研究紹介 / Research Introduction
当研究室では、マルチモーダルIoT/AI研究（Multimodal IoT/AI research）に取り組んでいます。マルチモーダルIoT/AI研究とは、異なる種類のデータ（モダリティ）を統合して、人間のような認識・判断・推論を目指す人工知能（AI: Artificial Inteligence）の開発を、IoT（Internet of Things）を通じた現実世界の情報取得と連携させて行う研究領域です。センサごとにデータ形式・時間軸が異なるため、時系列同期や統合が困難であったり、ノイズ・欠損データの扱いを考えなければならなかったり、ある場所で学習したモデルが他で通用しないといったドメイン依存性があったり、実環境でのエッジデバイス実装の制約（消費電力、通信帯域、演算能力）を考えなければならないといった課題があります。
- 最近の研究テーマ（Recent research interests）
- そのような背景のもと、人工知能（AI）やIoT、ロボティクスなどの情報科学技術を農業分野へ応用し、熟練農家が長年の経験で培ってきた暗黙知（いわゆる「匠の技」）をデータとAIによって再現・高度化する研究を行っています。特に、農作物の生育過程では、画像・動画・環境センサーデータなど多様なデータが取得されますが、これらは欠損やばらつきが多く、必ずしも高品質とは限りません。このような不均衡・不完全なマルチモーダル時系列データから作物の状態推定や将来予測を行うAI技術の研究を進めています。さらに、AIがどのような根拠で判断したのかを人間が理解できるExplainable AI（XAI）技術を農業分野に適用した「Agri-XAI」の研究にも取り組んでいます。これにより、生産者がAIの判断を理解しながら活用できる農業支援システムの実現を目指しています。また、小型移動ロボットやセンサーネットワークを用いた自動データ収集とAI解析を組み合わせることで、作物の生育状況の可視化や栽培管理の最適化を実現する基盤技術の創出にも取り組んでいます。これらDX研究開発で得られる知見や経験は、多岐に渡る分野での応用に繋がっていきます。ご興味を持った方はお気軽にご連絡ください。
- ＜技術相談の多い関連分野（Keywords）＞
- Mutimodal AI/IoT, SpatioTemporal Generative Data Augmentation (ST-GDA), Smart Agricultural System, Agri-CPHS (Cyber Physical Human System), Multimodal Time-series Data Analysis, Fine-Grained Image Analysis (FGIA), Deep Imbalanced Regression (DIR), etc.
- 卒業・修了生の研究テーマ例（Examples of Research Topics）
- 2025年度
- IoTとAIを用いたメロンの網目定量評価と栽培条件解析の研究 (M2 海老沢 源)
- 温室内自動灌水制御に向けた萎れ定量化AIの研究 (M2 大沼 理巧)
- 視覚言語モデルと知識構造を用いた農業用生成データ拡張の研究（M2 中根 睦仁）
- 連合学習を用いた複数ドメインにまたがるCSIセンシングシステムに関する研究（M2 原田 海斗）
- 農作物トラッキングに向けたPTカメラ制御システムの開発（B4 甲部 寛正）
- 温室内農作物モニタリングのためのクローラ型UGVの研究（B4 鈴木 遥陽）
- マルチモーダル時系列データを用いたメロン生育過程評価システムに関する研究（B4 ヒダヤット ダニスアディラ）
- Wi-Fi CSIを用いた温室内農作業記録システムに関する研究（B4 名取 博文）
- Keypointに基づくミツバチ行動の定量化手法の研究（B4 永井 優多）
- 2024年度
- ウェアラブルセンサのスペクトル可視化による転倒検出手法の研究 (社M2 束野 通洋)
- 植物体のトラッキングにおける画角調整システムの研究 (M2 足立 量)
- 高品質メロン栽培のための網目検出手法の研究（M2 島田 拓人）
- 自動充電機能を備えたクローラ型温室内自律走行車両の研究（M2 渡邊 翔生）
- 時系列性を考慮したリサンプリング手法に関する研究（M2 佐藤 弘毅）
- YOLOと輝度勾配を用いたシイタケ等級判別システムの開発（B4 大井 広夢）
- 生成画像の品質と多様性を重視した農業用生成データ拡張の研究（B4 大川 颯己）
- YOLOと葉領域抽出を用いたイチゴ優良個体の自動選抜に関する研究（B4 栗田 和明）
- IoT機器を用いたイチゴ肥大促進システムの開発と評価（B4 芥子川 貴英）
- Line2Lineを用いた条件付き画像生成による農業用生成データ拡張の研究（B4 下口 泰輝）
- 2023年度
- Dynamic Resource Control in Optical Access Networks for Diverse Applications (社D3 小崎 成治)
- Research on System Architecture and Traffic Control for Lightweight IoT Communications (社D3 横谷 温子)
- FixMatchベースの半教師あり学習を用いたCSIによる人間行動認識手法の研究（M2 寺本 京祐）
- Pix2Pixモデルを用いた農作物生成画像のクロスドメイン適応手法（M2 平原 健太郎）
- 拡散モデルを用いた画像データ拡張によるメロン等級判定の研究（B4 海老沢 源）
- Multi Point Trackingに基づく植物応答による自動灌水制御の研究（B4 大沼 理巧）
- NexmonによるCSIを用いたスマートデバイス状態推定に関する研究（B4 原田 海斗）
- 合成画像を入力としたPix2Pixモデルによるセグメンテーション画像拡張の研究（B4 中根 睦仁）
- 2022年度
- Towards Reliable Plant Phenotyping with Deep Learning and Remote Sensing (D3 Umme Fawzia Rahim)
- 時系列センサデータを用いた 給液量推定モデル生成プロセスの研究（社M2 金田 千広）
- 温室内自律走行車両向け自動充電機能の研究（ABP-B4 Nguyen Dao）
- フォトグラメトリを用いた農作物の体積推定手法の研究（B4 小野坂 捺）
- 栽培データの不均衡性・時系列性を考慮した植物生理状態推定手法の研究（B4 佐藤 弘毅）
- 遅延相関を考慮した低段密植養液栽培トマト向け灌水制御の研究（B4 足立 量）
- 時系列データを用いた農産物状態推定手法の研究（B4 島田 拓人）
- 2021年度
- Research on Sub-1 GHz Frequency Band Wireless Coexistence for the Internet of Things (社D3 永井 幸政)
- 栽培データの分布不均衡性を考慮した植物整理状態推定の研究（M2 藤波 一輝）
- 温室内を周期的に自律走行する成長記録システムの研究（B4 伴 元輝）
- Wi-Fiチャネル状態情報を用いた日常行動推定の研究（B4 寺本 京祐）
- 画像処理と機械学習を用いた農産物の品質評価の研究（B4 平原 健太郎）
- 2020年度
- 車載センサデータの特徴を利用した動機手法に関する研究（社D3 石渡 要介）
- ユーザの状況および特性に基づく行動変容に関する研究（社D3 市川 裕介）
- LPWAへ暗号技術を適用したセキュア農業IoTシステムの研究（M2 内山 仁）
- Optical Flowを用いて植物のしおれを考慮した自動潅水制御の研究（M2 後藤 将弥）
- A study on water stress estimation by using attention with time-series clustering（M2 中西 豪太）
- A study on Data Augmentation Method for Strawberry Flower Detection in Non-structured Environment Using Convolutional Object Detection Networks (ABP-M2 Umme Fawzia Rahim)
- IoTによる農作業者の「安全見守り」モデルの研究（社M2 高田 光宣）
- ユーザの関心を惹くニュースの定量化に関する研究（社M2 豊田 容平）
- 動画認識技術を用いたCSI自動正解ラベリングによる行動認識（B4 石坂 拓海）
- 動画による正解ラベルを用いたCSIベース行動認識の検討（B4 田中 悠貴）
- ハウス内の様々な入出力機能に対応可能な環境制御システムの提案（B4 登内 啓悟）
- 2019年度
- 組込みクラウドコンピューティングシステムの研究（社D3 古都 哲生）
- 深層強化学習を用いたRANスライスへのリソース割当手法の研究（M2 安孫子 悠）
- データ特性を考慮した植物栽培支援モデルに関する研究（M2 水野 涼介）
- スマートスピーカーをUIとしたIoTシステムの研究（M2 北島 啓太郎）
- 施設園芸環境向け無線センサノードに関する研究（社M2 小野田 晃久）
- Daily Solar Forecasting using SW-SVR for Hybrid PV Power Plant in Indonesia (ABP-M2 Prasetyo Aji)
- 非線形回帰モデルを用いた灌水タイミング決定手法の研究（B4 坪井 祐磨）
- 植物の着果周期特性を考慮した機械学習による収量予測の研究（B4 藤浪 一輝）
- 2018年度
- フランチャイズ店舗向け電力ディスアグリゲーション方式の研究（社D3 尾崎 友哉）
- FAシステムにおけるCNCの分散処理およびリアルタイム処理に関する研究（社D3 山下 昭裕）
- 観光スポット活性化に向けた記念撮影IoTシステムの研究（M2 恩田 康平）
- A study on delay tolerance based mobile data offloading using deep reinforcement learning（M2 望月 大輔）
- A study on multi-modal neural network with clustering-based drop for estimating plant water stress（M2 若森 和昌）
- A study on Outlier detection in sensor data using Minimum Spanning Tree based clustering (ABP-M2 Md. Atiqul Haque)
- コンテンツ情報と通信環境を考慮したIoT向け優先度制御通信の実装と評価（B4 内山 仁）
- 植物状態に自立順応する灌水タイミング決定手法の検討（B4 後藤 将弥）
- 時間情報を考慮した収穫時品質予測手法の検討（B4 中西 豪太）
- など
- 2025年度