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病害虫診断の判断の根拠がわかるAI 農研機構が開発2020年1月29日

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 農研機構は、判断の根拠となる画像の特徴を可視化できるAI(人工知能)を開発した。判断の根拠を明確化し説明できるため、利用者は安心して農作物の病害虫診断などで活用でると期待される。

ジャガイモの葉の画像の病気診断の例農研機構が開発したAIは"学習"した特徴を可視化できる。
写真はジャガイモの葉の画像の病気診断の例。

元画像から「病気」の葉の画像と、「健全」な葉の画像を生成しており、
AIが正しく学習できていることがわかる。


 農研機構は2018年10月に農業情報研究センターを開設し、AIとビッグデータを活用した農業研究を本格化させている。その研究成果として、画像の特徴を可視化できる新しいAIを開発した。農作物の病害虫診断などでの活用が期待できる。

 現在のAI開発で使われる"深層学習(ディープラーニング)"のほとんどは、AIが学習した特徴や、学習に基づく判断の根拠を説明できないブラックモデルとなっている。

 AIの利用場面が拡がる中で、人間の意思決定の参考にする場合などでは判断の根拠が必要となるケースが多数あり、判断の根拠を説明可能なAIについて社会的要請が強まっている。

 今回農研機構が開発したAIは判断根拠となる画像の特徴を可視化できる。例えば、図のようにジャガイモの葉の画像の病気診断では、元画像から「病気」の葉の画像と、「健全」な葉の画像を生成することができ、生成した「健全」な葉の画像からは"病徴"が消えていることで、AIが病気の特徴を正しく学習できていることが確認された。

 農研機構では、このAIをプログラム化し、病気株の検出が特に重要となる、ジャガイモの原原種(元だね)ほ場などへの導入を検討している。また、イネの重要害虫であるウンカ類の種類別計測への適用を試みている。

 今回開発したAIは、今後、農業分野をはじめ、根拠が説明できるAIが必要な広い分野での活用が期待される。

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