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解釈可能なAIによる土壌・作物系モデルの開発

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X

体系的番号 JPMJAX20AF

研究代表者

田中 貴  岐阜大学, 応用生物科学部, 助教

研究期間 (年度) 2020 – 2023
概要農家圃場において土壌特性の時空間変動を推定する技術を開発し、その推定値を予測因子とする深層学習を用いて作物の収量予測モデルを構築します。次に、深層学習の学習済みモデルに、仮説の範囲内で環境因子が作物収量に及ぼす影響をシミュレートすることで、モデルの構造を可視化します。そこで得られた新たな知見を、既存の作物モデルに導入することで、地域にテーラーメイドな土壌・作物系モデルを構築します。
研究領域AI活用で挑む学問の革新と創成

報告書

(6件)
  • 2023 事後評価書 ( PDF )   終了報告書 ( PDF )
  • 2022 事後評価書 ( PDF )   終了報告書 ( PDF )
  • 2021 年次報告書 ( PDF )
  • 2020 年次報告書 ( PDF )

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2021-03-18   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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