2018 Fiscal Year Annual Research Report

Developing algorithm for estrus detection based on social relationships between cows

Research Project

Project/Area Number	18H03294
Research Institution	Tokyo University of Science
Principal Investigator	大和田勇人東京理科大学, 理工学部経営工学科, 教授 (30203954)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	堂腰顕地方独立行政法人北海道立総合研究機構, 農業研究本部酪農試験場, 研究主幹 (40506606) 古山敬祐地方独立行政法人北海道立総合研究機構, 農業研究本部酪農試験場, 研究職員 (50611026) 大島一郎鹿児島大学, 農水産獣医学域農学系, 准教授 (60465466)
Project Period (FY)	2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords	機械学習 / 帰納学習 / 乳牛 / 繁殖 / 視覚化
Outline of Annual Research Achievements	牛の活動量（首輪につけた加速度センサーおよび後肢に装着された歩数計によるデータ）とカメラ（パン・チルト、ズーム機能つき）による移動軌跡を求め、牛の動作に関わる情報を収集した。一方、搾乳ロボットまたは人手によって搾乳された生乳を分析し、発情に関わる内分泌系データ（乳中プロゲステロン値）の取得を行った。これらは発情状態を決定する要因と考えられている。次に、超音波で子宮の様子を撮影し、排卵時刻の特定を行った。排卵と発情には一定の時間間隔があり、排卵時刻がわかることで発情時刻をかなりの精度で推定することができる。これが機械学習の教師データとなり、機械学習の結果、どのような状況下で発情が起こるかを求めるモデルを構成することができ、そのモデルの適用で発情発見が可能になる。以上のデータ収集において、実験環境のデザインは堂腰（（地独）北海道立総合研究機構酪農試験場）が担当し、そうした環境下で活動量データに基づいて特徴量を算出することとカメラ画像からの行動識別は代表者の大和田（東京理科大学）が担当している。一方、教師データの元となる超音波画像による解析は古山（（地独）北海道立総合研究機構酪農試験場）が担当した。さらに、次年度のための予備実験として、少数からなる牛群を設定し、個体数より少ない数の自動給餌機を用意して、給餌機に来れる個体とそうでないものとを分別した。その結果、給餌機に滞在できる個体は上位の関係にあることがわかり、個体間の上下関係を求めることが可能であることを明らかにした。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 牛の活動量とカメラによる移動軌跡から牛の動作に関わる情報を収集すると同時に、搾乳ロボットまたは人手によって搾乳された生乳を分析し、発情に関わる内分泌系データを取得したので、牛の社会的行動を解析するためのデータを蓄積することができた。これらは発情状態を決定する要因と考えられ、今後の研究で機械学習によって、どのような状況下で発情が起こるかを求めるモデルを構成することができるため。
Strategy for Future Research Activity	牛数頭にスマートネックバンド（加速度センサー+LED+ARマーカー）を取り付け、牛の活動量とカメラによる移動軌跡を求め、牛の動作に関わる情報を収集する。一方、牛群を特定し、個体数より少ない数の自動給餌機を用意して、給餌機に来れる個体を特定して、牛の上下関係を求める。これを数か月継続して計測し、どのような上下関係が成り立つか時系列で明らかにする。次に、個体の活動量や行動軌跡と上下関係との関係性を機械学習で求め、ある一定の規則が得られるかどうか検証する。以上のデータ収集において、実験環境のデザインは堂腰および窪（(地独）北海道立総合研究機構酪農試験場）が担当し、そうした環境下で活動量データに基づいて特徴量を算出することとカメラ画像からの行動識別は代表者の大和田(東京理科大学）が担当する。そして、バージョンスペースに基づく機械学習を実施し、その結果に基づいて上下関係を特定するのは鍋西（北里大学）と大島(鹿児島大学）が担当する。機械学習システムは大和田が得意とする帰納論理プログラミングをベースにして開発を行う。最後に、酪農試験場と鹿児島大学が扱っている実証牧場に本システムを導入し、その統計的優位性を明らかにする。また、海外の牧場における牛群の社会的関係を調査し、本方法論の汎用性を検討する。