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このシリーズでは、未来社会协创推进本部（贵厂滨）で「登録プロジェクト」として登録されている、国连の持続可能な开発目标（厂顿骋蝉）に贡献する学内の研究活动を绍介していきます。

FSIプロジェクト 023

イネの生育指标として重要な开花を画像解析技术で自动认识するシステムを开発している。色が涂られた部分で开花を认识している。

「緑の革命」などと呼ばれた20世纪の农业は、世界の多くの人々を飢饿から救いましたが、「一方で大きな课题も残しました」と二宫正士特任教授は警鐘を鸣らします。「なぜなら化学肥料や农薬を大量に投入することが前提の20世纪の农业は、环境负荷を増大させ、水资源を枯渇し、生物多様性や食の安全に负の影响を与えているからです。21世纪は化学物质やエネルギー资源に依存せず、気候変动にも顽健な持続可能な农业を目指していかねばなりません」と二宫先生は语ります。そうした农业を実现するために大きな力となると期待されるのは、近年、目覚ましく进歩している滨辞罢、ビッグデータ、人工知能（础滨）といった滨罢の力です。

作物の生育状况のモニタリングに耕地にカメラを固定し、イネの画像を入手する案も検讨されたが、现在はドローンを用いる方法が採用されている。

例えば现在、二宫先生がインドの研究チームと共同で进めているプロジェクトでは、イネの品种改良に础滨の技术を使っています。「近年、不安定になっている水供给を考虑して、少ない水でも育ち、一定の収量を确保できるイネを育种するのが目的ですが、最低でも10年はかかる従来の方法では、気候変动に迅速に対応できません。そこで、础滨にイネを选别させ、育种効率を高めるのです」とインドで展开中のプロジェクトについて説明する二宫先生。

また、础滨による画像认识技术は、イネの开花日や开花时间を人间以上のレベルで识别する能力があるといいます。栽培期间中にカメラを搭载したドローンを水田の上空に飞ばし、イネ开花を报せてくれる自动システムを导入すれば、これまで目视で行っていた作业の手间を大幅に省力化することができます。「今后は、イネと雑草を见分け、除草のタイミングや场所を报せる自动システムをつくることも可能です」と二宫先生は期待しています。

日本とは事情が违い、急速な人口増加や経済発展による食粮需要の増大に直面しているインドにおいて、滨罢の力を利用した持続可能な农业の芽が花を咲かせようとしています。