横浜市立大学，名古屋大学，フィトメトリクスらの研究グループは，顕微鏡画像から気孔を認識するAI技術と，それを動かすための小型コンピューターを利用して，リアルタイムに画像解析する安価な新しい顕微鏡システムを開発した（ニュースリリース）。
植物の葉の表面には気孔と呼ばれる小さな穴があり，気孔を通して光合成に必要なCO2や酸素のガス交換が起こる。そのため，気孔の数が多く大きいほど光合成効率は高くなりやすい一方，同時に水分が失われて乾燥し枯れやすいため，その植物が育つ環境に応じて最適な気孔の数と大きさは異なると考えられる。
世界的な気候変動に対して，今後，各地の環境で対応した作物品種を育成していくには，環境に適応できる様々な形質を付与する必要がある。その一つとして，気孔の数や大きさは重要な形質といえるという。
気孔の数や大きさの異なる品種を育成したり，気孔の数や大きさを決める遺伝子を見つけて利用したりするには，多様な品種の葉を顕微鏡で観察して気孔の数や大きさのデータを多数収集する必要がある。しかし，茎，葉，穂の大きさ等の比較的容易に計測できる形質に比べ，気孔は顕微鏡観察を行なわなければ測れない形質であるため，データ収集の労力が大きく時間がかかる。
そこで，研究グループでは，顕微鏡を使った観察・計測の作業をアシストする一種のAI（深層学習モデル）を搭載した顕微鏡システムを開発することでデータ収集を効率化することを目指した。
研究では，気孔を計数・計測する画像解析システムを低予算でかつ誰でも構築できる方法論と，顕微鏡観察時にリアルタイムの画像解析を可能とするインターフェースを開発した。撮影と同時に計測結果をエクセルなどで扱えるデータとして出力することで，大きく作業効率を向上させることができるという。
実際にこのシステムを使ってコムギおよび近縁種の葉の気孔を計測したところ，葉の向軸側（表側）と背軸側（裏側）で気孔の数が異なる様子や，ゲノムサイズに比例して気孔サイズが異なる様子，気孔の密度とサイズが負の相関を示すこと，といった気孔に関する計測データを効率的に収集することができたとする。
今後，このシステムを活用していくことで，気孔の形質に関連する遺伝子の発見や機能解析，それらを利用した新品種開発のスピードの加速化が期待される。研究グループは，このシステムを様々な研究分野の顕微鏡観察で応用できるよう，同じハードウェアを使ってさらに汎用性を拡張するとしている。
