| 研究課題/領域番号 |
21K14031
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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17050:地球生命科学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
松井 久美子 九州大学, 総合研究博物館, 特別研究員(CPD) (80816207)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 深層学習 / 軟体動物 / 化石 / 種同定 / 自動化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究計画は化石生物の種同定の自動化を試みるものである.化石の種同定は古生物学の基本であり，地質年代の決定や古環境・堆積環境の推定のために欠かせない技術である.化石種は形態情報に基づく種記載と同定が行われるが，多くの場合で，それらは定性的指標に基づいて主観的に行われて来た.この作業を正確に行うには，長年の経験を要し，古生物学研究の作業効率を低下させている.そこで，本研究ではまず化石を3Dデジタルデータ化する. そして，得られたデータを，深層学習技術を用いて処理，化石の種分類の自動化を実現する事によって古生物学における同定作業の大幅な簡略化を目指す.
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| 研究実績の概要 |
本研究は、化石生物の種同定の自動化を試みるものである。化石の種同定は古生物学の基本であり、地質年代の決定や古環境・堆積環境の推定のために欠かせない技術である。化石種は形態情報に基づく種記載と同定が行われるが、多くの場合で、それらは定性的指標に基づいて主観的に行われて来た。この作業を正確に行うには、長年の経験を要し、古生物学研究の作業効率を低下させている。そこで、本研究ではまず化石を3Dデジタル化する。そして、得られたデータを、深層学習技術を用いて処理し、化石の種分類の自動化を実現することによって、古生物学における同定作業の大幅な簡略化を目指すものである。本年度は、申請者の自動車接触事故による負傷で右腕を長期に渡り，化石標本や3Dスキャナーを用いた作業を実施することができなかった。そのため，標本収蔵調査を中心に遂行した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
長期にわたるCOVID-19のパンデミックの影響および申請者の通勤中の交通事故による骨折のため、研究計画の変更を余儀なくされた。
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| 今後の研究の推進方策 |
来年度は、本研究の最終年度となるため、これまでに得られたデータを中心に本研究の完成を目指していく。
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