| 研究課題/領域番号 |
25K21018
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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59020:スポーツ科学関連
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| 研究機関 | 鹿屋体育大学 |
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研究代表者 |
高御堂 良太 鹿屋体育大学, その他, 特任講師 (70908813)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2029-03-31
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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 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2028年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 運動学習 / 運動制御 / 因果性解析 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、機械学習技術を応用した、スポーツ科学における新たな動作解析手法の開発を行う. 具体的には、機械学習を用いた因果性解析手法の一種である、Neural Granger Causalityを用いて、個人間・個人内の身体関節間の因果関係を定量化する. これによって、「選手Aの右膝の動きが、選手Bの左手の動きに対して因果を持つ」というように、対人競技場面における、全身運動の相互作用を定量化することができる. 将来的にはこの技術を応用することで、「他者との間合い」を学習するための、新たな指導方法への応用が期待される.
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