| 研究課題/領域番号 |
18K18116
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 (2019-2020)
国立研究開発法人理化学研究所 (2018) |
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研究代表者 |
藤井 慶輔 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70747401)
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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)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 機械学習 / 集団運動 / スポーツ科学 / 時系列データ / 動的システム / 動的モード分解 / 身体運動 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、身体運動を伴う社会的行動をデータ駆動的なモデル化によって可視化する技術を開発し、実践的にヒトが利活用できるための基礎を作ることを目的とした研究を行った。本研究の結果、（1）背後の数学的な構造を抽出（2）学習した表現などを可視化（3）構成要素をモデル化して運動を生成することなどによって、一般に解釈が難しい非線形な構造を持つ機械学習モデルを用いたとしても、集団運動の理解に役立つ手法を開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果の学術的意義としては、様々な支配原理・法則が明確でない諸現象の中でも、より自由度の高い人間の集団運動を対象とするため、（1）背後の数学的な構造を抽出（2）学習した表現などを可視化（3）構成要素をモデル化して運動を生成する観点は、例えば人間以外の生物集団や、人工物の集団移動などにも応用可能である。社会的意義としては、本研究の研究対象である集団スポーツ解析はもちろん、子どもの集団遊びや、イベント時の移動軌跡などの上記の観点からの解析において役立つことが期待される。
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