Technologies for rule/learning-based analysis and intervention policy in hierarchical bio-navigation

• Project Area: Hierarchical Bio-Navigation Integrating Cyber-Physical Space
• Project/Area Number: 21H05300
• Research Category: Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Transformative Research Areas, Section (IV)
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 藤井 慶輔 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70747401)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田部井 靖生 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, ユニットリーダー (20589824) ; 村上 久 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 助教 (20755467) ; 西海 望 大学共同利用機関法人自然科学研究機構(機構直轄研究施設), 生命創成探究センター, 特別研究員 (10760390)
• Project Period (FY): 2021-09-10 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥95,940,000 (Direct Cost: ¥73,800,000、Indirect Cost: ¥22,140,000); Fiscal Year 2023: ¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000); Fiscal Year 2022: ¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000); Fiscal Year 2021: ¥27,170,000 (Direct Cost: ¥20,900,000、Indirect Cost: ¥6,270,000)
• Keywords: 集団運動 / 機械学習 / 動的システム / インタラクション / 数理モデル

Outline of Research at the Start

本研究課題では、階層ナビゲーション研究のための（１）数理・学習ベース解析手法と（２）介入方法決定技術について研究を行う。（１）では、ヒトやカニ、トンボなどの個体間相互作用における行動ダイアグラム解明のための数理（ルール）・学習ベースモデルを融合した解析手法を開発する。さらに新たな仮説や行動パタンを、行動データマイニングにより発見する。また（２）ではデータから因果推論を行い、実験コストのため限られたデータを用いて介入の効果を検証する。さらに報酬を所望の行動に設定した強化学習により、介入方策を自動的に決定する方法を開発する。