AI病虫害画像診断システムの提供開始 農研機構、法政大学などが共同研究2021年3月18日
農研機構は法政大学、ノーザンシステムサービスと共同で農業データ連携基盤（WAGRI）を通じ、農業情報サービス事業者向けのAI病虫害画像診断システムの提供を開始する。第一弾として、トマト・キュウリ・イチゴ・ナスの4種類の野菜と果物を対象とした葉表病害判別器を3月15日から公開した。まずは4作物の病害葉表判別器の提供からスタートし、2021年度中に果樹や花きも含め10品目を追加する予定だ。
病害虫防除に役立ちながら成長するAI病虫害診断
今回、農研機構と都道府県公設試験場の専門家がそれぞれの専門分野の病害・虫害画像を大量に収集。この画像を使い機械学習に精通した法政大学、ノーザンシステムサービスとの共同研究で、実運用精度の高いAI病虫害画像判別器を作ることに成功した。
診断システムの対象病害は、トマトがうどんこ病、灰色かび病、黄化葉巻病、青枯れ病など9病害、イチゴはうどんこ病と炭疽病、萎黄病の3病害、キュウリはうどんこ病とべと病など8病害、ナスがうどんこ病、灰色かび病など6病害。葉の表に発生した病害の画像を診断するもので、判定制度は73％～89％。この精度は、学習に使った画像の撮影場所とは全く異なる地域で撮影した画像を使い検証したもので、実運用が可能なレベルとなっている。
ノーザンシステムサービスは同じくトマト・キュウリ・イチゴ・ナスの4作物の葉表、葉裏を対象とするAI虫害画像判別器を開発。判定制度は82％～85％で4月から虫害も判定できるようにする。
同システムの活用を検討する民間企業を対象に、農家などへの診断サービスを実現するアプリケーションソフト（デモアプリ）の試し利用を無償で提供する。一般ユーザから送られた画像を蓄積し活用することで、継続的な診断精度の向上を目指す。将来的には、高齢化による熟練者の減少や経験の浅い新規就農者・新規参入者への対応、未発生地域での病害虫対策として、現場で迅速に診断できるサービスへの活用が期待できるとしている。
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