「あと１％」の適格率改善を実現する種子選別技術を開発 | 研究成果 | 九州大学（KYUSHU UNIVERSITY）

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agrisearch 2023/9/21 トキタ種苗等との共同研究「化学成分の「指紋情報」ともいわれる近赤外光の反射スペクトルをＡＩモデルに学習させることにより」

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「あと１％」の適格率改善を実現する種子選別技術を開発 | 研究成果 | 九州大学（KYUSHU UNIVERSITY）

持続可能な食糧生産には、高品質な種子の安定供給と、それを支える技術開発が不可欠です。近赤外分光法... 持続可能な食糧生産には、高品質な種子の安定供給と、それを支える技術開発が不可欠です。近赤外分光法とＡＩモデルを併用し、種子の適格率を「あと１％」まで改善できる選別技術を開発しました。種子の効率的利用による食糧生産の革新に向けて、本技術を実装した選別装置の製作も進めています。発芽率や品種の純度といった種子の品質は、外観の特徴からは判別できない場合が多く、種苗生産では、適格率が基準に満たないために廃棄される種子の発生、いわば「シードロス」が問題となっています。作物生産用の種子は、多段階の選別を経て調製されていますが、それでもなお残る不適格な種子は、内部の構造や成分に原因があるものと予想されます。九州大学大学院理学研究院の松田助教は、トキタ種苗株式会社との共同研究において、化学成分の「指紋情報」ともいわれる近赤外光の反射スペクトルをＡＩモデルに学習させることにより、多様な作物種子の適格率

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