スマート農業や二酸化炭素削減にディープラーニングの力で挑む

機械に画像を学習させる

さまざまな分野において、機械学習、中でも特にディープラーニング（深層学習）が活用されています。深層学習とは、神経回路を模した深いネットワークに大量のデータを与えることで、対象とする特徴や性質を自動的に学習させる手法です。自動運転や診断支援が代表例ですが、両者の共通点としては、画像認識の技術が大きく関係していることです。画像認識の場合は、大量の画像データを学習することで、対象物を分類したり解析する能力が自動的に獲得できます。

深層学習による画像解析の挑戦先

コンピュータやセンサ、ロボットなどを活用したスマート農業の実現が期待されています。遠隔地から情報通信技術を駆使して農業に従事できれば、誰もが気軽に農作物を生産する歓びを感じることができます。例えば、作物の状態を調べるために直接畑に行って目で確認する作業が、カメラを搭載した小型ロボットを使って画像として撮影し、深層学習による生育状態の解析に代替できます。
また、CCSの実現に向けた研究も大きな挑戦先です。CCSとは、温室効果ガスを削減する方法のひとつで、発電所や工場などから排出された二酸化炭素を地下に埋めて貯留する技術です。ただし、どこにでも埋められるわけではなく、適した地質があります。ドローンを使って地層が露出している地形を撮影し、深層学習を使った画像解析によって、最適な貯留場所を同定する技術の確立が期待されています。

少ない素材にも深層学習を

画像認識に深層学習を使う研究には、大きな課題があります。例えば、椅子や机を学習させたい場合、インターネット上に画像が膨大にあるため、データの収集に困りません。しかし、生育状況を含む農作物や露出した地層の画像は、正解データを含めて入手が極めて困難な素材です。そこで、少ないデータを拡張する深層学習の開発が注目されています。この技術が実現できれば、素材がそれほど多くない分野にも、深層学習の適用範囲が格段に広がるでしょう。

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岩手県立大学ソフトウェア情報学部ソフトウェア情報学科人工知能コース教授間所洋和先生

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ソフトウェア情報学、機械知能学

先生が目指すSDGs

メッセージ

高校生のあなたは、もしかすると、「何が自分のやりたいことなのか、よくわからない」と思っているかもしれません。しかし、高校の頃から何をやりたいのか、明確に見えている人のほうが少ないのではないでしょうか。
情報技術が進んだ現代は、得られる情報量は多く、選択肢も広いため、迷うことも多々あります。まずは、たくさん本を読みましょう。古今東西の名著名作に出会えます。その中に、何か自分の興味のあることや、将来に対するヒントが見つかるかもしれません。

先生への質問

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大学は「知識」を得る場であるだけではなく、「人生の目的」を考える場であり、これからの人生で自分は何をなすべきかを探求する場でもあります。人はそれぞれ固有の素質と能力を持っています。それをいかに見出し、育成していくかが教育の最大課題であると考えています。この大学での貴重な学習期間に、自己の能力と個性を伸ばし、適性を見出すことに努めてください。本学の教職員は、全力を挙げてこれに協力します。