Research on control methodology for collective motion using recurrent neural networks

• Project/Area Number: 25K15248
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Oita University
• Principal Investigator: 高見 利也 大分大学, 理工学部, 教授 (10270472)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大城 英裕 大分大学, 理工学部, 助教 (80194091) ; 行天 啓二 大分大学, 理工学部, 准教授 (80305028) ; 下川 倫子 奈良女子大学, 自然科学系, 准教授 (80554419)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 物理リザバーコンピューティング / 集団運動 / 自己駆動粒子

Outline of Research at the Start

集団全体が一種の機能を持ち得ることは群知能として知られているが、集団運動が創発的に機能を発現する機構についてはまだ十分にわかっていないことが多い。集団運動が持つ機能についての知見を得るために、本研究では、自己駆動粒子系を物理リザバーとして導入し、集団が高度な時系列処理を実行している状態を機械学習によって作り出した上で、この状態の運動を動的モード分解などを使って詳細に分析することにより、集団の運動状態と集団の機能に関するデータの関係を調べる。同時に、樟脳船などの自己駆動粒子系を利用して実験的に機能を持った集団を作り出し、集団が高度な機能を獲得するための条件を、理論と実験の両面から明らかにする。