新たな研究により、トウモロコシの穂（コブ）の形態特性を抽出し、実験室および現場環境で収量を推定するゼロショット学習（ZSL）フレームワークが開発された。この手法は、従来のモデル再訓練を必要とせず、新しいデータや環境に対しても即座に適応可能である。研究チームは、既存の画像データを活用しながら、未見の品種や異なる生育環境におけるコブの幾何学的特徴（長さ、直径、密度など）を正確に抽出することに成功した。特に、収量との相関が高い特徴を自動的に特定することで、農業現場での非破壊的かつ迅速な評価が可能となった。このフレームワークは、品種開発や育種の効率化、さらにはスマート農業における自動化管理の実現に貢献する。研究は、実証実験を通じて、異なる地域のフィールドデータにおいても高い汎用性と精度を確認しており、将来的には大規模な作物育種支援システムの基盤となる可能性を秘めている。