| 研究課題/領域番号 |
18J22190
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
井上 漱太 京都大学, 理学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| キーワード | ウマ / ドローン / 集団の意思決定 / ディープラーニング |
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| 研究実績の概要 |
2019年度は5月から7月までポルトガルに渡航し、当該プロジェクトに関する野生ウマの現地調査をおこなった。この渡航において、ドローンを用いた空撮動画および直接観察に基づく行動データを収集した。 複数の群れを対象に終日追跡をおこない、1日あたり2-3時間程度の空撮動画を取得した。また、9月から11月までグラスゴー大学(英国)に滞在し、現地研究者の指導のもとデータを解析した。具体的には、空撮動画中の個体をトラッキングするプログラムの改良および速度の変化点検出アルゴリズムの開発に取り組んだ。前年度まででトラッキングプログラム自体は存在していたが、精度および速度に改良の余地があったため改良をおこなった。速度の変化点検出アルゴリズムに関して、既存手法による変化点検出と目視による変化点の判断の乖離が想定以上に大きかったため、新規手法の開発をおこなった。これらの途中成果をまとめて、群れ全体の行動状態遷移のメカニズムに関して国内外合わせて8件の学会発表をおこなった。
前年度までに収集したデータを解析したところ、ウマの最近接個体間の空間配置に左右非対称性があること発見した。これは社会的情報処理における右脳-左目系の優位性と関係していると考えられ、多くの哺乳類の母子間では報告されていた。本研究は成熟個体間の間にも同様の傾向があることを報告した。また、共著者として、ケガをした子ウマに対する他個体の行動に関する論文およびハーディングと呼ばれるオスがメスをまとめる行動のメカニズムに関する論文を発表した。
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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
2019年度は野外調査を2ヶ月間おこない、空撮動画および直接観察に基づく行動データの収集をおこなうことができた。想定通りのデータ量を得ることができた。データ解析面に関して、当初もっとも困難であると考えられていた空撮動画から個体をトラッキングするプログラムの開発に関して、開発、改良に成功した。また、統計解析手法に関しても確立できた。これらをふまえて、研究計画通りに進展していると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の予定では、2020年度も調査地であるアルガ山(ポルトガル)に渡航し、現地調査を行う予定であった。しかし、コロナウィルスの影響で渡航が困難になり、計画の変更を余儀なくされた。必然的に、現時点で、手元にあるデータのみをまとめることになる。ウマの空撮動画から個体のトラッキングをおこない、行動パラメータを推定し、数理モデルによるシミュレーションからウマの集団における意思決定メカニズムの解明を目指す。当初の予定ではこの過程を複数群でおこないより一般的なルールの導出を目指していたが、少数の群れを解析することになると考えられる。
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