(57)【要約】【課題】生育対象の生物の生育条件と、当該生育条件に従って生育された生物の含有成分との相関を導出することが可能な生育分析システム、生育分析方法及び生育分析プログラムを提供すること。【解決手段】本発明の生育分析システム１は、生育対象の生物の生育条件を示す生育条件情報を入力データとし、生物の含有成分を示す含有成分情報を出力データとする第１のニューラルネットワークを有する相関導出部６０を含む。相関導出部６０は、第１のニューラルネットワークにおいて、生育条件情報と、当該生育条件に従って実際に生育された生物の含有成分を示す含有成分情報とを教師データとするディープラーニングを繰り返し実行することにより、第１のニューラルネットワークを学習させる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生育対象の生物の生育条件を示す生育条件情報を入力データとし、前記生物の含有成分を示す含有成分情報を出力データとする第１のニューラルネットワークを有する相関導出部を含み、
前記相関導出部は、前記第１のニューラルネットワークにおいて、前記生育条件情報と、前記生育条件に従って実際に生育された前記生物の含有成分を示す含有成分情報とを教師データとするディープラーニングを繰り返し実行することにより、前記第１のニューラルネットワークを学習させることを特徴とする、
生育分析システム。
【請求項２】
前記相関導出部が提供する前記第１のニューラルネットワークの学習の結果得られた重み付き学習データを入力データとし、前記生物の生育条件を示す生育条件情報を出力データとする第２のニューラルネットワークを有する生育条件決定部を含み、
前記生育条件決定部は、前記相関導出部から前記重み付けされた学習データを受信すると、前記重み付き学習データを前記第２のニューラルネットワークに入力して生育条件情報を生成し、
前記相関導出部は、前記第１のニューラルネットワークにおいて、前記生育条件決定部が生成した生育条件情報と、前記生育条件に従って実際に生育された前記生物の含有成分を示す含有成分情報とを教師データとして使用することを特徴とする、請求項１に記載の生育分析システム。
【請求項３】
前記生育対象の生物が植物である場合において、
前記生育条件情報には、前記植物が生育される環境の温度、湿度、照度及び二酸化炭素濃度、前記植物に与えられる水の量及び温度、並びに前記植物に与えられる肥料の種類及び量のうちの少なくとも１つが含まれ、
前記含有成分情報には、前記植物に含まれる成分の種類、量及び濃度の少なくとも１つが含まれることを特徴とする、請求項１又は２に記載の生育分析システム。
【請求項４】
前記生育対象の生物が動物である場合において、
前記生育条件情報には、前記動物が生育される環境の温度、湿度、照度及び二酸化炭素濃度、前記動物に与えられる水の量及び温度、並びに前記動物に与えられる餌の種類、量及び時間情報のうちの少なくとも１つが含まれ、
前記含有成分情報には、前記動物に含まれる成分の種類、量及び濃度の少なくとも１つが含まれることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の生育分析システム。
【請求項５】
前記相関導出部は、前記第１のニューラルネットワークにおいて、生育対象の生物の生育条件を示す生育条件情報と、前記生育条件に従って実際に生育された前記生物の生育状態を示す生育状態情報を教師データとするディープラーニングを繰り返し実行することにより、前記第１のニューラルネットワークを学習させることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の生育分析システム。
【請求項６】
前記生育状態情報には、前記生物のサイズ、形状及び色のうちの少なくとも１つが含まれることを特徴とする、請求項５に記載の生育分析システム。
【請求項７】
生育対象の生物の生育条件を示す生育条件情報を入力データとし、前記生物の含有成分を示す含有成分情報を出力データとするニューラルネットワークにおいて、前記生育条件情報と、前記生育条件に従って実際に生育された前記生物の含有成分を示す含有成分情報とを教師データとするディープラーニングを繰り返し実行するステップを含む、生育分析方法。
【請求項８】
生育対象の生物の生育条件を示す生育条件情報を入力データとし、前記生物の含有成分を示す含有成分情報を出力データとするニューラルネットワークにおいて、前記生育条件情報と、前記生育条件に従って実際に生育された前記生物の含有成分を示す含有成分情報とを教師データとするディープラーニングを繰り返し実行するステップを情報処置装置が備える演算装置に実行させる、生育分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生育分析システム、生育分析方法及び生育分析プログラムに関し、特に、生育対象の生物を分析する生育分析システム、生育分析方法及び生育分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、生育対象の生物を分析する種々の技術が提案されている。例えば、特許文献１が開示する植物栽培装置は、所定の最小株数の植物を収納する生育空間が形成され、植物の生育に影響を与える各要素を調整可能な環境条件下で、当該生育空間に植物を収納した状態で生育中の植物の成分を分析する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１８３９３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１が開示する植物栽培装置は、生育中の植物の成分を分析することができるものの、生育対象の植物の環境条件等の生育条件と、当該生育条件に従って生育された植物の含有成分との相関を導出することができないという問題があった。
【０００５】
本発明の目的は、上述した課題を鑑み、生育対象の生物の生育条件と、当該生育条件に従って生育された生物の含有成分との相関を導出することが可能な生育分析システム、生育分析方法及び生育分析プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の生育分析システムに係る一態様は、生育対象の生物の生育条件を示す生育条件情報を入力データとし、前記生物の含有成分を示す含有成分情報を出力データとする第１のニューラルネットワークを有する相関導出部を含み、前記相関導出部は、前記第１のニューラルネットワークにおいて、前記生育条件情報と、前記生育条件に従って実際に生育された前記生物の含有成分を示す含有成分情報とを教師データとするディープラーニングを繰り返し実行することにより、前記第１のニューラルネットワークを学習させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明により、生育対象の生物の生育条件と、当該生育条件に従って生育された生物の含有成分との相関を導出することが可能な生育分析システム、生育分析方法及び生育分析プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一態様に係る生育分析システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一態様に係る生育分析システムが有する主要な構成要素を示すブロック図である。
【図３】本発明の一態様に係る生育分析システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一態様に係る生育分析システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】生育対象の植物の生育室の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、植物を生育対象の生物とする本発明の一態様について説明する。図１は、本発明の一態様に係る生育分析システム１の構成を示すブロック図である。生育分析システム１は、生育対象の生物の生育を分析するシステムであり、計画部１０と、生育条件設定部２０と、生育管理部３０と、記録部４０と、採取部５０と、相関導出部６０とを含む。これらの機能部は、図１に示すように、通信ケーブルを介して相互にデータ通信を行うことができる。なお、これらの機能部は、電波を介してデータ通信を行ってもよい。
【００１０】
計画部１０は、生育対象である植物の生育条件を決定して当該植物の生育計画を生成し、当該生育条件を示す生育条件情報を提供すると共に、当該植物のサンプリングに関する種々の条件を規定するサンプリング条件を提供する情報処理装置であり、生育条件決定部１１と、サンプリング条件提供部１２とを含む。
【００１１】
生育計画には、初期生育計画と、通常の生育計画がある。初期生育計画は、相関導出部６０が有する第１のニューラルネットワークにおいて実行されるディープラーニングの初期段階における植物の生育条件である。生育条件には、生育対象の植物が生育される環境の温度、湿度、照度及び二酸化炭素濃度、当該植物に与えられる水の量及び温度、並びに肥料の種類及び量等の属性があり、それぞれ任意の値が設定される。生育条件決定部１１は、初期生育計画の生育条件を決定する場合、生育条件の属性値をランダムに決定することにより、初期生育計画を生成することができる。生育条件決定部１１は、初期生育計画の生育条件を示す生育条件情報を生育条件設定部２０に提供する。
【００１２】
通常の生育計画は、相関導出部６０が有する第１のニューラルネットワークにおいて実行されるディープラーニングの初期段階より後の段階における植物の生育条件である。生育条件決定部１１は、相関導出部６０が提供する重み付き学習データを入力データとして、生育対象の植物の様々な生育条件を示す生育条件情報を出力データとする第２のニューラルネットワークを有する。第２のニューラルネットワークは、入力層、中間層及び出力層で構成されており、これらの層は、生育条件決定部１１が有する演算装置が実行するプログラムである人工ニューロンで構成される。重み付き学習データは、生育条件を示す生育条件情報と、当該生育条件に従って生育される植物の生育状態を示す生育状態情報及び含有成分を示す含有成分情報との相関を示す、第１のニューラルネットワークの各人工ニューロンが使用するパラメータ（重みやバイアス等）である。これらのパラメータは、相関導出部６０が第１のニューラルネットワークにおいてディープラーニングを実行することによって値が修正され、ディープラーニングを繰り返し実行することによって最適化される。生育条件決定部１１は、第２のニューラルネットワークが出力した生育条件を示す生育条件情報を、通常の生育計画の生育条件を示す生育条件情報として、生育条件設定部２０に提供する。
【００１３】
また、生育条件決定部１１は、ユーザが指定した所定の生育条件を生育計画とすることができる。例えば、これまでの生育実験から「温度及び照度が高い程、糖度が高い植物ができる」との傾向が見出された場合、ユーザは、生育対象の植物の品種改良をすべく、生育条件の属性として温度及び照度を指定し、これらの属性値として高い温度及び高い照度を指定することができる。生育条件決定部１１は、ユーザが指定した所定の生育条件を示す生育条件情報を生育条件設定部２０に提供することができる。
【００１４】
サンプリング条件提供部１２は、採取部５０に対し、サンプリング条件を提供する。サンプリング条件には、サンプリングのタイミング、サンプリングの対象となる植物、個体当たりのサンプリング回数等が含まれる。サンプリング条件提供部１２は、生育条件情報及び生育状態情報に基づいて、サンプリング条件を決定することができる。この場合、生育管理部３０は、生育状態情報をサンプリング条件提供部１２に提供する。また、サンプリング条件提供部１２は、ランダムにサンプリング条件を決定してもよく、または、特定の条件（例えば、高い温度で生育されている比較的大きな個体等）に合致するサンプリング条件を決定してもよい。さらに、サンプリング条件提供部１２は、一定時間毎にサンプリング条件を決定してもよい。
【００１５】
生育条件設定部２０は、計画部１０が提供した生育条件情報を自機の記憶装置に設定すると共に、生育管理部３０及び相関導出部６０に提供する情報処理装置である。
【００１６】
生育管理部３０は、生育条件設定部２０が提供した生育条件情報が示す生育条件に従って植物の生育を行うと共に、当該植物の生育状態情報を生成する情報処理装置である。生育管理部３０は、１つの生育条件において複数の植物を生育することができる。生育管理部３０は、制御部及び生育状態測定部（図示せず）を含む。
【００１７】
制御部は、生育計画の生育条件に従って、空調システム、照明装置、水供給システム及び肥料供給システムを制御する。空調システムは、植物が生育される環境の温度や湿度、二酸化炭素濃度を、生育条件の指定する温度や湿度、二酸化炭素濃度に調節する。照明装置は、植物が生育される環境の照度を生育条件の指定する照度に調節する。水供給システムは、植物に提供される水の量及び温度を生育条件の指定する水量及び水温に調節する。肥料供給システムは、生育条件の指定する種類及び量の肥料を生育対象の植物に提供する。
【００１８】
本発明では、生育対象の植物を生育するために１以上の生育室を準備することができる。複数の生育室を準備する場合、図５に示すように、低温度環境、高温度環境、低照度環境及び高照度環境等のように、生育条件毎に生育室を準備することができる。生育対象の植物３２は、ベルトコンベア等の搬送手段３３によって各生育室を移動できるようにしてもよい。
【００１９】
生育状態測定部は、カメラ及び重量計測器を制御して、生育対象の植物のサイズや形状、色、重量等を示す生育状態情報を生成し、当該生育状態情報を個体毎に記録部４０に保存する。具体的には、生育状態測定部は、図５に示すように、生育対象の植物の近傍や当該植物が生育される部屋の天井等の任意の位置に設置されたカメラ３１を制御して、生育対象の植物を撮影し、その撮影画像を取得する。次いで、生育状態測定部は、生育対象の植物の撮影画像を解析して、当該植物のサイズや形状、色等の生育状態情報を取得し、個体毎に記録部４０に保存する。また、生育状態測定部は、重量計測器で計測された生育対象の植物の重量を取得し、個体毎に記録部４０に保存する。重量計測器は、搬送手段３３と一体的に構成することができる。
【００２０】
本実施形態では、生育状態測定部は、生育対象の植物の生育状態情報を個体毎に記録部４０に保存する場合、各撮影画像から特徴点を抽出し、同一の特徴点を有する植物について同一の識別情報を付加し、当該識別情報と、当該植物の生育状態情報とを関連付けて記録部４０に保存することができる。他の実施形態では、生育対象の植物に割り当てられた識別情報を保持するＩＣタグ、又は当該植物の識別情報が含まれたＱＲコード（登録商標）やバーコードが印字されたラベル等を植物に付加し、生育状態測定部が、これらのＩＣタグやＱＲコード（登録商標）、バーコードから生育対象の植物の識別情報を取得し、当該植物の識別情報及び生育状態情報を関連付けて記録部４０に保存してもよい。
【００２１】
記録部４０は、生育対象の植物の生育状態情報が保存される記憶装置を有するデータサーバ等の情報処理装置である。記録部４０は、生育管理部３０から生育状態情報を受信すると、自機が備える記憶装置に生育状態情報を保存すると共に、当該生育状態情報を相関導出部６０に提供する。
【００２２】
採取部５０は、計画部１０が提供するサンプリング条件に従って生育対象の植物のサンプルを採取し、当該サンプルの含有成分の種類、量及び濃度を分析する装置である。生育対象の植物の含有成分の具体例としては、アミノ酸や脂肪、糖、ビタミン、塩分、ミネラル、カリウム等の種々の物質が考えらえる。また、採取部５０が分析可能な植物の成分には、発がん性物質等の有害物質も含まれる。採取部５０は、生育対象の植物の含有成分の種類、量及び濃度を示す含有成分情報を分析結果として相関導出部６０に送信する。
【００２３】
相関導出部６０は、生育対象の植物の生育条件を示す生育条件情報と、当該植物の生育状態情報及び含有成分情報との相関を導出し、これらの情報の主相関を示す重み付けされた学習データを生成することが可能な情報処理装置である。相関導出部６０は、生育計画に含まれる生育条件情報を入力データとし、植物の生育状態情報及び含有成分情報を出力データとする第１のニューラルネットワークを有する。第１のニューラルネットワークは、入力層、中間層及び出力層で構成されており、これらの層は、相関導出部６０が有する演算装置が実行するプログラムである人工ニューロンで構成される。相関導出部６０は、生育計画に含まれる生育条件情報と、当該生育条件情報が示す生育条件によって生育された植物の実際の生育状態情報及び含有成分情報を教師データとして用いて、ディープラーニングを繰り返し実行して、各人工ニューロンが使用するパラメータを修正することにより、第１のニューラルネットワークを学習させる。相関導出部６０は、第１のニューラルネットワークの学習の結果得られた重み付けされた学習データ、すなわち、第１のニューラルネットワークの各人工ニューロンが修正したパラメータ群を計画部１０に送信する。計画部１０の生育条件決定部１１は、相関導出部６０から重み付けされた学習データを受信すると、当該重み付き学習データを第２のニューラルネットワークに入力して生育条件情報を生成する。すなわち、生育条件決定部１１は、相関導出部６０からフィードバックされた重み付けされた学習データを用いて生育計画を更新し、当該生育計画の生育条件情報を生育条件設定部２０に提供する。
【００２４】
図２は、本発明の一態様に係る生育分析システムが有する主要な構成要素を示すブロック図である。生育分析システム１は、生育対象の植物の生育条件と、当該植物の生育状態情報及び含有成分情報との相関を導出する相関導出部６０を含む。
【００２５】
図３及び図４は、本発明の一態様に係る生育分析システム１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。以下、図３及び図４を参照して、生育対象の植物の生育室が１つ有る場合に実行される処理の一例について説明する。
【００２６】
ステップＳ１０１では、計画部１０が、初期生育計画を生成し、実行計画として自機の記憶装置に設定する。ステップＳ１０２では、計画部１０は、設定された実行計画を構成する生育条件を示す生育条件情報を生育条件設定部２０に送信する。ステップＳ１０３では、生育条件設定部２０は、当該生育条件情報を自機の記憶装置に保存すると共に、生育条件情報を生育管理部３０及び相関導出部６０に送信する。
【００２７】
ステップＳ１０４では、生育管理部３０が、生育条件設定部２０から受信した生育条件情報の示す生育条件に従って植物を生育する。ステップＳ１０５では、生育管理部３０は、所定のタイミングで植物の生育状態を測定して生育状態情報を個体毎に生成し、当該生育状態情報を記録部４０に保存する。なお、生育管理部３０が植物の生育状態を測定するタイミングは、採取部５０が植物のサンプルを採取するタイミングと同一であることが好ましい。ステップＳ１０６では、記録部４０が、当該生育状態情報を相関導出部６０に送信する。
【００２８】
一方、ステップＳ１０７では、採取部５０が、サンプリング条件によって規定されるタイミングで植物のサンプルを個体毎に採取し、採取したサンプルの成分分析を行う。なお、採取部５０は、実行計画として初期生育計画が設定されている場合、サンプリング条件として既定のサンプリング条件を使用する。ステップＳ１０８では、採取部５０は、サンプルの成分分析の結果得られた含有成分情報を相関導出部６０に送信する。
【００２９】
ステップＳ１０９では、相関導出部６０が、生育条件設定部２０から受信した生育条件情報と、生育管理部３０から受信した生育状態情報及び採取部５０から受信した含有成分情報を教師データとして、相関導出部６０が有するニューラルネットワークに入力し、ディープラーニングを実行する。ステップＳ１１０では、相関導出部６０は、当該ディープラーニングによって修正されたパラメータを、重み付けされた学習データとして計画部１０に送信する。
【００３０】
ステップＳ１１１では、計画部１０は、相関導出部６０から受信した重み付けされた学習データを第１のニューラルネットワークに入力して新たな生育条件を決定し、実行計画として設定する。ステップＳ１１２では、計画部１０は、サンプリング条件を決定し、採取部５０に送信する。次いで、ステップＳ１０２に処理が戻り、実行計画として設定された新たな生育条件に従って生育対象の植物の生育、状態測定及び成分分析が行われる。
【００３１】
上述した実施形態では、以下の効果を有する。すなわち、相関導出部６０は、相関導出部６０が有する第１のニューラルネットワークにおいて、生育対象の生物の生育条件を示す生育条件情報と、生育条件に従って実際に生育された生物の含有成分を示す含有成分情報とを教師データとするディープラーニングを繰り返し実行して、第１のニューラルネットワークを学習させる。これにより、ユーザは、生育対象の生物の任意の生育条件を示す生育条件情報を第１のニューラルネットワークに入力することにより、生育条件と、生育条件に従って生物を生育した場合に予測される当該生物の含有成分を把握することができる。
【００３２】
また、生育条件決定部１１は、相関導出部６０から重み付けされた学習データを受信すると、当該重み付き学習データを第２のニューラルネットワークに入力して生育条件情報を生成する。すなわち、生育条件決定部１１は、相関導出部６０からフィードバックされた重み付けされた学習データを用いて生育計画を更新することができる。そして、相関導出部６０は、第１のニューラルネットワークにおいて、生育条件決定部１１が生成した生育条件情報と、当該生育条件に従って実際に生育された生物の含有成分を示す含有成分情報とを教師データとするディープラーニングを繰り返し実行する。これにより、重み付けされた学習データを用いて生成された様々な生育条件に基づき、生育対象の生物の生育条件と含有成分との相関を自動的かつ網羅的に導出することができる。
【００３３】
生育分析システム１を構成する計画部１０、生育条件設定部２０、生育管理部３０、記録部４０、採取部５０及び相関導出部６０を実現する各情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）で構成される記憶装置とを備えている。これらの情報処理装置では、演算装置が、ＲＯＭに保存された本発明の生育分析プログラムをＲＡＭに展開して実行することにより、本発明の生育分析方法を実行する。
【００３４】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに提供することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに提供されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００３５】
本発明は上述した実施形態に限られたものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えは、上述した実施形態では、植物を生育対象の生物とするが、生育可能な他の生物（家畜や魚等）を生育対象とすることができる。家畜や魚等の動物を生育対象とする場合、これらの動物に与える餌の種類、時期及び時間等の時間情報の少なくとも１つを生育条件とすることができる。すなわち、生育対象の生物が動物である実施形態では、生育条件情報には、当該動物が生育される環境の温度、湿度、照度及び二酸化炭素濃度、前記動物に与えられる水の量及び温度並びに餌の種類、量及び時間情報のうちの少なくとも１つが含まれる。また、生育状態情報には、当該動物のサイズ、形状及び色のうちの少なくとも１つが含まれる。さらに、含有成分情報には、当該動物に含まれる成分の種類、量及び濃度の少なくとも１つが含まれる。
【００３６】
また、図３及び図４に示す処理では、生育対象の植物の生育室として１つの生育室が準備される場合において、計画部１０が１つの生育条件を生育条件設定部２０に順に提供するが、生育対象の植物の生育室として複数の生育室が準備される場合には、計画部１０は、複数の生育条件を生育条件設定部２０に同時に提供し、生育管理部３０が、これらの生育条件に従って各生育室の環境を調整することができる。
【００３７】
さらに、上述した実施形態では、相関導出部６０は、生育計画に含まれる生育条件情報と、当該生育条件情報が示す生育条件によって生育された植物の実際の生育状態情報及び含有成分情報の双方を、教師データとして用いて第１のニューラルネットワークを学習させるが、他の実施形態では、相関導出部６０は、生育状態情報を使用することなく、生育計画に含まれる生育条件情報と、当該生育条件情報が示す生育条件によって生育された植物の実際の含有成分情報のみを教師データとして用いて、第１のニューラルネットワークを学習させてもよい。
【符号の説明】
【００３８】
１    生育分析システム
１０  計画部
１１  生育条件決定部
１２  サンプリング条件提供部
２０  生育条件設定部
３０  生育管理部
４０  記録部
５０  採取部
６０  相関導出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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