| 研究課題/領域番号 |
18K06410
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分45040:生態学および環境学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
徳永 幸彦 筑波大学, 生命環境系, 准教授 (90237074)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 人工知能 / 集合知 / minimalist boid / コロニー形成 / ネットワークカメラ / OpenCV / minimal Boid / Dumbledore / minimal Bold / correlated random walk / minimalized boid |
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| 研究成果の概要 |
非AIを使った集合知のアルゴリズムとして、3つを提案した。minimized Boidを構築する研究では空間座標を一切用いることなく、群を構成する各エージェントが発する信号強度のみを使って、群の集合、リーダーへの追従、そして障害物回避後の再集合など、オリジナルのBoidアルゴリズムの機能を再現するアルゴリズムの構築をした。また、実際にこのアルゴリズムをToioに実装し、実空間で機能することを確かめた。その他に、ネットワークカメラで撮影された画像から古典的な画像処理だけでサギ類の個体数を推測する方法や、訪花の飛行経路だけからマルハナバチの巣の位置を推定するアルゴリズムを確立した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Boidアルゴリズムは群行動の基本モデルとして長らく活用されて来たが、現実に群れている生物はxyz座標を知ることがないという前提が等閑にされてきた。minimized Boidは全ての個体が自分と他人の座標をまったく知らなくても、Boidのように振舞えることを示した点で、より単純な仕組みで群ロボットなどを実装出来る可能性を示した。また、深層学習などが全盛の中、解像度がそこそこの映像からでも対象生物の個体数推定が出来ることや、訪花個体の飛行経路だけから送粉社会性昆虫の巣の位置を推定出来る方法など、実用性の高いアルゴリズムが提出出来たことは意義深い。
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