2019 Fiscal Year Research-status Report

ゼブラフィッシュ（Danio rerio）における社会的行動のオペラント条件づけ

Research Project

Project/Area Number	19K14484
Research Institution	Aichi Bunkyo University
Principal Investigator	黒田敏数愛知文教大学, 人文学部, 講師 (80712968)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2023-03-31
Keywords	社会的行動 / ゼブラフィッシュ / 人工知能 / コンピュータビジョン
Outline of Annual Research Achievements	ゼブラフィッシュは遺伝子組換えが容易であることに加え、比較的高い学習能力を持つことから、生命科学と行動科学の橋渡しとなることが期待されている魚類である。ゼブラフィッシュには集団でかたまって泳ぐといった社会性があり、これにも学習が関わっていると考えられる。そこで当研究者はまず１個体を対象に、ゼブラフィッシュの3Dモーションをリアルタイムで追跡するシステムを構築した。水槽内の特定の場所に接近すると餌が提示されるように設定することで、ゼブラフィッシュがこの接近行動を学習することを確認した。本研究では、追跡対象を複数の個体へと拡大し、社会的行動の形成を明らかにするための研究基盤を確立することを計画している。 2019年度は、主にゼブラフィッシュの社会的行動を計測するためのハードウェアの構築と、ソフトウェアの開発に取り組んだ。ハードウェアについては、社会的行動をリアルタイムで計測するに耐え得る性能を持ったパーソナル・コンピュータのパーツを集め、それを複数台分組み立てた。また、３Dカメラや自動給餌器、水槽などで構築される実験装置の組み立ても完了した。ソフトウェアについては、複数の個体を同時に追跡可能にするDiscrete-Continuous Optimizationと呼ばれる技術を、高速処理の代表格であるC++プログラミング言語で実装した。これによって、元々数十秒かかる処理を0.5秒程度まで短縮できたことから、リアルタイムでの使用が可能となった。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 2019年度の研究活動は主に、ゼブラフィッシュの社会的行動を測定するトラッキング・システムの構築を予定していた。システムに必要なハードウェアの構築とソフトウェア開発がほぼ完了したことから、研究計画はこれまで順調に進んでいると考えている。
Strategy for Future Research Activity	現在、複数の個体を追跡する前段階として必要な物体検出器の処理速度および精度について比較検証している。物体検出器には人工知能（AI）を用いるため、大量のゼブラフィッシュ画像にラベル付け（アノテーション）作業を行っている。 2020年度は、物体検出器とDiscrete-Continuous Optimization技術を組み合わせ、実際にゼブラフィッシュを用いながら社会的行動の形成過程を数量化することを予定している。