2019 Fiscal Year Annual Research Report
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17H04826
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
岩本 真裕子 同志社大学, 文化情報学部, 准教授 (80738641)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 数理モデル / 動的パターン形成 / パターンの分類 / 機械学習 / 頭足類 / 神経ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
カタツムリなどの腹足類では、這って移動する際に腹足に動的な2次元パターンが出現し、またイカ類などの頭足類では、擬態行動や個体間のコミュニケーションの際に表皮に動的な2次元パターンが出現し、そのパターンが瞬時に変化する。本研究では、これら腹足類や頭足類などの軟体動物においてはパターン形成が筋収縮によって実現されていることに着目し、筋収縮パターンの制御方法を探ることで、腹足類の這行運動における運動制御メカニズムを系統的に理解し、工学応用の基盤を確立することを目的としている。
平成31年度は、前年度に引き続き、(課題I) 1次元信号から2次元パターン形成のための数理モデルの構築を中心に研究を遂行した。頭足類では、１つの色素胞について筋繊維と神経ネットワークが放射状構造をなしていることから、前年度のモデルを六角格子に改良した。さらに、近年の先行研究の報告から、筋繊維の末端同士の結合はほとんどないということから、筋繊維同士は結合せずに、神経ネットワークの結合の非一様性によってパターンの形成にどのような変化があるか数値計算を行い、結果を考察した。
さらに、頭足類に実際にみられるパターンは、上記数理モデルによる非一様ネットワークにおける数値計算の結果で見られるようなまだら模様などの複雑なパターンが多く見られることから、これらのパターンを視覚的に分類することが必要であると考え、強化学習を用いて実際の頭足類のパターンの画像データを分類することに成功した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
前年度予定していた通り、中距離相互作用の入れ方や神経ネットワークについて数理モデルを検証・改良することで、パターンを考察できたため、概ね順調である。また、課題2の2次元情報から1次元信号処理を行うための基盤として、機械学習を用いて2次元情報から特徴量を取り出す方法を確立することができている。
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| Strategy for Future Research Activity |
数理モデルの信号処理の部分について改良する予定である。具体的には、神経伝達物質の相互作用を微分方程式を用いてシンプルに記述する。さらに擬態行動を例として、動的パターン形成の制御方法について数理モデルを構築する予定である。
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