植物に取り付けたマイクで害虫を検知
カンザス州立大学の研究チームは、大豆の茎に潜る害虫を探すため、植物の振動を記録する装置「Insect Eavesdropper」を大豆畑などで試しています。昆虫の活動を音響データから捉え、目視では見つけにくい段階で調査につなげることを目指す研究です。
大学院生のエミリー・サー氏と学部生らは、マイクを大豆に取り付けて数日間連続録音し、その後、植物を調べて昆虫の活動を確かめています。 カンザス州立大学の研究では、植物の茎に入り込むダクトス・ステムボーラー（Dectes texanus）が主な対象です。
この害虫は植物の茎の内部に潜るため、外から見つけにくく、従来は生きた株を割って調べる必要がありました。 装置の開発を率いるウィスコンシン大学マディソン校のエミリー・ビック氏は、昆虫が植物を食べたり動いたりするときの微弱な振動を記録し、植物を壊さずに活動を捉える構想を示しています。
振動を電気信号に変え、音の特徴を分析
植物に取り付けるマイクは、昆虫の活動によって生じ、植物内を伝わる振動を拾います。NPRが2024年に紹介した試験では、植物に接触させるマイクの真ちゅう製の円盤が振動を受け、電気信号に変換していました。
同じ報道によると、トウモロコシの根を食べる幼虫の振動は茎まで伝わり、茎に取り付けたセンサーで記録されました。 ビック氏らは、その音の特徴を害虫の識別に使う方法を研究していました。
2024年時点でNPRは、当時のアルゴリズムによる検出精度を80〜96％と報じる一方、研究成果はまだ公表されていないとしていました。 これは当時の試験についての数値であり、カンザス州立大学が現在進める大豆での試験の精度を示すものではありません。現在の研究では、ビック氏のチームが機械学習モデルで音のパターンを抽出し、協力機関が現場データの収集と装置の運用を担っています。
茎の内部に潜む幼虫は目視しにくい
ダクトス・ステムボーラーの幼虫は、葉柄から大豆の茎へ入り、内部を移動します。カンザス州立大学の解説によると、茎の内部を食害された株では、葉がしおれたり枯れたりすることがあり、幼虫のトンネルを確かめるには茎を割って調べます。
幼虫が茎の内部を削ると、株が弱くなり、倒伏につながることがあります。 ノースカロライナ州立大学の解説も、幼虫は茎の内部にいて、茎の損傷が倒伏を招き得ると説明しています。
カンザス州立大学は、音響装置を使うことで、調査のために生きた株を切る必要を減らせる可能性を挙げています。 ただし、同大学の研究チームは、装置を既存の目視調査の代替ではなく、圃場の異変に気づいて詳しく調べるための追加情報として位置づけています。
畑での利用には信号の見分けが課題
昆虫の音を使った検知は、音が記録できれば種類まで判定できるという単純な仕組みではありません。米農務省農業研究局の1998年の土壌害虫研究では、音響センサーで地下の昆虫を検出できた一方、土中で音が弱まることや、昆虫ごとの信号に種を区別できる特徴が乏しいことが課題として挙げられました。
同研究は、風や自動車の音など、昆虫以外の雑音を信号処理で区別できた例も報告しています。 一方、複数の土壌生物が出す音は互いに似ており、スペクトルの特徴だけでは安定して見分けにくい場合がありました。
これらは土壌中の害虫を対象にした過去の研究であり、大豆の茎に取り付ける現在の装置で同じ結果が出ることを示すものではありません。カンザス州立大学の研究では、複数の昆虫の音を集めて検出モデルの開発に使うとともに、現場で質の高いデータを記録する作業が進んでいます。 実用化に向けては、得られた振動のパターンを害虫の活動と結び付け、畑で調べるべき場所や時期を判断する情報として使えるかが焦点です。
