渡り鳥の群れの大域的な制御機構

2019 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 19K12150
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 早川 美徳 東北大学, データ駆動科学・AI教育研究センター, 教授 (20218556)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 群れ / ステレオカメラ / 動態 / 計測

研究実績の概要

研究年度の１年目は、屋外での鳥の群れの軌道を追尾するためこれまで開発を進めてきたステレオカメラによる計測システムに、光学系とセンサーおよび画像処理部の改良を施し、野鳥の群れの活動が活発となる朝夕の低照度の条件下でのノイズ低減等によって空間分解能の向上を図った。また、映像の記録方法を最適化することによって、より長時間のデータの収録を可能とした。新しい装置を用い、2019年10月から2月にかけて計7回、宮城県北部の渡り鳥の越冬地において、編隊飛行中のマガンやハクチョウなどのガン類の群れについて計測を実施した。計測にあたり、群れのステレオ動画像撮影と同時に、風向・風速をロガーで記録すると共に、周辺環境の映像と鳴き声等の情報も収録した。
画像センサーの感度と解像度の向上によって、日没に近い撮影条件の悪い時間帯でも、カメラから概ね200m程度離れた個体の位置まで日中と同程度の精度で計測可能であることを確認した。非圧縮動画像の収録方式の見直しによる連続記録時間の拡大と相まって、各回のフィールド計測によって取得可能なデータ量を従来の3倍程度まで増やせるようになった。これによって、興味ある事象を撮り逃がす可能性が減じられると共に、サンプル数の増加によって、引き続いて実施予定の統計的なデータ処理の可能性を広げることができた。
計測した群れの中の各個体の軌跡から加速度の時系列を推定し、加速度を個体の制御情報と見なして、群れの個体間の転送エントロピーを試算したところ、概ね、前方個体から広報の１ないし２個体に情報が伝達されている様子が確認される一方で、遠距離の結合が検出される場合もあり、データの信頼性と併せ、今後、さらに検討を進める予定である。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

機器の改良と必要なデータ解析用ソフトウェア開発等については当初の計画どおり進んでいる一方、年度の後半に予定していた取得データの処理とそのとりまとめについては、年度末に発生した予期できなかった大学業務のため、当初見込んでいたペースで進めることはできなかった。

今後の研究の推進方策

屋外での計測とデータ処理については当初に目指していた空間・時間分解能を概ね達成し、また、観測あたりに取得できるデータ量も大幅に増大したが、それら大量のデータを人手を介して処理するには限界が見えはじめているため、データ科学やAI等の技術も援用しながら、データ処理の効率化と自動化を行いつつ、本研究の目的である、渡り鳥の群れの大域的な制御の機序を、実測データに基づいて明らかにする。

次年度使用額が生じた理由

年度の後半に予定していた国内出張が新型コロナ感染の影響で実施できず、旅費の支出が無くなったこと、および、データ処理の遅れから論文発表の準備が整わず、投稿料についても支出が無かったため、これらの経費は次年度に繰り越した上、データ解析用コンピュータの高性能化（GPU装置の付加）等に充てる計画である。