研究領域 | サイバー・フィジカル空間を融合した階層的生物ナビゲーション |
研究課題/領域番号 |
21H05299
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研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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配分区分 | 補助金 |
審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅳ)
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研究機関 | 大阪大学 |
研究代表者 |
前川 卓也 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (50447025)
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研究分担者 |
竹内 孝 京都大学, 情報学研究科, 講師 (30726568)
木村 幸太郎 名古屋市立大学, 大学院理学研究科, 教授 (20370116)
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研究期間 (年度) |
2021-09-10 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
121,680千円 (直接経費: 93,600千円、間接経費: 28,080千円)
2024年度: 22,750千円 (直接経費: 17,500千円、間接経費: 5,250千円)
2023年度: 22,490千円 (直接経費: 17,300千円、間接経費: 5,190千円)
2022年度: 22,100千円 (直接経費: 17,000千円、間接経費: 5,100千円)
2021年度: 31,330千円 (直接経費: 24,100千円、間接経費: 7,230千円)
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キーワード | 階層的生物ナビ学 / 階層生物ナビ / ユビキタスコンピューティング / 行動認識 / 動物行動学 / 機械学習 |
研究開始時の研究の概要 |
これまでの動物行動分析の研究では、生態や神経研究でのPhysical空間におけるデータ計測の取り組みと、情報研究でのCyber空間におけるデータ分析の取り組みが分離しており、対象行動の全貌を明らかにするまで計測と分析のサイクルを何度も繰り返す必要があった。このような課題を克服するため、本研究課題では (1)能動的人工知能を用いた計測・介入手法の研究と (2)介入手段を備えたχログボットハードウェアの開発を行う。
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研究実績の概要 |
野生環境にて動物に自律的に介入を行うためのロガー装置のハードウェアおよびソフトウェア開発を行った。2022年度に青森県蕪島に生息するウミネコを用いて実験を行ったが、海水の浸潤などにより介入用音声信号が、十分に大きな音量で再生されない問題などが生じた。そのため、ハードウェアの改良などを行い、2023年度に再度実験を行う。また、好奇心モジュールを備えた野生動物用ロガーを開発し、その成果を論文投稿した。 研究室環境にて動物行動の観測および介入を行うため、線虫およびマウスを対象として以下の手法開発を行った。(1)これらの動物の姿勢情報をカメラ画像から推定する深層学習手法を開発した。(2)推定された姿勢の系列の埋め込み表現を獲得する手法をグラフオートエンコーダーを基に開発した。(3)観測された埋め込み表現を基に介入を行う深層強化学習手法のプロトタイプを開発した。 人間行動認識研究では、産業分野の行動認識のための最大規模のデータセットであるOpenPackデータセットを構築し、それを用いたデータ解析国際コンペティションを開催した。 本データセットを用いた行動認識論文および、行動認識システム構築支援に関する論文がそれぞれUbiComp2022にフルペーパー論文として採択され、発表を行った。 コウモリナビゲーションにインスパイアを受けた、スマートフォンユーザのためのサウンドセンシング手法が当該分野の最難関国際会議であるPercom2023にフルペーパー論文として採択され(採択率:約17%)、発表を行った。 GPSを利用した屋内位置測位・ナビゲーション手法に関する論文がUbiComp2023にフルペーパー論文として採択され、口頭発表予定となっている。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
・野生動物介入ロガーの新ハードウェア開発を行い、そのソフトウェアを開発中である。好奇心に従って野生動物の珍しい行動を自動的に撮影する人工知能搭載ロガーを開発し、新潟県粟島に生息するオオミズナギドリを用いて実験を行った。これまでに知られていなかった新しい行動の撮影に成功し、その成果は生物分野の英語論文誌に投稿中である。 ・線虫の姿勢推定をカメラ画像を用いて行う手法を、既存手法を改良する形で開発した。線虫およびマウスの姿勢の系列の埋め込み表現を獲得する手法をグラフオートエンコーダーを基に開発した。この埋め込み表現は、行動の数値的表現としてみなすことができる。埋め込み表現を基に介入を行う深層強化学習手法のプロトタイプを開発した。深層強化学習はコンピュータ上のシミュレートされた動物に対して評価実験を行った。マウスおよび線虫に介入を行う装置および関連ソフトウェアを一部開発した。 ・人間行動認識のための大規模データセットを構築、公開した。上記データセットを用いてコンペティションを開催し、当該分野の学術振興に貢献した。コンペの登録者数は100名以上にのぼり、データセットのユニークダウンロード数も1000件を超えた。コンペティションの上位入賞者の表彰式はPercom2023の併設ワークショップであるBiRD2023にて開催した。・データセット論文を当該分野のトップ会議であるUbicomp(ACM IMWUT論文誌)に投稿した。 ・位置測位および行動認識に関する手法開発を行い、当該分野のトップ国際会議であるUbicompやPercomにフルペーパー論文が多数採択された。
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今後の研究の推進方策 |
・5月に介入ロガー装置を用いた海鳥のフィールド実験を遂行する。 ・5月にマウスを用いた介入実験を遂行する。 ・年度後半に線虫を用いた介入実験を遂行する。 ・一部実装が未完了であるマウスおよび線虫の介入装置の開発を完了する。
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