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食料生産学専攻植物工場システム学コース・知能的食料生産科学特別コース

AIによる農業の自動化

ISLAM MD PARVEZ

准教授

ISLAM MD PARVEZ

KEYWORDAI、Intelligent Control System、農業生産性

植物工場情報システム学

植物工場における作物の効率的かつ安定的な生産のための植物生体情報と栽培管理の知識ベース化、情報システムのネットワーク化、成育診断のための画像処理などに関する教育研究を行う。

知能的食料生産科学

コンピュータコミュニケーション技術の開発と利用、植物生体情報や環境情報の収集と解析、植物や環境に関するビッグデータ活用を通して、食料生 産の情報化・知能化の推進、スマートアグリの実現を目指し、6次産業化などの総合情報システム化によるフードイノベーションに関する教育研究を行う。

植物工場情報システム学

植物工場における作物の効率的かつ安定的な生産のための植物生体情報と栽培管理の知識ベース化、情報システムのネットワーク化、成育診断のための画像処理などに関する教育研究を行う。

知能的食料生産科学

コンピュータコミュニケーション技術の開発と利用、植物生体情報や環境情報の収集と解析、植物や環境に関するビッグデータ活用を通して、食料生 産の情報化・知能化の推進、スマートアグリの実現を目指し、6次産業化などの総合情報システム化によるフードイノベーションに関する教育研究を行う。

教育・研究内容1AIによる植物応答の早期検出

 Society5.0における農業は、農業生産性、食料安全保障、環境への影響、持続可能性を同時に達成するために情報通信技術を駆使したITベースの農業管理の実現を目指しています。そのために必要な要素技術として、分類(病気、ストレス、植物の形態学的研究)、検出、カウント(花、果物、葉)などを行うために特定のタスクを対象とした多機能CNN(畳み込みニューラルネットワーク)アーキテクチャを開発しています。さらに広範囲の植物を一度に解析するためのドローンベースの画像分析などの様々な技術も開発しています。

AI classification techniques
AI classification techniques

教育・研究内容2温室栽培施設におけるマルチグリッド無線センサー

 植物工場における微気候は不確実な非線形システムです。ここでは様々な物理化学的プロセスが複雑に影響しあっており、年間を通じて作物を高品質で高収量にするためにこれらプロセスの最適化が求められています。そのためには、植物の光合成速度、CO2濃度、日射量、湿度、温度、栽培方法などの多くのデータ解析が必要です。例えば、生産量の増加を目指し、温風とCO2を連続的に供給すると、温度、湿度、CO2濃度などの分布が不均一となり、その結果として、一部エリアで、病気や害虫の発生、水ストレスに対するリスクが増大する可能性があります。そこで、温室を最適に制御するための微気象モニタリングから植物の状態を診断する研究を行っています。

Grid sensors for microclimate monitoring
Grid sensors for microclimate monitoring

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