農業ロボットの開発には大量のデータが必要ですが、その多くはこれまで果実の位置や成熟度を人が一つ一つラベル付けするなど手作業で作成されており、手間と時間がかかるという課題がありました。本研究グループは、トマト収穫ロボットのAI学習に必要なデータセット（画像とラベル）を仮想環境※内で自動生成する新たな手法を開発しました。本手法は、現実環境（農園）で取得した情報をもとに農業現場を仮想環境に再現し、その中で現実に近い画像を多様に生成できます。さらに、果実の位置や成熟度などのラベルも自動的に作成できるため、AI学習用データセットを短時間で効率的に構築することが可能です。...

本研究グループは、牛の健康状態を知るために重要なサインである『反芻※』を、サーモグラフィーカメラとAI（物体検出）を組み合わせることで、牛に触れることなく検出できるシステムを開発しました。本システムは、反芻直後に見られる『大きく深く息を吸う』という特有の呼吸パターンに着目し、この呼吸を検出することで反芻を判別します。本研究成果は、2026年2月6日に国際学術誌「BMC Veterinary Research」にオンライン掲載されました。発表のポイント牛に触れずに反芻を検出できる“非接触AIシステム”を開発。...

北海道大学大学院理学研究院の伊庭靖弘准教授、同大学大学院理学院修士課程の杉浦寛大氏、同大学大学院理学研究院の池上　森学術研究員、高輝度光科学研究センターの竹田裕介研究員、ルール大学のヨーク・ムッターローゼ教授、モルゲンロット株式会社のメフメト・オグズ・デリン氏、同社の原田隆宏氏、大阪公立大学大学院理学研究科の久保田彩講師、中央大学の西田治文名誉教授、新潟大学脳研究所の田井中一貴教授、アメリカ自然史博物館のニール・ランドマン教授の研究グループは、未知のオブジェクトを検出可能なゼロショット学習AIを用いて、あらゆる化石を自動かつデジタルに発掘する手法を開発しました。さらに本手法によって発見された...