ドローンとAIによる「スマート育種評価法」を開発 2時間の作業がわずか5分に 農研機構とバンダイナムコ研究所

ドローンとAIの眼が、「良い牧草を選び出せるようになる」スマート育種評価法の開発が行われている。
例えば約1000株の牧草畑の場合、これまでは畑を2時間以上も歩いて人の肉眼による観察で牧草を一株ずつ評価していた作業を、ドローンで撮影した画像から5分程度で行えるようになる。AIはあらかじめ良い牧草をディープラーニングで学習させる。

農研機構(国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構)は、株式会社バンダイナムコ研究所と共同で、熟練した育種家が優良な牧草を選び出す技術を、あらかじめ人工知能(AI)に学習させ、育種家に代わって優良な株の選抜を自動的に行うことが出来る革新的な育種評価法を開発した、と発表した。ドローンのカメラと連携して行う。

育種畑の空撮画像(一部):農研機構提供


同研究の概要

良い品種を作り出すためには、個体選抜の対象となる個体数が多いほど良いことが知られており、数多くの作物個体の特性を効率的に評価できる革新的な育種評価法の開発が求められていた。そのためのカギとなるツールが、広範囲の田畑について鳥瞰的な視覚情報を取得でき、効率的な育種評価につながる「ドローン」と、ディープラーニングが発達してから画像認識能力が飛躍的に高くなった「人工知能(AI)」であるとし、この2つの組み合わせた、新しい牧草育種評価法を開発。
同成果を用いることで、例えば約1000株の牧草畑の場合、これまで育種家は優良な牧草を選び出すために畑を2時間以上歩いて肉眼観察で牧草を一株ずつ評価していた作業を、ドローンで撮影した画像から、あらかじめ学習させておいたAIがこの作業を5分程度で行える。同機構はオーチャードグラス高糖含量品種「えさじまん」やフェストロリウム高越冬性品種「ノースフェスト」を育成するなど、牧草育種に関する高いノウハウと技術力を有している。ドローンを用いた新しい育種評価法の開発にも取り組んでおり、今回、株式会社バンダイナムコ研究所がエンターテインメント分野で培ってきた高度なAIの技術力を取り入れることで、最新のICT・AI技術を導入した革新的な育種評価法の開発につながった。

撮影に使用したドローン:農研機構提供




研究の内容と意義

同研究では、従来と比べ、評価を行う時間と場所の自由度が高まることや、育種家と同等の精度で的確な評価を行うことが可能な点に意義がある。


評価を行う時間と場所の自由度が高まる

育種畑に植えられた複数の育成系統(約1000個体)を、これまで通り育種家が草勢(収量を予測する指標、「1」の極不良から「9」の極良まで数値で表す)、罹病程度(病気の状態を示す指標、1:軽微-9:甚大)、越冬性(無事に越冬できたかの指標、1:極不良-9:極良)などを調査するためには、傾向をつかむだけで1時間程度は必要だ。詳細なデータを記録するためには、1日かかることもあり、しかも、日没後は評価できない。また、冬を過ぎてすぐ(札幌では4月上旬頃)に行う越冬性調査は、長時間の寒さに耐えての実施が強いられます。それに対してドローンを用いれば5分程度で圃場の状態を撮影・記録できる。空撮画像のAIによる評価は夜間に室内で実行可能だ。


育種家と同等の精度で的確な評価を行うことが可能

最初にAI学習用の畑空撮画像と、対応する育種家評点8)のセットを準備し、このデータセットを用いてAIに学習させる。同研究では学習用画像:検証用画像:試験用画像=8:1:1の比率で全個体を無作為に分類し、学習用画像と育種家評点とのセットを使ってAI(GoogLeNet)を学習させた。学習によって作成された複数のAIモデルに検証用画像を評点予測させ、予測点と育種家評点を比較して正答率を検証。その結果、正答率の高かったAIモデルを選択する。選ばれたAIモデルに試験用画像を評価させたところ、上下1点の誤差を正答とした場合、ほぼ9割以上の正答率が得られた。1人の育種家が同じ圃場を別の日に評価した場合、上下2点以上の誤差は同じ程度の割合で発生するため、この手法が育種家の代わりになり得ることが示された。
評価のために撮影する際の畑の時期(草の生育ステージ)、雲の影響による太陽の明るさ、湿り具合による地面の色などが異なると、AIは正しい判断ができないため、利用場面ごとにAIを学習させる必要があるが、明るさや地面の色などによる影響については、種々の撮影条件下で撮られた画像を一緒に学習させることで、回避できることが判明した。現在、8月下旬から9月上旬の生育ステージを評価できるAIモデルが用意できている。

AIによる優良個体選抜の概念図:農研機構提供

学習させたAIによる育種評価結果の正答




今後の予定・期待

  
これまでの牧草の個体選抜においては、育種家の評価可能な個体数に限界があるため、選抜対象にできる個体数は限定されていたが、同手法を用いることにより、育種家の能力による限界はほぼなくなり、非常に沢山の個体数評価が可能になった。今後、これまでよりもさらに良い牧草品種が、同手法によって生み出されることが期待されている。同機構では作物全般においてICT・AIを導入したスマート育種の新技術開発を行っており、牧草についての革新的なスマート育種法の開発がこの一翼を担い、多様で有益な品種育成を加速化するための育種法の発展に貢献していくと述べている。

同研究の発表論文詳細
https://doi.org/10.1270/jsbbr.19J07

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ロボスタ編集部
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