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農研機構は、栽培環境を精密に制御し、作物の環境応答を精密に解析できる、ロボティクス人工気象室を構築した。また、これをスーパーコンピューター「紫峰」と連動した研究基盤として運用を開始した。作物の栽培環境データや画像等の形質データをＡＩ解析することにより、任意の環境における作物の性能（収穫時期、収量、品質等）を精密に推定することが可能になる。さらに、民間企業等の外部機関からも遠隔利用が可能。農研機構では今後、この研究基盤を活用した共同研究により新たな品種や栽培方法の開発を推進する方針だ。
気候変動に伴い、作物生産の不安定化が今まで以上に大きな問題となることが考えられる。作物生産が不安定化すると、収穫時期や収量だけでなく品質にも大きな影響がある。このため、様々な環境で栽培した場合の作物の性能（収穫時期、収量、品質等）を明らかにする農業技術が求められている。
これまで、これらの技術開発は野外における栽培試験を前提としており、主要な作物の多くは年に一度しか栽培試験ができないことから、様々な栽培環境に作物が反応し形質を変化させる作物環境応答を明らかにするためには多くの場所と長い時間が必要となる。また、野外における栽培試験では、気候変動などを想定した様々な環境を自在に再現することは難しい。
こうした場合には、人工気象室の利用が極めて有効だが、従来の人工気象室では温度、湿度、光の再現性能がそれほど高くなかった。また、人工気象室を閉じた条件では、葉や果実の生育量等の形質における連続的な環境応答評価が困難だった。
今回の研究では、この問題を解決するため、様々な栽培環境を再現することが可能な高精度な人工気象室「栽培環境エミュレータ」に、作物形質を連続で取得可能な「ロボット計測装置」を内蔵し、農研機構のネットワークと接続し情報インフラと一体化した「ロボティクス人工気象室」を開発し、任意の環境下における作物の性能（収穫時期、収量、品質等）を精密に推定し、適切な栽培法や育種を提案する仕組みを開発した。
ロボティクス人工気象室の強み
〈ロボティクス人工気象室による精密な作物環境応答データの取得〉
「ロボティクス人工気象室」を構成する「栽培環境エミュレータ」は、様々な季節ごとの二酸化炭素濃度、温度、湿度等を再現する装置で、「ロボット計測装置」は、灌水や液肥循環装置などを備え、複数のカメラで作物を撮像する装置。これらの装置を組み合わせることで、人工気象室を開閉することなく、一定間隔で取得された画像、センシング情報を解析し作物形質を連続的に計測することができる。「ロボティクス人工気象室」を使用することで、様々な栽培環境に対して作物が反応し形質を変化させる作物環境応答の解析が季節にかかわらず可能となる。
〈リモート接続によるＡＩ解析との連携と共同利用〉
「ロボティクス人工気象室」をネットワーク接続し、スーパーコンピューター「紫峰」と連動させることで、農研機構内のみならず民間企業等から遠隔で作物環境応答解析を行うことが可能となる。「ロボティクス人工気象室」で得られた作物環境応答データを高速ネットワークでＡＩ解析プラットフォームへリアルタイムで転送することで、得られた作物環境応答データを利用した深層学習（ＡＩ解析）による形質解析だけでなく、「農研機構統合ＤＢ」に含まれる病害虫、気象、遺伝資源、ゲノム情報等、様々な農業データを用いた複合的な解析が可能となり、外部機関の施設等からもこれらの解析を遠隔で行える。ネットワーク接続には、情報セキュリティ対策を講じた安全性の高いアクセス環境を導入している。
気候変動に対する適応や緩和が可能な作物づくりを目指して
今回開発されたシステムを活用することで、民間企業等と連携し、様々な環境に迅速かつ効果的に適応するための品種や栽培技術の開発が可能となり、新たな作物づくりの加速化が期待される。
また、作物が大気中の二酸化炭素（ＣＯ２）を吸収し固定する能力やメタン等の他の温室効果ガスの発生を抑制する技術開発などにも利用できることから、気候変動における緩和対策技術の開発にも利用できる。
さらに、様々な栽培環境の下で推定した作物の生育特性や品質を「農研機構統合ＤＢ」に含まれる多様かつ多量な農業データと連動させて解析することにより、生産、流通、消費といった段階で生じる問題を解決することが期待される。
「ロボティクス人工気象室」と「紫峰」が連動した研究基盤の全体像：高速ネットワークを介してリモート制御とロボティクス人工気象室から取得したデータのリモート解析が可能（プレスリリースより）
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