| 研究課題/領域番号 |
17K00329
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
飯塚 博幸 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (30396832)
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| 研究分担者 |
山本 雅人 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (40292057)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 生物機械間相互作用 / 深層強化学習 / メダカ |
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| 研究実績の概要 |
今年度は，初年度に作成した実験装置を用いて引き続き実験を行った．初年度の相違点は，初年度は白点の制御を行っていたが，よりメダカに対して自然な相互作用ができるように白点を用いるのではなく，メダカに対して提示する視覚刺激を仮想メダカとした．仮想メダカは，メダカの3Dモデルを入手し，その３Dモデルからメダカの運動画像を生成して表示するように改良して実験を行った．実験では，双方向相互作用条件と単方向相互作用条件の比較を行った．双方向相互作用条件では，リアルのメダカの位置を検出して，その位置に応じて仮想メダカの動きを変える（メダカ=>仮想メダカ）．仮想メダカの動きが変わればその動きに応じて，メダカは動きを変えると考えられる（仮想メダカ=>メダカ）．これによって双方の動きが影響を与えることができる．一方，単方向相互作用条件では，仮想メダカは，リアルのメダカの動きから影響を受けることなく，動きが生成される．仮想メダカからリアルのメダカへの視覚情報の提示のみ行われる（仮想メダカ=>メダカ）．この双方向相互作用条件と単方向相互作用条件において，メダカの振る舞いに変化が生じるかどうかを比較した．
仮想メダカの動きは本年度においては，ボイドモデルを用いることによって生成した．仮想メダカの位置とリアルのメダカの位置をボイドモデルの個体の位置とし，これらの位置から次の時間での仮想メダカの位置を計算し，それを実現する仮想メダカの運動を提示した．実験の結果，双方向相互作用条件のときにリアルのメダカは仮想メダカに興味を示し，単方向相互作用実験よりも仮想メダカの存在する画面の方に滞在する時間が増加した．双方向相互作用条件の時に，リアルのメダカの特定の行動を誘発することが可能であった．これはコミュニケーションのような相互作用を仮想メダカとリアルのメダカに実現できたといえる．
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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
平成30年度の研究計画にもとづき研究を進めた．平成30年度には，初年度において構築した実験装置を用いてターゲット行動の誘発実験と双方向コミュニケーションの検証実験を行う予定であった．ボイドアルゴリズムを用いた方法であるが，ターゲット行動の誘発を行い，双方向コミュニケーションの検証のために，単方向相互作用実験を行っている．概ね計画通りに進行している．最終年度には，本年度も行っていた深層強化学習を用いた方法を中心に行っていく．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，申請研究計画の通り，メダカに対してターゲット行動の誘発実験と双方向コミュニケーションの検証を引き続き行っていく予定である．平成30年度には，仮想メダカの運動生成にボイドアルゴリズムを用いていた．これは機械学習を行うことなく実験することが可能であったために採用した．本プロジェクトの目的であるターゲット行動の誘発と双方向コミュニケーションは，ボイドアルゴリズムで仮想メダカを動かしても可能であることが明らかになった．最終年度では，このボイドアルゴリズムを用いた実験を行ってより精緻な結果を得るとともに，深層強化学習を用いた実験を行っていく．深層強化学習の用いた方法は，現在も行っているが，学習が安定しない．この点については，新しい深層強化学習も開発されているため，新しい技術を試すとともに，学習を安定化するための方法の検討開発を行う．また．現在の実験は，仮想メダカ１個体とリアルなメダカ１個体の２者間の相互作用において実験を行っている．メダカは社会的相互作用を見せるという先行研究もあり，多個体の条件での相互作用における振る舞いの違いについても明らかにする．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度の研究が完了したため，次年度使用額が生じた．
執行計画については，H31年度の物品の購入での補填に充てる．
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