2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Selective Fishing System Based on Co-creation Field Principle
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19K04462
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| Research Institution | Anan National College of Technology |
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Principal Investigator |
杉野 隆三郎 阿南工業高等専門学校, 創造技術工学科, 教授 (10259822)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
福田 耕治 阿南工業高等専門学校, 創造技術工学科, 教授 (40208955)
伊丹 伸 阿南工業高等専門学校, 創造技術工学科, 講師 (60212982)
三宅 修平 東京情報大学, 総合情報学部, 教授 (00200139)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 共創場原理 / 魚群行動 / LED光 / レベルセット法 / 群行動モデル / 選択的漁法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，魚群が発現する共創的群行動について，個体行動を重畳した群全体が形成するメタオーダー行動モデルをレベルセット関数(LSM)に置き換える新しい数理モデリング法の構築を試み，LED光による選択的漁法に適用可能なコンピュータシミュレーション手法を開発することで，LED光を用いた漁法の産業応用の可能性を探ることにある．LED光を用いた漁具に対する魚群行動については，徳島県水産研究所による水槽実験データから抽出された論理データに共創場理論を適用して魚群行動モデルを構築する．そのLSM数理モデルの有効性をコンピューターシミュレーションを通じて検証することが目標となる．この目的に沿った研究期間全体の研究計画に対する実績を以下に示す．
１．魚群行動パターンの変化を定量化するために論理データにカオス・フラクタル解析を適用してクラス分けを試みる必要があるが，動画データから自動的に各魚体を分離して論理データを抽出できる画像処理アルゴリズムを開発できた．また，実験状況にフレキシブルに対応可能なIR暗視観察システムを開発し，様々な水槽内での魚群行動データを高精度かつ柔軟に実施できることができた．
２．共創場原理をベースにする計算機シミュレーションを開発するため，群集に与えるタスクの設定と行動モデルについて数値実験を通じて検討するとともに，レベルセット法で用いるスカラー密度関数を設計するモデリング手法を結び目の数理により検討するとともに，今回新たに深層学習アルゴリズムによるDeep Learninモデルを導入し，新しいマルチトラッキングアルゴリズムへの応用可能性が確認できた．
以上により，研究計画の【フェーズ２】レベルセット魚群行動モデルの構築：フェーズ１で得られた結果を数理科学的かつ水産学的に吟味し，群集行動の新しいコンピュータ計算技術に向けた発展的研究が達成できた．
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