更新日 ： 2019/02/28
開催日 ： 2019/02/20
時間 ： 18：30-20：00
講師 ： 高知工業高等専門学校 ソーシャルデザイン工学科 中山 信 准教授
開催場所 ： ココプラ
講師
●高知工業高等専門学校 ソーシャルデザイン工学科 中山 信 准教授
【プロフィール】
明治大学 理工学部 機械情報工学科卒業（2002年）
明治大学大学院 理工学研究科 機械工学専攻（博士前期課程）修了（2004年）
明治大学大学院 理工学研究科 機械工学専攻（博士後期課程）修了（2012年）博士（工学）
高知工業高等専門学校 機械工学科 助教（2012年～2015年）
高知工業高等専門学校 ソーシャルデザイン工学科 助教（2016年）
高知工業高等専門学校 ソーシャルデザイン工学科 准教授（2017年～）
【研究分野・テーマ】
制御工学、制御理論、システム同定、施設園芸
研究内容
ビニールハウスでモデルベースド制御を行うためには、ハウスの数学モデルが必要となってきますが、これには主に２つのモデリング手法が取られてきました。１つ目はエネルギー収支式などから導出される「第一原理に基づく物理モデリング（ホワイトボックスモデリング）」であり、２つ目は入出力の実験データから生成することができる「システム同定法に基づくデータドリブンモデリング（ブラックボックスモデリング）」です。前者は無数の物理パラメータを正確に定める必要があり、制御の成否もこの物理パラメータの正確性に左右されます。しかし、後者は制御対象の予備知識の前提なしで容易に、かつ実効性が高い数学モデルを得ることができます。
本研究は、高知県のピーマン栽培ハウスにおいて、ハウス内温度または飽差を「出力」、窓開度を「制御入力」、ハウス外温度または飽差・日射量などを「外乱入力」として、各計測点のセンサデータからシステム同定法によりビニールハウス内温度または飽差の数学モデルを作成し、モデル予測制御の実装を試みたものです。
＊「データドリブンモデル」には「AIモデル」も含まれます。例えば、キュウリ画像データを「入力」、キュウリ等級データを「出力」としてAIモデルを作成し、キュウリ等級判別機として機能させることも可能です。
※発表時のスライド（抜粋）
産学官連携の事例
2015年 ビニールハウス内環境のモデル同定と予測制御に関する研究（高知銀行: 高知銀行地域経済振興財団助成金）
2018年 JA土佐あき園芸研究会 依頼講演（JA土佐あき）
産学官民連携に対するメッセージ
・自分の専門「制御工学」が高知県の役に立てないかと、「制御工学＆農業」をテーマに研究に取り組んでおります。
・最近は「AI＆農業」にも取組み始め、収穫最適度の高い果菜を「WEBカメラ＆AIによる物体検出」により探索・摘み取ることができる「小型収穫ロボットの開発」、という共同研究を四国高専間で始めました。
・最初はトマトで実験を行う予定であり、学習用のトマト画像の採取のため、トマトハウスを提供していただける方を探しております。
・近い将来、共同研究開発をさせていただける企業様を探す予定です。
キーワード
ビニールハウス、データドリブンモデリング、モデル予測制御
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