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目的志向的な相互作用を含む集団移動系列・経路の解析手法の開発

Publicly Offered Research

Project AreaSystems Science of Bio-navigation
Project/Area Number 19H04941
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Complex systems
Research InstitutionNagoya University

Principal Investigator

藤井 慶輔  名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70747401)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2021-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help
¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords集団運動 / 移動系列 / 機械学習 / スポーツ / 移動軌跡 / スポーツ科学 / 身体運動 / 動的モード分解
Outline of Research at the Start

複雑な動きをみせる生物などの群れでは、目的志向的な味方や外敵などの移動体との協力・逃避などの相互作用が起きている。一般に集団移動運動に関するデータ駆動的な解析手法においては、方法論的に明示的なモデルを仮定することが難しいため、未だ相互作用の性質を明らかにする決定的な方法論が確立されていない。そこで本研究では工学的な目標として、集団移動系列・経路データから相互作用を可視化して分類や予測を行う手法を開発し、その科学的な応用として、目的志向的な生物集団移動の機能や原理などを発見・理解することを目的とした研究を行う。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では工学的な目標として、集団移動系列・経路データから相互作用を可視化して分類や予測を行う手法を開発し、その科学的な応用として、目的志向的な生物集団移動の機能や原理などを発見・理解することを目的とする。当該年度は、複数人の移動軌跡の方策をモデリングするための部分観測と機械的制約による機械学習手法を開発した。この研究の目的は、生物学的制約を考慮した長期予測・操作可能な集団運動のシミュレーションを行うことにあり、部分観測過程と力学的制約を導入した分散型模倣学習モデルを提案した。その結果、バスケットボールやサッカーのような集団スポーツにて、正確な長期予測と観測を操作した反事実的予測が可能であることを示した。この研究は現在機械学習の国際会議に投稿中である。その他にも、スポーツ習慣のある統合失調症患者の認知機能と、3対1の対人協調の関係について明らかにした。この研究成果は、PLoS One誌に採択された[1]。その他にも、スポーツの戦術評価を反映した模倣学習による軌道予測に関する研究を行った。この研究は、国際会議IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2020)に採択された。

Research Progress Status

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2020 Annual Research Report
  • 2019 Annual Research Report
  • Research Products

    (15 results)

All 2021 2020 2019

All Journal Article (6 results) (of which Peer Reviewed: 6 results,  Open Access: 6 results) Presentation (9 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results,  Invited: 4 results)

  • [Journal Article] Quantitative analysis of spontaneous sociality in children’s group behavior during nursery activity2021

    • Author(s)
      Ichikawa Jun、Fujii Keisuke、Nagai Takayuki、Omori Takashi、Oka Natsuki
    • Journal Title

      PLOS ONE

      Volume: 16 Issue: 2 Pages: 0246041-0246041

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0246041

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Cognition and interpersonal coordination of patients with schizophrenia who have sports habits2020

    • Author(s)
      Fujii Keisuke、Yoshihara Yujiro、Matsumoto Yukiko、Tose Keima、Takeuchi Hideaki、Isobe Masanori、Mizuta Hiroto、Maniwa Daisuke、Okamura Takehiko、Murai Toshiya、Kawahara Yoshinobu、Takahashi Hidehiko
    • Journal Title

      PLOS ONE

      Volume: 15 Issue: 11 Pages: e0241863-e0241863

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0241863

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Trajectory prediction with imitation learning reflecting defensive evaluation in team sports2020

    • Author(s)
      TERANISHI Masakiyo、FUJII Keisuke、TAKEDA Kazuya
    • Journal Title

      2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)

      Volume: 1 Pages: 124-125

    • DOI

      10.1109/gcce50665.2020.9291841

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Physically-interpretable classification of biological network dynamics for complex collective motions2020

    • Author(s)
      Fujii Keisuke、Takeishi Naoya、Hojo Motokazu、Inaba Yuki、Kawahara Yoshinobu
    • Journal Title

      Scientific Reports

      Volume: 10 Issue: 1 Pages: 3005-3005

    • DOI

      10.1038/s41598-020-58064-w

    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Data-driven spectral analysis for coordinative structures in periodic human locomotion2019

    • Author(s)
      Fujii Keisuke、Takeishi Naoya、Kibushi Benio、Kouzaki Motoki、Kawahara Yoshinobu
    • Journal Title

      Scientific Reports

      Volume: 9 Issue: 1 Pages: 16755-16755

    • DOI

      10.1038/s41598-019-53187-1

    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Dynamic mode decomposition in vector-valued reproducing kernel Hilbert spaces for extracting dynamical structure among observables2019

    • Author(s)
      Fujii Keisuke、Kawahara Yoshinobu
    • Journal Title

      Neural Networks

      Volume: 117 Pages: 94-103

    • DOI

      10.1016/j.neunet.2019.04.020

    • NAID

      120006765145

    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 集団スポーツの戦術に関するデータ解析手法2021

    • Author(s)
      藤井 慶輔
    • Organizer
      第6回愛媛大学DS研究セミナー
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] 部分観測過程におけるデータ駆動的エージェントモデリング2020

    • Author(s)
      藤井慶輔
    • Organizer
      日本認知科学会第37回大会 OS2 認知的インタラクションフレームワークの構築
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] Data-driven modeling in complex collective motions for social biomechanics2020

    • Author(s)
      藤井慶輔
    • Organizer
      第2回彗ひろば(バイオメカニクス研究会)
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] Trajectory prediction with imitation learning reflecting defensive evaluation in team sports2020

    • Author(s)
      Masakiyo Teranishi, Keisuke Fujii, Kazuya Takeda
    • Organizer
      IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2020)
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Interpretable classfication of complex collective motions using graph dynamic mode decomposition.2019

    • Author(s)
      Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara
    • Organizer
      11th Asian Conference on Machine Learning (ACML2019) Workshop on Machine Learning for Trajectory, Activity, and Behavior (ACML-TAB)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 機械学習を用いたチーム戦術プレーの自動分類2019

    • Author(s)
      藤井慶輔
    • Organizer
      日本バスケットボール学会 第6回大会
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] 観測量間の動的構造を抽出するグラフ動的モード分解と集団スポーツデータへの応用2019

    • Author(s)
      藤井 慶輔、武石直也、河原 吉伸
    • Organizer
      第22回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] 集団スポーツにおける機械学習を用いたデータ駆動科学2019

    • Author(s)
      藤井慶輔
    • Organizer
      第18回認知的コミュニケーションワークショップ
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] Dynamic mode decomposition and its applications (I), (II)2019

    • Author(s)
      Keisuke Fujii
    • Organizer
      2019 Distinguished Lecture and International Interdisciplinary Workshop
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited

URL: 

Published: 2019-04-18   Modified: 2021-12-27  

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