ＡＩを用いたトマトのストレス養液栽培技術
2017年10月5日（木） ＪＳＴ新技術説明会（静岡大学）
＠ＪＳＴ東京本部別館ホール

峰野博史 （mineno@inf.shizuoka.ac.jp）
静岡大学 学術院 情報学領域 情報科学系列 准教授兼担） 創造科学技術大学院／グリーン科学技術研究所／JSTさきがけ研究者

今，起こっていること急速な技術革新によって，大量データの取得，分析，実行の循環が可能に！
CPS:Cyber
PhysicalSystem

IoT: Internetof Things

AI: Artificial Intelligence
https://www.iajapan.org/iot/event/2016/pdf/3_01_sano.pdf

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JSTさきがけ「多様な環境に自律順応できる水分ストレス高精度予測基盤技術の確立（2015-2018）」

甘いトマトを栽培するＡＩを作れるか？
上手な水やりで甘いトマトを栽培可能
過不足ない緻密な水分ストレス管理で高糖度化

ＡＩの学習にはどのようなデータが必要なのか？

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しおれているのはいつでしょう？

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植物の成長を「測る」？
無線散乱光センサ

光合成（葉緑体）

気温 湿度 明るさ光

太陽の光エネルギーを用いて，大気中のCO2と， 光合成根から吸収した水から有機物を合成

CO2

水＋CO2（二酸化炭素）⇒ デンプンなど＋O2（酸素）

蒸散（気孔）

蒸散

無線散乱光センサ

水水位

日が当たり始めると，葉の裏から蒸散が始まり，根から水や養分を吸収して輸送
時刻

養分
気温 湿度 明るさ

養液濃度

根水位計

ECメータ

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しおれ具合をＡＩに学ばせるには？
既存手法

植物の状態

気象環境

過去の経験則
過去の環境

萎れ具合測定

肥料
場所

画像処理

農業従事者

生育

農薬

農業従事者

提案手法

複雑背景，照明変化の画像間で，適切な画像処理が困難
気象環境，過去の経験則を考慮していない

画像処理

センサ

機械学習

画像処理，センサ，機械学習を組み合わせて画像処理を補助すれば，しおれ具合を高精度に推定できるのでは？

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誤差

質

AGFA（Apple, Google,Facebook, Amazon）等の強者

相関若輩者

センサ過去の経験則

入力データ量を増やすことで特徴抽出
特徴抽出しやすくなるよう入力データを加工・クレンジング

画像処理

気象環境

植物の状態

学習データの量と質の関係

量
機械学習

峰野：施設園芸における農業ICTの最前線, 情報処理, Vol.58, No.9 (2017).

×

目標精度

データ量

ＡＩへ上手に学習させるには？
ＡＩの学習は，ヒトの経験と勘に似ている？
家庭教師になった気分で！

Y. Kaneda, S. Shibata, H. Mineno, “Multi-modal sliding window-based support vector regression for predicting plant waterstress,” Knowledge-Based Systems, 2017 (2016IF4.529, Q1).

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原画像からしおれ部分を上手に抽出※特願2017120665

ROAF: Remarkable moving Objects detected by Adjacent optical Flow

若森, 柴田, 峰野, “深層学習を用いた植物の水分ストレス推定手法の検討,” DICOMO2017, 1G-3, 28.Jun.2017 (ﾔﾝｸﾞﾘｻｰﾁｬ賞).

8原画像加工は，データ量削減と同等？
1,400時点

14,000時点

9植物の動きを可視化
萎れから回復※人目にわかりやすいように Optical Flow を強調して可視化（OpenCV使用）

萎れ小

萎れ大

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画像特徴量と環境データの重畳効果
萎れ具
合

機械学習

画像特徴量

HOOF

Optical Flow

局所的変化

(Histogram of Optical Flow)

環境データ
センサデータ・温度・相対湿度・光量・繁茂度

大域的変化

画像＋環境+HOOF

センサデータ

局所＋大域

若森, 兼田, 柴田, 峰野, “草姿画像を用いた植物萎れ具合高精度推定,” 情報処理学会 第79回全国大会, 17.Mar.2017 (学生奨励賞).

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SW-SVR: Sliding Window-based Support Vector Regression

適応型学習器：SW-SVR
経時特性変化データの状況に応じた多数の特価モデルで動的重み付け′σ𝑁1
𝑘=1 𝑊𝑘 𝐻𝑘 (𝑃)′, 𝑊𝑥 =𝐻(𝑃) =′σ𝑁
𝐺𝑥 − 𝑃 𝑞
𝑘=1 𝑊𝑘

2nd featuresmallLarge

Test data

SmallLarge
MediumMedium
1st feature

Y. Kaneda, H. Mineno, “Sliding window-based support vector regression for predicting micrometeorological data,”
Expert Systems with Applications, 2016. (2016IF3.928, Q1)

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ＡＩを用いた次世代農業支援システム
Multi-modal DNN

SW-SVR

Plant image data

Intelligent
Informatics
Group

Extracted
data

Specializedmodels

Mapped data

Prediction
value

Environmental data

①Feature
extraction②
Building
specialized model③
Dynamicallyweighting
CloudGreenhouse
User

Heterogeneous
Network
Convergence
Group

Scattered lightwireless sensor
node

Stem-diametersensor

Sink node

GatewayActuator

CameraWater stressprediction

InternetDBMSVisualizationinterface

Y. Kaneda, S. Shibata, H. Mineno, “Multi-modal sliding window-based support vector regression for predicting plant waterstress,” Knowledge-Based Systems, 2017 (2016IF4.529, Q1).

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１時間後の茎径変化を予測可能に！

Y. Kaneda, S. Shibata, H. Mineno, “Multi-modal sliding window-based support vector regression for predicting plant water stress,”
Knowledge-Based Systems, 2017 (2016IF4.529, Q1).

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AIを用いたトマトのストレス養液栽培技術
新技術の概要草姿画像や環境データ（温度，相対湿度，明るさ，など）を用いた機械学習で，トマトのストレス度合いを推定し，高糖度化するように自動潅水制御するストレス養液栽培技術を研究開発

従来技術・競合技術との比較
草姿画像や環境データといった比較的容易に現場で収集可能な非破壊データのみで，植物の萎れ具合を定量化し推定・予測可能とすることで、適切なタイミングで適切な量の潅水制御を実現するストレス養液栽培を容易に実現可能新技術の特徴ストレス養液栽培，マルチモーダル深層学習，草姿画像，環境データ

想定される用途
高品質な果菜類の養液栽培，植物工場
各要素技術は，他分野へ応用可能• 経時特性変化するデータを用いた高精度な状況推定・将来予測• 異種データを組み合わせた状況推定・将来予測• 定点カメラ連続画像からの動体（超低速から）部分抽出

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本技術に関する知的財産権，問合先特願2014-234950（平成26年11月19日）
予測システム、予測方法、および予測プログラム
峰野博史、鈴木雄也、兼田千雅
特願2016-166073（未公開）
萎れ具合予測システム及び萎れ具合予測方法
峰野博史、兼田千雅、柴田瞬
特願2017-120665（未公開）
画像データ加工装置及び画像データ加工方法
峰野博史、兼田千雅、柴田瞬、若森和昌
出願人：国立大学法人 静岡大学

◎共同研究および関連する特許については、静岡大学イノベーション社会連携推進機構にお問い合わせください。

TEL: 053-478-1702 / FAX: 053-478-1711
Email： sangakucd@cjr.shizuoka.ac.jp

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