| 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 |
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| 研究課題/領域番号 |
21H05302
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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 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅳ)
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
川嶋 宏彰 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 教授 (40346101)
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| 研究分担者 |
波部 斉 近畿大学, 情報学部, 教授 (80346072)
新里 高行 筑波大学, システム情報系, 准教授 (00700163)
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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 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
83,460千円 (直接経費: 64,200千円、間接経費: 19,260千円)
2025年度: 14,950千円 (直接経費: 11,500千円、間接経費: 3,450千円)
2024年度: 16,380千円 (直接経費: 12,600千円、間接経費: 3,780千円)
2023年度: 16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
2022年度: 19,110千円 (直接経費: 14,700千円、間接経費: 4,410千円)
2021年度: 16,250千円 (直接経費: 12,500千円、間接経費: 3,750千円)
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| キーワード | 魚群計測 / 群モデリング / 映像刺激提示 / 環境型χログボット / 行動ダイアグラム / 魚群追跡 / 群泳行動モデル / 個体間相互作用推定 / 視覚刺激提示 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
魚類をはじめとする生物のインタラクション（個体間相互作用）のモデルを計測データから獲得し、さらに実際に生物群へ介入して検証を行うことで、群知能を支える群れ内部の動的な因果構造や社会構造の解明を目指す。本研究では、フィジカル空間における計測と介入、およびサイバー空間における計測結果からのモデリングや介入方策決定を密に結合させたフィードバック・ループの枠組みを設計し、実際のシステムとして構築することを目的とする。主に魚群に対し、詳細なインタラクションモデルをデータ駆動で学習するとともに、各種の生物群でモデリング技術の汎用性を検証する。
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| 研究実績の概要 |
本課題の目的である，魚群および様々な生物種におけるデータ駆動型インタラクション・モデリング技術を開発するために，2024年度は，これまでに開発した個体追跡手法、相互作用モデル，生物のナビゲーション手法を引き続き発展させるとともに，領域内の共同研究を推進した．
1. 様々な生物種や撮影環境における個体追跡技術：魚の追跡技術の開発では，今年度は俯瞰映像の入力を想定し，対象の形状にあわせて回転バウンディングボックスにより検出と追跡を行う際の対応付け手法について評価を行った．さらに公募研究・前田班との連携により，ドローン撮影されたウマの群れの追跡に回転バウンディングボックスを用いる手法の有効性を確認した．実応用の観点からは，養殖現場における魚の計数システムのリアルタイム処理を目指し，軽量なアルゴリズムの検討・評価を行った．
2. 群れや集団における相互作用の理論的解明および数理モデル：アユの群れの集団的ダイナミクス，人の拍手同期における時間同期窓と感覚モダリティおよび人数効果との関係，退屈の数理的構造などをそれぞれ明らかにした．これらの成果については，国内学会や国際会議で受賞するとともに，複数の国際雑誌へ掲載された．さらに公募研究・田中班との連携により，代数グラフ理論を用いて，ショウジョウバエの群れを形成する度合いを定量化するための新たな指標を提案した．
3. 魚の群れのナビゲーション技術：光刺激による群誘導の試験的実験として，特に色変化を伴う動画イメージに対する行動変化の解析は，国内学会で受賞するなどの高い評価を得た．また，魚型疑似個体ロボットのプロトタイプを開発し，データ駆動での外部制御に関する初期実験を行うとともに，映像擬似個体の強化学習を用いた水槽内魚群の誘導についても実験を進めた．
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
1: 当初の計画以上に進展している
理由
本研究課題の目的である，データ駆動型のSwarm-Machineインタラクション構築に必要な構成要素として，2023年度までに開発した手法をさらに発展させ，俯瞰映像に強い個体追跡手法やその有効性検証，統合情報理論などを用いた魚や人の集団のダイナミクス解析，光環境や映像を用いた介入実験などを進めており，公募研究との共同研究も推進するなど，当初の予定以上進捗しているといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
2025年度は，2024度までに開発した手法や実験環境を引き続き発展させながら，特に以下の点について研究を推進する．
(1)昨年度までに開発した魚群の個体間相互作用推定とその動的変化とを統合的にモデル化する手法の開発を引き続き進め，介入方策との統合を目指す．
(2)領域内の共同研究を継続的に進め，群れの記述や解析手法などの応用可能性を，様々な生物種で引き続き検証する．
(3)2024年度までに考案した集団相互作用における新たな数理モデルを発展させ，群れや集団の行動や相互作用メカニズムの解明につなげる．
(4)個体追跡手法の高精度化を引き続き行うとともに，他個体への応用可能性検証や介入実験に用いるためのリアルタイム性向上を進める．
(5)魚をはじめとした生物のナビゲーション技術を検討し，主に魚群を対象とした介入実験を行うとともに，データ駆動型Swarm-Machineインタラクション技術の基盤を構築する．
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