JP2022112368A - 水産飼育・水耕栽培システム、水産飼育・水耕栽培方法、水産飼育・水耕栽培プログラム及び水産飼育・水耕栽培装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが飼育及び栽培する生物に対して関心を持ち続け、かつ放棄せず安心して取り組むことができる水産飼育・水耕栽培システム等を提供する。【解決手段】水産飼育部２２０と水耕栽培部２００とを有する系内で水又は溶液を循環させて水産飼育部２２０で水棲生物を飼育し水耕栽培部２００で植物を栽培する水産飼育・水耕栽培システムであって、水産飼育部２２０の餌やりを除いた飼育状態と水耕栽培部２００の植物の剪定、間引き及び収穫を除いた栽培状態とをセンシングするセンシング部２２５、２０９と、センシング結果に基づいて水棲生物又は植物の生育状態を良好にするための飼育・栽培条件データを算出する制御部３０１と、制御部３０１が算出した飼育・栽培条件データに基づいて水産飼育部２２０の飼育条件又は水耕栽培部２００の栽培条件を更新する飼育・栽培条件更新部２２６、２１０とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、水産飼育・水耕栽培システム、水産飼育・水耕栽培方法、水産飼育・水耕栽培プログラム及び水産飼育・水耕栽培装置に関する。

従来の養殖と水耕栽培を組み合わせる、アクアポニックスと呼ばれる技術が注目されている（例えば、特許文献１、非特許文献１）。アクアポニックス技術では、微生物及び曝気（エアレーション）によって、水棲生物の糞尿及び残餌に由来する魚毒性の強いアンモニア及び亜硝酸が、魚毒性の少ない硝酸にまで酸化される。そして、この技術では、時間の経過とともに水中に蓄積する硝酸イオンが、植物栽培の肥料として循環的に利用される。硝酸イオンが取り除かれて浄化された水は、養殖水槽に戻される。この過程は、硝化サイクルと呼ばれる。自然な物質循環を利用して水質の浄化(生物ろ過)を行うことにより、積極的に水槽や土壌の洗浄をしなくても自浄作用により清浄な状態が保たれる。この結果、魚等の水棲生物の飼育と水耕栽培の共生環境が実現される。

アクアポニックスでは、果物や野菜等の植物を利用することにより、水棲生物の飼育と同時に農産物を生産することが可能となる。そこで、家庭菜園と水棲生物の飼育を同時に行うことができる、家庭向けのコンパクトなアクアポニックスの技術が提案されている（例えば、特許文献２、特許文献３）。

特開昭６１－１１１６３９号公報 特許第６７２４００３号公報 実用新案登録第３１１１９５３号公報

Aquaponics Guidelines, August 2015, ISBN: 978-9935-9283-1-3, printed by Haskolaprent, Reykjavik, Iceland, Layout: Anna Maria Proppe,2020年12月28日インターネット検索,URL:https://www.researchgate.net/publication/282732809_Aquaponics_Guidelines

一方、アクアポニックスでは、通常では魚や植物を扱う知識に精通した熟練者が飼育や栽培を行う必要がある。これらの作業は、日々の手入れや掃除、メンテナンスを必要とし、煩雑である。しかしながら、上述の家庭向けのアクアポニックスの従来技術は、コンパクトな筐体を提供するだけである。従って、一般家庭においてこれらの筐体を利用した場合、アクアポニックスに関する知識が少ない状態で飼育を行うことになる。これでは、飼育初期の水質や土質を安定させることが困難である。また、適切な硝化サイクルに基づく飼育環境を、数カ月から数年といった長期間維持することが困難である。特に、栽培植物を収穫したり、季節変化で気温や湿度といった周囲の環境が変化したりすることによって、硝化サイクルが容易にくずれてしまう。しかし、初心者にとって、硝化サイクルを維持することにより自浄作用を保つには、学習負荷が非常に高い。この結果、ユーザが飼育を途中で放棄してしまうことが、アクアポニックスの家庭への普及が妨げられる要因の一つとなっている。

上記のような背景の下で、魚や植物の飼育に関する知識をあまり持たない一般家庭のユーザが安心して飼育を可能とするアクアポニックスシステムが望まれる。そこで、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ：モノのインターネット）やＩＣＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：情報通信技術）の導入により、アクアポニックスを自動化する取り組みも考えられる。しかしながら、逆にアクアポニックスの飼育及び栽培の工程の全てを自動化すると、家庭での飼育物や栽培物に対するユーザの関心がなくなってしまうという問題がある。更に、硝化サイクルのバランスが一時的にでも崩れてしまった際に、復旧が困難になるという問題もある。結果的に、魚や植物が健康に育たないといった問題がある。

そこで、本発明の目的は、ユーザが飼育及び栽培する生物に対して関心を持ち続け、かつ放棄せず安心して取り組むことができるアクアポニックスシステム（水産飼育・水耕栽培システム）、水産飼育・水耕栽培方法、水産飼育・水耕栽培プログラム及び水産飼育・水耕栽培装置を実現することにある。

本発明は、
水産飼育部と水耕栽培部とを有する系内で水又は溶液を循環させて、前記水産飼育部で水棲生物を飼育し、前記水耕栽培部で植物を栽培する水産飼育・水耕栽培システムであって、
前記水産飼育部における餌やりを除いた飼育状態と前記水耕栽培部における前記植物の剪定、間引き及び収穫を除いた栽培状態とをセンシングするセンシング部と、
前記センシングの結果に基づいて、前記水棲生物及び前記植物の生育状態を良好にするための飼育・栽培条件データを算出する制御部と、
前記制御部が算出した飼育・栽培条件データに基づいて、前記水産飼育部における飼育条件及び前記水耕栽培部における栽培条件を更新する飼育・栽培条件更新部と、を備える水産飼育・水耕栽培システムを提供する。

本発明によれば、ユーザが飼育及び栽培する生物に対して関心を持ち続け、かつ放棄せず安心して取り組むことができるアクアポニックスシステム（水産飼育・水耕栽培システム）、水産飼育・水耕栽培方法、水産飼育・水耕栽培プログラム及び水産飼育・水耕栽培装置を実現することが可能となる。

実施形態の家庭用アクアポニックスシステムの外観図である。 実施形態の家庭用アクアポニックスシステムのシステム構成図である。 実施形態の家庭用アクアポニックスシステムが利用するネットワークの構成例を示す図である。 アクアポニックスクラウドの構成例を示すブロック図である。 回帰演算部の詳細構成例に関するブロック図である。 実施形態のアクアポニックスシステムによる飼育・栽培工程の説明図である。

以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、実施形態の家庭用アクアポニックスシステム１００の外観図である。家庭用アクアポニックスシステム１００の筐体１０１は、例えば家具調の木製又はＡＢＳ樹脂製の材質を有する。筐体１０１には、植物ベッド１０３と、その下側に水槽１０４がセットされる。また、筐体１０１の上部には照明・空調部１０２が配置され、筐体１０１の最下部スペースには制御ユニット１０５とディスプレイ１０６が置かれる。

図２は、実施形態の家庭用アクアポニックスシステム１００のシステム構成図である。家庭用アクアポニックスシステム１００は、水耕栽培部２００と、水産飼育部２２０と、制御ユニット１０５及びディスプレイ１０６とを備える。このシステムは、水産飼育部２２０と水耕栽培部２００との間で水又は溶液を循環させることにより、魚２３２の飼育と植物２１５の栽培を共存させることができる。以下、「水」と記載した場合は、水質調整剤が投入された溶液も含むものとする。本実施形態は、水産飼育部２２０での飼育は魚２３２を対象としているが、魚以外の水棲生物の飼育を含んでも良い。

水産飼育部２２０では、魚２３２が飼育される。水産飼育部２２０は、水槽１０４（図１）、循環ポンプ２２１、水槽水供給管２０５、空気供給ポンプ２２２、空気供給管２２３、ヒータ２２４、水質センサ群２２５、水質調整剤添加装置２２６、水質調整剤カートリッジ２２７、水槽上蓋２２８、及び水槽水２２９を含む。

水槽１０４は、筐体１０１の横から内部を視認できるように透明な例えばアクリル樹脂又はガラス製の箱状部材からなる。水槽１０４には、水槽水２２９が水面２３０まで注入されている。水槽１０４では、魚２３２が飼育される。

循環ポンプ２２１は、水槽１０４内の水槽水２２９を汲み上げて、水槽水供給管２０５によって水耕栽培部２００内の植物ベッド１０３に供給する。循環ポンプ２２１には、特には図示しない電源から電力が供給される。

空気供給ポンプ２２２は、大気中の酸素を含む空気２３１を、空気供給管２２３を介して水槽１０４内の水槽水２２９に供給することにより、水槽水２２９を曝気する。空気供給ポンプ２２２は、水槽水２２９中の溶存酸素量を十分な濃度に維持する。空気供給ポンプ２２２には、特には図示しない電源から電力が供給される。

ヒータ２２４は、水槽１０４内の水槽水２２９を、例えば２０℃から２５℃程度の一定温度に保温する。ヒータ２２４の設定温度は、電気配線２５２によって接続される制御ユニット１０５によって制御される。ヒータ２２４には、特には図示しない電源から電力が供給される。

水質センサ群２２５は、水槽水２２９中の水質をセンシングするための１つ以上のセンサである。センシング項目としては、ｐＨ（水素イオン濃度）、ＫＨ（アルカリ度）（＝炭酸水素イオン（ＨＣＯ３－）の量）、ＧＨ（総硬度）、ＮＨ３／ＮＨ４＋（総アンモニア量）、ＮＯ２（亜硝酸）、ＮＯ３（硝酸塩）などがある。水質センサ群２２５は、必ずしもこれら全てのセンシング項目の値をセンシングする必要はなく、いくつかのセンシング項目を組み合わせた値をセンシングする１つ以上のセンサであってもよい。水質センサ群２２５の各センシング値は、電気配線２５３によって接続される制御ユニット１０５に伝達される。水質センサ群２２５には、必要に応じて特には図示しない電源から電力が供給される。水質センサ群２２５は、水産飼育部２２０における餌やり以外の飼育状態をセンシングするセンシング部に対応する。

１つ以上の水質調整剤カートリッジ２２７がセットされた水質調整剤添加装置２２６は、各水質調整剤カートリッジ２２７内の各水質調整剤を、個別に設置されている弁を通じて、水槽水２２９に添加する。水質調整剤添加装置２２６の水質調整剤カートリッジ２２７毎の弁の開閉は、電気配線２５１を介して接続される制御ユニット１０５によって制御される。水質調整剤カートリッジ２２７の数は、水質センサ群２２５が検出するセンシング値の数に対応していてよく、又はそれより少ない数であってもよい。これらの水質調整剤カートリッジ２２７内の各水質調整剤は、水質センサ群２２５が検出するセンシング項目に対応する成分を調整又は除去する市販のものであってよい。上記各弁が制御ユニット１０５によって指定された時間開かれると、その時間に対応する添加量の水質調整剤が、その弁に接続されている水質調整剤カートリッジ２２７から水槽水２２９に添加される。水質調整剤カートリッジ２２７がセットされた水質調整剤添加装置２２６は、飼育・栽培条件更新部の一部に対応する。より具体的には、水質調整剤添加装置２２６は、制御ユニット１０５が指示する飼育条件データに基づいて、水産飼育部２２０における飼育条件を更新する飼育条件更新部として機能する。ここで、飼育条件データは各水質調整剤の添加量であり、飼育条件は水槽水２２９の各水質調整剤の成分の水質である。また、飼育条件データは。飼育・栽培条件データ４１２の一部である。

水槽上蓋２２８には、水槽水供給管２０５、空気供給ポンプ２２２、空気供給管２２３、水質調整剤添加装置２２６、及び間欠排水管２０８（後述する）が固定される。

水耕栽培部２００では、植物２１５が栽培される。水耕栽培部２００は、植物ベッド１０３、水槽水供給管２０５、間欠排水装置２０６、物理フィルタ２０７、間欠排水管２０８、土質センサ群２０９、土質調整剤添加装置２１０、土質調整剤カートリッジ２１１、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）ライト２４０、ウェブカメラ２４１、及び送風機２４２を含む。

本発明では、植物ベッド１０３の構成技術としては、アクアポニックスとして実現可能などのような技術を用いてもよい。本実施形態では例えば、植物ベッド１０３の構成例として下記特許文献に記載の従来技術を採用している。しかし、本発明は植物ベッド１０３の詳細構成に関するものではない。このため、本発明はこの従来技術の特許発明を利用するものではない。以下の本実施形態の説明では、植物ベッド１０３の構成及び機能について、上記従来技術を用いた概要について説明する。この従来技術の詳細な作用等については、下記特許文献に詳細に記載されているため、省略する。
＜特許文献＞：特許第６０５３０８８号公報

植物ベッド１０３は、例えばプラスチック樹脂製の容器である。植物ベッド１０３において、その最下部には浄化媒体２１２が敷き詰められた浄化槽部２０２が形成される。浄化槽部２０２は、水槽水供給管２０５によって水槽１０４から植物ベッド１０３内に導かれた水槽水２２９を、物理濾過及び生物濾過によって浄化する。浄化媒体２１２としては、例えば多孔性の材料が使用される。この浄化媒体２１２には、硝化菌等の微生物が住み着き、生物濾過の機能を有するようになる。多孔性の材料は、例えば、直径が１０～２０ミリの、軽石又は発砲レンガ等である。

植物ベッド１０３において、浄化槽部２０２の上には、給水／根隔離シート２１３が敷かれる。給水／根隔離シート２１３は、例えば、保水シートと防根透水シートを重ねたものである。保水シートは、例えば、市販のポリエステル等の化学繊維製の保水力を有するものである。防根透水シートも、例えば、市販のポリエステル等の化学繊維製である。この防根透水シートは、微細孔を通じて肥料成分及び水分の通過を許しながら、植物２１５の根の進入を防ぐ。

植物ベッド１０３において、給水／根隔離シート２１３の上の栽培部２０１には、個別のプランター容器２１６が置かれる。プランター容器２１６には、培地２１４が敷き詰められ、その培地２１４に植物２１５が植えられる。その植物２１５と培地２１４は、収穫時等において、プランター容器２１６単位で交換することができる。培地２１４は、給水／根隔離シート２１３からプランター容器２１６の下部の穴を通じて出てくる水を吸い上げる。培地２１４は、例えば、通気性及び毛管吸水性を有する培養土である。なお、植物ベッド１０３では多孔質のプランター容器を用いることも可能であり、この場合には給水／根隔離シート２１３を用いずとも植物２１５の栽培が可能である。

植物ベッド１０３内の浄化槽部２０２の側面には、浮遊物拡散網２０４により浄化槽部２０２と分離される浮遊物拡散槽部２０３が設けられる。浮遊物拡散槽部２０３は、浮遊物拡散網２０４によって、水槽水供給管２０５によって水槽１０４から導かれた水槽水２２９中の浮遊物を、浄化槽部２０２の側面の全体に拡散させる。浮遊物は、例えば、魚２３２の糞、残餌、藻類である。浮遊物拡散網２０４は、浮遊物によって、浄化槽部２０２内の浄化媒体２１２の特定部分が詰まってしまうのを防止する。 浮遊物拡散網２０４の網目の大きさは、浄化媒体２１２の粒子が通過できない最大の大きさとされる。水槽水２２９は、水産飼育部２２０内の水槽１０４から循環ポンプ２２１によって汲み上げられ、水槽水供給管２０５を通って、浮遊物拡散槽部２０３に注水されている。

間欠排水装置２０６は、植物ベッド１０３内の水位がＴＬ１になった場合に、ＴＬ２に下がるまで植物ベッド１０３内の水を排水する。排水された水は、物理フィルタ２０７によって微小な老廃物や濁りが除去される。その後、その水は間欠排水管２０８を通って、水産飼育部２２０の水槽１０４中の水槽水２２９に還流される。水位ＴＬ１は、給水／根隔離シート２１３が浄化槽部２０２内の水に浸る程度である。この結果、水槽１０４から水耕栽培部２００に注水された水槽水２２９は、浄化槽部２０２で浄化された後に、水の表面張力による毛細管現象によって、栽培部２０１に置かれた各プランター容器２１６内の培地２１４の表面まで吸い上げられる。そして、各プランター容器２１６の培地２１４に植えられた植物２１５は、その根から水を吸水する。間欠排水装置２０６は、例えば、ベルサイフォンによって構成される。なお、ベルサイフォンに限られず、ポンプで水を吸い上げ、ポンプＯＦＦ時に別途設けた排水管から水を自然落下させて排水する構成としてもよい。また、ポンプから植物２１５への水の供給は、植物２１５の各プランター容器２１６にポンプ配管から分岐した細管を通じて水滴状の水を供給する灌漑方式としてもよい。

土質センサ群２０９は、浄化媒体２１２中の土質をセンシングするための１つ以上のセンサである。センシング項目としては、ＥＣ（電気伝導度）、ｐＨ（水素イオン濃度）、ＣＯ２（二酸化炭素）濃度、気温、湿度、光照度などがある。土質センサ群２０９は、必ずしもこれら全てのセンシング項目の値をセンシングする必要はなく、いくつかのセンシング項目を組み合わせた値をセンシングする１つ以上のセンサであってもよい。土質センサ群２０９の各センシング値は、電気配線２５０によって接続される制御ユニット１０５に伝達される。土質センサ群２０９には、必要に応じて特には図示しない電源から電力が供給される。土質センサ群２０９は、水耕栽培部２００における剪定、間引き、又は収穫以外の栽培状態をセンシングするセンシング部に対応する。

１つ以上の土質調整剤カートリッジ２１１がセットされた土質調整剤添加装置２１０は、各土質調整剤カートリッジ２１１内の各土質調整剤を、個別に設置されている弁を通じて、水槽水供給管２０５から浮遊物拡散槽部２０３内に導かれた水槽水２２９に添加する。土質調整剤添加装置２１０の土質調整剤カートリッジ２１１毎の弁の開閉は、電気配線２５１を介して接続される制御ユニット１０５によって制御される。土質調整剤カートリッジ２１１の数は、土質センサ群２０９が検出するセンシング値の数に対応していてよく、又はそれより少ない数であってもよい。これらの土質調整剤カートリッジ２１１内の各土質調整剤は、土質センサ群２０９が検出するセンシング項目に対応する成分を調整又は除去する市販のものであってよい。上記各弁が制御ユニット１０５によって指定された時間開かれると、その時間に対応する添加量の土質調整剤が、その弁に接続された土質調整剤カートリッジ２１１から浮遊物拡散槽部２０３内の水槽水２２９に添加される。土質調整剤カートリッジ２１１がセットされた土質調整剤添加装置２１０は、飼育・栽培条件更新部の一部に対応する。より具体的には、土質調整剤添加装置２１０は、制御ユニット１０５が指示する栽培条件データに基づいて、水耕栽培部２００における栽培条件を更新する栽培条件更新部として機能する。ここで、栽培条件データは各土質調整剤の添加量であり、栽培条件は浄化媒体２１２の各土質調整剤の成分の土質である。また、栽培条件データは、飼育・栽培条件データ４１２の一部である。

土質センサ群２０９が、気温、湿度、又は光照度をセンシングする場合には、制御ユニット１０５は、特には図示しないヒータの温度や、特には図示しない噴霧器での噴霧量・噴霧時間・噴霧時間間隔、又はＬＥＤライト２４０の照明時間・照明時間間隔を、栽培条件として制御してもよい。

ＬＥＤライト２４０は、筐体１０１の照明・空調部１０２（図１）に設置される。ＬＥＤライト２４０は、家庭用アクアポニックスシステム１００が室内で利用される場合に、植物２１５を照明することができる。ＬＥＤライト２４０には、特には図示しない電源から電力が供給される。上述したように、ＬＥＤライト２４０の照明時間や照明時間間隔が、制御ユニット１０５によって制御されてもよい。

ウェブカメラ２４１は、栽培されている植物２１５の生育状態を撮像する。その映像データは、電気配線２５５を介して制御ユニット１０５に伝達される。

送風機２４２は、筐体１０１の照明・空調部１０２（図１）に設置される。送風機２４２は、植物２１５に向けて送風を行う。送風時間及び送風間隔は、電気配線２５６を介して接続される制御ユニット１０５によって制御される。

制御ユニット１０５は、例えばシングルボードコンピュータを用いて構成された小型のコンピュータシステムである。制御ユニット１０５は、水質センサ群２２５又は土質センサ群２０９（センシング部）のセンシングの結果に基づいて、魚２３２又は植物２１５の生育状態を良好にするための飼育・栽培条件データ４１２（水質調整剤又は土質調整剤の添加量）を算出する。

本実施形態では、制御ユニット１０５は、上記算出処理を、インターネット３００を介して接続される外部のクラウドコンピュータシステムに実行させる。この場合、制御ユニット１０５及び外部のクラウドコンピュータシステムは、合わせて、上記算出処理を実行するための制御部に対応する。制御ユニット１０５は、十分な演算能力を有する場合には、上記算出処理を自ユニット内で実行してもよい。

図３は、家庭用アクアポニックスシステム１００が利用するネットワークの構成例を示す図である。図１及び図２の構成を有する家庭用アクアポニックスシステム１００は、制御ユニット１０５によってインターネット３００に接続される。インターネット３００には、上記算出処理を実行するためのアクアポニックスクラウドコンピュータシステム３０１が接続される。以下、アクアポニックスクラウドコンピュータシステム３０１は、アクアポニックスクラウド３０１と略記する。

図４は、上記アクアポニックスクラウド３０１の構成例を示すブロック図である。センシング値受信部４００は、制御ユニット１０５（図２）からインターネット３００（図３）を介して転送されてきたセンシング値４１１を受信する。図２で説明したように、これらのセンシング値４１１は、制御ユニット１０５が水質センサ群２２５又は土質センサ群２０９から取得したものである。

センシング値記録部４０１は、センシング値受信部４００が受信したそれらのセンシング値４１１を、一定期間（例えば２週間から１箇月間）記録する記憶装置である。

次に、回帰演算部４０２と飼育・栽培条件データ算出部４０３について説明する。今、Ａを回帰分析モデル行列、Ｘを入力行列、Ｂをスコア出力値とすると、行列演算式として、下記（１）式が成立する。
ＡＸ＝Ｂ ・・・（１）
回帰分析モデル行列Ａは、入力行列Ｘからスコア出力値Ｂを予測するための行列である。入力行列Ｘは、センシング値４１１を含む。スコア出力値Ｂは、入力行列Ｘが回帰分析モデル行列Ａが示す回帰分析モデルにどの程度フィットしているかを示すスコアである。本実施形態では、スコア出力値Ｂは、水棲生物２３２又は植物２１５の生育状態に関するスコアを示す。スコア出力値Ｂの値が大きければ生育状態は良好であり、小さければ生育状態は不良である。入力行列Ｘに含まれるセンシング値４１１が、時系列データである場合、スコア出力値Ｂも時系列になる。センシング値記録部４０１に記録されているセンシング値４１１の平均値が入力行列Ｘとして用いられる場合には、スコア出力値Ｂは固定値となる。

数式（１）で示される回帰演算が、回帰演算部４０２で実行される。この演算の結果得られるスコア出力値Ｂが生育状態を示すスコア値として出力される。そして、スコア出力値Ｂが所定の閾値以上であれば、生育状態は良好と判別される。この場合には、アクアポニックスクラウド３０１は、これ以上の制御は特には行わない。

スコア出力値Ｂが所定の閾値未満であれば、生育状態は不良と判別される。この場合には、飼育・栽培条件データ算出部４０３が、以下に示される演算によって、水棲生物２３２又は植物２１５の生育を良好にするための飼育・栽培条件データ４１２を算出する。

今、生育状態が不良である場合の入力行列をＸ_１、そのときのスコア出力値をＢ_１とする。また、εを、スコア出力値Ｂ_１から改良したいスコア差分値（許容残差）であるとし、Ｘ’を改良後の入力行列データセットであるとする。この場合、Ｘ’は、回帰分析モデル行列Ａの逆行列Ａ^-1を用いて、下記（２）式により算出できる。
Ａ（Ｘ_１－Ｘ’）－Ｂ_１＝ε
故に、
Ｘ’＝Ｘ_１－Ａ^-1（Ｂ_１＋ε） ・・・（２）

飼育・栽培条件データ算出部４０３は、上記（２）式により算出したＸ’を用いて、下記（３）式により、前述した（１）式と同様の演算を実行する。この結果、Ｘ’に対応するスコア出力値Ｂ_２が算出される。
Ｂ_２＝ＡＸ’ ・・・（３）

飼育・栽培条件データ算出部４０３は、上記スコア出力値Ｂ_２がＢ_１よりも良化する場合に、このＸ’に基づいて、飼育・栽培条件データ４１２を生成する。但し、改良後の入力行列データセットＸ’の各行列要素としてのセンシング値４１１が、水棲生物２３２の飼育又は植物２１５の栽培に適さない値になる可能性がある。そこで、飼育・栽培条件データ算出部４０３は、許容残差εを満たした状態で、かつＸ’の各行列要素であるセンシング値４１１が飼育又は栽培に適する条件の範囲内になるまで、例えば遺伝的アルゴリズムにより繰り返し計算を実行する。飼育・栽培条件データ算出部４０３は、上記算出したＸ’を用いて、飼育・栽培条件データ４１２を出力する。具体的には、飼育・栽培条件データ算出部４０３は、（Ｘ’－Ｘ_１）として算出した差分行列の各要素の差分センシング値を、飼育・栽培条件データ４１２の一部として出力する。また、飼育・栽培条件データ算出部４０３は、上記各差分センシング値がどのセンシング項目であるかを示す識別情報を、上記各差分センシング値とペアで、飼育・栽培条件データ４１２の一部として出力する。

図５（ａ）は、図４の回帰演算部４０２の第１の詳細構成例を示すブロック図である。回帰演算部４０２は、重回帰式モデル５００を用いてセンシング値４１１を行列要素として含む入力行列Ｘを演算することにより、スコア出力値Ｂを出力する。

図５（ａ）において、主成分分析処理実行部５０１は、予め用意された多数の教師センシング値５０２に対して主成分分析処理を実行する。主成分分析処理実行部５０１は、主成分分析処理により得られる主成分の重み付き和として重回帰式モデル５００を生成し、回帰演算部４０２にセットする。

図５（ａ）の構成例に対して、図４の飼育・栽培条件データ算出部４０３は、複数のセンシング項目のうち、所定センシング項目の夫々に関して、以下の処理を実行する。ここで、センシング項目は、重回帰式モデル５００を構成する各主成分を算出した説明変数としてのセンシング値４１１の種別である。それらのセンシング項目のうち、所定センシング項目は、重回帰式モデル５００に展開したときに所定の閾値以上の重み係数の値を有するものである。即ち、回帰演算部４０２が生育状態の不良を判別した場合に、飼育・栽培条件データ算出部４０３は、所定センシング項目の夫々に関して、重回帰式モデル５００に入力されたセンシング値と生育状態が良好である場合に予め算出してあるセンシング値との差分値を算出する。そして、飼育・栽培条件データ算出部４０３は、その差分値を、所定センシング項目の識別情報とともに、飼育・栽培条件データ４１２として出力する。

飼育・栽培条件データ送信部４０４は、飼育・栽培条件データ算出部４０３が出力した飼育・栽培条件データ４１２を、家庭用アクアポニックスシステム１００内の制御ユニット１０５（図２）に向けて、インターネット３００（図３）に送信する。

図５（ｂ）は、図４の回帰演算部４０２の第２の詳細構成例を示すブロック図である。回帰演算部４０２は、回帰ニューラルネットワークモデル（以下、「回帰ＮＮモデル」と略記）５１０を用いてセンシング値４１１を行列要素として含む入力行列Ｘを演算することにより、スコア出力値Ｂを出力する。

図５（ｂ）において、回帰ニューラルネットワークモデル学習部（以下、「回帰ＮＮモデル学習部」と略記）５１１は、予め用意された教師センシング値５１２と教師スコア出力値５１３の多数のデータセットに対して学習処理を実行することにより、回帰ＮＮモデル５１０を生成し、回帰演算部５００にセットする。

図５（ｂ）の構成に対して、飼育・栽培条件データ算出部４０３は、複数のセンシング項目のうち、所定センシング項目の夫々に関して、以下の処理を実行する。ここで、センシング項目は、回帰ＮＮモデル５１０に入力される入力行列Ｘの各行列要素である各センシング値４１１の種別である。それらのセンシング項目のうち、所定センシング項目は、回帰ＮＮモデル５１０において出力層のニューロンから入力層のニューロンに向かって逆経路を辿りながら得られるその逆経路上のニューロン毎の重み係数値の総和が所定の閾値以上のものである。即ち、回帰演算部４０２が生育状態の不良を判別した場合に、飼育・栽培条件データ算出部４０３は、所定センシング項目の夫々に関して、回帰ＮＮモデル５１０に入力されたセンシング値と生育状態が良好である場合に予め算出してあるセンシング値との差分値を算出する。そして、飼育・栽培条件データ算出部４０３は、その差分値を、所定センシング項目の識別情報とともに、飼育・栽培条件データ４１２として出力する。

アクアポニックスクラウド３０１（図４）から送信された飼育・栽培条件データ４１２は、インターネット３００（図３）を介して、家庭用アクアポニックスシステム１００の制御ユニット１０５（図２）で受信される。制御ユニット１０５は、受信した飼育・栽培条件データ４１２に含まれる所定センシング項目の識別情報に対応する種類の水質調整剤又は土質調整剤を決定する。また、制御ユニット１０５は、飼育・栽培条件データ４１２に含まれる差分値に対応する添加時間（添加量）を決定する。制御ユニット１０５は、上記決定した水質調整剤を含む水質調整剤カートリッジ２２７が接続されている水質調整剤添加装置２２６内の弁、又は上記決定した土質調整剤の土質調整剤カートリッジ２１１が接続されている土質調整剤添加装置２１０内の弁を、上記決定した添加時間開ける。この結果、水質調整剤が水槽１０４内の水槽水２２９に、又は土質調整剤が植物ベッド１０３の浮遊物拡散槽部２０３内の水槽水２２９に、添加される。それらの添加量は、上記添加時間に対応する。

図３の説明に戻り、インターネット３００には、アクアポニックスシステムの熟練者が利用する１台以上の熟練者端末３０３が接続される。そして、インターネット３００には、熟練者支援ネットワークサーバコンピュータシステム３０２が接続される。以下、熟練者支援ネットワークサーバコンピュータシステム３０２は、熟練者支援ネットワークサーバ３０２と略記する。熟練者支援ネットワークサーバ３０２は、制御ユニット１０５から送信されインターネット３００を介して転送されてきた栽培されている植物２１５の映像データを、熟練者端末３０３に転送して表示させる。一方、熟練者支援ネットワークサーバ３０２は、熟練者端末３０３から送信されインターネット３００を介して転送されてきた植物２１５の剪定、間引き、又は収穫に関する熟練者のアドバイス情報を、制御ユニット１０５に転送する。この転送処理は、熟練者支援ネットワークサーバ３０２ではなく、通常のメールサーバ等であってもよい。制御ユニット１０５は、受信上記アドバイス情報を、ディスプレイ１０６に表示する。

図６は、図１から図５で説明した実施形態の家庭用アクアポニックスシステム１００による飼育・栽培工程の説明図である。まず、家庭用アクアポニックスシステム１００の立上げ時には、ユーザは、図６のステップＳ６０１からＳ６０６の一連の立上げ工程を実行する。

始めに、ユーザは、図２の家庭用アクアポニックスシステム１００において、水耕栽培部２００の植物ベッド１０３の浄化槽部２０２に、浄化媒体２１２を敷き詰める。ユーザは、浄化媒体２１２の側面に浮遊物拡散網２０４をセットし、浮遊物拡散槽部２０３の空間を確保する。ユーザは、浄化媒体２１２の上面に、給水／根隔離シート２１３を敷く。そして、ユーザは、浄化媒体２１２において、硝化バクテリアを増殖させる。具体的には、ユーザは、浄化媒体２１２に、水を水位ＴＬ１まで注水し、そこに硝化バクテリアを増殖させるための調整剤を添加する（以上、ステップＳ６０１）。

次に、ユーザは、魚２３２と植物２１５（図２）の組合せを選択する（ステップＳ６０２）。

次に、ユーザは、ステップＳ６０２で選択した魚の稚魚を購入し、水産飼育部２２０内の水槽１０４（図２）に投入する（ステップＳ６０３）。このとき同時に、ユーザは、家庭用アクアポニックスシステム１００の電源を投入する。この結果、図２において、空気供給ポンプ２２２、循環ポンプ２２１、ヒータ２２４、水質センサ群２２５、水質調整剤添加装置２２６、間欠排水装置２０６、土質センサ群２０９、水質調整剤添加装置２２６、ＬＥＤライト２４０、ウェブカメラ２４１、送風機２４２、制御ユニット１０５、及びディスプレイ１０６等が稼働を開始する。

次に、ユーザは、ステップＳ６０２で選択した植物２１５と培地２１４がプランター容器２１６にセットになっている植物キットを購入する。水耕栽培部２００の植物ベッド１０３において、ユーザは、その植物キットを給水／根隔離シート２１３の上の栽培部２０１の空間に配置する（以上、ステップＳ６０４）。

次に、ユーザは、制御ユニット１０５（図２）を操作して、家庭用アクアポニックスシステム１００を提供するメーカのホームページ等からアクアポニックスクラウド３０１（図３）にアクセスする。そして、ユーザは、アクアポニックスクラウド３０１から、立上げ工程における飼育・栽培条件データ４１２を、制御ユニット１０５にダウンロードする。この結果、制御ユニット１０５は、受信した立上げ工程の飼育・栽培条件データ４１２に含まれる所定センシング項目の識別情報に対応する種類の水質調整剤又は土質調整剤を決定する。また、制御ユニット１０５は、飼育・栽培条件データ４１２に含まれる差分値に対応する添加時間（添加量）を決定する。制御ユニット１０５は、上記決定した水質調整剤を含む水質調整剤カートリッジ２２７が接続されている水質調整剤添加装置２２６内の弁、又は上記決定した土質調整剤の土質調整剤カートリッジ２１１が接続されている土質調整剤添加装置２１０内の弁を、上記決定した添加時間開ける。この結果、立上げ時に必要な量の水質調整剤が水槽１０４内の水槽水２２９に、また、立上げ時に必要な量の土質調整剤が植物ベッド１０３の浮遊物拡散槽部２０３内の水槽水２２９に、添加される（以上、ステップＳ６０５）。

その後、ユーザは、家庭用アクアポニックスシステム１００において、魚２３２の飼育と、植物２１５の栽培を開始する（ステップＳ６０６）。

立上げ工程が完了すると、家庭用アクアポニックスシステム１００は、安定工程に移行する。安定工程では、ユーザが関与しないステップＳ６０７とＳ６０８で示される自動工程が制御ユニット１０５及びアクアポニックスクラウド３０１によって実行される。また、安定工程では、ユーザが積極的に関わるステップＳ６０９、Ｓ６１０，及びＳ６１１の手動工程が、ユーザによって実施される。

自動工程では、まず、水質・土質の自動調整が実施される（ステップＳ６０７）。この自動調整では、制御ユニット１０５が、前述した水質センサ群２２５及び土質センサ群２０９から各センシング値を収集し、アクアポニックスクラウド３０１へ送信する。次に、アクアポニックスクラウド３０１が、センシング値４１１を受信して記録する。アクアポニックスクラウド３０１は、一定期間毎に、センシング値４１１に基づいて飼育・栽培条件データ４１２を算出し、制御ユニット１０５に送信する。更に、受信された飼育・栽培条件データ４１２に基づいて、制御ユニット１０５が、水質調整剤添加装置２２６における水質調整剤の添加を、また、土質調整剤添加装置２１０における土質調整剤の添加を、制御する。

ステップＳ６０７での自動調整のタイミングは、例えば２週間から１箇月に１度程度が実用上最もよいが、それより短くしてもよい。水質調整剤や土質調整剤の添加量や目標数値の上限は、魚２３２や植物２１５の種類によって予め設定しておいてよい。この場合、図４の飼育・栽培条件データ算出部４０３は、添加量が必要以上に増えないようにしながら、飼育・栽培条件データ４１２を算出する。アクアポニックスクラウド３０１は、例えば２週間から１箇月に１度のタイミングで、センシング値記録部４０１に記録されているその期間の間のセンシング値４１１に対して、回帰演算部４０２による生育状態スコア出力値Ｂの算出と、それに基づく生育状態の判別を行い、飼育・栽培条件データ４１２を算出することができる。

安定工程においては、立上げから１箇月乃至２箇月程度経過したタイミングで、アクアポニックスの硝化サイクルが安定化する。ステップＳ６０７での自動調整が進行すると、魚２３２、浄化媒体２１２内での硝化バクテリア、植物２１５のバランスが均衡する。このため、基本的には、浄化媒体２１２による生物ろ過による自浄作用によって、ユーザが掃除をする必要はほとんどなくなる。

手動工程では、魚２３２への餌やり（ステップＳ６０９）、植物２１５の剪定・間引き（ステップＳ６１０）、及び植物２１５の収穫（ステップＳ６１１）は、ユーザ自身によって手動で行われる。

ステップＳ６０９の餌やりの工程では、ユーザは、１日に１から２回、魚２３２への餌やりを行う。餌やりの量は、魚の種類や生育状態によって変化する。魚が食事をする際の動きは、多彩である。このため、ユーザは、魚等の魚２３２の生育状態を必ず確認するようにする。この確認は、目視で直接行ってもよい。或いは、この確認は、水槽１０４付近に設置される特には図示しないウェブカメラ及び制御ユニット１０５からインターネット３００（図３）を介したユーザ自身のスマートフォンやタブレットへの映像の転送により行ってもよい。この工程により、ユーザは、魚等が健康に育っているかどうかを判断することができる。そして、ユーザは、飼育物に愛着を持ち始め、数カ月から数年という長期間にわたって毎日餌をやる工程を煩雑に感じず、持続的に飼育に関与できるようになる。魚が有意に大きく成長してきている過程や日々の細かな状態変化を観察することにより、自動で飼育するよりも結果的に魚が健康で大きく育つ。

ステップＳ６１０の剪定・間引きの工程では、植物２１５の生長が分散するのを防ぎ、生長し大きくなる部分を制御する意味合いもあり、ユーザが適切に処置することにより、結実や開花などが安定的に行われる。

ステップＳ６１１の収穫の工程では、ユーザが処置をする点で、ステップＳ６１０の剪定・間引きの工程と類似している。これに加えて、収穫工程では、ユーザは、植物２１５が結実した果実や開花を摘み取る、食用の葉物を直接摘み取るといった楽しみを得ることができる。この収穫工程は、例えば、図２の植物ベッド１０３から、プランター容器２１６に植物２１５及び培地２１４が収納されている植物キットをまるごと取り出すことにより、簡単に行うことができる。

ステップＳ６１０やＳ６１１の処置は、適切に行わないと、アクアポニックスにおける硝化サイクルのバランスを崩すこととなる。適切な処置のためには、剪定・間引・収穫の量、摘取りの種類、又は植物２１５が病気になっていないかを、確認し見極める必要がある。この確認は、目視で直接行ってもよい。或いは、この確認は、植物２１５の上方に設置されているウェブカメラ２４１及び制御ユニット１０５からインターネット３００（図３）を介したユーザ自身のスマートフォンやタブレットへの映像の転送により行ってもよい。

しかしながら、上述のような確認及び見極めの工程をユーザ自身が行うのは、困難な場合もある。このような場合には、ウェブカメラ２４１が撮影した植物２１５の映像が、制御ユニット１０５及びインターネット３００を介して熟練者支援ネットワークサーバ３０２に転送され、更にそこからインターネット３００に接続される熟練者端末３０３に転送されるように構成することができる。アクアポニックスの熟練者は、自身が操作する熟練者端末３０３で、上記ユーザの家庭用アクアポニックスシステム１００で栽培されている植物２１５の生育状態を示す映像を確認することができる。そして、熟練者は、その生育状態に対するアドバイス情報を、テレビ会議又はテキストメールなどによって、インターネット３００（及び熟練者支援ネットワークサーバ３０２）を介して送信することができる。上記アドバイス情報は、制御ユニット１０５によって受信され、ディスプレイ１０６に表示される。ユーザは、このアドバイス情報を参考にして、ステップＳ６１０の剪定・間引き、及びステップＳ６１１の収穫の工程を、自分自身で適切に実施することができる。この結果、ユーザは、飼育及び栽培の楽しみを失わずに、それらのスキルを向上させることが可能となる。

ユーザは、ステップＳ６１１の収穫工程によってプランター容器２１６に植物２１５及び培地２１４が収納されている収穫対象の植物キットを植物ベッド１０３から取り出した後、ステップＳ６１４及びＳ６１５で示される苗植え工程を実施することができる。

ステップＳ６１４において、ユーザは、新たなプランター容器２１６に敷き詰められた新たな培地２１４に新たな植物２１５の苗が植えられた新たな植物キットを、ステップＳ６１１での収穫により空いた植物ベッド１０３のスペースに配置することができる。

続いて、ステップＳ６１５において、ユーザは、制御ユニット１０５（図２）を操作して、家庭用アクアポニックスシステム１００を提供するメーカのホームページ等からアクアポニックスクラウド３０１（図３）にアクセスする。そして、ユーザは、アクアポニックスクラウド３０１から、ステップＳ６１４で設置した新たな植物キットに対応する飼育・栽培条件データ４１２を、制御ユニット１０５にダウンロードする。このダウンロード工程は、ユーザがステップＳ６１４で多くの植物キットを交換し収穫したような場合に必要となる。収穫が小規模の場合には、このダウンロード工程は不要である。制御ユニット１０５は、受信した新たな飼育・栽培条件データ４１２に含まれる所定センシング項目の識別情報に対応する種類の土質調整剤を決定する。また、制御ユニット１０５は、飼育・栽培条件データ４１２に含まれる差分値に対応する添加時間（添加量）を決定する。制御ユニット１０５は、上記決定した土質調整剤の土質調整剤カートリッジ２１１が接続されている土質調整剤添加装置２１０内の弁を、上記決定した添加時間開ける。この結果、新たな土質調整剤が植物ベッド１０３の浮遊物拡散槽部２０３内の水槽水２２９に、添加される。その後、システムは、苗植え工程から前述した安定工程に戻る。

上述した苗植え工程と同様に、ユーザは随時、ステップＳ６１２及びＳ６１３で示される魚替え工程を実施することができる。

ステップＳ６１２において、ユーザは、新たな稚魚を水槽１０４に投入することができる。

続いて、ステップＳ６１３において、ユーザは、制御ユニット１０５（図２）を操作して、家庭用アクアポニックスシステム１００を提供するメーカのホームページ等からアクアポニックスクラウド３０１（図３）にアクセスする。そして、ユーザは、アクアポニックスクラウド３０１から、ステップＳ６１２で水槽１０４に投入した新たな魚に対応する飼育・栽培条件データ４１２を、制御ユニット１０５にダウンロードする。このダウンロード工程は、水槽１０４に投入された新たな魚の種類が水槽１０４内で飼育中の魚の種類と大きく異なるような場合に、必要となる。魚の種類があまり異ならない場合には、このダウンロード工程は不要である。制御ユニット１０５は、受信した新たな飼育・栽培条件データ４１２に含まれる所定センシング項目の識別情報に対応する種類の水質調整剤を決定する。また、制御ユニット１０５は、飼育・栽培条件データ４１２に含まれる差分値に対応する添加時間（添加量）を決定する。制御ユニット１０５は、上記決定した水質調整剤の水質調整剤カートリッジ２２７が接続されている水質調整剤添加装置２２６内の弁を、上記決定した添加時間開ける。この結果、新たな水質調整剤が水槽１０４内の水槽水２２９に、添加される。その後、システムは、魚替え工程から前述した安定工程に戻る。

以上説明した本実施形態によれば、水産飼育部２２０における魚２３２への餌やり工程と、水耕栽培部２００における植物２１５の剪定、間引き、及び収穫工程が、あえてユーザ自身の作業として残される。そして、それら以外の例えば水質センサ群２２５及び土質センサ群２０９でのセンシングの結果に基づく飼育・栽培条件の更新（水質や土質の調整工程）は、主成分分析や機械学習等による回帰演算により自動化される。これにより、ユーザが飼育及び栽培する生物に対して関心を持ち続け、かつ放棄せず安心して取り組むことができる半自動の家庭用アクアポニックスシステム１００を実現することが可能となる。

１００ アクアポニックスシステム
１０１ 筐体
１０２ 照明・空調部
１０３ 植物ベッド
１０４ 水槽
１０５ 制御ユニット
１０６ ディスプレイ
２００ 水耕栽培部
２０１ 栽培部
２０２ 浄化槽部
２０３ 浮遊物拡散槽部
２０４ 浮遊物拡散網
２０５ 水槽水供給管
２０６ 間欠排水装置
２０７ 物理フィルタ
２０８ 間欠排水管
２０９ 土質センサ群
２１０ 土質調整剤添加装置
２１１ 土質調整剤カートリッジ
２１２ 浄化媒体
２１３ 給水／根隔離シート
２１４ 培地
２１５ 植物
２２０ 水産飼育部
２２１ 循環ポンプ
２２２ 空気供給ポンプ
２２３ 空気供給管
２２４ ヒータ
２２５ 水質センサ群
２２６ 水質調整剤添加装置
２２７ 水質調整剤カートリッジ
２２８ 水槽上蓋
２２９ 水槽水
２３０ 水面
２３１ 空気
２３２ 水棲生物
２４０ ＬＥＤライト
２４１ ウェブカメラ
２４２ 送風機
２５０、２５１、２５２、２５３、２５４、２５５、２５６ 電気配線
３００ インターネット
３０１ アクアポニックスクラウド（コンピュータシステム）
３０２ 熟練者支援ネットワークサーバ（コンピュータシステム）
３０３ 熟練者端末
４００ センシング値受信部
４０１ センシング値記録部
４０２ 回帰演算部
４０３ 飼育・栽培条件データ算出部
４０４ 飼育・栽培条件データ送信部
４１１ センシング値
４１２ 飼育・栽培条件データ
５００ 重回帰式モデル
５０１ 主成分分析処理実行部
５０２、５１２ 教師センシング値
５１０ 回帰ＮＮモデル
５１１ 回帰ＮＮモデル学習部
５１３ 教師スコア出力値
Ａ 回帰分析モデル行列
Ｂ 生育状態スコア値
Ｘ 入力行列

Claims (11)

1. 水産飼育部と水耕栽培部とを有する系内で水又は溶液を循環させて、前記水産飼育部で水棲生物を飼育し、前記水耕栽培部で植物を栽培する水産飼育・水耕栽培システムであって、
   前記水産飼育部における餌やりを除いた飼育状態と前記水耕栽培部における前記植物の剪定、間引き及び収穫を除いた栽培状態とをセンシングするセンシング部と、
   前記センシングの結果に基づいて、前記水棲生物及び前記植物の生育状態を良好にするための飼育・栽培条件データを算出する制御部と、
   前記制御部が算出した飼育・栽培条件データに基づいて、前記水産飼育部における飼育条件及び前記水耕栽培部における栽培条件を更新する飼育・栽培条件更新部と、を備える水産飼育・水耕栽培システム。
2. 前記制御部は、
   多くのセンシングの結果に対して回帰分析を実行して算出した回帰モデルを用いて前記センシングの結果を演算することにより前記水棲生物及び前記植物の生育状態の予測値を出力し、前記予測値に基づいて前記生育状態の良好又は不良を判別する回帰演算部と、
   前記回帰演算部が前記生育状態の不良を判別した場合に、前記生育状態を良好にするための前記飼育・栽培条件データを算出する飼育・栽培条件データ算出部と、を備える請求項１に記載の水産飼育・水耕栽培システム。
3. 前記回帰演算部は、多数のセンシング値に対して主成分分析処理を実行して算出した主成分の重み付き和として表現される重回帰式モデルを用いて前記センシングの結果を演算することにより前記生育状態の予測値を出力し、
   前記飼育・栽培条件データ算出部は、前記各主成分を算出した説明変数としての前記センシングの結果の種別であるセンシング項目のうち、前記重回帰式モデルに展開したときの重み係数の値が所定の閾値以上である所定センシング項目の夫々に関して、前記回帰演算部が前記生育状態の不良を判別した場合に前記重回帰式モデルに入力された前記センシング値と前記生育状態が良好である場合に予め算出してあるセンシング値との差分値を算出し、前記差分値を前記所定センシング項目の識別情報とともに前記飼育・栽培条件データとして出力する、請求項２に記載の水産飼育・水耕栽培システム。
4. 前記回帰演算部は、教師センシング値と教師生育状態の多数のデータセットに対して学習処理を実行して算出した回帰ニューラルネットワークモデルを用いて前記センシングの結果を演算することにより前記生育状態の予測値を出力し、
   前記飼育・栽培条件データ算出部は、前記回帰演算部が前記生育状態の不良を判別した場合に、前記回帰ニューラルネットワークモデルに入力する前記センシングの結果の種別であるセンシング項目のうち、前記回帰ニューラルネットワークモデルにおいて出力層のニューロンから入力層のニューロンに向かって逆経路を辿りながら得られる前記逆経路上のニューロン毎の重み係数値の総和が所定の閾値以上となる所定センシング項目の夫々に関して、前記回帰演算部が前記生育状態の不良を判別した場合に前記回帰ニューラルネットワークモデルに入力された前記センシング値と前記生育状態が良好である場合に予め算出してあるセンシング値との差分値を算出し、前記差分値を前記所定センシング項目の識別情報とともに前記飼育・栽培条件データとして出力する、請求項２に記載の水産飼育・水耕栽培システム。
5. 前記センシング部は、前記水産飼育部における水槽の水又は溶液の１つ以上の第１の数のセンシング項目に関する水質をセンシングする水質センサ群と、前記水耕栽培部における植物ベッドの培地の１つ以上の第２の数のセンシング項目に関する土質をセンシングする土質センサ群と、を含み、
   前記飼育・栽培条件更新部は、前記水産飼育部における水槽の水又は溶液に前記飼育・栽培条件データに対応する添加量の前記第１の数以下の第３の種類の水質調整剤を添加する水質調整剤添加部と、前記水耕栽培部における前記植物ベッドの前記培地に前記飼育・栽培条件データに対応する添加量の前記第２の数以下の第４の種類の土質調整剤を添加する土質調整剤添加部と、を含み、
   前記制御部は、前記飼育・栽培条件データに含まれる前記所定センシング項目の識別情報に対応する前記第３又は第４の種類のうちの１つの種類の前記水質調整剤及び前記土質調整剤を、前記飼育・栽培条件データに含まれる前記差分値に対応する添加量だけ添加させることを、前記水質調整剤添加部及び前記土質調整剤添加部に指示する、請求項３又は４に記載の水産飼育・水耕栽培システム。
6. 前記水質調整剤添加部及び前記土質調整剤添加部は夫々、前記種類毎に個別のカートリッジに充填された前記第１の数以下の種類の水質調整剤及び前記第２の数以下の種類の土質調整剤を保持する、請求項５に記載の水産飼育・水耕栽培システム。
7. 前記制御部は、
   前記水産飼育部及び前記水耕栽培部と一体で設置され、前記センシング部における前記センシングの結果を取得してインターネットに送信し、前記インターネットから受信した前記飼育・栽培条件データを前記飼育・栽培条件更新部に指示する制御装置と、
   前記インターネットに接続され、前記制御装置から送信された前記センシングの結果を受信し、受信した前記センシングの結果に基づいて前記水棲生物及び前記植物の生育状態を良好にするための飼育・栽培条件データを算出して前記制御装置に送信するクラウドコンピューティングシステムと、を含む請求項１乃至６の何れか一項に記載の水産飼育・水耕栽培システム。
8. 前記水棲生物又は前記植物の生育状態を撮像するカメラ部と、情報を表示するディスプレイを更に備え、
   前記制御部は、前記カメラ部が撮像した映像を、前記インターネットを介して前記インターネットに接続される熟練者の端末装置に送信し、前記熟練者が前記端末装置で前記映像の受信に対して前記水産飼育部における餌やり又は前記水耕栽培部における前記植物の剪定、間引き若しくは収穫に関して送信したアドバイス情報を受信して前記ディスプレイに表示する、請求項１乃至７の何れか一項に記載の水産飼育・水耕栽培システム。
9. 水産飼育部と水耕栽培部とを有する系内で水又は溶液を循環させて、前記水産飼育部で水棲生物を飼育し、前記水耕栽培部で植物を栽培するための水産飼育・水耕栽培方法であって、
   前記水産飼育部における餌やりを除いた飼育状態と前記水耕栽培部における前記植物の剪定、間引き及び収穫を除いた栽培状態とをセンシングし、
   前記センシングの結果に基づいて前記水棲生物及び前記植物の生育状態を判定し、前記生育状態の不良が判定された場合に、前記生育状態を良好にするための飼育・栽培条件データを算出し、
   前記算出された飼育・栽培条件データに基づいて、前記水産飼育部における飼育条件及び前記水耕栽培部における栽培条件を更新する、水産飼育・水耕栽培方法。
10. 水産飼育部と水耕栽培部とを有する系内で水又は溶液を循環させて、前記水産飼育部で水棲生物を飼育し、前記水耕栽培部で植物を栽培するシステムを制御するコンピュータに、
    前記水産飼育部における餌やりを除いた飼育状態と前記水耕栽培部における前記植物の剪定、間引き及び収穫を除いた栽培状態とをセンシングするセンシング部の出力に基づいて、前記水棲生物及び前記植物の生育状態を判定するステップと、
    前記生育状態の不良が判定された場合に、前記生育状態を良好にするための飼育・栽培条件データを算出するステップと、
    前記算出された飼育・栽培条件データに基づいて、前記水産飼育部における飼育状態及び前記水耕栽培部における栽培状態を更新させるステップと、を実行させるための水産飼育・水耕栽培プログラム。
11. 水棲生物を飼育する水産飼育部と、植物を栽培する水耕栽培部と、前記水産飼育部と前記水耕栽培部とを支持する筐体とを有し、前記水産飼育部と前記水耕栽培部で水又は溶液を循環させる家庭用の水産飼育・水耕栽培装置であって、
    前記水産飼育部における餌やりを除いた飼育状態と前記水耕栽培部における前記植物の剪定、間引き及び収穫を除いた栽培状態とをセンシングするセンシング部と、
    前記水産飼育部における飼育条件及び前記水耕栽培部における栽培条件を更新する飼育・栽培条件更新部と、を備え、
    前記センシングの結果から算出された前記水棲生物の飼育状態及び前記植物の生育状態を良好にするための飼育・栽培条件データに基づき、前記飼育・栽培条件更新部が前記飼育条件及び前記栽培条件を更新する水産飼育・水耕栽培装置。

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