東京大学大学院農学生命科学研究科・農学部

異文化、異分野融合で農業を賢く

　気候変動に対処し限られた土地や水資源のもと環境保全をはかりながら、食料を安定的にかつ持続的に増産し確保するには、革新的な育種開発と栽培技術の高度化が必須となります．その中で、作物の表現型と、遺伝子型や環境（気象、土壌、微生物、肥料、潅漑条件等）との関係を理解し、モデル化することが重要となります。モデル化により、望まれる作物のパフォーマンス設計による育種の効率化や、変動する環境下での作物応答予測による最適栽培管理などを支援することができると期待されます。私の専門は、植物の表現型を総合的に解析評価する植物フェノミクスと呼ばれる分野横断型研究分野となります。具体的には、ロボット、ドローン、衛星によるデータセンシング技術、画像処理、機械学習、人工知能によるデータ解析技術の開発および農学への応用とその社会実装を中心的に教育、研究活動を行っています。最近では、開発された植物生育診断ドローンリモセン技術は、国内外の生産、育種現場に幅広く利用されています。

青春を燃やし尽くす

　農学のためのデータ収集、解析に必要な知識を教えてます．例えば、Matlab、 Pythonプログラミング基礎、画像解析、機械学習、深層学習などを講義やラボゼミナールで教えます。そして最先端のスマート農業技術（自動運転トラクター、ドローンなど）を実感してもらうフィールドICT実習も担当しています。
国際的な共同研究が多数と国際会議への参加を推進しているため、英語によるコミュニケーションも大事にしています。
　日々研究活動や研究成果は、随時こちらで更新を行っています。
　　https://lab.fieldphenomics.com/
　国際的に活躍したい、フィールドワーク（植物栽培管理やデータ収集）とデスクワーク（アルゴリズム構築やプログラミング）両方が好きで、体力と情熱を持つ学生をおまちしております。とてもタフな研究生活となるかもしれませんが、自分の限界を超えて成長できると信じています。学生には将来、学際性、国際性とともに、広い視野と実行力を持って分野横断的な複合科学を切り拓き社会に貢献できる、次世代研究者や技術者、指導者、政策担当者になると期待されます。
　新しいラボであるため、現在卒業生はおりませんが、共同研究された学生やポスドク研究員の進路は農業へ進出したいIT企業、海外の研究所と大学がほとんどです。

食料問題の解決には、多様性のある革命が必要だ！

　近年、AIなど情報科学・技術の農業への導入は、内外の農業政策の大きな目玉となり、民間の関連企業も農業スマート化推進に向かっています。途上国も例外では無い。それに対して、各国にはそれを支える人材の育成にもさまざまな政策を打ち出しました。当研究室は、農業情報学分野の立場から、育種、作物栽培、植物病理、環境保全、植物進化、統計学、情報科学などを専門とする多様な分野の教員と柔軟で緊密な異分野連携を行い、研究活動を行っています。さらに、企業との共同研究も多数行っています．また、研究成果を地方自治体の農業研究所への普及も力入れてます。
　ドローン、ロボットによる農業リモートセンシング、画像解析、人工知能による植物フェノタイピング技術やパイプラインの開発にかかわる共同研究や社会実装にお興味のある企業や法人のご連絡をおまちしております。
　合わせて関連するページ[Press releases]もこちらご覧ください：
　https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/people/k0001_01967.html