デジタルカメラなどで撮影するだけ
2023年7月21日、東京農業大学は、京都大学、岡山大学などと共同で、AIを用いた画像解析技術によって、イネの収穫量を推定することに成功した。
特別な専用機器を必要とせず、手持ちのデジタルカメラやスマートフォンで撮影した収穫期のイネ画像を基に、AIによる画像診断を行うことで、おおよその収穫量が推定予測できる。
また、収穫量の推定予測だけでなく、圃場での生育診断にも用いることで、様々な品種の開発成果を客観的に判断することが可能である。
イネの収穫量予測は食品需給にとって重要
従来、イネの収穫量を予測するためには、一部のイネを刈り取り可食部の重量を測定し、作付面積での倍数で推定していたが、手間と時間がかかるため、全ての圃場での実施が難しく現実的ではなかった。
今回は、AIに約2万にも及ぶ様々なイネの画像と収穫量のデータを学ばせることで、撮影したデータを基に、品種別収穫量予測を可能としている。
なお、米を主食としている日本人にとって、その年の収穫量と需要は食品需給という観点から非常に重要であり、不作や豊作とのバランスをも考量することができ、今後の生活にも役立つと考えられる。
(画像はプレスリリースより)
東京農業大学
https://www.tuat.ac.jp/