分岐図推定を応用した生態の動的システムの超早期予測に向けたモデリング手法の開発

• Project/Area Number: 25K21302
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Hokkaido University of Science
• Principal Investigator: 伊藤 佳卓 北海道科学大学, 工学部, 准教授 (90849142)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 分岐図推定 / レジームシフト / 時系列モデリング / パラメータ空間推定 / ニューラルネットワーク

Outline of Research at the Start

近年，人間活動の影響により絶滅危機に瀕している動植物が増え続け，生物多様性の崩壊が危惧されている．動植物が絶滅危機に瀕するとき，個体数が多く増減の少ない安定状態から絶滅危機状態へ突如個体数が激減する特徴的な現象（レジームシフト）が起こる．申請者は分岐図推定により安定状態の時系列のみからレジームシフトを予測する方法を提案したが，ノイズの影響により早期に予測を行うほど精度が低下する課題があった．
本研究は，超早期のレジームシフト予測を行うために確率論的アプローチを分岐図推定に取り入れる．これによりノイズが混在する時系列から真のダイナミクスを学習しモデリング精度が高まることで超早期の予測が可能になる．