2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of algorithm for quantitative data on animal behavior and analysis on long term behavior
Project/Area Number |
15H06830
|
Research Institution | National Institute of Informatics |
Principal Investigator |
阿部 真人 国立情報学研究所, ビッグデータ数理国際研究センター, 特任研究員 (60758027)
|
Project Period (FY) |
2015-08-28 – 2017-03-31
|
Keywords | 社会性昆虫 / 群知能 / 集団行動 / 大規模データ / 個体間相互作用 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、社会性昆虫アリである沖縄産トゲオオハリアリ(Diacamma sp.)を対象に、各個体の胸部にQRバーコードタグを接着剤で貼り付け、画像解析するソフトウェアを用いることにより、コロニー(巣)内の全個体の位置・向き情報を1秒1コマの高い時間解像度で長期間(数日間-)取得する実験システムを室内において構築し、データ解析を行った。これまで、動物の集団行動の研究において、このような時間的・空間的に解像度の高い大規模データを取得し、解析を行った研究例は Mersch et al. (2013, Science) だけである。また、Mersch et al. (2013) では、観察データを取得し、解析を行ったのみであり、操作実験を行っていない。一方、本研究課題では、コロニー内における仕事量としての卵・幼虫・蛹の量を操作することや、餌探索エリアにおける餌の導入、実験環境の明暗条件の変化など、介入・操作実験も行っているため、社会性昆虫のシステムが、どのように個体間の相互作用を通して、環境要因に対して適応的な応答を示すのかの理解することが可能になる。また、特徴的な個体間相互作用として順位行動に着目し、位置・向きデータからどの個体間でいつ起きたかを抽出することを試みている。さらに位置と向きの大規模データから、(1)個体間の接触ネットワークの解析や、(2)非線形時系列解析を用いた各個体の活動時系列データからの個体間相互作用の因果性検出、(3)各個体のactivity, inactivityの時間のベキ分布を解析した。
|
Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
|
Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
|