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趣旨：

この国際会議の目的は，食品科学，バイオテクノロジー，プラズマ・エレクトロニクス，情報通信技術の４つの科学と，これまでの農業とを融合させた新しい『ハイブリッド農業』について，その実現可能性や実社会への応用について討論することです．

本国際会議には，農業関連の先端研究者だけではなく，行政の視点から熊本県副知事の講演があり，また農業従事者，農業関連企業の参加も呼び掛けております． この会議で発表される内容は以下の５つの専門分野に関するものです．

農業（Traditional Agriculture ：TA) ここで言う農業とは，野菜・果物等を生産する農業のほかに，牧畜業，水産業および林業も含みます．

バイオテクノジー（Biotechnology：BT) は，遺伝子操作や細胞培養，高エネルギー環境を利用して，生命体を改造，操作，あるいは制御する技術で，従来の農業（農林水産牧畜）に利用し，その目的に応じて生物を育て，生物の質をコントロールするものです．この技術によって，害虫に強く，干ばつに強く，寒さにも強く，収量も多く，通年収穫の可能な「夢の作物」が現実のものになるでしょう．

プラズマ・エレクトロニクス（Plasma Electronics：PE) は，高電圧で作られたプラズマや高エネルギーレーザーで誘起されたパルスパワーの応用です．これらの高エネルギー環境は，家畜，野菜，バクテリア，ウィルスのような生命体に少なからず影響を与えます．したがって，プラズマ・エレクトロニクスは，そのエネルギー密度に応じて，生物の成長促進，鮮度維持，殺菌，焼灼を可能にします．

情報通信技術（Information Communication Technology：ICT)は，いろんな種類のセンサ情報，たとえば環境温度，環境湿度，水中や土壌のpHレベルや化学物質の濃度，日照，風力等，を統合し，理解し，利用するのに不可欠です．それらのデータをコンピュータネットワークに蓄積し，必要な情報をそこから検索し，人間エキスパートの意思決定を模倣して，人工知能の学習を実行する際にも必要です．

食品科学（Food Science：FS)は，機能性食品，食品加工，最適輸送， 貯蔵環境，食育などを含み，食品の鮮度維持とおいしさを高め，消費者にとっての安全性と健康・長寿を保証します．

基調講演1

キーワード:
　　先進農業政策，新しい農業ビジネス，蚕，無菌室，冬中夏草．

融合若しくは応用の可能性のある他の専門分野:
　　農業 (TA)，バイオテクノロジー（BT），食品科学 (FS)．

熊本県では蒲島知事が「稼げる農業」を掲げ，全国に先駆けた先進的な農政を展開している．農業者にも，先端的な技術を導入して，従来とはかけ離れた全く新しい農業に取り組んでいる者がいる．たとえば、ある農業法人は，本県において盛んな半導体産業で用いられるクリーンルームの中で，蚕を無菌状態で周年飼養する取り組みを行っている．これにより，病気に弱い蚕を安定的に飼養することができるとともに，繭（まゆ）の品質を高いレベルで維持することに成功している．また，蛹（さなぎ）に菌を寄生させることによってできる「冬虫夏草（とうちゅうかそう）」の商品化にも成功している．他の会社は，機能性の高い絹糸を開発しようとしている．今後本県においてほぼ消滅している養蚕業が，新たな技術を導入してよみがえる可能性が高まっている．本講演では，このように本県農業にイノベーションをもたらす潮流について紹介する．

基調講演2

キーワード:
　plasma, non-thermal plasma, ozone, AOTs, soil treatment, food decontamination, microbial infections, disinfection, surface decontamination, pathogen reduction, plasma sterilisation

Agricultural and food safety is a crucial factor for the prosperity and future of every country and region. At present, many food production factories struggle with persistent microbial infections caused by bacteria, viruses or fungi in biofilm and planctonic forms deposited on various inert and living surfaces. There is an urgent need for developing a time- and cost-effective decontamination tool which could be safely and flexibly applied to various surfaces and materials. A number of technologies were tested as having potential for pathogen reduction in food industry, for instance: rinsing with hot water, organic acids, alcohol, trisodium phosphate, hydrogen peroxide, ozonated water, chlorine compounds or surfactants, steam vacuuming, superheated steam, high pressure, sonoluminescence, UV radiation and low-dose irradiation.

The idea of plasma treatment was proposed more than 50 years ago as a good, low toxicity method. Plasma can inactivate most pathogens: gram negative and positive bacteria, microbial spores, molds and fungi, viruses and maybe even prions. Although the number of research papers and devices related to this topic is constantly increasing, the majority of the solutions were not fully implemented, mostly because of the lack of system optimisation, lack of comparability between the proposed reactors and methods, lack of matching between plasma properties and the contaminated material treated, or incomplete sterilisation in the case of multi-microorganism biofilms. Therefore, industrial plasma-based decontamination is still a great challenge.

Many research groups concentrate on the efforts to design a plasma treatment device working in the ambient conditions, using a variety of methods such as barrier discharge, pulsed corona reactors, gliding arc or plasma jets. To maintain a uniform discharge under atmospheric pressure relatively expensive gases such as helium or argon in high concentrations are mainly used. Plasma disinfection time given in the literature varies from several minutes to even hours. The treatment can be considered as a surface one. The antimicrobial properties of plasmas and Advanced Oxidation Technologies AOT (ozone, hydrogen peroxide, electric field, UV radiation, etc.) in the case of decontamination of surfaces and for treatment of various plant seeds and bulbs were widely proven, but no extensive study has been done to determine the most beneficial treatment path and conditions for the food, plants and soil.

Numerous approaches were tested but no-one has yet proposed a synergetic, integrated and adaptable system which could utilise all the benefits of direct low-temperature plasma treatment combined with AOT techniques.

The lecture will provide a review of non-thermal plasma treatment techniques for application in agriculture and food industry. Special attention will be paid to recent initiatives and EU programmes undertaken within the field of plasma agriculture. The results of the research carried out in this area at the Lublin University of Technology in cooperation with the Kumamoto and Sojo Universities will also be presented.

基調講演3

キーワード:
　　生長促進, きのこ, 殺菌, プラズマ, パルスパワー, 人工雷, 鮮度保持, 水耕栽培，電気刺激．

融合若しくは応用の可能性のある他の専門分野:
　　農業 (TA), バイオテクノロジー(BT), プラズマエレクトロニクス(PE), 水産業，食品科学 (FS)．

ここでは、プラズマおよびパルスパワー技術の農業、漁業、食品プロセスへの利用について述べる。農業や漁業の、さまざまな場面での利用を可能にするため、小型軽量で、応用に適した出力を、繰り返し発生できるパルスパワー電源を開発した。開発電源は、生体効果を引き起こすために、気体放電や水中放電、強電場を作りだす。パルス放電は、野菜や果物の生長促進に用いた。パルス放電を水耕栽培の循環水中で起こすことで、野菜の生長の改善や、収穫後のいちごの糖度の増加などを確認した。きのこ（シイタケ）の収量増加も、栽培培地（菌床はホダ木）に高電圧を印加して、印加部の電位を０から高電圧へ急激に増加させることで実現できる。これは、電位変化により生じる高電場で、シイタケ菌糸がクーロン力で加速されて起こる。高電圧や非熱平衡プラズマは、魚介類の鮮度保持の長期化にも貢献できる。これらの応用技術は、世界における持続可能な食料サプライチェーン構築への貢献が期待できる。

基調講演4

キーワード:
　　マイクロバブル、ナノバブル、気液界面、表面電位、圧壊、活性種、水素結合ネットワーク、イオン、ブラウン運動、動的光散乱、原子間力顕微鏡、殺菌、生物活性．

融合若しくは応用の可能性のある他の専門分野:
　　農業 (TA), バイオテクノロジー(BT), 食品科学 (FS)．

泡は我々に大変に馴染みの深い存在である。ビールの泡は愛飲家の心をときめかす。水槽の泡は魚の生命の源となる。ところが近年、小さな泡に大変に面白い特徴があることが分かってきた。マイクロバブルは髪の毛の太さの半分よりも小さな気泡であるが、水の中で縮小してついには消えてしまう。実はこの現象に大変に重要な意味があることが明らかになってきた。活性種の発生やナノバブルとしての残存などである。これらの特徴を利用して様々な応用分野での利用が現実になりつつある。水処理や半導体の洗浄、農業や食品分野での利用などである。講演ではこれら微小な気泡の基礎特性と様々な応用への可能性について紹介する。

基調講演5

キーワード:
　　Artificial Neural Networks, Unsupervised learning, Big Data Analysis．

融合若しくは応用の可能性のある他の専門分野:
　　Big Data Analysis of Traditional Agriculture (TA), Biotechnology (BT), Plasma Electronics (PE), Information Communication Technology (ICT), Food Science (FS)．

Internet Giants: Google Machine-AlphaGo, Youtube; Facebook, Microsoft all have powerful tools in handling their own Big Data Analyses (BDA). They are all based on supervised Least Mean Square (LMS) Error of assigning input homogeneous exemplars to a set of output numbers of categories, and then let the supercomputer crank days through the I/O, using ANN “Backprop” algorithm known as Deep Learning. We shall apply such a powerful machine learning to add value to Hybridize Agriculture. How to do? Since each have own cost functions and databases, then to fuse them with added value we must use the supply-demand value-added chain concept to perform multiple stages optimization using the traditional “Dynamic Programming." However, Unsupervised Deep Learning Backprop algorithm will be faster without the need to prescribe performance metric of each hybridization components ahead of the time. We shall compare and replace the standard supervised multiple stages optimization using the traditional "Dynamic Programming" with multiple layers "Deep Learning" with our new "Unsupervised Backprop" for data discovery mining.

As a byproduct, we discovered the glial cells as an indispensable members of Hebb learning partner, because each node is a glial cell. When the glial force is in balance, we discovered the sigmoid logic.

基調講演6

キーワード:
　　fuzzy sets, neural networks, sustainable agriculture, computational intelligence, hybridization of technologies．

融合若しくは応用の可能性のある他の専門分野:
　　Traditional Agriculture, Biotechnology, Plasma Electronics, and Information Technology via Computational Intelligence．

In today's world, agricultural system, in its broadest sense, should be a sustainable system to get the maximum yield with minimum resources (human/effort/cost ? not necessarily monetary) for satisfying the needs of the maximum community. For this farmers’ need to know what to grow/cultivate; when to grow; what is the optimal distribution among different crops (farmer level / regional level); when to cut; how to store; what and how much pesticide to use; when and where to sell. All these questions have an associated adjective “optimal”- and the answer just does not depend only on farmers’ interest. To address all these issues, we need inputs from satellite image analysis; weather prediction; data mining, machine learning, biotechnology, plasma electronics; information technology and so on. Computational Intelligence (CI), which is a collection of biologically and linguistically inspired computing tools, can not only help to develop the required technologies in each of the above mentioned areas, it also can serve as a great tool for hybridization of these areas to achieve sustainable agricultural systems. In this talk, using layperson’s language, I shall introduce to computational intelligence and explain how CI can help to realize the objective of hybridized agriculture. I shall emphasize on what CI can provide in the context of our problem, that other computing tools cannot.

基調講演7

キーワード:
　　百姓百作，有機農業，合鴨水稲同時作，循環と持続性，安全，地域支援型農業（CSA），自然と人間の調和，提携消費者，楽しい農業．

融合若しくは応用の可能性のある他の専門分野:
　　農業 (TA), プラズマエレクトロニクス(PE), 食品科学 (FS)，情報通信技術 (ICT)．

自然界には存在の無意味なものは一つもない．万物がこの地球生態系の中で，それぞれの役割を演じ，死んでゆく．雑草や害虫もまた然り．我々は，往々にして雑草，害虫などと決めつけてしまいがちであるが，果たしてそれは，固定的なものであろうか．田んぼに稲だけを植える稲単一栽培では，確かに雑草は雑草，害虫は害虫である．しかし，ひとたび水田に合鴨を放すと，この固定的概念は一瞬に打ち砕かれる．それまで悪者であったはずの雑草や害虫が，合鴨の大切な餌になり，血になり，肉になり，糞になり，最後には，稲の養分となるのである．

この技術の画期的なところは，日本の稲作２０００年の歴史の中で悪者と位置づけられていた雑草や害虫を，「同時作の原理」で積極的に「資源」と位置づけた点である．

筆者は，このような合鴨水稲同時作や有機農業を，これまで続けてきた．それは，一期一会の力に生かされながら試行錯誤を繰り返し，自分の技術を組み立ててきた３９年間であった．現在の農業経営は，合鴨水稲同時作７．３ヘクタール，あらゆる種類の有機野菜３ヘクタール，小麦２ヘクタール，大豆０．６ヘクタール，蓮根０．２ヘクタール，自然卵養鶏３００羽，合鴨雛４０００羽，農産加工（漬物，味噌，ソース，酢など）等々である．すなわち，百姓百作の有機農業である．筆者の追求する有機農業の目的は，安全で美味しいものを自給し，同じものを提携消費者に届け，家族で楽しく働くことである．

本講演では，そのような有機農業の実践を通して見えてきた，伝統と現代，多様な生産力，生物多様性，自然情報と人工情報，持続性，循環，共存，交流等の有機農業の広くて面白い世界を，主に技術の視点から紹介する．

時代は，技術・価値観・制度の三つの要素で変わってゆく．

基調講演8

キーワード:
　　バイオエコノミー，バイオテクノロジー，バイオエタノール，農学2.0，農学リテラシー．

融合若しくは応用の可能性のある他の専門分野:
　　バイオテクノロジー(BT)

　20世紀、人類は多くのエネルギーを使って大量生産・大量消費・大量廃棄のシステムを作り上げた。それに伴って発生した地球温暖化と石油枯渇問題を解決して、持続的な社会を構築していくための１つの手段としてバイオエタノールが注目されている。ただし、2008年の食料危機以来、食料とエネルギーとの競合が批判され、そのため、セルロース系原料に由来するバイオエタノールの製造システムの開発が世界的に期待されている。これは、いわゆるバイオテクノロジーの代表例であり、生物の機能や生産物を利用したモノ作り・システム作りが持続的社会、そしてその向こうにあるwell-beingを実現するために必要である。今後、このバイオテクノロジーを背景に、バイオエコノミーが展開することが世界的に期待されている。このような状況下で、農学は単に食料問題だけでなく、環境問題、資源エネルギー問題を解決して持続的社会・well-beingを実現していくための有効な手段として、急速に広がり、進化している。講演者は、このような新しい農学を「農学2.0」とし、その展開を提唱している。同時に、その研究成果を教育にフィードバックするために「農学リテラシー」の体系化を進めている。

論文募集

本国際会議には，（１）口頭発表，（２）ポスター・デモンストレーション，の２種類の発表が企画されています．発表を希望される方は，発表概要をご投稿ください．概要は，専用のWebサイトをご利用されるか，またはテンプレートに記入して，電子メールの添付ファイルとして学会事務局までお送りください．

概要投稿用Webサイト：こちらからアクセスして下さい．
      概要投稿用Webサイトへ

電子メールによる概要投稿：こちらからテンプレートをダウンロードして作成し，学会事務局(hybrid2016@cis.sojo-u.ac.jp)までお送り下さい．
    アブストラクト テンプレートダウンロード (Word形式：21KB)

高校生でポスター講演をご希望の方は，学会事務局(hybrid2016@cis.sojo-u.ac.jp)までご連絡ください．

本学会で発表される方は，プロシーディングスへ論文を投稿することができます(6ページまで）．

プロシーディングス論文投稿：こちらからテンプレートをダウンロードして作成し，論文投稿用Webサイトより投稿してください．
   論文 テンプレートダウンロード (Word形式：151KB)

著作権移譲フォーム：こちらからダウンロードしてください．署名をしたもののスキャンデータを論文投稿用Webサイトより，論文投稿時に送信してください．
   著作権移譲フォームダウンロード (Word形式：17KB)

論文投稿用Webサイト：こちらからアクセスして下さい．
      論文投稿用Webサイトへ

ポスターボードサイズ：1m×2m（縦長）

ポスターは，サイズ規定はございません．ポスターボードに収まる範囲で作成してください．（A1が2枚でも可）

プログラム

スケジュール

プログラム（PDFファイル）

プログラム詳細（PDFファイル）

一般講演：発表15分，質疑応答5分

招待講演者

講演者名	タイトル	所属	研究分野とキーワード
小野泰輔	熊本県における先進農業の潮流 ― 震災復興に向けて ―	熊本県	先進農業政策，新しい農業ビジネス，蚕，無菌室，冬中夏草
Henryka Danuta STRYCZEWSKA	Plasma agriculture in Europe - Review of research on agricultural applications of non-thermal plasma -	Institute of Electrical Engineering and Electrotechnology, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Lublin University of Technology, Poland	plasma, non-thermal plasma, ozone, AOTs, soil treatment, food decontamination, microbial infections, disinfection, surface decontamination, pathogen reduction, plasma sterilisation
高木浩一	雷を農業へ ― パルスパワーおよびプラズマを用いた生長促進、鮮度保持および機能性成分抽出―	岩手大学	生長促進, きのこ, 殺菌, プラズマ, パルスパワー, 人工雷, 鮮度保持, 水耕栽培，電気刺激
高橋正好	小さな気泡の不思議な世界 ― マイクロ・ナノバブルの基礎と応用 ―	国立研究開発法人　産業技術総合研究所	マイクロバブル、ナノバブル、気液界面、表面電位、圧壊、活性種、水素結合ネットワーク、イオン、ブラウン運動、動的光散乱、原子間力顕微鏡、殺菌、生物活性
Harold Szu	Big Data Analysis of Hybridization of Agricultures by Unsupervised Deep Learning	Catholic University of America, Washington D.C.	Artificial Neural Networks, Unsupervised learning, Big Data Analysis
Nikhil R.Pal	Computational Intelligence for Hybridized Agriculture	Indian Statistical Institute	fuzzy sets, neural networks, sustainable agriculture, computational intelligence, hybridization of technologies
古野隆雄	私の有機農業の現状と課題 ― 農業と人生を面白くする技術 ―	合鴨家族古野農場，一般財団法人 ファジィシステム研究所	有機農業，合鴨水稲同時作，循環と持続性，安全，地域支援型農業（CSA），自然と人間の調和
森田茂紀	農学2.0と農学リテラシーの展開 ― 持続可能な社会とwell-beingの実現を目指して ―	東京農業大学	バイオエコノミー，バイオテクノロジー，バイオエタノール，農学2.0，農学リテラシー

参加登録について

参加者は、事前登録が必要です．参加登録申込書をダウンロードし、必要事項をご記入の上、10月14日までにメールに添付してhybrid2016@cis.sojo-u.ac.jpへお送りください。
※既に参加登録フォームにて、事前登録済みの方は、申込書は必要ありません。参加費等の支払方法についてをご確認ください。

参加登録申込書ダウンロードはこちら (Word形式：20KB)

論文投稿料および参加費用等

一般講演，ポスター・デモセッション発表者：15,000円（プロシーディングス1部を含む）
発表者には，22日（土），23日（日）のみ，軽食をご用意しております．

聴講参加：無料

バンケット参加：3,000円（追加参加：@3,000円）
※当日の会場受付の場合@4,000円になります．当日受付には限りがございます．人数の関係上，参加をお断りすることがございますので，バンケットに参加ご希望の方は，できるだけ事前登録をお願いします．

支払方法について

参加費等の支払方法について（PDFファイル）

インフォメーション

Important Dates

	日付
発表用アブストラクト投稿期限	9月17日（土）※延長になりました
発表の採否通知	9月26日（月）
参加登録期限	10月14日（金）
学会	10月21（金）〜24日（月）
プロシーディングス論文投稿期限	11月4日（金）

委員会

【General Chair】 中山峰男（崇城大学）

【Conference Chair】 山川烈（崇城大学）

【Steering Committee】

  西宏之（崇城大学）

  秋山秀典（熊本大学）

  蛯原健治（環境エネルギーラボ）

  荒木朋洋（東海大学）

  村田達郎（東海大学）

【Program Committee】

  Chair：光木文秋（熊本大学）

  Members：≪食品科学≫寺本祐司（崇城大学），三枝敬明（崇城大学）

  ≪ICT≫中原正俊（崇城大学）

  ≪プラズマ・エレクトロニクス≫光木文秋（熊本大学），川崎仁晴（佐世保工業高等専門学校）

  ≪農学≫村田浩平（東海大学）

  ≪バイオテクノロジー≫宮坂均（崇城大学），林修平（崇城大学）

【Organizing Committee】

  Chair：青木振一（崇城大学）

  Members：アハラリ・アリレザ（崇城大学），堀部典子（崇城大学），齋藤暁（崇城大学），

  中山泰宗（崇城大学），村田達郎（東海大学），勝木淳（熊本大学），

  平田耕一（九州工業大学），下薗真一（九州工業大学）

【Conference Secretariat】 アハラリ・アリレザ（崇城大学）

【Financial Chair】 林修平（崇城大学）

【Webmaster】 東亜季（崇城大学）

会場

〒860-0082

熊本県熊本市西区池田4-22-1

崇城大学

会場案内図（PDFファイル）

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主催

崇城大学

後援

熊本大学

東海大学

熊本県

阿蘇地域世界農業遺産推進協会

IEEE福岡支部

一般社団法人　電気学会 (IEEJ)　九州支部

一般社団法人　プラズマ・核融合学会

協賛

富士ゼロックス熊本株式会社

中村産業開発株式会社

株式会社 松本微生物研究所

賛助

一般財団法人　熊本国際観光コンベンション協会

お問い合わせ

Hybrid農業国際会議事務局

  hybrid2016@cis.sojo-u.ac.jp

COPYRIGHT(C) 2016 Sojo University