農作物の生育状態を高速・定量的に測定するフェノタイピング用ローバー開発、設計などをオープンソースとして公開

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本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

東京大学などによる研究グループは3月10日、植物の形態的、生理的な性質（表現型：フェノタイプ）を観測する自走式装置「高速フェノタイピングローバー」を開発し、その設計をオープンソース・ハードウェアとして公開したと発表した。

近年、地球規模の気候変動や有機農法の拡大などを受け、作物の品種や栽培方法を改良するニーズが増えているという。そのためには、まず農作物などの植物の生育状態を精密・大量に測定する表現型測定（フェノタイピング）が必要となるのだが、これまで人の手と目で行われており、大変に非効率なために、IT技術を活用した効率化が求められてきた。

またすでに、ドローンや大型クレーンを使って作物を撮影し測定を行うシステムは存在するものの、一般に広い農場を対象としており、日本の畑のように狭い場所での導入は難しい。そこで、東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構（郭威特任准教授）、京都大学、チューリッヒ大学、横浜市立大学による共同研究グループは、場所や条件を選ばずに導入できる地上走行型のローバーを開発した。

この「高速フェノタイピングローバー」は、四輪で走行しながら大量の写真を撮影する。その画像を解析することで、さまざまな表現型を取得でき、応用目的は多岐にわたるという。地上の近距離から撮影するため、ドローンの画像よりも細部まで確認できる。また、ドローンの風圧で果実が落下したり、植物があおられてしまうといった心配もない。ただ、起伏が激しい場所や水田などではドローンのほうが優れているため、このシステムとドローンを組み合わせてデータの質を最大化するのがよいとしている。

また、リアルタイムで画像処理ができる小型コンピューターを搭載し、地上に設置した目印を頼りに畝に沿って移動できる走行アシスト機能も備わっているため、GPSに依存しない。建物に隣接していたり、電波が妨げられる場所でも問題なく使える。

試験運用で撮影した画像から、小麦の出穂の様子を測定

研究グループは、京都大学の小麦の圃場で実験を行ったところ、多数の系統の生育状態を撮影し、深層学習モデルで画像を解析して、小麦が出穂する様子の定量的な測定に成功した。また、日本の畑でよく見られる、道路から水路などをまたいで畑に入るための持ち運び式のスロープでの移動が可能であることも確認できた。

開発した高速フェノタイピングローバーの3D図面。自由に回転や拡大、改変できるデータファイルを論文で公開した

この「高速フェノタイピングローバー」は、様々な条件や用途に合わせて組み立てたり改良したりできるように、市販のパーツのみで作られていて、3D図面、パーツリスト、ソフトウェアなどは論文中においてオープンソース・ハードウェアとして公開されている（GitHub）。