| 研究課題/領域番号 |
21H04914
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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62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
大川 剛直 神戸大学, システム情報学研究科, 教授 (30223738)
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| 研究分担者 |
太田 能 神戸大学, システム情報学研究科, 教授 (10272254)
大山 憲二 神戸大学, 農学研究科, 教授 (70322203)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 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 |
41,860千円 (直接経費: 32,200千円、間接経費: 9,660千円)
2025年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2024年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2023年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2022年度: 13,390千円 (直接経費: 10,300千円、間接経費: 3,090千円)
2021年度: 12,480千円 (直接経費: 9,600千円、間接経費: 2,880千円)
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| キーワード | スマート農業 / ヘルスモニタリング / ネットワーク分析 / 位置推定 / 放牧牛 / インタラクション抽出 / 発情検知 / 社会ネットワーク構築 / 時系列ネットワーク解析 / 無線センサタグ / 疎構造学習 / 歩容認証 / 個体識別 / 無線センサノード / 俯瞰画像データ / インタラクション検出 / 省電力無線デバイス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、放牧牛に装着した無線センサタグをもとに得られる様々な牛間インタラクションの時系列変化を精緻に分析することで、個別の牛から計測される運動情報や生体情報だけでは実現が困難であった高感度なヘルスモニタリング（ストレス検知、発情検知、健康状態把握、疾病・負傷発見）手法を創出する。牛の状態把握のために、各個体の観測に重点を置く従来の考え方ではなく、ストレスや体調不良などが牛間インタラクションにどのような変化を引き起こすかという動物行動学的な観点からアプローチする。その実現のため、時間解像度の最適化を考慮した時系列グラフ解析により、多面的にインタラクションの変化を捉える新しい手法を開発する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、放牧牛に装着した無線センサタグを利用して得られる様々な牛間インタラクションの時系列変化を分析することで、個別の牛から計測される運動情報や生体情報だけでは検知が困難であった高感度で高精度なヘルスモニタリング（ストレス検知、発情検知、健康状態把握、疾病・負傷発見）手法の開発を目的としている。令和6年度の主要な研究実績は以下の通りである。
まず、放牧牛間のインタラクション検出と社会ネットワーク構築を目的として、2つの研究に取り組んだ。インタラクション検出に関しては、特に発情時に固有のインタラクションの発見を目指し、牛に装着した加速度センサデータをもとに、病理画像の分類を目的として開発されたTransformer based Multiple Instance Learning手法の適用を試みた。その結果、65%程度の精度で正しくインタラクションを検知できていることを確認した。また、社会ネットワークの構築に関して、一般には、個体同士の距離に基づいてインタラクションの有無を総当たりで判定することが多いが、その判断の根拠となる閾値を客観的に定めることが困難であるという課題があった。そこで本研究では、群れの構造上の偏りに着目することで、恣意的に閾値を設定することなく、社会ネットワークの構築が可能な手法を提案している。さらに、牛の時系列方位角データに基づくクラスタリングにより、気象データなどの環境データと牛の群れとの関連性の存在を明らかにしており、放牧牛間インタラクションのより正確な抽出に向けて、環境データの影響を考慮する必要があることを確認した。
また、これまでと同様に、実際の牛の健康状態把握を目的として、定期的な血液検査を実施し、データ蓄積を行なった。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
3: やや遅れている
理由
本年度の研究計画の１つの柱として、無線センサタグから得られる加速度、角速度、地磁気、気圧などの各種時系列データや受信電波強度データをもとに、放牧牛の位置情報の特定手法の開発や、牛間インタラクションの抽出とそれによる社会ネットワーク構築が可能な手法を考案することを挙げていたが、無線センサタグの仕様上の問題（データ取得頻度が高いときに、データ通信・記録に障害が発生するなど）、物理的な問題（牛の行動に伴う衝撃により、デバイスが破損するなど）、環境的な問題（夏期の気温による熱暴走など）などにより、データ取得においてトラブルが多発した。このため、これらの研究を進めるのに十分なデータを確保できず、部分的なデータや模擬的なデータを利用した基礎的な検討に留まった。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究方策としては、まずはデバイスを正常に動作させ、十分なデータの獲得に努めることである。物理的な問題、環境的な問題については、ある程度、原因が究明できたため、対策を講じることが比較的容易であるが、仕様上の問題に関しては、根本的な解決のため、デバイスの再設計・再開発が必要となる可能性がある。そこで、代替手段として、センサによるデータの計測・通信頻度を現状より削減することを考えている。これにより、インララクションやネットワークの時間変化の解像度も低下することになるが、補間技術を併用することにより、これに対処する。デバイスの改良後は、当初計画通り、無線センサタグデータ、ならびに俯瞰画像データから抽出可能な多様なインタラクション情報に基づくネットワーク分析により、群れや個体の異常の検知を試みる予定である。
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