Constructing the inclusive algorithm which can explain various group formation

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K20641
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 90030:Cognitive science-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: Niizato Takayuki 筑波大学, システム情報系, 助教 (00700163)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 自己組織化 / 統合情報理論 / 相互予期 / 臨界現象 / 魚の群れ

Outline of Final Research Achievements

In this study, we constructed a new flocking model as a mutual prediction via ambiguous references. Our model has succeeded in achieving different states that are seemingly difficult to reconcile. In other words, knowing each other's "approximate position" helps to integrate the flocks while at the same time avoiding extreme convergence. Furthermore, our data analysis revealed that such ambiguous interactions contribute to the formation of various causal structures in real fish schools (sweetfish), according to the size of the school.

Free Research Field

複雑系

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で解読しようと試みた曖昧な相互作用とは、群れにいる他者の行動を未来を含めて大まかに知覚することであり、その知覚を通して一つの社会性を実現する。本研究において示したことは、そのような相互作用を持つ動物の群れは単なる足し算ではなく、常に異質なものを取り込みながら群れのあり方自体を変容させていくという開かれたプロセスであることを示唆するものである。我々の研究を通して、群れの個性に合わせた活用という道が開かれるかもしれない。