| 研究領域 | サイバー・フィジカル空間を融合した階層的生物ナビゲーション |
|---|
| 研究課題/領域番号 |
22H05657
|
|---|
| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅳ)
|
|---|
| 研究機関 | 国立情報学研究所 (2023)
大阪大学 (2022) |
|---|
研究代表者 |
志垣 俊介 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (50825289)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-06-16 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
2023年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
|
|---|
| キーワード | アニマル・インザ・ループ / 嗅覚ナビゲーション |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究はAnimal-in-the-Loopという生物が人工エージェントを遠隔操作する系を用いることで，環境と身体のダイナミクスが階層的に変化した際の昆虫の適応的な制御器の同定を目指す．これにより，環境の複雑さや身体特性が大幅に変わったとしてもナビゲーション機能を損なわずに移動可能な人工システムの創成が可能となる．
|
| 研究実績の概要 |
本研究では，アニマル・インザ・ループと呼ばれる生物が人工エージェントを遠隔操作する系を用いて，環境や身体の変化に対する生物の適応行動を抽出することを目的とする．本研究では，時間的また空間的な解像度が低く，不確定性の高いが故に自律移動体が苦手とする「匂い源定位」に焦点を当てる．
2023年度は，2022年度で実施した仮想環境，室内環境，野外環境の三条件の実験結果に対して，統計的な解析手法に加えて機械学習を用いて解析を進めた．その結果，不確実性の高い環境になるにつれて，横風方向への移動による探索が表れるようになった．この横風方向への移動によって，自然風の影響により広く拡散される匂いとの遭遇確率を上げていることが考えられる．類似した行動戦略は乱流環境で探索する飛翔昆虫にもみられることから，不確定性に伴う横風方向への積極的な移動による探索は理にかなっていることが示唆された．また，機械学習を基盤とした解析では，各環境下での報酬関数を導出することを実施した．その結果，仮想・室内環境では同じような傾向であったが，不確定性が一気に高まる野外環境では，報酬関数が全く異なることが明らかとなった．上記二つの解析方法から，不確実性の大小によって昆虫が行動戦略を調整していることが示唆された．これら一連の成果は，査読付き国際論文誌1編，国際会議発表3件，ほかにおいて発表された．
|
| 現在までの達成度 (段落) |
令和5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5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
