栽培・労務管理の最適化を加速するオープンプラットフォームの整備

• 研究機関名: 宮城県農業・園芸総合研究所
• 研究分担: 野菜部
• 研究期間: 完H29～R3
• 年度: 2021
• 摘要: 目的：; 施設園芸におけるオープンイノベーションを支援し，ＡＩを活用した栽培・労務管理の最適化技術の開発を加速化するため，オープンプラットフォームで利用することを前提に，ＡＩの学習に利用できる栽培管理及び労務管理に関するデータセットを収集するとともに，効率的な収集方法の開発を行う。そして，環境制御方式と生産効率の最適化に資する学習型解析エンジンを用い，実証フィールドで開発技術の利用可能性を検証する。; 得られた成果：; ＡＩの学習に利用できる栽培管理及び労務管理等のデータ収集と効果的な収集方法の検証を行ってきた。; 県内大規模施設トマト生産４法人（2020年度からは３法人）の各種データ（環境データ，作業データ，収量データおよび生育データ。データの項目はコンソーシアムメンバーと協議のうえ決定）の収集を行い，AIの学習データとして有効な形式に適宜集計し，コンソーシアムメンバーと共有した。; 2018年度は，３次元形状計測センサー（Kinect）を利用した葉面積（LAI）の取得を検討した。また，2019年度にはニューラルネットワークを用いて収量予測を行い，収集中のデータの有効性を検証した。
• カテゴリ: 環境制御 環境データ 栽培技術 施設園芸 トマト