HARVEST:AIモデルによる包括的な農作業検証および早期予測システムの構築技術創出に向けた4カ国横断型アプローチ
| 体系的番号 |
JPMJMS25E6 |
研究代表者 |
山口 弘純 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2025 – 2028
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| 概要 | 本研究で推進するHARVESTプロジェクトでは、無線通信やセンサー、無人地上車両（UGV）・ドローンを活用して農業データを収集し、マルチモーダル融合や機械学習・生成AIにより解析を行うAIフレームワークを開発する。プロジェクトの目的は、作物収量予測や病害虫検出などの早期予測、干ばつ対策、気候変動への適応、精密な施肥、持続可能な害虫駆除などをAIにより実現し、農業従事者やステークホルダーたちの支援を行うとともに、日米豪印の協力で多様な環境に適応する技術を確立することである。本プロジェクトにおいて、日本側チームは3次元センシングとAIモデルを駆使したデジタルツイン環境を構築する技術を開発し、作物生育の把握と効率化を実現する。4カ国のチーム連携により、農業におけるAIの新たな活用技術の創出が期待される。
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| 研究領域 | AI-ENGAGE |
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