| 研究課題/領域番号 |
16KK0175
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金（国際共同研究強化）
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
昆虫科学
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| 研究機関 | 沖縄科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
ミケェエヴ アレクサンダー 沖縄科学技術大学院大学, 生態・進化学ユニット, 准教授 (90601162)
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| 研究期間 (年度) |
2016 – 2018
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
13,130千円 (直接経費: 10,100千円、間接経費: 3,030千円)
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| キーワード | animal behavior / social insects / machine learning / neural networks / social organization / genetic traits |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、マシンビジョンを活用した社会性昆虫集団に属するミツバチの個体追跡であった。人は容易にミツバチの行動を識別できるが、何千もの個体を長期間観察する事は難しい。コンピューターはそれが可能だが、密集した環境で個体を識別するのは困難なタスクとなる。そこで、目印のない個体を追跡する計算手法を開発し、巣内の行動を数週間かけて観察。これまで社会性昆虫集団を乱すことなく最長継続観察を行った。主要プロジェクトのトレーニングデータは、人間との相互作用を通じて得られ、同じ技術的ツールキットを使い、ネット上での系統発生の可視化を行った。https://phylogeny.ioで研究成果を公開している。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Understanding collective interactions between individuals requires advances in efficient tracking methods. Methods developed in the course of this grant allowed for tracking unmarked individuals and will improve the implementation of monitoring frameworks.
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