広報活動報告

農研機構は、国内農業系研究機関で初となるAI研究用スーパーコンピューター「紫峰」、および農研機構内に分散して所有管理されている各種の研究データを収集・統合し、農研機構内外の研究者が分野横断的に利活用できるデータベース「NARO Linked DB」の稼働を2020年5月より開始しました。「紫峰」と「NARO Linked DB」の導入により、農研機構の農業情報研究基盤が整備され、データ駆動型農業の一層の推進が期待されます。

○ プレスリリース(2020年6月16日) :

https://www.naro.go.jp/publicity_report/press/laboratory/rcait/135385.html

農研機構は、温州みかんを対象に、前年までに蓄積された糖度データと気象データから、AIによる機械学習を用いて当年の糖度を予測する手法を開発しました。出荷時の平均糖度を7月ごろから地区を単位として高精度に予測できます。本手法により、適切な栽培管理が可能となり温州みかんの品質の向上に役立つと期待されます。

○ プレスリリース(2020年3月6日) :

https://www.naro.go.jp/publicity_report/press/laboratory/rcait/134410.html

農研機構は、ドローンで空撮した高解像度の画像から、AIも活用して作物の生育状況や病虫害の発生、圃場の状態等を把握する技術の開発を進めています。画像から作物や圃場の3次元情報を復元し、コンピューター上で立体的にそれらを可視化することが可能で、作物の色(反射スペクトル)や3次元情報から株ごとの生育状態が把握でき、また病害虫の発生なども検出することができます。大規模農場での生産管理に役立つと期待されます。

○ 農研機構技報 No. 5(2020年6月1日発行): :

https://www.naro.go.jp/publicity_report/publication/laboratory/naro/naro_technical_report/135031.html

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しました。当システムを利用することで、各事業者は一般ユーザ向けの病虫害画像診断サービスを構築・提供することができます。当システムでは一般ユーザから送られた画像を蓄積して活用し、継続的に診断精度の向上を目指します。第一弾として、トマト・キュウリ・イチゴ・ナスを対象とする病害判別器を公開しました。

○ プレスリリース(2021年3月15日): :

https://www.naro.go.jp/publicity_report/press/laboratory/rcait/138806.html

農研機構は、イネ育種研究で蓄積した大量の形質データに加え、多数の品種・系統のゲノム情報(遺伝子情報)を取得し、イネの大規模な統合的データベースを整備しました。このデータを利用して、ゲノム情報から形質を予測する「ゲノム選抜AI」を構築し、収量や玄米品質などを正確に予測できることを明らかにしました。「ゲノム選抜AI」は良食味・高品質と高い収量性を兼ね備えたイネ品種の育成の加速化・効率化に役立つと期待されます。

○ プレスリリース(2021年1月8日): :

https://www.naro.go.jp/publicity_report/press/laboratory/rcait/137940.html