グリーンハウス内で発生する害虫（アブラムシ、蛾、コナジラミ、アザミウマなど）をオゾンミストで噴霧消毒することに成功しました。
消毒装置はハウスから離れた管理室から遠隔で操作します。
ハウス内の遠隔カメラが害虫を検出→害虫の種類と匹数を瞬時検出→オゾンナノミストの処理条件（オゾン濃度、噴霧時間）を自動決定　→　外部コンピュータからハウス内のRapberry　PiにWi＿Fiで処理条件を送信　→　Raspberry　Piが消毒器を起動、停止する。
処理時間、消毒効果などを明らかにし、実用に利用できることを確認しました。
成果は既に論文投稿しており、現在査読中です。

消毒後の害虫写真

２０２２年９月１６日～１８日にポーランド科学財団支援による国際交流事業の総括会議を行いました。

Deep Learningを用いて害虫（Pest Insect)を自動認識するには、害虫のデータベースが必要である。膨大な数の害虫が生存しおり、卵、幼虫、成虫などの生育状態で様々な様態を示す。そのために、害虫の認識には対象とする害虫の種類、生育レベル、植物付着の状況や有翅かどうかなどの条件の下でデータベースを作成する必要がある。
特に、野菜に発生する害虫を自動認識し、無農薬消毒器を起動、自動散布する目的には特定の害虫の様々な様態に応じた画像のデータベース作成が重要となる。現在までこのような目的のために作成されたデータベースは見当たらない。
AI分野での研究ではIP102データベースがあるが、実際の農業消毒作業の目的には不十分である。

農業作物は気象、病害虫、施肥、管理に依存して、収獲量が変化する。その中でも病害虫の発生は季節や大気温度に大きく影響を受け、また、地域により特異性があります。病原菌を保有する害虫は、植物の間を飛翔して、病原菌を媒介し、農作物に多大な被害を与えております。
従来は、専門家の目視や過去のデータを基に、害虫の駆除が行われて来ておりますが、過剰な農薬散布による環境破壊、農業従事者の労働負担、農作物への残留農薬による健康被害などが生じております。
我々は、農地に発生する害虫をリアルタイムで検出し、消毒作業を自動で行う技術を開発しております。

農作物の生育状況をリモートで常時把握したりまた農作物に被害を及ぼす病害虫を判定することによりの農業を管理するAI技術が世界的に開発されている。そのなかでDeep Learning(深層学習）を用いたアルゴリズム　YOLO (You Only Look Once) が注目されている。このYOLOは画像の物体検出、動画の物体検出、などが高速、高精度で行えるために、農業分野に幅広く導入されつつある。
「Raspberry Pi」は、シングルボード超小型のコンピュータで、拡張性が高く、安価であるために、農地の環境パラメータ（土壌、温度、湿度、日射量、CO2濃度など）、植物生育追跡、害虫・病気の早期検出・予測、雑草の発生と管理など広く採用されている。
最新の第4世代Raspberry Pi (Raspberry Pi4)は高速な標準的なPCと同等の性能を有しており、
・CPU ARM Cortex-A72(1.5GHz)
・メモリー　４GB
・ネットワーク　1000Mbbs Ethernet
の性能があり、デスプレイ用端子（HDMI )とキーボード用USB ポートが備わっている。電源は５V（３A)のUSBTypーCで重量は60ｇで低価格($55)で、容易に入手できる。さらに、カメラモジュールを使用すれば、専用のコマンドを用いて写真や動画を撮影・保存・伝送できる。
Raspberry Piを用いた YOLO　による植物の病害虫の自動診断などが最近試みられており、小規模農家への普及が期待されている。

世界の人口は増加しており（７８億人：2021年4月4日現在）、この人口増加を賄う食糧の確保が求められております。持続可能な農業形態（Sustainable agricultural farming procedure)により安全で安心な食糧の供給が喫緊の課題です。
世界の食糧の２０～40％は病害虫により失われており、食糧の安定供給の脅威になっております。
これに対処するために、農薬（我が国では約4000種類）を大規模に散布されております。しかし、健康被害、温暖化ガス排出、河川・湖沼の汚染など多く問題を引き起こしております。
無農薬農業、減農薬農業、有機栽培など多くの試みがなされており、既に販売されおります。