Project for Sustainable Digital Transformation in Crab Farming
Cyber-Human Systems Laboratory
Dept. of Network Design
Faculty of Information Science and Technology
Osaka Institute of Technology, Japan
Embedded Files
Collaboration Partners
Collaboration Partners
Prof. Muhammad Niswar, Universitas Hasanuddin, Indonesia
SANSO ELECTRIC Co., Ltd., Japan
Prof. Yoshiyuki Kamakura and Prof. Satoshi Sugikawa, Osaka Institute of Technology, Japan
本研究課題では，食用カニであるワタリガニの養殖を対象とし，その収穫率向上のためにICT（情報通信技術），Internet of Things（IoT），およびAI（人工知能）を適用した次世代ワタリガニ養殖の持続可能なDX化の体系化に向けた実証的研究に取り組んでいます．養殖業におけるICT・IoT・AIの適用は黎明期であり，その効果的な活用方法について模索しているのが現状です．ワタリガニの養殖環境を有し，これまで共に研究を行っているハサヌディン大学（インドネシア）及び沖縄県伊良部島を研究拠点とし，効率的かつ効果的な次世代のワタリガニ養殖方法の研究開発を実施しています．
DX化へむけた体系化
DX化へむけた体系化
現在，フィジカル空間（実空間）からデータ収集し，サイバー空間でそれらを分析し，その結果を様々な形でヒトや社会にフィードバックすることで，新たな価値を産業や社会にもたらすサイバー・フィジカル システム（Cyber-Physical System: CPS）の構築が進んでいます（左図）．自動運転や工場のように機械間での自動化されたフィードバックループが形成される場合，CPSは実現可能でしょう．しかし，本研究課題（右図）が対象とする第一次産業（漁業等）では，ヒトと自然が中心かつ大部分の役割を締める中に，ICT・IoT・AI・ロボット等のテクノロジ要素を導入し，フィードバックループを形成するシステム構築が必須となります．また，養殖業におけるICT・IoT・AIの適用は黎明期であるため，効果的な活用方法について現場の方々と共に連携して体系化していく必要があります．
養殖環境の水質・生体行動のデータ化と分析
養殖環境の水質・生体行動のデータ化と分析
ワタリガニ養殖のDX化へむけてのデータ化は最初の重要な要素であり，安定したデータ取得とその分析を行うため，研究室および現地での開発に取り組んでいます．研究室内においても実際にアミメノコギリガザミを飼育し，データ収集と分析を行なっています．
(左図) 研究室内での水質・生体行動のデータ取得を行なっています．
(中図) 卵から孵化した幼生はゾエアと呼ばれ，脱皮を繰り返しメガロパとなり，稚ガニへと成長します．ゾエアやメガロパは大変小さく確認が難しいです．AIを用い，ゾエアやメガロパの判別を行えるようにしています（インドネシア水産学研究所にて実施）．
(右図) 実際の養殖場の水質を確認するためのセンサーシステムを構築し，ネットワークを通じて遠隔から確認できるようにしています（インドネシア ハサヌディン大学の右養殖場にて実施）．
研究成果
研究成果
Sota Nakajima, Daiki Sumiya, Mayuko Morii, Nobuaki Mizutani, Akitsugu Shimano, Muhammad Niswar and Shigeru Kashihara, "IoT-based Experimental Aquarium Environment for Observing Crabs," 2022 IEEE International Conference on Internet of Things and Intelligence Systems (IoTaIS), 2022, pp. 317-321, doi: 10.1109/IoTaIS56727.2022.9975886
中島颯太, 角谷大樹, 森井満優子, 水谷信彰, 島野顕継, ムハマド ニスワル, 樫原茂, "IoTを用いた水産実験環境の構築," 信学技法, vol. 121, no. 411, SeMI2021-85, pp. 13-18, 2022年3月.
R. R. Baharuddin, M. Niswar, A. A. Ilham and S. Kashihara, "Crab Molting Identification using Machine Learning Classifiers," 2021 International Seminar on Machine Learning, Optimization, and Data Science (ISMODE), 2022, pp. 295-300, doi: 10.1109/ISMODE53584.2022.9743136.
N. Nurlaela, M. Niswar, I. Nurtanio, Y. Fujaya, S. Kashihara and D. Fall, "Detection of Megalopa Phase Crab Larvae Using Digital Image Processing," 2019 International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI), 2019, pp. 269-272, doi: 10.1109/ISRITI48646.2019.9034609.
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