| 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 |
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| 研究課題/領域番号 |
22H05666
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅳ)
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
森岡 博史 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (20739552)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-16 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 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)
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| キーワード | 機械学習 / 教師なし表現学習 / 非線形階層モデル / 因果探索 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は生物の集団移動（ナビゲーション）の背後にある複雑な階層的メカニズムの，情報科学的な解明を目的とする．生物の集団移動は様々なスケールの生物群において観測されるが，それらは複雑・高次元な階層的構造をもち，その原理の解明は困難であった．本研究では，そのような生物集団移動から観測される時系列データからの，その階層的非線形ダイナミクスと，その背後にある潜在因子や価値関数，それらの間の因果構造などのデータ駆動的な推定を目指す．そのような階層的な潜在構造の推定により，生物の高度な集団ナビゲーションがどのように実現されているのか，その真のモデルに迫ることが可能になると期待される．
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| 研究実績の概要 |
本研究は生物の集団移動（ナビゲーション）の背後にある複雑な階層的メカニズムの，情報科学的な解明を目的とし，そのために機械学習に基づく新たな教師なし階層表現学習法を開発することで挑戦するものである．
本年度は主に，研究実施計画における「非線形階層性ダイナミクスと，隠れた潜在因子・因果構造の推定法の開発」を目指し，そのための要素技術となる，潜在因果構造の推定法の開発に従事した．提案法は，マルチモーダル計測データのように，観測変数がいくつかのグループに分離でき，それぞれのグループごとに観測が行われているというデータ構造を仮定することを特徴とする．そのようなグループ構造を陽に考えることにより，従来では困難だった潜在空間における因果探索が可能となることを示したものとなる．また，新たな推定法として自己教師学習に基づくものを提案しており，連続最適化に基づき深層モデルの学習が可能であるなど，従来法よりも効率的な学習が可能である．提案法の有効性を示すため，人工的に生成した遺伝子制御ネットワークデータや高次元画像データに適用した結果，従来法よりも高い精度で背後にある因果構造が推定できることが示された．このことから，提案法を生物群から計測された多次元計測データに適用することにより，個体間の依存関係などを推定可能になると期待される．ここで得られた成果は査読付き国際会議に採択された．以上を総合して，生物の集団移動の背後にある複雑な階層的メカニズムの情報科学的な解明に向けた研究を順調に進められたと考える．
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| 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。
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| 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。
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