日本农研机构九州冲绳农业研究中心的高级研究员高山智光等人组成的研究团队2022年1月13日宣布，针对《植物防疫法》的“指定害虫”水稻飞虱，开发出了可根据调查板上的图像自动识别其数量、种类和生长阶段等的AI。该AI能够对所有18类水稻飞虱进行分类，即使成虫尺寸只有5毫米，也能以90％以上的精度计算昆虫的数量。通常一个熟练的调查人员目视检查一张调查板进行分类等需要1个多小时，而利用AI的话，包括调查板的图像化在内只需3～4分钟即可完成。今后计划通过验证试验进一步提高精度。该成果有望减轻水稻飞虱调查的工作量并提高速度，实现准确的防治和受灾预测。
图1：利用AI识别并计算在稻田收集的调查粘板
目视调查粘板时，计数工作需要一个多小时，而利用新开发的技术调查时，用扫描仪读取相同粘板的图像后，AI可在一分钟内计算出数量。（供图：农研机构）
水稻飞虱从水稻的茎和叶中吸食汁液，会导致产量大幅下降、稻秧枯死、生长受到抑制和病毒性疾病的传播。农林水产省为确保稻米的稳定生产，在《植物防疫法》中将来自越南和中国的褐飞虱和白背飞虱，以及日本国内分布的灰飞虱3种水稻飞虱指定为“指定害虫”，与都道府县合作通过爆发预测系统预测到大量爆发可能造成灾害时，会向种植者发布预警。因此，针对水稻飞虱飞来后的爆发情况，都道府县的病害虫防治所在水稻生长季每月会对全国约3千个地点定期实施2次以上的调查。
此项调查是将涂有粘合剂的调查板放在水稻根部，将叶和茎上的昆虫拍落，然后由调查人员目视检查粘在调查板上的昆虫进行调查。受灾类型和程度因飞虱的种类和生长阶段而异，因此根据种类、成虫的雌雄、生长阶段及长翅短翅等将飞虱共分为18类。另一方面，进行高精度判断需要丰富的经验，现场存在人才短缺的可能性。
此次开发的AI平均能以90％以上的精度识别调查板上的3种水稻飞虱。对于危害尤其严重的褐飞虱，能以与熟练调查人员相同的95％以上的精度进行识别。除分类外，还可以输出包含各类别的数量和分类名称的图像。
学习数据使用2019-2020年实际在熊本县的试验田产生的水稻飞虱数据制作，用平板扫描仪制作了高清图像，用显微镜和PCR法将水稻飞虱分成了18类。花了300个小时积累了约1万6千张图像的学习数据。AI是利用农研机构的AI研究用超级计算机“紫峰”的多个GPU，通过利用深度学习的物体检测AI程序对这些学习数据进行约120个小时的学习开发的。
目前的平均精度约为90％，今后计划通过反复实施验证试验将整体精度提高到95％左右，并在全国范围内普及。普及还有助于实现精度的统一和更准确的预测。
原文：《科学新闻》
翻译编辑：JST客观日本编辑部
