2022 Fiscal Year Annual Research Report
Data-Driven Swarm-Machine Interaction
| Project Area | Hierarchical Bio-Navigation Integrating Cyber-Physical Space |
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21H05302
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
川嶋 宏彰 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 教授 (40346101)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
波部 斉 近畿大学, 情報学部, 准教授 (80346072)
新里 高行 筑波大学, システム情報系, 助教 (00700163)
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| Project Period (FY) |
2021-09-10 – 2026-03-31
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| Keywords | 魚群追跡 / 群泳行動モデル / 個体間相互作用推定 / 視覚刺激提示 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題では，生物の行動ダイアグラムに関する知見を柔軟に組み込みつつ，説明・解釈可能性の高い，データ駆動型インタラクション・モデリング技術を開発するとともに，主に魚群を対象として，映像提示や疑似個体による介入を用いながら，モデル推定と介入のためのフィードバックを適応的に生成可能なインタラクティブ・システムの設計論を構築する． 2022年度は2021年度に基礎的検討を行った群泳モデルや魚群追跡手法を発展させるとともに，引き続き実験環境整備を行った．具体的には次の通りである．
1. カラシン科を追跡した軌跡データを対象として，個体間相互作用のネットワークを，Boidモデルをベースとした最小限の数理モデルを用いて推定し，自律性や他個体への依存性，影響力などを個体ごとに推定する手法を開発した．
2. Boidモデルを拡張し，各個体が進む方向を包括領域として共有することで群れ行動を説明する新たな数理モデルを提案し，群れの内部の情報流を検証した結果，大規模な旋回が起こる時，ゆらぎ分布と速度分布が特殊なカップリングをしていることを明らかにした．また，統合情報理論を用いて，人のラバーハンド錯覚時の主観的な違和感が数理的に表現できることを示した．
3. アユやクロマグロを対象とした検出，追跡のアルゴリズム開発を昨年度に引き続き行った．YOLOやSORTなどの既存の検出・追跡手法をベースにしながら，動き予測モデル改善やアノテーションコスト低減などの技術開発を行った．
4.A01飛龍班と共同で実施しているコウモリの検出・追跡アルゴリズムの開発として，暗い環境を高速で飛翔するコウモリを精度良く検出できるように検出アルゴリズムの改良を行った．
5. 疑似個体ロボットの設計を進め，制御および通信回路部のプロトタイプを作製した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究課題の目的である，データ駆動型のSwarm-Machineインタラクション構築に必要な構成要素として，様々な環境下で頑健に個体を追跡する手法の開発や，群れの相互作用ネットワーク推定手法の開発，群れ内部のダイナミクスを説明する新たな数理モデルの開発，ロボットの回路開発などを進めるとともに，さらに開発した数理モデルが人の錯覚時の数理表現へ適用可能であることを示すなど，当初の計画以上に進捗しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度以降は，2022度までに開発および整備した手法や実験環境を引き続き発展させながら，特に以下の点について研究を推進する．
(1) 2022年度に開発した魚群の個体追跡手法を発展させ，様々な照明環境でも頑健に動作する多個体追跡手法を開発するとともに，他の生物種への適用を試みる．
(2) 統合情報理論をはじめとする新たな数理モデルによる群れのダイナミクスモデリングと，軌跡データからの個体間相互作用推定の両アプローチを統合した，群れの新たなデータ駆動型モデリング手法を検討する．
(3) (1)の追跡手法と(2)のモデリングを組み合わせた実個体への介入実験を行う際の，各種の刺激提示手法，モダリティについて引き続き検討を行う．
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Research Products
(10 results)
