画像の特徴を可視化できる新しいAIを開発
成果の概要
- どのような症状を見て病害と判断したかを示すことができる。
- ジャガイモ、ピーマン、トマトの葉の画像について、90%以上の精度で病害／健全を判定した。
研究成果の紹介動画
研究の背景
現在の人工知能（AI）のほとんどは、学習に基づく判断の根拠を説明できないブラックボックスモデルですが、農研機構では、判断根拠となる画像の特徴を可視化できるAIを開発しました。
葉の画像を入力すると健全か病害かの判定を行うと同時に、健全だった場合の画像と病害だった場合の画像の両方を生成します。その2画像を比較することで、判断根拠となった病徴を確認できます。葉の病害判定のほか、害虫の種類判別への応用も検討しています。
成果の紹介
成果のポイント1
中核技術として、画像を圧縮し再び同じ画像が再現されるオートエンコーダと呼ばれる深層学習を採用。
成果のポイント2
画像を圧縮後、病気の特徴量と健全の特徴量を切り替えて、病害と健全それぞれの画像を再現。
詳細情報
2020年度プレスリリース「画像の特徴を可視化できる新しいAIを開発」[外部リンク]
研究成果に関する問い合わせ先国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構 |
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お問合せ先
大臣官房政策課技術政策室
担当者：推進班
代表：03-3502-8111（内線3127）
ダイヤルイン：03-6744-0408
