モジュールとすることで、低コスト化と積み上げ工法による従来型施設の問題へ対処することが可能となり、基盤技術によって確立された植物フェノミクスの知見にもとづくきめ細やかで成長速度等の動的な観点からの制御が可能な施設設計になっている。このような栽培設備仕様を実現するために、風洞シミュレーションや実装モデルによる実験を行い、増減が可能な栽培システム仕様を策定し、法制等への適合調査、基本設計、1日辺りの生産量や生体および作業員の施設内移動をシミュレーションした。さらに、速度変数も考慮した環境データとフェノタイピングデータ、栽培マネジメントデータなどの各種取得データの一元AI管理・解析が可能なデータウェアハウスを構築した。
英文要約Title : Artificial Intelligence (AI)-based Plant Phenomics in Plant Factories with Artificial Lighting (PFALs) (FY2017 - FY2018) Final Report

This project is composed of two major objectives: 1) to research artificial intelligence (AI)-based phenotyping in plant factories with artificial lighting (PFALs), and 2) to develop a cultivation system module applying AI-based phenotyping technology.

1) Research and Development on AI-based Phenotyping
Research and development of a) plant phenotyping unit and b) analysis technology of AI-based phenotyping were implemented. As for a) research and development of plant phenotyping unit, we have focused on developing an experimental environment to acquire a wide range of phenotyping data along with environmental data and management data, applying multiple sensing, image-capturing and measurement system. In regard to b) research and development of analysis technology of AI-based phenotyping, analysis technology has been developed utilizing various data.

2) Research on Cultivation System Module
This research subject is composed of the development of c) a cultivation system module and d) phenotyping- and AI-based environmental control technology. To overcome the existing challenges of reproducibility of research outcomes from laboratories or various commercial production sites, the cultivation system module will achieve scalability, controllability, and adaptability. In terms of c) the development of a cultivation system module, an outline design of such module, which will concurrently achieve the air uniformity inside the cultivation system, was created. After computational fluid dynamics (CFD) simulation, cultivation environment, particularly air flow, was demonstrated in a field experiment. Regarding d) phenotyping- and AI-based environment control technology, we have built a data warehouse with the aim of developing AI-based technology to analyze phenotyping, environment, and management data. Methodologies of AI-based environmental control was examined throughout the project.
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