研究紹介

植物概日時計の精密制御技術

体内時計の応答性の精密計測技術


シンギュラリティ応答による応答特性の計測。各刺激に対して、一回だけの実験で応答特性を取得できる。


 植物の体内時計は、外部から同じ刺激を受けた場合でも、その刺激を受ける時間帯によって体内時計の時間を進めたり遅らせたりする応答の違いが起こります。この応答特性は、位相応答曲線と呼ばれる応答関数で表され、その関数を求めることが体内時計の挙動解析や制御において重要であることが知られていますが、包括的な位相応答曲線の計測は非常に手間がかかるため、その包括的な計測は困難とされてきました。
 本研究では、植物の生物リズムが失われた状態(シンギュラリティ)に着目し、体内時計内の時計細胞集団の応答から、位相応答曲線を簡単かつ高速(効率的)に計測できることを世界で初めて明らかにしました。これによって、計測に必要なコストが1/100以下となり、高効率に解析することが可能になりました。また、この技術は、将来、体内時計の精密制御や脆弱性(応答性)の解明を実現するための基礎技術となると期待されます。
 

時計細胞の集団応答


シンギュラリティ応答のイメージ


植物の体内時計は、個々の細胞に備わっています。各細胞における体内時刻(灰色の矢印)がバラバラの場合、その全体シグナルはとても小さくなります(黒色矢印)。しかし、外部から1発の入力があると、個々の時計は同じ方向に時間を合わせようとします(赤色の矢印)。その結果、全体シグナルは大きくなります(紫色の矢印)。
 

体内時計の高度制御技術の役割


with/postコロナ社会においては、農業生産も急速にオンライン化され、ロボットによる高度自動化が求めらる。


現在、オンラインで繋がったAI栽培ロボット群を対象とした新たなプラットフォーム研究が重要となりつつあります。しかしながら、AI栽培ロボットに関する基盤技術は研究が始まったばかりであり、ほとんどが未開発です。例えば、植物栽培の前提である24時間の昼夜サイクルは植物の生理代謝に大きな影響を与えますが、これを「AI栽培ロボットの動作フレーム」に導入するための技術デザインは十分に得られていません。
 

SPA基礎モデルの樹立と展開

高度な植物環境調節技術(Speaking Plant Approach:SPA)の基礎研究



協働場


AI栽培ロボットを起点とした新たな設計原理」とは何かの考察。


植物環境工学の基本学理に基づいて考察を進めると、AI栽培ロボットは植物とも情報融合されているべきである。従来の栽培ロボットに関する開発コンセプトは“作業と管理のAI化”に終始している。しかし、新しい開発コンセプトは、“ロボットが植物と情報的に融合し「栽培全工程」をAI化する”とすべきである。そして、AI栽培ロボットと環境と植物が全て連結し最適化された「場」を想定し、これを技術化することが、新たな技術開発指針となる。本研究では、AI栽培ロボットと環境と植物が全て連結し最適化された「場」を「協働場(Cooperative Field)」と呼ぶことにする。複数台の栽培ロボットや環境調節システム、そして植物集団をもが協働し、利益の最大化とその安定化を目指すという目的性を冠した名称とした。協働場の技術は、AIによる情報処理プログラムであり、AI栽培ロボットやAI植物工場を駆動する基幹プログラムである。この協働場技術の開発において、概日時計は重要な役割を果たす。 福田. 概日時計利用技術. 植物環境工学 31(4):189-197. 2019.

 

生産安定化のためのフローチャート


概日時計(φ)は、代謝不安定性の回避技術と利用技術に関わる


植物生産システムの利益を最大にし、生産を安定化させるためのフローチャートです。概日時計は多くの遺伝子の発現と様々な生理代謝に影響しています。したがって、概日時計の不安定性は、植物の生産を不安定にする要因の一つになっていると考えられます。
植物工場のようなハイテク農業では、概日時計の不安定性を利用技術することも可能だと考えられます(特許出願済)。

概日時計研究と植物生産システムの最適化


2017年のノーベル生理学・医学賞は、「概日時計のメカニズム解明に関する研究」に贈られました。日時計は、24時間周期の昼夜サイクルの下、生物の活動を最適化する重要な生理機構です。その応用分野は健康・医療、スポーツ、労働管理、農林水産業など多岐に渡ります。


農業においては、植物の成長、ストレス応答、花成など、農作物の収量に直結する生理現象の制御に関わっており、概日時計の利用に注目が集まっています。植物における概日時計の研究は、「生理学」、「物理学」、「情報学」、「工学」へと徐々に分野を広げ発展してきました。近年では、「工学」に関する研究に注目が集まっています。例えば、植物工場が産業システムとして十分に成熟してきた現在、生産フローの最適化が重要課題となっています。特に、最適な栽培環境条件の算出だけでなく、生長量のロット単位での揺らぎ予測や、天候等に由来する外部ノイズや作業者等による内部ノイズを捉えた生産安定化など、時間軸上での最適化問題が課題となっています。