人工知能を活用した病害虫診断技術

研究概要

トマト、イチゴ、キュウリ、ナスの病害虫を80%以上の精度で画像から診断する人工知能プログラムとこれを簡便に利用可能とするスマートフォンアプリを開発しました。

新規就農者等が活用し、適切な対策が行われることを通じて、病害虫の被害低減による収益向上が期待されます。

研究背景

病害虫の診断・防除には、専門の知識が必要で、新規就農者等には高いハードルとなっています。人工知能(AI)を用いた病害虫画像識別技術による支援には高い期待があるものの、AI学習用の画像が整備されていないこと、汎用的なAIでは病害虫診断が困難であること等が課題でした。

このため、本研究では、病害虫の診断付き画像を多数収集することにより、AI診断プログラムの開発に取り組みました。

主要成果

• 病害虫の正確な診断付き画像を公的機関から70万枚収集してプログラムを開発し、企業がスマートフォンアプリを公開
  
  ➔ 80%以上の精度で病害虫診断が可能であり、新規就農者等による活用が期待

• 農業データ連携基盤(WAGRI)を通じて識別機能を提供するAPI※を公開
  ※API (Application Programming Interface):ソフトウェアの一部を公開して、他のソフトウェアと機能を共有できるようにしたもの。
  
  ➔民間企業が診断アプリ等を開発・提供可能となり、診断画像の収集により更に精度が向上

研究成果について動画を閲覧したい方へ向けた情報

• 研究成果についての動画一覧

より詳細に知りたい方へ向けた参考情報

共同研究機関作成のスマートフォンアプリケーション

• レイミーの病害虫雑草AI診断（(株)日本農薬）(外部サイトへ移動)