| 研究課題/領域番号 |
20H00475
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分45:個体レベルから集団レベルの生物学と人類学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
中臺 一博 東京工業大学, 工学院, 教授 (70436715)
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| 研究分担者 |
井手 一郎 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10332157)
鈴木 麗璽 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (20362296)
森本 元 公益財団法人山階鳥類研究所, その他部局等, 研究員 (60468717)
松林 志保 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 特任准教授(常勤) (60804804)
小島 諒介 京都大学, 医学研究科, 講師 (70807651)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
45,500千円 (直接経費: 35,000千円、間接経費: 10,500千円)
2022年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2021年度: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)
2020年度: 17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
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| キーワード | ロボット聴覚 / 音環境理解 / 視聴覚統合観測技術 / 野鳥行動解析 / マルチモーダル生態環境理解・解析技術 / 音景解析 / マルチモーダル環境理解技術 / 音景解析技術 / 野鳥生態系影響評価 / 個体間コミュニケーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ロボット分野で研究開発されてきた「ロボット聴覚技術」を発展させ，視覚処理技術や機械学習技術と統合，生態学・環境学に適用可能な「マルチモーダル環境理解技術」を確立し，野生動物の観測データを質・量ともに数百倍に引き上げる次世代野生動物観測技術の開発により，生態学・環境学を新たなレベルへ導く．野鳥の鳴き声と画像から複数野鳥同時三次元追跡技術を開発し，群れ中の個体間コミュニケーション行動，夜間行動，配偶行動解析に適用する．また，実フィールド背景音解析を通じ，音景解析技術を確立，環境・人による野鳥生態系・世代間伝承への影響評価，いずれも手法構築と実フィールド観測・解析の両面から取り組む．
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，ロボット分野で研究開発されてきたロボット聴覚技術を発展させ，マイクアレイ技術，画像処理技術，機械学習技術を統合，生態学・環境学に適用可能な「マルチモーダル環境理解技術」を新しい観測・解析技術として構築すること，また，その展開を通じ，学術的に生態学・環境学にその有用性を示すことである。カメラ付マイクアレイChirpyの開発を通じ，構築技術を野鳥行動解析，背景・音景解析といった実フィールド課題に適用し，ノウハウや運用のガイドラインといった知見を得ることができた。また，多くの学術的成果とともに，鳥類の視聴覚データセットやオープンソースソフトウェアを公開することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
野鳥観測での主要な課題である野鳥行動解析，背景・音景解析に対して，野鳥行動解析では，複数個体の長時間追跡，非侵襲・非接触観測を可能にする技術を，また背景・音景解析では，対象を特定の種から生態系全体に広げることが求められる技術を提供し，人力による観測の限界，問題を解決する糸口を提供することができたことは大きな学術的意義がある。また，多くの論文を工学，生態学それぞれの分野で著すことができたことは，学術的に，この主張を支持する成果である。また，一般向けにオープンソフトウェアの講習会やデータセット公開ができたことは，今後の展開を考えれば，社会的な意義が大きい。
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