| 研究課題/領域番号 |
22K17970
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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61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 北海道科学大学 |
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研究代表者 |
伊藤 佳卓 北海道科学大学, 工学部, 講師 (90849142)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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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)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 分岐図推定 / レジームシフト / 系列モデリング / パラメータ空間推定 / ニューラルネットワーク / 時系列モデリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，人間活動の影響により絶滅危機に瀕している動植物が増え続け生物多様性の崩壊が危惧され，環境生態学分野において大きな課題とされている．動植物が絶滅に瀕するとき，個体数は増減の少ない「安定」状態から外部要因（パラメータ）が徐々に変化することにより「絶滅危機」状態へ突如激減する特徴的な現象（レジームシフト）が起こる．
本研究は，生態の動的システムの時系列を予測するモデリング手法を確立する．パラメータが変化する動的システムをモデリングするために分岐図推定を応用し「安定」状態の時系列のみからレジームシフトが「いつ」起こるかを予測する．
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| 研究実績の概要 |
本研究は，生態系の動的システムの時系列を予測するための新しいモデリング手法の確立を目指している．具体的には，パラメータが変化する動的システムをモデリングするための分岐図推定を応用し「安定」状態の時系列のみからレジームシフトが 「いつ」起こるかを予測することを試みる．本モデリング手法を実環境に応用可能な形で確立するため，多次元システムへの適用，強いノイズに対するロバスト性，アナログデータを計測したデータへの適用という課題を設定している．
本年度は，これまで１次元システムのみを対象にしていた分岐図推定によるレジームシフト予測を、２次元生態系の数理モデルを対象として予測を行った．本実験では，２次元システから生成された一方の時系列信号のみを用いてレジームシフトの予測を試みた．これは実問題を想定した場合，関連する時系列信号を全て得られるとは限らないという状況を想定したものである．この条件で数値実験を行った結果，ニューラルネットワークモデルの一つであるエクストリーム学習器のパラメータ調整により，予測に成功することが確認できた．
さらに，これまで弱いダイナミカルノイズを印加して生成した時系列信号を対象としていたが，ダイナミカルノイズを強くして生成した時系列信号を対象として本モデルのロバスト性の検証を行った．その結果，ダイナミカルノイズが強くなるにつれてレジームシフト予測の成功率が下がることが確認された．そこでエクストリーム学習器の学習方法としてリッジ回帰を試用し，強いノイズに対しても予測成功率が高くなることが確認された．しかし，リッジ回帰の正規化パラメータの調整が必要になることがわかったため，ノイズの強さに応じて正規化パラメータを調整する方法を検討する必要がある．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の予定通り，今年度は２次元システムに対してレジームシフト予測が可能であること，強いノイズに対する本手法のロバスト性の検証を行い，それぞれの結果を論文にすることができた（ロバスト性の検証については掲載決定済未出版）．またパラメータ調整が必要でありその調整方法は確立していないが，強いノイズに対してリッジ回帰が有効であることも確認できた．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の展望として，すでに提案されている５次元の生態系数理モデルへの適用を試みる予定であり，さらに高次元になった場合の結果への影響についても詳しく調査を行う．加えて，リッジ回帰の正規化パラメータを調整する方法についても詳細に検討する．
また，生態系の数理モデルを電子回路に再現し，アナログデータを生成することを試みる．このアナログデータに対して本研究で開発した手法を適用し，実環境におけるレジームシフト予測が可能なモデリング手法を確立することを目指す.
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