水田のイネと雑草を識別するAI基盤データ「RiceSEG」公開――スマート農業と育種を加速する国際共同研究―― | 東京大学大学院農学生命科学研究科・農学部 https://www.a.u-tokyo.ac.jp/topics/topics_20250916-1.html

> 世界初となる、イネの葉・穂・雑草などを6クラスに識別できる大規模画像データセット「RiceSEG」を公開。

> 本データセットは、中国、日本、インド、フィリピン、タンザニアの5か国12機関が参加し、50,000枚以上の圃場画像を収集、その中から3,078枚を背景・緑葉・枯死葉・穂・雑草・浮草の6クラスに高精度にアノテーションしたものです。従来の「植生/背景」の単純な二分類を超え、複雑な群落構造を含むイネの成長過程や雑草の識別を可能にしました。本成果は、精密育種やスマート農業の推進に資するAI基盤として活用されるとともに、近年注目される直播稲作におけるUAVや自律走行機械によるモニタリング・雑草管理の高度化にも貢献することが期待されます。