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

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。


今後はこのAIをプログラム化し、イネ科の重要害虫であるウンカ類のへの適用や、病気株の検出が特に重要となるジャガイモの原種への導入も検討していく考えだ。


農研機構
http://www.naro.affrc.go.jp/
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  1. かくやさゆり
    サンマルツァーノトマトに出会い家庭菜園を始めた半農半ライター。農業、食、アウトドアを中心にライターとして活動中。主に固定種の野菜を育てています。
  2. 川島礼二郎
    川島礼二郎(かわしまれいじろう)。1973年神奈川県生まれ。筑波大学第二学群農林学類卒業。フリーラインスの編集ライターとして、テクノロジーをキーワードに、農業雑誌・自動車雑誌などで執筆・編集活動中。
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    農学系の兼業ライター。某大学農学部、某農業レストラン、某飲料会社商品企画を経て、現在は某マルシェアプリでwebマガジン編集として働きながら、猫様のお世話をしている。
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    すぎやまなおき。1988年生まれ。愛知県で有機農業を本業として営む。「伝えられる農家」を目指して執筆業を勉強中。目標は、ひとりでも多くの人に「畑にあそびに行く」という選択肢を持ってもらうこと。「とるたべる」という屋号で、日々畑と奮闘中。
  5. 柴田真希
    管理栄養士。㈱エミッシュ代表取締役。Love Table Labo.代表。27年間悩み続けた便秘を3日で治した雑穀や米食の素晴らしさを広めるべく、雑穀のブランド「美穀小町」を立ち上げる。現在はお料理コーナーの番組出演をはじめ、各種出版・WEB媒体にレシピ・コラムを掲載する他、食品メー カーや飲食店のメニュー開発やプロデュースなどを手がける。『私は「炭水化物」を食べてキレイにやせました。』(世界文化社)、『はじめての酵素玄米』(キラジェンヌ)など著書多数。