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ミライ農園、シソの病害虫を判別するAI診断技術を開発 症例画像などを元に平均精度94%を実現

ミライ菜園は、愛知県農業総合試験場との共同研究により、スマートフォンで撮影した画像からシソ(大葉)の病害虫を高精度に判別するAI診断技術を開発したと発表した。

シソの病害虫を判別するAI診断技術を開発

同技術は、愛知県が2021年度から推進する「あいち農業イノベーションプロジェクト」の一環として開発されたもの。

同技術の開発にあたっては、農業総合試験場や協力農家などから約12,000枚の被害画像の提供を受け、学習データとして活用。生産者の求める高精度を実現するために、複数の画像と畑での発生状況等に関する問診情報を組み合わせる手法を開発したという。

問診は人間の専門家が診断時に行う観察、聞き取り内容を再現したもので、画像1枚のみの診断では排除できない明らかな誤診を防ぐことができ、主要な病害虫11種を平均精度94%(従来比16%向上)で診断が可能に。

生産者はスマートフォンを通じて、撮影した写真や過去の画像をもとに迅速な診断結果を得ることができるため、病害虫被害の軽減や農薬の適正な使用につなげることが期待されるとのことだ。

シソの病害虫に関するAI診断技術の研究内容

今後同社は、シソ以外の主力野菜への応用も視野に入れ、さらなる研究開発を進めていくとしている。

また、同技術を現在提供中の病害虫発生予測AIを搭載する防除支援アプリ「TENRYO(テンリョウ)」へ将来的に統合する予定とのことだ。

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