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農研機構、農作物の病害虫判断の根拠を可視化できるAIを開発

2020.2.23 SMART AGRI編集部

農研機構は、機械学習の一種である深層学習等を用いた「病害虫判断の根拠となる画像の特徴を可視化するAI」を開発した。

ジャガイモの葉を題材に行われた試験診断では、病気の特徴に基づいて95%以上の高精度で診断。農業分野のみならず判断の根拠を求めるさまざまな分野での活用が期待されている。

「AIによる病害虫判断」の根拠を説明するために

世界の農業における病害虫による潜在的損失額は年間5400億ドルとの試算があり、日本でも農業害虫であるウンカによるイネの坪枯れ等の被害が発生するなど、その損失は100億円を超える年もあるといわれている。

農研機構では2018年10月より農業情報研究センターを開設し「病害虫判断の根拠を説明できるAI」の社会的要請のもと、深層学習等を活用したAIによる病害虫の自動判別システムの開発を進めてきた。

AIによる深層学習は、これまでさまざまな分野で活用されてきたが、そのほとんどは「どのような特徴を学習したか？」を説明できないブラックボックスモデルだったという。

今回開発されたAIは、オートエンコーダという技術を用いて病害虫の特徴を学習する。ジャガイモの葉の診断の例では、元画像から「病気」と「健全」両方の画像を生成し、病気の特徴が正しく学習できていることが確認された。

研究では、健全な葉の画像82万7400枚、病気の葉の画像40万827枚を使用し、植物の葉の画像データから健全／病気／共通部分の特徴を3つの領域に分けて抽出。「健全」の画像には病気の特徴領域を使用せず、「病気」の画像の場合には健全領域を使用せずに、それぞれの特徴が対応する特徴の部分領域へ反映されるように条件付きで学習を行った。

結果、2種類の病気の両方において95%以上の高精度で診断に成功し、ピーマンやトマトについて行った同様の学習でも90％の診断に成功したとのこと。