| 研究課題/領域番号 |
17K00422
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| 研究機関 | 福岡大学 |
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研究代表者 |
高橋 伸弥 福岡大学, 工学部, 准教授 (40330899)
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| 研究分担者 |
鶴田 直之 福岡大学, 工学部, 教授 (60227478)
藍 浩之 福岡大学, 理学部, 准教授 (20330897)
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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 | ミツバチ / 動物行動学 / 行動追跡 / 深層学習 / トラッキング / バイオイメージインフォマティクス / コンピューテショナルエソロジー |
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| 研究実績の概要 |
平成３０年度は、ミツバチ領域検出の高精度化を目的として、深層学習の１手法である積層畳み込み自己符号化による、ミツバチ領域の教師なし学習を試みた。従来手法では十分な精度が得られなかったため、階層的に学習を行う、階層型積層畳み込み自己符号化器による表現学習手法を提案し、実験を行なった。得られた成果については平成３１年度に発表する予定である。
また平成３０年度は、6月と9月の２回、約１ヶ月にわたり、ミツバチ巣内行動の自動記録を行なった。さらにはアルゼンチン・ブエノスアイレス大学のファリナ教授との共同研究として、事前の匂い学習に対する行動変化の観察実験を行うために、本研究のシステムを使用した。共同研究において得られた知見は後日公開する予定である。
本年度の成果は、人工知能学会全国大会で口頭発表した他、中国・南京大学で開催されたInternatinal Symposium on Artificial Intelligence and Robotics で招待講演として発表した。
また、システム制御情報学会論文誌の解説論文ならびに月刊誌「昆虫と自然」の研究紹介記事を寄稿した。
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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
ミツバチ巣内行動自動観察システムの運用も４年目となり、種々の問題点も改善され、概ね安定して利用できており、これまでに数十TBのデータを撮りためることができている。これらの大量のデータから注目すべき時間帯・エリアを自動抽出する手法も確立したので、従来の目視による作業で要した労力を大幅に軽減することができた。現在は、さらに高精度な画像処理手法を検討している段階であり、最終年度での実現に向けて着々と進んでいる状況である。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成３１年度は、階層型積層畳み込み自己符号化器による、ミツバチ領域の教師なし学習を大規模データに適用し、その有効性を示すことを試みる。さらにこれまで開発してきたシステムやプログラムの公開に向けて整備を進める予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
(理由)成果発表のための国際会議での学会主張を予定していたが、都合により参加できなかったことによる。
(計画)H31年度の成果発表の旅費に充てる予定である。
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