研究代表者

研究概要

ダイズやトマトなどの主要農作物は土壌が関わる問題により本来到達可能な収量の半分程度しか達成できていません。本研究では、作物の生育に決定的な影響を与える根の近傍（根圏）のミネラルや代謝物を診るためのマルチモーダルセンサー装置を開発し、オミックスデータと統合して人工知能技術で解釈することで、頑健性バイオマーカーを同定します。環境変動下でマーカーを検証し、食料増産に貢献する作物頑健性制御を達成します。

主たる共同研究者