HARVEST: AIモデルによる包括的な農作業検証および早期予測システム

• 研究課題名：HARVEST: AIモデルによる包括的な農作業検証および早期予測システムの構築技術創出に向けた4カ国横断型アプローチ
• 日本側研究代表者：情報科学研究科 教授 山口弘純
• 米国側研究代表者：Sajal K. Das（ミズーリ工科大学 計算機科学部 教授）
• 豪州側研究代表者：Marimuthu Palaniswami（メルボルン大学 電気電子工学科 教授）
• インド側研究代表者：Kesavan Subaharan（インド農業研究委員会 農業昆虫資源局 主任科学者）
• 期間：2025年10月〜2028年9月（3年間）
• プログラムのWebページはこちら

概要

本プロジェクトは、JST（科学技術振興機構）ムーンショット型研究開発事業の枠組みで実施される日米豪印4カ国国際共同研究 AI-ENGAGE（Advancing Innovations for Empowering NextGen AGriculturE）に採択された研究課題です。

AI-ENGAGEは、2023年5月のQUAD首脳会合での合意に基づき、AIやロボティクス、センシングなどの先端技術を農業に活用するための国際共同研究を推進するプログラムです。NSF（米国国立科学財団）、CSIRO（オーストラリア連邦科学産業研究機構）、ICAR（インド農業研究委員会）と連携して実施されます。

HARVESTプロジェクトでは、AIモデルを活用した包括的な農作業検証および早期予測システムの構築を目指し、日本・米国・オーストラリア・インドの4カ国横断型アプローチで研究を推進します。