研課題
J-GLOBAL ID：202104007058757070
研究課題コード：20338051
解釈可能なAIによる土壌・作物系モデルの開発
体系的課題番号：JPMJAX20AF
実施期間：2020 - 2022
実施機関 (1件)：
研究代表者：
(
, 応用生物科学部, 助教 )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJAX20AF
研究概要：
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。
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