Proposal for a behavior observation system aimed at creating AI primatologists

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K22456
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 45:Biology at organismal to population levels and anthropology, and related fields
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: YAMADA Kazunori 大阪大学, 大学院人間科学研究科, 講師 (80506999)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 久保 明教 一橋大学, 大学院社会学研究科, 教授 (00723868) ; 寺田 和憲 岐阜大学, 工学部, 准教授 (30345798) ; 上野 将敬 近畿大学, 総合社会学部, 講師 (30737432)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2023-03-31
• Keywords: ニホンザル / 深層学習 / 霊長類学 / 個体識別 / 行動観察 / 個体追跡観察 / 野猿公苑

Outline of Final Research Achievements

In traditional social behavior research on wild primates, researchers have gone into the field to make direct observations while identifying individuals and recording monkey behavior with a pen and notebook. Field studies of primates require a great deal of effort in observation, and data accumulation is time-consuming. As large-scale data analysis is expected to develop further in the future, the next breakthrough in primatology will depend on how much behavioral data can be collected. In this study, we aimed to develop an algorithm for detecting wild Japanese macaques in video images and an algorithm for identifying individual wild macaques by using deep learning.

Free Research Field

比較行動学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の実施期間中に新型コロナウイルスの流行があり、フィールドワークやフィールドに出向いての実地検証が難しい状況が続いた。しかし、本研究で開発した個体識別アルゴリズムを分散型SNSで利用できるシステムを構築したため、我々研究者がフィールドに行けない状況であっても、個体識別が十分にできない現地の方々がこのシステムを使うことで、個体を識別し、アカンボウを出産した個体名や死亡した個体名など野生ニホンザル集団の管理に欠かせない情報を欠損なく、継続して記録することができた。本研究により、霊長類研究者でない方々が、霊長類研究者のように個体識別をして、サルと関わるきっかけを作り出すことができた。