• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

目的志向的な相互作用を含む集団移動系列・経路の解析手法の開発

公募研究

研究領域生物ナビゲーションのシステム科学
研究課題/領域番号 19H04941
研究種目

新学術領域研究(研究領域提案型)

配分区分補助金
審査区分 複合領域
研究機関名古屋大学

研究代表者

藤井 慶輔  名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70747401)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2021-03-31
研究課題ステータス 完了 (2020年度)
配分額 *注記
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
キーワード集団運動 / 移動系列 / 機械学習 / スポーツ / 移動軌跡 / スポーツ科学 / 身体運動 / 動的モード分解
研究開始時の研究の概要

複雑な動きをみせる生物などの群れでは、目的志向的な味方や外敵などの移動体との協力・逃避などの相互作用が起きている。一般に集団移動運動に関するデータ駆動的な解析手法においては、方法論的に明示的なモデルを仮定することが難しいため、未だ相互作用の性質を明らかにする決定的な方法論が確立されていない。そこで本研究では工学的な目標として、集団移動系列・経路データから相互作用を可視化して分類や予測を行う手法を開発し、その科学的な応用として、目的志向的な生物集団移動の機能や原理などを発見・理解することを目的とした研究を行う。

研究実績の概要

本研究では工学的な目標として、集団移動系列・経路データから相互作用を可視化して分類や予測を行う手法を開発し、その科学的な応用として、目的志向的な生物集団移動の機能や原理などを発見・理解することを目的とする。当該年度は、複数人の移動軌跡の方策をモデリングするための部分観測と機械的制約による機械学習手法を開発した。この研究の目的は、生物学的制約を考慮した長期予測・操作可能な集団運動のシミュレーションを行うことにあり、部分観測過程と力学的制約を導入した分散型模倣学習モデルを提案した。その結果、バスケットボールやサッカーのような集団スポーツにて、正確な長期予測と観測を操作した反事実的予測が可能であることを示した。この研究は現在機械学習の国際会議に投稿中である。その他にも、スポーツ習慣のある統合失調症患者の認知機能と、3対1の対人協調の関係について明らかにした。この研究成果は、PLoS One誌に採択された[1]。その他にも、スポーツの戦術評価を反映した模倣学習による軌道予測に関する研究を行った。この研究は、国際会議IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2020)に採択された。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2020 実績報告書
  • 2019 実績報告書
  • 研究成果

    (15件)

すべて 2021 2020 2019

すべて 雑誌論文 (6件) (うち査読あり 6件、 オープンアクセス 6件) 学会発表 (9件) (うち国際学会 3件、 招待講演 4件)

  • [雑誌論文] Quantitative analysis of spontaneous sociality in children’s group behavior during nursery activity2021

    • 著者名/発表者名
      Ichikawa Jun、Fujii Keisuke、Nagai Takayuki、Omori Takashi、Oka Natsuki
    • 雑誌名

      PLOS ONE

      巻: 16 号: 2 ページ: 0246041-0246041

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0246041

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Cognition and interpersonal coordination of patients with schizophrenia who have sports habits2020

    • 著者名/発表者名
      Fujii Keisuke、Yoshihara Yujiro、Matsumoto Yukiko、Tose Keima、Takeuchi Hideaki、Isobe Masanori、Mizuta Hiroto、Maniwa Daisuke、Okamura Takehiko、Murai Toshiya、Kawahara Yoshinobu、Takahashi Hidehiko
    • 雑誌名

      PLOS ONE

      巻: 15 号: 11 ページ: e0241863-e0241863

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0241863

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Trajectory prediction with imitation learning reflecting defensive evaluation in team sports2020

    • 著者名/発表者名
      TERANISHI Masakiyo、FUJII Keisuke、TAKEDA Kazuya
    • 雑誌名

      2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)

      巻: 1 ページ: 124-125

    • DOI

      10.1109/gcce50665.2020.9291841

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Physically-interpretable classification of biological network dynamics for complex collective motions2020

    • 著者名/発表者名
      Fujii Keisuke、Takeishi Naoya、Hojo Motokazu、Inaba Yuki、Kawahara Yoshinobu
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 10 号: 1 ページ: 3005-3005

    • DOI

      10.1038/s41598-020-58064-w

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Data-driven spectral analysis for coordinative structures in periodic human locomotion2019

    • 著者名/発表者名
      Fujii Keisuke、Takeishi Naoya、Kibushi Benio、Kouzaki Motoki、Kawahara Yoshinobu
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 9 号: 1 ページ: 16755-16755

    • DOI

      10.1038/s41598-019-53187-1

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Dynamic mode decomposition in vector-valued reproducing kernel Hilbert spaces for extracting dynamical structure among observables2019

    • 著者名/発表者名
      Fujii Keisuke、Kawahara Yoshinobu
    • 雑誌名

      Neural Networks

      巻: 117 ページ: 94-103

    • DOI

      10.1016/j.neunet.2019.04.020

    • NAID

      120006765145

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 集団スポーツの戦術に関するデータ解析手法2021

    • 著者名/発表者名
      藤井 慶輔
    • 学会等名
      第6回愛媛大学DS研究セミナー
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 部分観測過程におけるデータ駆動的エージェントモデリング2020

    • 著者名/発表者名
      藤井慶輔
    • 学会等名
      日本認知科学会第37回大会 OS2 認知的インタラクションフレームワークの構築
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Data-driven modeling in complex collective motions for social biomechanics2020

    • 著者名/発表者名
      藤井慶輔
    • 学会等名
      第2回彗ひろば(バイオメカニクス研究会)
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] Trajectory prediction with imitation learning reflecting defensive evaluation in team sports2020

    • 著者名/発表者名
      Masakiyo Teranishi, Keisuke Fujii, Kazuya Takeda
    • 学会等名
      IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2020)
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Interpretable classfication of complex collective motions using graph dynamic mode decomposition.2019

    • 著者名/発表者名
      Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara
    • 学会等名
      11th Asian Conference on Machine Learning (ACML2019) Workshop on Machine Learning for Trajectory, Activity, and Behavior (ACML-TAB)
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 機械学習を用いたチーム戦術プレーの自動分類2019

    • 著者名/発表者名
      藤井慶輔
    • 学会等名
      日本バスケットボール学会 第6回大会
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
  • [学会発表] 観測量間の動的構造を抽出するグラフ動的モード分解と集団スポーツデータへの応用2019

    • 著者名/発表者名
      藤井 慶輔、武石直也、河原 吉伸
    • 学会等名
      第22回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019)
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
  • [学会発表] 集団スポーツにおける機械学習を用いたデータ駆動科学2019

    • 著者名/発表者名
      藤井慶輔
    • 学会等名
      第18回認知的コミュニケーションワークショップ
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Dynamic mode decomposition and its applications (I), (II)2019

    • 著者名/発表者名
      Keisuke Fujii
    • 学会等名
      2019 Distinguished Lecture and International Interdisciplinary Workshop
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演

URL: 

公開日: 2019-04-18   更新日: 2021-12-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi